LEVERS 프레임워크로 AI 도입 개선하기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 변화 관리의 LEVERS 요소를 정의합니다.
- AI 기술 채택을 개선할 수 있는 전략을 식별합니다.
변화 관리를 위한 LEVERS
변화 관리는 조직과 개인이 새로운 AI 솔루션 출시와 같은 새로운 이니셔티브를 도입할 수 있도록 설계된 일련의 전술입니다. 성공적인 채택을 위해서는 지식("나는 ~하는 방법을 안다")과 행동("나는 ~하는 것을 선택한다")이 결합되어야 합니다.
행동은 신념, 능력과 같은 개인적 요인, 동료 집단으로부터 받는 압력이나 리더십 방향과 같은 사회적 요인, 정책 및 인센티브와 같은 구조적 요인 등 여러 가지 요인의 영향을 받습니다. 이러한 요인들은 Leadership(리더십), Ecosystem(협력체계), Values(가치), Enablement(지원), Rewards(보상), Structure(구조)를 의미하는 LEVERS 모델을 구성합니다.
연구에 따르면, 네 개 이상의 LEVERS 요소를 활용할 경우 변화에 성공할 가능성이 10배 더 높다고 합니다.
리더십
변화를 구현하기 위해서는 리더들이 새로운 업무 방식을 장려하고, 모범을 보이며, 지원해야 합니다. 리더의 행동은 새로운 이니셔티브의 우선순위와 중요성에 큰 영향을 미칩니다.
LEVERS의 리더십 요소를 활용하기 위한 전략은 다음과 같습니다.
- 투명한 커뮤니케이션 장려: 리더는 AI의 이점을 명확하게 전달하고, 일자리 대체에 대한 우려를 해소하며, AI가 업무를 대체하는 것이 아니라 보완한다는 점을 강조해야 합니다.
- 변화 과정에 직원 참여시키기: 리더는 AI 채택 초기 단계부터 직원을 참여시키고, AI 솔루션 개발 과정에 의견을 반영하여 함께 결과를 창출할 수 있도록 해야 합니다. 이는 조직 전반에 걸친 동의와 지지를 이끌어냅니다.
- 리더십 책임 강조: 리더는 자신의 개인적 목표에 AI 프로젝트의 성공을 포함시켜, AI 프로젝트에 대한 헌신과 책임을 명확히 보여주어야 합니다.
- 임원 브리핑 자료 개발: 리더들이 회의에서 AI 프로그램의 영향과 진행 상황을 논의할 수 있도록 AI 중심의 간결한 자료를 제공합니다.
- 양방향 피드백 채널 구축: 직원들이 AI 도구의 용이성과 효과에 대해 피드백을 제공할 수 있도록 Slack과 같은 플랫폼을 활용한 채널을 만들고, 리더들이 이에 적극 참여하도록 유도합니다.
협력체계
조직의 ‘인력 체계’에는 고객, 직원, 파트너, 공급업체, 커뮤니티가 포함됩니다. 이러한 집단 내 그리고 집단 간의 관계는 사람들이 조직 전반에서 어떻게 생각하고, 행동하며, 일을 수행하는지에 영향을 미칩니다.
LEVERS의 협력체계 요소를 활용하기 위한 전략은 다음과 같습니다.
- AI 이해관계자 평가 수행: AI 구현의 성공에 영향을 주고받을 수 있는 주요 그룹과 개인을 식별하고, 그에 맞춘 참여 전략을 수립합니다.
- AI 변화 네트워크 구축: 구성원들이 AI 기반의 새로운 프로세스에 적극적으로 참여하도록 지원하며, 부서 간 협업과 정보 공유를 촉진하여 통합된 AI 문화를 조성합니다.
- AI 윤리 위원회 설립: 부서 간 협업으로 구성된 윤리 위원회를 통해 다양한 관점에서 AI 프로젝트를 검토하고, 조직 내 여러 이해관계자가 AI 거버넌스 결정 과정에 참여할 수 있도록 합니다.
- AI 중심 로드쇼 개최: 조직의 전체 구성원이 AI 도입과 관련된 대화에 참여할 수 있도록, AI 전환에 대한 인식을 높이고 피드백을 얻는 이벤트를 진행합니다.
- 조직 구조에 대한 영향 평가: AI 구현이 조직 설계, 역할 정의 또는 팀 구성에 변화를 요구하는지를 평가합니다.
- AI 인재 격차 분석 수행: AI 기술 도입으로 인해 발생할 수 있는 기술 또는 인재 부족 문제를 파악하고, 이를 해결하기 위한 계획을 수립합니다.
