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AI와 인간, AI를 활용하여 개인의 능력을 올리는 4가지 방법
AI가 필수 기술이 됨에 따라 AI와 인간이 직업을 두고 경쟁하는 미래를 상상해 보셨나요? 다행히 상상과 달리 AI가 인간을 완전히 대체하지는 않겠지만, 당신의 직무에 따라 AI 활용 스킬이 부족하면 커리어 발전이 제한될 수 있습니다. 데이터와 AI 시대에 여러분의 커리어를 성장시키고 회사에서 꼭 대체불가능한 존재가 될 수 있는 방법을 알려드립니다.
1. 좋은 프롬프트 작성법을 배우세요.
프롬프트는 GPT에게 물어보거나 수행하도록 지시하는 내용입니다. 출력(또는 응답)의 품질과 정확성은 입력(또는 프롬프트)의 품질과 정확성에 달려있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 1년 전에는 존재하지 않았지만 현재 생성형 AI 분야에서 가장 핫한 직업 중 하나입니다. 하지만 꼭 엔지니어가 될 필요는 없습니다. 좋은 프롬프트 작성 기술을 터득할 수 있다면 코드 작성, 마케팅 계획 작성, 데이터 분석, 고객과의 상호 작용 등 어떤 작업이든 더 빠르고 효과적으로 수행할 수 있습니다. 그리고 그것은 당신이 일을 더 잘하게 하고, 따라서 더 가치 있게 만들어 줄 것입니다.
실행 항목: 더 나은 AI 프롬프트를 작성하는 방법에 대한 6가지 간단한 팁을 보려면 이 게시물을 확인하세요.
2. 데이터 능숙해지세요
데이터 용어는 어려울 수 있습니다. 하지만 데이터는 회사의 절대적인 생명선입니다. 이는 여러분의 결정에 단서를 제공하며 새로운 아이디어, 기회, 도전을 도출하는 요소입니다. 또한 AI의 기반으로서 단순하고 복잡한 비즈니스 문제에 대한 대응을 생성하는 데 필요한 엄청난 양의 정보를 AI 시스템에 제공합니다.
그래서 결국 여러분은 직무를 더 효과적으로 수행하기 위해 기본적인 데이터 용어를 이해해야 합니다. 생각만큼 어렵지는 않습니다. 예를 들어 비즈니스 분석의 기본 사항만 이해하면 여러분은 보다 정확한 예측을 생성하고 리소스 계획, 수요 예측 및 위험 평가에 대해 보다 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 여러분의 데이터 역량을 향상시키는 것은 가치가 있습니다. 강력한 데이터 기술을 가진 사람들의 전반적인 취업 전망은 2031년까지 21%에서 36% 사이로 성장할 것으로 예상되며, 이는 미국 평균보다 훨씬 빠른 성장세이기 때문입니다.
실행 항목: 다음은 데이터에 대한 지식을 향상시키는 데 도움이 되는 세 가지 자료입니다.
- 필수 데이터 용어집
- 7개의 핵심 데이터 학습 모듈
- 데이터를 사용하여 놀라운 차트를 작성하기 위한 5가지 팁(구식 원형 및 막대형 차트가 아님)
3. AI 용어 및 AI 활용 방법 알아보기
AI, 특히 생성형 AI는 여러 측면에서 엔터프라이즈 기술과는 매우 다르며, 주로 모든 비즈니스 기능의 모든 수준에 영향을 미칩니다. 이것이 Salesforce CEO Marc Benioff가 AI와 생성형 AI를 "내 생애에 가장 중요한 기술"이라고 부르는 이유입니다.
모든 직원은 가장 기본적인 AI 용어와 사용 방법을 학습함으로써 큰 혜택을 누릴 것입니다. 최근 Harvard Business Review의 보고서에는 "AI 엔지니어나 AI 과학자가 되기 위해서가 아니라 비즈니스가 어떻게 작동하는지 이해하기 위해 머신 러닝 및 AI 지식이 필요하다"고 언급되었습니다.
