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인공지능

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[McKinsey] 기업이 AI 도입에 실패하는 이유 (Superagency in the Workplace - Chapter 5) 기술이 확장의 장애물은 아니다“우리가 차세대 AI를 설계하면서, 인간의 주도권을 가장 중요한 요소이자 제품의 중심에 두기로 의식적인 결정을 내렸습니다. 이제 우리는 강력하면서도 사용자의 역량을 확장시켜주는 AI에 접근할 수 있게 되었습니다.” _사티아 나델라, 마이크로소프트 회장 겸 CEO AI는 지금까지 보기 드문 대단한 기회를 제공하고 있습니다. 경영진의 약 90%는 AI 도입이 향후 3년 내 매출 성장을 이끌 것으로 기대하고 있습니다. 반응형 > 서론 --> 하지만, 이러한 성장을 실현하려면 기업 전반의 변화가 필요하며, 기업들은 이런 변화에 대해 성공적인 실적을 보여온 적이 많지 않습니다. 실제로 거의 70%의 기업 전환 시도는 실패로 끝납니다. 이런 상황을 반전시키기 위해선 경영진 스스로를..
[McKinsey] 큰 문제를 해결하는데는 큰 야망이 필요하다 (Superagency in the Workplace - Chapter 4) 더 큰 야망을 품어라 "지금은 당신이 AI로부터 혜택을 얻고, 경쟁자들은 그저 시험삼아 사용하는 데 그치길 바랄 때입니다."_에릭 브린욜프슨, 스탠퍼드 대학교 교수, 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)의 디지털 경제 연구소 소장 많은 기업들이 AI에 투자했지만, 기대만큼의 수익을 내지 못하고 있습니다. AI의 경제적 잠재력을 온전히 실현하지 못한 셈입니다. 반응형 > 서론 --> 실제로 AI를 도입한 기업의 임원들 절반가량은 여전히 '개발 중' 또는 '확장 중'이라고 응답했습니다(Exhibit 11 참고). 대부분 1년 이상 AI 파일럿 프로젝트를 운영해왔음에도 말이죠. 파일럿 프로젝트가 확장되지 못하는 데는 여러 이유가 있습니다. 전략 부재나 실행 미흡 같은 흔한 문제 외에도, 야망이 부족한 ..
[McKinsey] 문제는 직원이 아니라 리더들이다 (Superagency in the Workplace - Chapter 2) Chapter 2: 직원들은 AI에 준비되어 있다; 이제 리더들이 나설 차례다 "사람들은 [AI]를 사용해 놀라운 것들을 만들어내고 있습니다. 지금 우리가 각자 10년, 20년 후에 무엇을 할 수 있을지 볼 수 있다면, 우리는 지금 충격을 받을 것입니다." _ 샘 알트만, OpenAI 공동창업자 & CEO 실무를 담당하는 직원들은 조직을 AI 중심 조직으로 바꿀 핵심 주체가 될 것입니다. 이들은 경영진이 생각하는 것보다 훨씬 더 AI를 일터에 받아들일 준비가 되어 있습니다. 반응형 > 서론 --> 직원들은 AI 도구에 익숙하고, 더 많은 지원과 교육을 원하며, 가까운 미래에 AI가 자신의 업무 중 최소 3분의 1을 대체할 것이라 믿는 경향도 더 큽니다. 이제 리더들이 나설 때입니다. 리더들은 생각보..
[McKinsey] 증기기관만큼 파괴적인 혁신 (Superagency in the Workplace - Chapter 1) Chapter 1 : 증기기관만큼 강력한 혁신 "과학적 발견과 기술 혁신은 인간 진보의 대성당에 놓이는 돌과 같다." _ 리드 호프먼, 링크드인 및 인플렉션 AI 공동 창업자, 그레이록 파트너스 파트너, 작가 기계가 단순히 육체노동만 수행하는 것이 아니라, 사고하고, 학습하고, 자율적으로 결정을 내리는 세상을 상상해 봅시다. 이 세상에는 사람이 중심이 되어 기계와 협업하는 "슈퍼에이전시(superagency)"라는 상태가 있습니다. 이를 통해 개인의 생산성과 창의성이 크게 향상됩니다. 반응형 > 서론 --> 인공지능이 갖고 있는 변화 가능성은, 인쇄기나 자동차 같은 과거의 위대한 발명들을 능가할 정도입니다. AI는 단순히 작업을 자동화하는 것을 넘어, 사고 능력 자체를 자동화합니다. AI 기반 소프트..
