AI가 인력에 영향을 미치는 4가지 방법

인공 지능 또는 AI는 이미 사람들의 삶에 점점 더 많이 존재하고 있습니다. AI 및 자동화 덕분에 운전 경로, 쿠폰 클리핑 및 집안일이 더 간단하고 간소화되었습니다. 인간은 여전히 ​​일부 작업을 수행해야 합니다. 그러나 대부분의 수동적이고 지루한 작업은 컴퓨터와 프로그램에 의해 덜 번거롭게 수행됩니다.

로봇이 지배하는 세계는 공상 과학 소설로 남을 가능성이 높지만 AI의 기능은 비즈니스에서 화제를 불러일으키고 있습니다. 더 많은 회사에서 기술을 사용하여 생산성, 고용 결정 및 고객 서비스를 지원하고 있습니다. AI의 진화하는 잠재력으로 인해 기업은 직원 성과 분석을 포함하여 기술을 사용하는 새로운 방법을 찾고 있습니다. 다음은 AI가 인력을 재구성하는 가장 영향력 있는 네 가지 방법입니다.

1. 성과 분석은 보다 객관적인 결정을 내리고 있습니다.

거의 모든 사람들이 최고의 성과를 내는 이유를 알고 싶어합니다. 그들은 나머지에서 눈에 띄게 만드는 무엇을합니까? 그리고 이러한 근로자와 전문가가 탁월한 능력을 발휘하는 데 도움이 되는 일련의 기술이나 자질이 있습니까? 과거에는 기업이 최고의 성과를 낸 사람을 식별할 수 있었지만 반드시 무엇이 그들을 그렇게 만들었는지는 알 수 없었습니다.

그들의 작업을 관찰하거나 분석하면 통찰력이 표면에 나타날 수 있습니다. 그러나 AI의 성과 분석은 어떤 사람이 특정 역할에서 성공하게 만드는 요인을 명확하게 예측할 수 있습니다. 차이점은 AI가 알고리즘에 의존하여 성공을 촉진하는 기술과 특성을 결정할 수 있다는 것입니다. 구직자와 기존 역할의 작업자를 평가하는 보다 객관적인 방법입니다.

예를 들어 일부 리더는 영업 역할을 수행하려면 외향적인 성격이 필요하다고 생각할 수 있습니다. 다른 관리자들은 지속적으로 목표를 달성하기 위해 올바른 교육이 필요하다고 생각합니다. 성능 및 개인 데이터를 사용하여 알고리즘은 그것이 외향적이거나 영향을 미치는 정도가 아니라고 결정할 수 있습니다. 대신 적극적인 청취 기술과 세부 사항에 대한 관심입니다. 좋은 데이터를 통해 알고리즘은 성과 평가 및 채용 시스템의 편견을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 주문형 직업 기술이 변화하고 있습니다.

변화의 일부는 미지에 대한 두려움입니다. 그리고 AI와 관련하여 일부 직원은 실직이나 책임과 역할의 상실을 두려워합니다. AI는 특정 기술과 기능에 대한 수요를 변화시킬 가능성이 높지만 더 많은 일자리를 창출할 것입니다. 세계 경제 포럼(World Economic Forum) 보고서는 AI가 2025년까지 9,700만 개의 새로운 일자리를 창출할 것으로 추정합니다. 이 보고서는 또한 8,500만 개의 일자리가 대체되어 전 세계적으로 1,200만 개의 순익을 창출할 것으로 예측합니다.

AI가 생성하는 대부분의 새로운 직업에는 기술 및 데이터 분석 기술이 포함됩니다. 이는 기존 근로자의 재교육 및 숙련도 향상에 대한 수요를 촉진할 것입니다. AI에 의해 대체된 사람들이 반드시 실직하지는 않을 것입니다. 그러나 그들은 자신의 책임과 역할이 이전과 다르게 보일 수 있습니다. 예를 들어, 콜 센터 전문가는 복잡하거나 감정적인 지원 요청을 처리하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

일부 전문가는 IoT 장치 및 디지털 마케팅 전략을 다루는 다른 직책에 대한 교육이 필요할 수도 있습니다. 기존 기술과 경험을 새로운 직업으로 전환할 수 있습니다. 마케팅에 대한 배경 지식이 있는 사람은 온라인 광고 캠페인을 시작하는 데 필요한 플랫폼과 기술을 배울 수 있습니다. 이전 데이터 입력 사무원은 데이터 분석가 등이 될 수 있습니다. AI는 노동력에 혼란을 일으킬 수 있지만 그 변화는 새로운 경력 경로로 이어질 것입니다.