예를 들어, 증강 지능을 이해한다면 이것이 더 나은 결정을 내리는 데 어떻게 도움이 되는지 이해할 수 있습니다. 고객 관계 관리(CRM) 시스템은 고객 데이터를 분석하여 영업 또는 마케팅 팀이 연락해야 할 최적의 시간을 제안하거나 고객에게 관심을 끌만한 제품이나 서비스를 추천합니다. 이러한 뉘앙스를 정확하게 파악하면 고객이 원하는 것을 제공할 가능성이 높아지며 여러분을 더 가치 있는 직원으로 만들 것입니다.
실행 항목: 이 AI 용어집을 읽고 북마크에 추가하세요. 이를 통해 AI에 능숙해질 뿐만 아니라 이러한 용어가 일상적인 업무에 어떻게 적용되는지 이해하는 데 도움을 줄 것입니다. 또한 이 블로그 게시물에서는 비즈니스에서 AI를 사용하는 주요 온라인 학습 모듈을 소개하고 있습니다.
4. 루프 속 인간이 되어보세요.
일부 직업은 AI에 의해 없어질 수 있지만 기술은 대체로 많은 사람들을 대체하지 않습니다. 오히려 영업 부문에서 생성형 AI 어시스턴트는 실제로 영업사원의 업무 능력을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 AI 대 인간이 아닙니다. AI 시스템은 AI가 생성한 부정확한 결과를 표시하고 수정하는 견제와 균형 역할을 하는 인간이 필요합니다.
예를 들어, 원본 데이터(텍스트, 비디오, 오디오 등)에 올바르게 레이블을 지정하여 훈련 중에 알고리즘이 정확하게 입력하고 이해할 수 있도록 하는 인간 주석자가 필요합니다. 이는 시스템이 다람쥐와 청설모 같은 것을 구별할 수 있도록 도와주는 단계입니다. 테스트 단계에서 인간은 AI가 도출한 부정확한 결과물을 교정해주어야 합니다.
마케팅, 영업, 서비스, 커머스 등 전반에 걸쳐 AI 시스템과 인간은 더 정확하고 나은 개인화를 통해 업무를 더 잘, 그리고 빠르게 수행하도록 조정될 것입니다. 이 모든 것이 당신을 더 똑똑하고, 더 생산적이고, 더 가치 있는 직원으로 만들어 줄 것입니다.
AI 챗봇에 특히 취약하다고 생각되는 고객 서비스 부분을 생각해 보면 AI는 지식 기반, 대화 인사이트 및 고객 데이터에서 가져온 지능형 권고사항을 서비스 에이전트에게 즉시 제공할 수 있습니다. AI는 이러한 반복적인 작업을 제거함으로써 상담원으로 하여금 고객 응대 시 창의적 문제 해결, 사회적 지능, 복잡한 비판적 사고에만 집중할 수 있도록 해줍니다. 이러한 요소는 고객 경험에 긍정적인 영향을 미치며 상담원을 핵심 문제 해결자로 변모시킵니다.
AI vs 인간? AI & 인간에 더 가깝다.
지속적인 학습은 비즈니스에서 항상 중요했습니다. 우리가 경력을 쌓고 회사 성장에 기여할 수 있는 또 다른 방법은 무엇일까요? 모든 비즈니스 부서와 사람은 AI와 데이터에 대해 현명하게 대처해야 합니다. AI와 데이터가 업무 수행 방식에 대한 모든 것을 변화시키고 있기 때문입니다.
현재 AI에는 공감, 추론, 감성 지능, 윤리와 같은 인지 능력이 부족합니다. 이는 인간이 발휘할 수 있는 중요한 비즈니스 기술입니다. 이것이 바로 AI를 이해하는 인간이 이를 제대로 업무에 연계하여 활용할 경우 왜 승리하는지에 대한 이유입니다.
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