"생성형 AI 활용 가이드 제공 및 교육"
생성형 AI 언어 모델은 앞선 시리즈에서 살펴보았듯, 업무 전반의 프로세스에 도구로 쓰일 경우 업무 효율성을 비약적으로 향상시킬 것으로 기대된다. 즉, 업무 프로세스의 혁명이 일어날 것이라는 말이다. 예를 들어, 특정한 문서나 보고서의 템플릿을 설정해 둔 뒤 정보를 입력하면 매우 빠른 속도로 템플릿과 설정한 분량에 맞는 결과물을 출력해 내, 문서 작성에 드는 시간을 크게 단축할 수 있다. 또한 이메일 작성, 뉴스레터 배포 등의 반복적 업무를 자동화하기에도 유용하다. 나아가 장문의 텍스트 데이터를 요약하거나, 업무 상 회의의 전체 내용을 인식한 뒤 요점만을 정리해 기록하는 회의록 작성, 조직원 간의 일정 및 업무 관련 세부 정보를 동시에 관리하는 데에도 생성형 AI를 적극 활용할 수 있다. 이와 같은 생성형 AI의 다채로운 유용성을 인식하고, 업무에 도입하기 위해 HRD 담당자 및 HRD 파트에서 기업 전체의 업무 효율성 향상과 수익성 향상을 목표로 삼아, 이를 이루기 위해 올바른 방식으로 생성형 AI를 활용할 수 있도록 활용 가이드에 대해 연구하고, 이를 조직원들이 체화해 현실적으로 활용할 수 있는 교육을 기획한 뒤 적극적으로 진행해야 한다.
생성형 AI 활용은 미래 인재의 기본 소양이 될 것이며, 기업은 이에 대한 교육을 제공함으로써 기업 내의 미래 인재를 육성해야 한다. 만약 사내에서 생성형 AI 언어 모델의 바른 활용에 대한 HRD 파트의 연구와 교육이 진행되지 않을 경우, 직원들이 개별적으로 이를 잘못된 방식으로 이용하여 오히려 업무의 정확도나 신뢰도, 생성형 AI를 활용한 업무 결과의 질이 하락할 우려가 있다. 생성형 AI 언어 모델 자체에 내재되어 있는 한계점이 있기 때문이다. 대표적으로 ChatGPT는 사실이 아닌 정보를 사실인 것처럼 말하고, 그에 대한 레퍼런스를 임의로 지어내며 사용자에게 혼란을 야기할 수 있다. 이에 대해 OpenAI는 해결하기 어려운 문제라고 밝혔다. 이러한 상황을 통해 볼 때, 결국 생성형 AI 활용 시에는 사용자의 비판적 검토 과정이 가장 중요하다. 생성형 AI로 얻은 정보나 작성한 문서 등에 대해 사용자가 직접 레퍼런스 등을 확인하고 신뢰성을 확보할 수 있도록 이에 대한 자세한 교육 커리큘럼을 구성하는 것이 중요하다. 또한 이용자가 생성형 AI가 출력한 답변에만 의지하지 않고 자신의 의견이나 주관을 결과물에 녹이며, 생성형 AI는 이용자의 의견을 논리적으로 뒷받침해 주는 방향으로 활용할 수 있도록 해야 한다. 생성형 AI 언어 모델을 '만능 해결사'가 될 것이라고 기대하고 이용하면, 비판적 검토를 거치지 않고 무조건적으로 생성형 AI를 신뢰하여 되레 업무의 질이 떨어질 수 있기 때문에, 생성형 AI를 단지 '똑똑한 조수' 정도로 활용하며, 결국 업무의 주도권은 사용자가 잡을 수 있도록 교육 가이드를 구성하고 기획해야 한다는 것이다.
"구성원 경력 개발 상담 진행"
'평생직장'의 개념이 점차 흐려지고 있는 오늘날, 생성형 AI의 등장과 일자리 위협은 사람들로 하여금 고용에 대한 불안감을 조성한다. 이에 조직원들은 생성형 AI 도입으로 인한 불투명한 미래 전망과 경력 고민으로 이직을 할 가능성이 전보다 더 높아질 것으로 예상된다. 이러한 상황은 업무와 직원 교육으로 육성한 우수 인재들이 기업을 이탈할 위험을 초래할 수 있다. 고용 시장이 불안정함에 따라, 우수 인재를 채용하고, 이들을 기업 문화에 맞춰 훈련 및 육성하여 유지하는 것이 기업 성장과 생존에 매우 중요한 요소가 되었다.