3. 직원들의 몰입도를 높일 수 있습니다.

많은 관리자와 기업이 이해하기 어려운 또 다른 주제는 직원 참여입니다. 대부분은 낮은 참여도의 징후를 인식하고 일부 리더는 직접 경험할 수 있습니다. 그들은 마음대로 움직이고 평소보다 더 많은 휴가나 병가를 가질 수 있습니다. 일부 직원은 물러나서 생산성이나 성과를 낮추기 시작할 수 있습니다.

연구에 따르면 관리자는 팀 참여 수준 차이의 70%를 결정합니다. 직속 상사와의 지속적인 피드백 및 대화는 참여를 유도하는 원동력입니다. 그러나 직장에서의 목적의식과 직원의 강점에 초점을 맞춘 책임도 마찬가지입니다. 작업이 너무 기본적이고 반복적이거나 의미가 없는 것처럼 보이면 목적이 줄어들 수 있습니다. 직원들은 자신의 진정한 재능이나 능력을 충분히 활용하고 있지 않다고 느낄 수 있습니다.

AI는 작업자를 지루하게 하거나 감당하기 힘든 작업을 자동화하거나 인수할 수 있습니다. 기술을 통해 직원들은 자신의 강점에 집중하고 사용할 수 있습니다. 또한 AI를 통해 작업자는 새로운 통찰력을 발견하고 다양한 기술을 배울 수 있습니다. 경력 개발은 참여를 유도하는 또 다른 동인입니다. 직원들이 자신이 발전하고 있고 새로운 것을 배우고 있다는 것을 알게 되면 목적 의식이 더해집니다. AI를 구현하는 관리자는 근로자가 갈망하는 의미를 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

4. 프리랜서와 클라이언트를 연결하는 알고리즘

AI는 기존 직원의 업무 방식에만 영향을 미치는 것이 아닙니다. 알고리즘은 또한 기술과 필요에 따라 공연 근로자와 고객을 연결하기 시작했습니다. 프리랜서가 프로젝트 기반 작업을 위해 사용하는 인기 있는 플랫폼은 AI를 사용하여 일치 및 권장 사항을 만듭니다.

소프트웨어 개발자가 추가 수입을 위해 주말에 몇 가지 사이드 프로젝트를 선택하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 플랫폼 프로필에서 경험이 있는 프로그래밍 언어를 나타낼 수 있습니다. 개발자는 작업 샘플을 제공하고 기술 테스트를 받을 수도 있습니다. 클라이언트가 플랫폼에 작업과 요청을 배치하면 알고리즘이 기술 요구 사항을 충족하는 등록된 개발자에게 경고합니다.

이 프리랜서는 프로젝트 입찰에 대한 첫 번째 투자를 받아 선택 가능성을 높입니다. AI는 관심사, 평가 및 이전 프로젝트를 기반으로 계약자와 클라이언트를 연결할 수도 있습니다. 프리랜서가 사용 가능한 작업을 정렬하고 얻을 가능성이 더 높은 작업을 타겟팅하는 데 도움이 되는 더 쉬운 방법입니다. 또한 알고리즘은 고객과 기업이 숙련된 프리랜서 인재를 더 빨리 찾을 수 있도록 도와줍니다.

AI가 업무에 미치는 영향

AI는 대부분의 사람들의 개인 및 직업 생활의 일부가 되고 있습니다. 비즈니스 세계에서 기술의 이점에는 직원의 초점을 보다 의미 있는 책임으로 전환하는 것이 포함됩니다. 올바른 데이터와 설계를 통해 AI는 리더를 보다 객관적인 결정으로 안내할 수 있는 고유한 기능도 갖추고 있습니다. AI 이면의 기술이 계속해서 변화함에 따라 그 영향은 의심할 여지 없이 사람들이 하는 일을 변화시킬 것입니다.