변화 관리로 AI에 대비하기

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

인공 지능(AI)은 놀라운 속도로 진화하고 있으며, 모든 산업과 기능 전반에 걸쳐 전례 없는 기회와 도전을 만들어내고 있습니다.

이는 AI의 진화를 바탕으로 실현 가능한 내용 중 일부에 불과합니다. 비즈니스 분야에서 AI의 성공을 결정짓는 것은 올바른 솔루션을 선택하고 배포가 원활하게 이루어지도록 하는 데 달렸습니다.

Salesforce는 AI를 통해 고객의 전환을 지원해 온 오랜 역사를 가지고 있습니다.

첫 번째 물결: Salesforce는 Salesforce Einstein으로 예측형 AI라는 첫 번째 물결을 일으켰습니다. 2014년에 AI가 고객 관계를 변화시킬 것임을 예측했고, 사내 연구팀을 설립해 Einstein 출시와 함께 CRM용 AI를 개척하는 데 기여했습니다. 고객들은 Einstein을 통해 더 스마트하게 판매하고, 서비스하며, 소통할 수 있게 되었습니다.
두 번째 물결: 생성형 AI는 GPT 제품의 출시로 이어졌으며, 뛰어난 생산성과 함께 거래 인사이트, 계정 요약, 브리핑과 같은 새로운 기능을 가능하게 만들었습니다.
세 번째 물결: Salesforce는 자율 에이전트가 서로 소통하고 사용자의 작업을 수행하는 AI의 새로운 물결로 빠르게 진입하고 있습니다. 현재 영업용 Agentforce는 지난 커뮤니케이션 및 계정 활동을 기반으로 다음 영업 이메일을 작성할 수 있습니다. 또한 서비스 에이전트는 서비스용 Agentforce를 통해 고객과 채팅을 할 때 AI가 생성한 상황별 응답을 사용할 수 있습니다.

과거에는 공상과학 소설 속에서나 가능했던 정교하고 복잡한 의사 결정을 내릴 수 있는 기계가 현실로 다가왔고, 모든 기업이 이 기회를 활용해 성장과 생산성, 고객 성공을 이루고자 하고 있습니다.

AI 구현 시 기업이 직면하는 사람과 관련된 주요 과제 5가지는 다음과 같습니다.

변화에 대한 거부: AI 채택은 일자리 감소나 기존 프로세스에 대한 혼란을 우려하는 직원들의 반발에 직면하는 경우가 많습니다.
기술 격차와 인력 부족: AI를 구현하려면 고급 기술을 사용해 일할 수 있도록 직원들을 재교육해야 합니다. 많은 조직들이 데이터 분석, AI 운영, 머신 러닝과 같은 영역에서 인력을 재교육하거나 역량을 강화하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
윤리 및 편향에 대한 우려: 생성형 AI와 같은 AI 시스템이 의사 결정에 활용되면서 윤리적 문제에 대한 직원들의 우려가 커지고 있습니다. AI는 교육 데이터로부터 편향을 학습하기도 하는데, 이는 불공정하거나 유해한 결과로 이어질 수 있습니다.
신뢰와 투명성 부족: AI의 불투명성은 직원과 이해관계자들 사이에 불신을 초래할 수 있습니다. 특히 AI 모델이 어떻게 결정을 내리거나 콘텐츠를 생성하는지 명확히 알 수 없을 때 직원들은 AI 시스템에 의존하지 않으려 합니다.
문화적 문제: AI 채택 시 데이터 기반 의사 결정과 자동화를 수용하는 방향으로 조직 문화가 바뀌어야 하는 경우가 있습니다. 하지만 전통적인 운영 방식을 고수하는 기업에서는 이러한 사고 방식을 요구하는 것이 쉽지 않습니다.

AI 혁신 과정에서 사람과 관련된 문제를 해결하지 못하면 비전과 가치 실현 사이에 커다란 간극이 생기며, 이는 다음과 같은 문제를 초래할 수 있습니다.

맞춤형 변화 관리 전략, 윤리적 프레임워크, 강력한 리더십을 통해 AI 혁신에 있어서의 사람 관련 문제를 능동적으로 해결한다면, 고객은 새로운 업무 방식으로 전환하고 가치 실현 속도를 높이며 명확하게 정의된 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.

AI 변화 관리를 도와줄 프레임워크를 원하시나요? 바로 여기에 있습니다. 다음 유닛으로 넘어가 AI 변화를 성공적으로 구현하는 LEVERS 모델에 대해 알아보세요.