기업은 HRD 파트가 조직원 개별에게 경력 개발 및 설계에 관한 개별 상담을 진행할 수 있도록 지원해야 한다. 구성원들이 느끼는 고민에 대해, 기업의 중장기적 목표와 비전을 제시하며 조직원들이 기업 내에서 발전하고 성장할 수 있는 기회와 방향을 제시해야 한다. 다시 말해, 변화하는 상황에 따른 기업의 비전과, 그 안에서 얻을 수 있는 조직원들의 기회를 인식 시켜 줌으로써 각각의 직원들이 앞으로 변화하는 기업 속에서 어떤 역할을 할 수 있는지, 거기서 얻을 수 있는 것은 무엇인지 구체적으로 제시하는 것이 중요하다. 기업의 비전이 확실하고 경영진의 진심이 통한다면, 직원들은 기업에 신뢰와 충성심을 쌓고 커리어 개발을 시도할 것이다. 이러한 과정을 통해서 기업은 기업 비전에 맞는 우수 인재를 유지해낼 수 있을 것이다.
"갈등 및 돌발 상황 시뮬레이션"
그렇다면 실질적으로 생성형 AI 언어 모델을 이용하여 어떤 교육 프로그램을 기획할 수 있을까?
다양한 입력값에 대해 유연히 답변이 가능하다는 생성형 AI 언어 모델의 특징을 살려, 갈등 및 돌발 상황 시뮬레이션을 개발하고 이를 활용한 커뮤니케이션 역량 교육을 기획할 수 있을 것이다. ChatGPT와 같이ㅇ대화형 인터페이스로 구성하고, 업무에서 생길 수 있는 갈등 상황이나 돌발 상황에 대한 시나리오를 제공하여, 참여자가 해당 상황에 대한 해결책을 직접 제시해 체험할 수 있게 한다. 실제 있었던 갈등 상황도 다시 재현할 수도 있다. 이러한 체험형 프로그램은 참여자가 교육에 몰입할 수 있게 한다. 산업별, 기업별로 일어날 수 있는 갈등과 돌발 상황이 각기 다르기 때문에, 이전에 실제로 있었던 사내 갈등의 사례를 생성형 AI에 입력하고, 실제로 어떻게 해결하였었는지, 그 결과는 어떻게 되었는지, 갈등 해결 전문가는 이를 어떻게 평가하는지에 대한 데이터 또한 학습시킨다. 그러면 생성형 AI 언어 모델 스스로 앞으로 발생할 수 있는 갈등 상황에 대한 시나리오를 작성하고 참여자들의 반응에 따라 시나리오를 즉시 변화시키며 교육을 이어간다.
단순히 체험을 해보는 것에서 교육이 끝나면 안 된다. 추가적으로 앞서 체험한 갈등 및 돌발 상황 시뮬레이션 내용을 복기하며 갈등 해결 전문가가 참여해 해결책에 대한 피드백을 줘야 한다. 또한, 교육 참여자들끼리 해결책을 논의하고 공유하는 토론 또한 진행하며, 갈등 해결에 대한 다양한 아이디어와 의견을 직접 교류해야 할 것이다. 이로써 커뮤니케이션 스킬을 서로 연습하고 발전시킬 수 있다.
또한, 참여자들은 생성형 AI 언어 모델이 실제 있을법한 갈등 상황을 잘 제시하였는지, 사용자의 답변의 의도를 잘 알아채고 상황을 이끌어 나갔는지 등 생성형 AI에 관해 프로그램 평가서를 작성한다. 이러한 사용자의 피드백을 생성형 AI 언어 모델이 강화 학습을 실행한다. 결국 생성형 AI 언어 모델을 활용한 교육 프로그램은 피드백을 반영하며 지속적으로 교육 내용을 스스로 개선해나간다는 것이다. 교육과 피드백이 반복되면 될수록, 생성형 AI 언어 모델은 각 기업 문화와 특징을 반영하여 더욱 개인화된 사용자 경험을 제공할 수 있다.
이상, 생성형 AI 언어 모델 기술을 HRD 파트에서 어떻게 활용하면 좋을지 탐구해 봤다.
이번 칼럼 시리즈를 종합적으로 살펴보면, 생성형 AI가 불러올 노동 시장의 변화 등에 따라 HRD의 중요성이 강조되고, HRD 관련 서비스의 수요가 증가할 것임을 예상할 수 있다. 생성형 AI를 앞으로 기업 내에서 어떻게 활용하는지가 수많은 기업의 생존과 성장에 거대한 영향을 미칠 것이라 판단되는 만큼, 각 기업들은 전반적 업무 프로세스에 이 기술을 적절히 활용할 방법을 고안하고, 이를 활용한 독자적 서비스 개발 등을 통해 차별화를 이끌어 나가야 한다. 또한, 직원들이 변화에 수월히 적응할 수 있도록 하며, 양성한 고급 인재들을 유지하기 위해 HRD 분야에 적극적인 관심과 지원을 통해 교육을 활발히 활성화하는 노력을 기울여야 할 것이다.
