[기고] 여러분의 조직은 생성AI를 도입할 준비가 됐습니까

윤명훈 원티드랩 피플팀장

지금까지 4편의 시리즈를 통해 생성AI가 HR의 여러 면에서 적용이 가능하다는 점을 말씀드렸습니다. 생성AI를 잘 활용한다면, 채용, 평가, 구성원의 스킬 향상 등 HR의 여러 영역에서 도움을 얻을 수 있습니다. AI 4(for) HR의 변화입니다. 그런데 기업에서 더 중요한 것은 HR 4 AI의 변화입니다. HR이 기업에 AI를 도입하고 구성원들이 잘 활용하도록 돕는 역할입니다.

생성AI가 아무리 혁신적이고 유용하다고 하더라도, 사람들이 수용하지 않으면 그 가치는 반감됩니다. 중국의 한 대규모 금융 서비스 회사에서 AI를 사용해 직원 성과에 대한 피드백을 생성하는 것이 직원의 업무 생산성에 어떤 영향을 미치는지 연구했습니다. AI가 작성한 피드백임을 밝히지 않은 상태에서 AI의 피드백은 사람이 주는 피드백과 비교해 직원의 업무 성과를 12.9% 향상시키는 긍정적인 효과를 보였습니다. AI가 사람인 관리자보다 더 폭넓고 깊이 있는 고품질의 피드백을 제공해 결과적으로 직원의 학습과 성과를 향상시킨다는 사실을 발견했습니다.

그런데 피드백의 주체가 AI임을 밝힌 경우, 사람 관리자로부터 피드백을 받았다고 통보받은 직원보다 평균 성과가 5.4% 낮다는 부정적인 효과를 보였습니다. AI의 피드백이 실제로는 더 고품질이지만 사람들은 AI의 피드백에 대한 신뢰가 낮다는 것을 알게 됐습니다. 채용관련 연구에서도 비슷한 결과가 나타납니다. 사람들은 본인에 대한 의사결정이 사람이 아닌 AI의 판단 결과라는 이야기를 들었을 때 수용하지 못하는 사례가 많았습니다.

사람들이 AI를 수용하지 못하는 이유는 여러 가지가 있습니다. 첫째, 신뢰 부족입니다. 많은 사람들은 AI가 인간의 판단과 감정을 대체할 수 없다고 생각하며, AI의 결정에 대해 불안감을 느낍니다. 둘째, 투명성 결여입니다. AI의 의사결정 과정이 복잡하고 불투명할 경우, 사람들은 그 결과를 이해하거나 수용하기 어렵습니다. 셋째, 기술 격차입니다. 일부 구성원들은 생성 AI 기술을 이해하고 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. HR은 이러한 문제를 해결하고 HR 4 AI의 변화를 이끌어낼 수 있습니다.

AI를 효과적으로 도입하기 위해서 먼저 구성원들의 정확한 AI 수용도를 진단하는 것이 중요합니다. 이를 통해 각 구성원이 AI에 대해 어떤 인식을 갖고 있는지, 어떤 부분에서 어려움을 느끼는지 파악할 수 있습니다. 구성원의 생성AI 수준을 진단하기 위해서는 다양한 도구와 방법을 사용할 수 있습니다. UTAUT(통합된 기술 수용 모델)은 새로운 기술의 사용 의도와 실제 사용을 예측하기 위한 이론입니다. 이 모델은 성과 기대감, 노력 기대감, 사회적 영향, 촉진조건 이라는 네 가지 주요 요인을 중심으로 구성돼 있으며, 개인의 기술 수용에 영향을 미치는 요인들을 통합 설명합니다. 이를 통해 조직은 새로운 기술 도입 시 어떤 요소들이 중요한지 이해하고, 효과적인 도입 전략을 수립할 수 있습니다.

튀르키예 바르틴 대학교의 Yilmaz 교수 연구팀은 UTAUT이론을 바탕으로 아래와 같은 생성AI 수용도를 판단하는 문항을 개발했습니다. 여러분의 조직에서도 한번 테스트해보시기 바랍니다. 이러한 진단 도구를 통해 얻은 데이터를 바탕으로 구성원의 수용도를 높이는 전략을 세워볼 수 있습니다.

