AI는 작업을 대체하지만, 인간 전체를 대체하지는 않습니다

Thạch Lam |

많은 기업들이 AI 소프트웨어에 투자하지만 효과가 기대에 미치지 못합니다. 원인은 프로세스, 데이터 및 운영 방식이 이전과 동일하게 유지되기 때문입니다.

소프트웨어 구매가 전환을 의미하는 것은 아닙니다.

중소기업(DNNVV)은 항상 성장, 혁신 및 일자리 창출의 동력이며, 전체 기업 수의 97% 이상을 차지합니다.

인공 지능(AI)과 디지털 기술이 세계 경제를 재구성하는 상황에서 중소기업의 디지털 역량 강화는 기업이 디지털 전환에 적응하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 더 중요한 것은 AI 시대에 경제의 생산성, 효율성 및 경쟁력을 향상시키기 위한 새로운 동력을 여는 것입니다.

노동 신문과의 인터뷰에서 5S 미디어의 설립자 겸 총괄 이사인 Pham Thi Thu Hang 여사는 기업의 가장 큰 과제는 AI 도구 부족에 있는 것이 아니라 프로세스, 데이터 및 의사 결정 책임을 재설계하는 능력에 있다고 말했습니다. Hang 여사에 따르면 소프트웨어 구매는 전환을 의미하지 않습니다. 기업이 이전 작업 방식을 유지하면 새로운 도구는 비용만 증가하고 관리해야 할 운영 계층을 추가로 만듭니다.

기업은 도구를 추가로 구매하는 것만으로 가치를 창출하지 않습니다. 가치는 기업이 AI가 프로세스에서 올바른 위치에 배치되도록 작업 방식을 재설계할 때 나타납니다."라고 항 여사는 강조했습니다.

항 여사에 따르면 AI가 인간을 대체할지 여부에 대한 논쟁은 종종 잘못된 수준으로 설정됩니다. AI는 완전한 인간을 대체하지 않습니다. 이 기술은 우선 개별적이고 반복적이며 예측하기 쉽고 수동 작업이 많으며 복잡한 판단을 요구하지 않는 작업을 대체하거나 단축합니다.

AI를 "두 번째 뇌"로 만들기 위해

베트남 기업 경영 경험을 바탕으로 Pham Thi Thu Hang 여사는 중소기업이 AI를 단기 성과 창출 도구에서 유지, 복제 및 장기적인 가치 창출이 가능한 운영 능력으로 전환하는 데 도움이 되는 3가지 역할 모델을 제안했습니다.

이에 따라 AI는 데이터 처리, 자동화 및 초안 준비의 보조입니다. 인력 팀은 검토, 오류 감지, AI 날조 현상 검사 및 품질 보호 담당자입니다. 리더는 전략적 결정을 내리고 최종 책임을 집니다.

AI를 사용하는 방법을 아는 인력은 더 뛰어난 생산성과 가치를 창출할 것입니다. 마찬가지로 AI 주변의 작업을 재구성하는 방법을 아는 기업은 기존 운영 모델에 도구를 추가하는 기업에 비해 분명한 이점을 누릴 것입니다."라고 항 여사는 말했습니다.

분리된 테스트에서 데이터 기반 관리로 전환하기 위해 Hang 여사는 5단계 로드맵을 제안했습니다. 첫 번째는 프로세스를 표준화하고 운영의 혼란을 제거하며 AI가 올바른 작업을 지원할 수 있도록 각 작업 단계를 명확하게 설명하는 것입니다. 데이터를 집중하고 정보를 통일된 소스로 가져와 AI 시스템에 대한 신뢰할 수 있는 재료를 만듭니다.

지식을 디지털화하고 각 개인의 머릿속에 있는 경험을 기업의 공통 디지털 자산으로 전환합니다. AI 작업 부분, 인사 검열 부분 및 리더십 결정 권한 간의 역할을 명확히 하고 경계를 설정합니다. 데이터 보안, 정보 검증 및 책임 있는 사용 원칙과 함께 통제된 교육을 통해 팀의 AI 역량을 향상시킵니다.

Hang 여사에 따르면 AI 전환의 척도는 절약된 시간 또는 구현된 도구 수에 국한되어서는 안 됩니다. 성공적인 이니셔티브는 기업에 더 명확한 프로세스, 더 깨끗한 데이터, 저장된 지식, 더 나은 역량의 팀 및 더 투명한 의사 결정 메커니즘을 남겨야 합니다.

항 여사는 "AI는 단기적으로 속도를 창출할 수 있습니다. 그러나 성장은 기업이 계속해서 사용하고 개선하고 확장할 수 있는 프로세스, 데이터, 지식 및 인적 역량으로 전환될 때만 진정으로 장기적입니다."라고 말했습니다.

중소기업의 가장 큰 장벽 중 하나는 모든 기능을 수행할 수 있는 충분한 숙련된 인력을 유치하기 어렵다는 것입니다. 항 여사에 따르면 AI 시스템과 AI 에이전트는 수집, 종합, 분석 및 계획 준비에 치중하는 작업을 지원하여 리더가 더 넓게 생각하고, 더 빠르게 반응하고, 전략적 결정에 더 많은 역량을 할애하도록 도울 수 있습니다.

항 여사는 "AI는 기업의 두 번째 두뇌가 될 수 있지만 CEO를 대신하여 책임을 지는 사람은 될 수 없습니다. 특히 사람, 브랜드 및 전략과 관련된 문제에 대한 최종 결정은 여전히 리더에게 달려 있습니다."라고 말했습니다.

Thạch Lam
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