■ 인키움 양지인 인턴
"생성형 AI 활용 가이드 제공 및 교육"
생성형 AI 언어 모델은 앞선 시리즈에서 살펴보았듯, 업무 전반의 프로세스에 도구로 쓰일 경우 업무 효율성을 비약적으로 향상시킬 것으로 기대된다. 즉, 업무 프로세스의 혁명이 일어날 것이라는 말이다. 예를 들어, 특정한 문서나 보고서의 템플릿을 설정해 둔 뒤 정보를 입력하면 매우 빠른 속도로 템플릿과 설정한 분량에 맞는 결과물을 출력해 내, 문서 작성에 드는 시간을 크게 단축할 수 있다. 또한 이메일 작성, 뉴스레터 배포 등의 반복적 업무를 자동화하기에도 유용하다. 나아가 장문의 텍스트 데이터를 요약하거나, 업무 상 회의의 전체 내용을 인식한 뒤 요점만을 정리해 기록하는 회의록 작성, 조직원 간의 일정 및 업무 관련 세부 정보를 동시에 관리하는 데에도 생성형 AI를 적극 활용할 수 있다. 이와 같은 생성형 AI의 다채로운 유용성을 인식하고, 업무에 도입하기 위해 HRD 담당자 및 HRD 파트에서 기업 전체의 업무 효율성 향상과 수익성 향상을 목표로 삼아, 이를 이루기 위해 올바른 방식으로 생성형 AI를 활용할 수 있도록 활용 가이드에 대해 연구하고, 이를 조직원들이 체화해 현실적으로 활용할 수 있는 교육을 기획한 뒤 적극적으로 진행해야 한다.
생성형 AI 활용은 미래 인재의 기본 소양이 될 것이며, 기업은 이에 대한 교육을 제공함으로써 기업 내의 미래 인재를 육성해야 한다. 만약 사내에서 생성형 AI 언어 모델의 바른 활용에 대한 HRD 파트의 연구와 교육이 진행되지 않을 경우, 직원들이 개별적으로 이를 잘못된 방식으로 이용하여 오히려 업무의 정확도나 신뢰도, 생성형 AI를 활용한 업무 결과의 질이 하락할 우려가 있다. 생성형 AI 언어 모델 자체에 내재되어 있는 한계점이 있기 때문이다. 대표적으로 ChatGPT는 사실이 아닌 정보를 사실인 것처럼 말하고, 그에 대한 레퍼런스를 임의로 지어내며 사용자에게 혼란을 야기할 수 있다. 이에 대해 OpenAI는 해결하기 어려운 문제라고 밝혔다. 이러한 상황을 통해 볼 때, 결국 생성형 AI 활용 시에는 사용자의 비판적 검토 과정이 가장 중요하다. 생성형 AI로 얻은 정보나 작성한 문서 등에 대해 사용자가 직접 레퍼런스 등을 확인하고 신뢰성을 확보할 수 있도록 이에 대한 자세한 교육 커리큘럼을 구성하는 것이 중요하다. 또한 이용자가 생성형 AI가 출력한 답변에만 의지하지 않고 자신의 의견이나 주관을 결과물에 녹이며, 생성형 AI는 이용자의 의견을 논리적으로 뒷받침해 주는 방향으로 활용할 수 있도록 해야 한다. 생성형 AI 언어 모델을 '만능 해결사'가 될 것이라고 기대하고 이용하면, 비판적 검토를 거치지 않고 무조건적으로 생성형 AI를 신뢰하여 되레 업무의 질이 떨어질 수 있기 때문에, 생성형 AI를 단지 '똑똑한 조수' 정도로 활용하며, 결국 업무의 주도권은 사용자가 잡을 수 있도록 교육 가이드를 구성하고 기획해야 한다는 것이다.
"구성원 경력 개발 상담 진행"
'평생직장'의 개념이 점차 흐려지고 있는 오늘날, 생성형 AI의 등장과 일자리 위협은 사람들로 하여금 고용에 대한 불안감을 조성한다. 이에 조직원들은 생성형 AI 도입으로 인한 불투명한 미래 전망과 경력 고민으로 이직을 할 가능성이 전보다 더 높아질 것으로 예상된다. 이러한 상황은 업무와 직원 교육으로 육성한 우수 인재들이 기업을 이탈할 위험을 초래할 수 있다. 고용 시장이 불안정함에 따라, 우수 인재를 채용하고, 이들을 기업 문화에 맞춰 훈련 및 육성하여 유지하는 것이 기업 성장과 생존에 매우 중요한 요소가 되었다.