나는 일상생활에서 생성형 AI 애플리케이션이 유용하다고 생각한다.
생성형 AI 애플리케이션을 사용하면 내가 중요한 일을 성취할 가능성이 높아진다.
생성형 AI 애플리케이션은 내가 일을 더 빨리 끝낼 수 있게 도와준다.
생성형 AI 애플리케이션을 사용하면 생산성이 증가한다.
생성형 AI 애플리케이션을 사용하면 내 생활이 더 쉬워진다.
생성형 AI 애플리케이션은 내 일상생활에 유용하다.
생성형 AI 애플리케이션을 사용하면 내가 직면한 문제를 해결할 가능성이 높아진다.
생성형 AI 애플리케이션을 배우는 것은 나에게 어렵지 않다.
나는 생성형 AI 애플리케이션을 활용하는 것이 쉽다고 생각한다.
생성형 AI 애플리케이션은 사용하기 쉽다.
나는 생성형 AI 애플리케이션을 사용하는 기술을 익히는 것이 쉽다.
생성형 AI 애플리케이션과의 상호작용이 명확하고 이해하기 쉽다.
생성형 AI 애플리케이션은 내가 사용하는 다른 기술과 호환된다.
나는 생성형 AI 애플리케이션을 사용하는 데 어려움이 있을 때 다른 사람들에게 도움을 받을 수 있다.
생성형 AI 애플리케이션을 사용하는 동안 문제가 발생하면 해결을 위한 필요한 정보를 얻을 수 있다.
나에게 중요한 사람들은 내가 생성형 AI 애플리케이션을 사용해야 한다고 생각한다.
내가 행동 모델로 삼는 사람들은 내가 생성형 AI 애플리케이션을 사용해야 한다고 생각한다.
내가 가치를 두는 사람들은 내가 생성형 AI 애플리케이션을 사용하기를 선호한다.
나에게 중요한 사람들은 생성형 AI 애플리케이션을 사용하고 있다.
나에게 중요한 사람들은 생성형 AI 애플리케이션의 사용을 권장한다.

투명한 커뮤니케이션을 통해 생성 AI의 역할과 이점을 명확히 설명하는 것도 중요합니다. 구성원들이 생성AI의 목적, 사용 방법, 그리고 기대되는 이점을 명확히 이해하도록 돕는 것이 중요합니다. 교육이나 워크숍을 통해 생성AI의 기본 개념과 사용 방법에 대한 교육을 제공해 구성원들이 AI에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. 실습 중심의 워크숍과 자율 학습 자료를 통해 구성원들의 기술 격차를 해소할 수 있습니다. 정기적으로 뉴스레터, 메일, 사내 게시판 등을 통해 생성AI 관련 정보를 공유하는 방법도 있습니다. 생성AI가 어떻게 작동하며, 어떤 데이터를 기반으로 결정을 내리는지에 대한 정보를 구성원들에게 제공해야 합니다. AI의 피드백과 인간 관리자의 피드백을 병행하여 제공함으로써, 구성원들이 AI의 유용성을 직접 경험할 수 있도록 하는 것도 방법입니다.

생성AI 도입 초기에는 특히, 소규모 파일럿 프로그램을 통해 구성원들이 새로운 기술에 점진적으로 익숙해지도록 하는 것이 좋습니다. 원티드랩에서는 구성원들이 생성AI에 참여할 수 있는 프롬프톤이란 행사를 열었습니다. ‘Prompt + Hackathon’의 합성어로 프롬프트를 활용해 아이디어를 빠르게 구현해보는 경연을 말합니다. 부서별로 참여한 이 행사에는 총 50개의 아이디어가 제출됐고, 원티드 서비스에 활용할 수 있는 제품 개발 과제와 내부 업무프로세스를 자동화하는 봇을 비롯해 최종 13개의 과제가 제출됐습니다. 인상적인 것은 비개발자가 80%였다는 점입니다.