[McKinsey] Superagency: 숫자로 보는 AI 사용 현황 직원들은 리더들이 생각하는 것보다 AI 변화에 훨씬 더 준비되어 있습니다 [3x] 리더들이 생각하는 것보다 3배 더 많은 직원들이 이미 생성형 AI를 업무의 1/3 이상에 활용하고 있습니다. 또한, 전체 직원의 70% 이상이 2년 이내에 생성형 AI가 자신의 업무 중 30% 이상을 바꿀 것이라고 예상하고 있습니다. 반응형 > 서론 --> [1.4x] 밀레니얼 세대는 다른 연령대에 비해 생성형 AI 도구에 더 익숙할 가능성이 1.4배 높습니다. 또한 1.2배 더 많이 앞으로 1년 내 업무 방식이 바뀔 것이라 예상합니다. 기업은 속도를 높여야 한다 — 직원들은 리더가 속도와 안전 사이 균형을 잡아줄 것이라 믿습니다 [47%] C레벨 임원의 47%는 AI 도입 속도가 너무 느리다고 답했습니다. 이 중 ..
[AI 시대 생존 전략] 맥킨지가 알려 주는 AI 활용법 대부분의 기업이 AI에 투자하고 있지만, 단 1%만이 자사 AI가 충분히 자리 잡았다고 생각합니다. 맥킨지의 연구에 따르면, AI 확산을 가로막는 가장 큰 장애물은 직원이 아니라 방향을 제대로 잡지 못하는 리더라고 합니다. 반응형 > 서론 --> 이번 포스트에서는 맥킨지가 25년 1월에 발행한 AI 보고서 서론의 내용을 번역하고 핵심을 정리했습니다. 자세한 내용은 McKinsey & Company의 보고서 원문을 살펴봐 주세요.▶ [McKinsey & Company] Superagency in the workplace 원문(영어)문제는 리더들에게 있다대부분의 기업이 AI에 투자하고 있지만, 단 1%만이 자사 AI가 충분히 자리 잡았다고 생각합니다. 맥킨지의 연구에 따르면, AI 확산을 가로막는 가장 큰..
[BCG] 생성형 AI 증강 인력으로의 전환 (GenAI Doesn’t Just Increase Productivity. It Expands Capabilities - Part 3) 전환을 어떻게 관리할 것인가우리는 데이터 과학을 사례로 들었지만, 생성형 AI로 증강된 근로자가 새로운 과제를 능숙하게 수행할 수 있다는 발견은 해당 도구가 적용 가능한 모든 분야에 적용될 수 있다고 믿습니다. 우리는 이를 바탕으로 기업 리더들을 위한 다섯 가지 핵심 시사점을 도출했습니다(Exhibit 3 참조). 1. 인재 확보와 내부 이동BHI의 여러 실험 결과는, 개인이 혼자서 수행할 수 있는 업무의 범위는 생성형 AI가 증강된 훨씬 확장된다는 점을 보여줍니다. 이는 곧 숙련된 지식 노동에 적합한 인재 풀 자체가 확장되고 있다는 것을 의미합니다. 반응형 > 서론 --> 따라서 채용 담당자는 인터뷰 과정에 생성형 AI를 통합하여, 지원자가 이 기술과 결합되었을 때 어떤 역량을 발휘할 수 있을지를 ..
[BCG] 비전공자도 데이터 과학자를 86% 따라잡는 시대 (GenAI Doesn’t Just Increase Productivity. It Expands Capabilities - Part 2) 즉각적인 역량 확장 효과이번 연구에서 생성형 AI를 사용할 수 있었던 컨설턴트들은 새로운 과제에서 자신의 역량을 즉시 확장할 수 있었습니다. 코딩이나 통계에 대한 경험이 전혀 없었던 경우에도, 생성형 AI에 접근할 수 있었던 컨설턴트들은 코드를 작성하고, 머신러닝 모델을 적절히 적용하며, 잘못된 통계 처리 과정을 수정할 수 있었습니다(Exhibit 2 참조). 가장 두드러진 역량 확장 효과는 코딩 영역에서 나타났습니다. 코딩은 생성형 AI가 특히 뛰어난 성능을 보이는 과제입니다. 반응형 > 서론 --> 실험 참가자들은 두 개의 판매 데이터 세트에서 누락되었거나 잘못된 데이터를 수정하고, 두 세트를 병합한 후, 특정 월에 해당하는 상위 5명의 고객을 추출하는 코드를 작성하라는 어려운 과제를 받았습니..

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