가치
사람들이 중요하게 생각하는 가치와 변화를 연결하는 것이 타인에게 동기를 부여하는 가장 효과적인 방법입니다. LEVERS의 가치 요소는 사람들의 개인적 동기와 연결하는 것에 중점을 둡니다. 하지만 쉬운 일은 아닙니다. 누군가에게 개인적인 동기를 강제로 부여할 수는 없기 때문입니다. 그렇다면 변화 주도자는 무엇을 할 수 있을까요? 변화를 사람들이 이미 중요하게 생각하는 것과 연결해야 합니다. 사람들이 관심을 갖고 소중히 여기는 가치에 명확하고 진정성 있는 방식으로 변화를 연결하면 이들을 변화의 지지자로 만들 수 있습니다.
LEVERS의 가치 요소를 활용하기 위한 전략은 다음과 같습니다.
- AI 도입 목적 및 가치 전달: 조직이 왜 AI를 채택하는지 명확히 전달합니다. AI가 회사의 미션 및 비전에 어떻게 부합하는지, 주요 비즈니스 목표 달성에 어떤 기여를 하는지, 그리고 개인에게 어떤 이점을 제공하는지를 설명합니다.
- 윤리적인 AI 거버넌스 수립: 강력한 윤리적 가이드라인을 마련하여 AI의 편향성과 공정성에 대한 우려를 해소함으로써 직원들이 책임감 있게 AI를 활용할 수 있게 합니다.
- AI 모델에 대한 투명성 제공: AI 모델이 어떻게 결정을 내리는지에 대한 투명성을 제공하는 것은 AI에 대한 신뢰를 구축하는 데 도움이 되며, 직장에서의 정직함과 진실성을 바라는 직원들의 기대와도 부합합니다.
- 목적 기반의 AI 내러티브 구성: 직원들이 공감하고 의미를 찾을 수 있도록 AI 변화가 더 큰 목적과 연결되어 있음을 보여주는 내러티브를 개발합니다. 실제 사례와 성공 사례를 강조하는 것이 좋습니다.
- 직접 체험할 수 있는 AI 경험 설계: 직원들이 AI가 자신의 업무, 고객, 프로세스 파트너에게 미치는 긍정적인 영향을 직접 체험할 수 있는 기회를 제공합니다.
지원
교육은 새로운 비즈니스 이니셔티브의 성공에 매우 중요하며, 특히 AI 솔루션의 경우 더욱 그렇습니다. 직장에서 AI가 활용되는 방식에 익숙하지 않은 직원에게는 미래 지향적인 기술과 용어들이 부담스럽게 다가올 수 있습니다. 일부 팀원에게는 자동화, 알고리즘, 머신 러닝과 같은 용어가 긍정적으로 느껴질 수 있지만, 또 다른 팀원의 경우에는 AI의 기본 사항조차 명확하게 이해되지 않을 수 있습니다.
LEVERS의 지원 요소를 활용하기 위한 전략은 다음과 같습니다.
- 상세한 교육 전략 수립: 사용자를 위한 체계적인 교육 전략을 개발합니다. 실무 플로에서 교육을 실행할 기회를 탐색하고, 실용적인 적용과 실습 중심의 경험을 제공합니다.
- 라이브 시연 실시: 특징과 기능을 보여주고, 사용자가 이점을 최대한 활용할 수 있도록 실질적인 안내를 제공합니다.
- 슈퍼 사용자 활용: 지식 보유 사용자를 AI 도구 전문가로 임명하여 동료를 지원하고, 다른 사용자를 교육하고, 질문에 답변하고, 조직 내 도입을 지원하도록 합니다.
- 온라인 AI 교육 플랫폼 활용: Trailhead와 같은 플랫폼을 통해 AI 도구 및 기술에 대한 무료 온디맨드 교육을 실행할 것을 장려합니다.
- AI 혁신 및 실습 공간 마련: 사용자가 새로운 AI 기능을 탐색하고 테스트할 수 있는 공간을 마련하여 실습 경험과 기회를 제공하며, 향후 개선을 위한 피드백을 얻을 수 있도록 합니다. 프롬프트 작성과 모범 사례도 공유할 수 있습니다.
- 자가 학습 온보딩 리소스 제공: 사용자가 자신만의 속도로 도구를 스스로 익히고 연습할 수 있도록 온보딩 도구에 대한 지속적인 액세스 권한을 제공합니다.
- AI 윤리 교육 제공: 직원들이 AI 편향을 인식하고 완화할 수 있도록 전문적인 윤리 교육을 제공하여, AI 개발과 배포에 책임감을 가지고 기여할 수 있도록 합니다.
보상
보상은 외적 동기를 자극하는 데 초점을 맞춥니다. 사람들이 특정 방식으로 행동하도록 하기 위해 유형 및 무형의 보상과 인정을 제공하는 것입니다. 직장에서의 외적 동기 요인으로는 인정 프로그램, 혜택, 성과 관리 시스템, 그리고 보상(예: 보너스, 권한 부여, 즉각적인 보상) 등이 있습니다.