기업은 HRD 파트가 조직원 개별에게 경력 개발 및 설계에 관한 개별 상담을 진행할 수 있도록 지원해야 한다. 구성원들이 느끼는 고민에 대해, 기업의 중장기적 목표와 비전을 제시하며 조직원들이 기업 내에서 발전하고 성장할 수 있는 기회와 방향을 제시해야 한다. 다시 말해, 변화하는 상황에 따른 기업의 비전과, 그 안에서 얻을 수 있는 조직원들의 기회를 인식 시켜 줌으로써 각각의 직원들이 앞으로 변화하는 기업 속에서 어떤 역할을 할 수 있는지, 거기서 얻을 수 있는 것은 무엇인지 구체적으로 제시하는 것이 중요하다. 기업의 비전이 확실하고 경영진의 진심이 통한다면, 직원들은 기업에 신뢰와 충성심을 쌓고 커리어 개발을 시도할 것이다. 이러한 과정을 통해서 기업은 기업 비전에 맞는 우수 인재를 유지해낼 수 있을 것이다.
"갈등 및 돌발 상황 시뮬레이션"
그렇다면 실질적으로 생성형 AI 언어 모델을 이용하여 어떤 교육 프로그램을 기획할 수 있을까?
다양한 입력값에 대해 유연히 답변이 가능하다는 생성형 AI 언어 모델의 특징을 살려, 갈등 및 돌발 상황 시뮬레이션을 개발하고 이를 활용한 커뮤니케이션 역량 교육을 기획할 수 있을 것이다. ChatGPT와 같이ㅇ대화형 인터페이스로 구성하고, 업무에서 생길 수 있는 갈등 상황이나 돌발 상황에 대한 시나리오를 제공하여, 참여자가 해당 상황에 대한 해결책을 직접 제시해 체험할 수 있게 한다. 실제 있었던 갈등 상황도 다시 재현할 수도 있다. 이러한 체험형 프로그램은 참여자가 교육에 몰입할 수 있게 한다. 산업별, 기업별로 일어날 수 있는 갈등과 돌발 상황이 각기 다르기 때문에, 이전에 실제로 있었던 사내 갈등의 사례를 생성형 AI에 입력하고, 실제로 어떻게 해결하였었는지, 그 결과는 어떻게 되었는지, 갈등 해결 전문가는 이를 어떻게 평가하는지에 대한 데이터 또한 학습시킨다. 그러면 생성형 AI 언어 모델 스스로 앞으로 발생할 수 있는 갈등 상황에 대한 시나리오를 작성하고 참여자들의 반응에 따라 시나리오를 즉시 변화시키며 교육을 이어간다.
단순히 체험을 해보는 것에서 교육이 끝나면 안 된다. 추가적으로 앞서 체험한 갈등 및 돌발 상황 시뮬레이션 내용을 복기하며 갈등 해결 전문가가 참여해 해결책에 대한 피드백을 줘야 한다. 또한, 교육 참여자들끼리 해결책을 논의하고 공유하는 토론 또한 진행하며, 갈등 해결에 대한 다양한 아이디어와 의견을 직접 교류해야 할 것이다. 이로써 커뮤니케이션 스킬을 서로 연습하고 발전시킬 수 있다.
또한, 참여자들은 생성형 AI 언어 모델이 실제 있을법한 갈등 상황을 잘 제시하였는지, 사용자의 답변의 의도를 잘 알아채고 상황을 이끌어 나갔는지 등 생성형 AI에 관해 프로그램 평가서를 작성한다. 이러한 사용자의 피드백을 생성형 AI 언어 모델이 강화 학습을 실행한다. 결국 생성형 AI 언어 모델을 활용한 교육 프로그램은 피드백을 반영하며 지속적으로 교육 내용을 스스로 개선해나간다는 것이다. 교육과 피드백이 반복되면 될수록, 생성형 AI 언어 모델은 각 기업 문화와 특징을 반영하여 더욱 개인화된 사용자 경험을 제공할 수 있다.
이상, 생성형 AI 언어 모델 기술을 HRD 파트에서 어떻게 활용하면 좋을지 탐구해 봤다.
이번 칼럼 시리즈를 종합적으로 살펴보면, 생성형 AI가 불러올 노동 시장의 변화 등에 따라 HRD의 중요성이 강조되고, HRD 관련 서비스의 수요가 증가할 것임을 예상할 수 있다. 생성형 AI를 앞으로 기업 내에서 어떻게 활용하는지가 수많은 기업의 생존과 성장에 거대한 영향을 미칠 것이라 판단되는 만큼, 각 기업들은 전반적 업무 프로세스에 이 기술을 적절히 활용할 방법을 고안하고, 이를 활용한 독자적 서비스 개발 등을 통해 차별화를 이끌어 나가야 한다. 또한, 직원들이 변화에 수월히 적응할 수 있도록 하며, 양성한 고급 인재들을 유지하기 위해 HRD 분야에 적극적인 관심과 지원을 통해 교육을 활발히 활성화하는 노력을 기울여야 할 것이다.
■ 인키움 양지인 인턴
뉴스레터구독
블로그
카카오톡
교육문의