이러한 보상은 사람들의 행동에 강력한 영향을 미칠 수 있지만, 절제해서 사용해야 합니다. 연구에 따르면 외적 보상이 지나친 경우 기존에 작동하고 있던 다른 변화 요인의 효과를 떨어뜨릴 수 있으며, 심지어 의도한 것과 반대의 결과를 초래할 수도 있습니다.
LEVERS의 보상 요소를 활용하기 위한 전략은 다음과 같습니다.
- 인센티브 프로그램 만들기: 조직 내에서 AI 교육 과정을 수료하고 새로운 AI 기술을 사용했을 때 보상하는 전략을 개발합니다.
- AI 조기 도입자에 대한 인정: 팀 미팅이나 리더십 업데이트 시간에 AI 도구를 빠르게 도입한 직원을 칭찬합니다.
- AI 도입 대시보드 활용: 조직 전반에 걸쳐 AI 도구의 사용을 추적하는 대시보드를 도입합니다. 도구를 지속적으로 사용하고 창의적으로 활용한 팀이나 개인에 대하여 인정과 보상을 제공합니다.
- AI 도구 숙련도에 따른 보상 제공: 상위 사용자에게 기프트 카드, 회사 상품, 즉각적인 보너스와 같은 인센티브를 제공하여 지속적인 참여와 성과를 유도합니다.
- 리더십 인정 프로그램 만들기: AI 도구를 잘 활용하는 팀원들에 대하여 노력을 인정하는 정기 프로그램을 마련합니다. Slack 같은 플랫폼을 통해 조직 내에서 이러한 성과를 공유할 수 있습니다.
구조
새로운 AI 솔루션의 시행은 프로세스에 가장 밀접하게 관여하는 팀과 시스템 외에도 많은 팀과 시스템에 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 서비스용 Agentforce는 서비스 에이전트의 일상 업무에 확실히 영향을 미치지만, 다른 부서의 운영에도 영향을 미칠 수 있습니다. 변화 관리 프로세스에서 중요한 부분 중 하나는 새로운 기술이 비즈니스에 미치는 폭넓은 영향을 고려하는 것입니다.
또한 변화 관리를 통해 솔루션의 실질적 필요성 확인, 적절한 지표 추적 보장, 중요한 시스템 다운타임 감소 등의 장애물을 완화할 수 있습니다. 프로세스 초기에 장벽을 파악하면 기존 프로세스에 새로운 프로세스를 최대한 원활하게 통합할 수 있습니다.
LEVERS의 구조 요소를 활용하기 위한 전략은 다음과 같습니다.
- AI 거버넌스 수립: 윤리 가이드라인, 투명성 표준, 편향 완화 프로세스를 포함하는 거버넌스 구조를 구현하여, AI 시스템이 책임감 있게 사용되고 조직의 목표에 부합하도록 합니다.
- AI 도구 논의를 위한 Slack 사용: AI 주제 전용 Slack 채널을 개설하여 질문을 던지고 의견을 공유하며 개별 이메일이 아닌 협업 플랫폼에서 논의가 이루어지도록 하여 대화의 가시성을 높입니다.
- AI 도구 피드백 루프 개발: 직원들이 의견을 제공할 수 있는 채널을 만들어 구조화되고 반복적인 방식으로 AI 프로세스를 지속적으로 개선하고 다듬을 수 있도록 합니다.
- AI 대시보드 구축: AI 기반 대시보드와 보고서를 활용하여 AI 도구에 기록되지 않은 데이터나 활동은 인정되지 않는다는 원칙을 강조합니다.
- 효율성을 위한 자동화 구현: 수작업 프로세스를 가능한 한 자동화 기술로 대체하여 운영을 간소화하고 워크플로에서의 마찰을 줄입니다.
- 정책 및 절차 수정: AI 도구 및 새로운 업무 방식 도입으로 인한 변화를 반영할 수 있도록 조직의 표준 정책, 프로세스, 절차를 업데이트합니다.
AI 기술의 장기적 성공 보장
AI 솔루션의 장기적인 성공 여부는 시행 후 하루, 혹은 몇 주 만에 결정되지 않습니다. 새로운 기술을 도입하는 데에는 시간이 소요될 수 있으며, 저항은 변화 관리에서 흔히 겪는 어려움입니다. 특히 일부 직원의 업무 방식에 큰 변화를 가져오는 AI 솔루션을 대대적으로 시행할 때 그러한 저항에 부딪힐 수 있습니다. AI를 성공적으로 도입하기 위한 비결 중 하나는 변화를 지속하고 새로운 프로세스를 조직의 워크플로와 문화에 정착시키는 것입니다.
초기부터 이러한 이니셔티브를 간략하게 설명하는 변화 관리 프로세스를 활용하면 신기술의 장기적인 성공 가능성을 크게 높일 수 있습니다. 이제 변화를 위한 LEVERS(최소 네 가지)를 최대한으로 활용해 보세요.
리소스