혁신을 주도하고 워크플로를 개선하기 위해 비즈니스에 생성형 AI를 도입하는 기업이 늘어나고 있는 만큼, 리더가 생성형 AI의 기초를 이해하는 데 더 많은 시간을 할애하는 등 AI와 리더십이 밀접한 관련이 있다는 것은 명확합니다. 하지만 효과적인 커뮤니케이션, 의사 결정, 관리자 코칭, 변화 관리와 같은 소프트 스킬도 새롭게 다듬어야 합니다. 실제로 이러한 AI 소프트 스킬은 AI를 효과적으로 활용하는 데 필요한 기술 지식을 보완합니다. 변화에는 불확실성이 따르기 때문에 리더는 직원들이 생성형 AI의 발전에 대한 조직의 관점을 이해하고 준비할 수 있도록 도와야 한다는 압박감을 크게 받습니다. 직원들에게는 새로운 것을 시도하고 실패하더라도 안전하게 실패할 수 있다는 심리적 안정감을 포함하여 변화에 동참할 수 있도록 명확한 지침과 격려가 필요합니다. 이제 감성 지능의 힘을 활용하고 조직의 모든 수준에서 지속적인 학습, 비판적 사고, 실험을 지원할 수 있도록 문화를 점검해야 할 때입니다. 생성형 AI는 우리가 상상했던 것보다 더 많은 일을 해낼 것입니다. 이러한 중요한 소프트 스킬을 기반으로 조직의 문화를 구축하여 생성형 AI로 기회를 가속화하세요.

생성형 AI는 학습 환경을 재편하고 있는 교육 분야의 AI 추세를 기반으로 2025년에 학습 방식을 변화시킬 것입니다. 기술 발전은 더 많은 사람들이 양질의 교육을 받을 수 있도록 장벽을 지속적으로 낮춰왔습니다. 생성형 AI 기반 학습은 교육 분야의 공평한 기회를 더욱 많이 열어줄 것입니다. 모든 사람이 일대일 전담 튜터를 가질 수는 없지만, 생성형 AI를 사용하면 누구나 디지털 학습 시스템에 내장된 이러한 유형의 경험을 할 수 있습니다. 연구에 따르면 일대일 튜터링은 학생의 성적을 크게 향상시키는 것으로 나타났으며, AI 튜터링의 가치를 입증하는 연구 결과들 또한 속속 발표되고 있습니다. 생성형 AI 기반 튜터는 학생이 배우는 동안 학생의 현재 지식과 기술 수준, 추가 지원이 필요한 부분을 파악하고 개인화된 학습 경로에 따라 추천과 코칭을 제공하는 등 학생에게 도움을 줍니다.

AI 튜터나 학습 도우미의 도움을 받게 될 학생뿐 아니라 숙련도를 높이고 재교육을 받고 있는 직원도 마찬가지입니다. 이는 리더가 직원을 위한 디지털 교육 방식에 투자하면 훨씬 더 큰 투자 수익을 창출할 수 있음을 의미합니다. 하버드의 한 연구에 따르면, 교실에서 “능동적 학습”을 위한 AI 튜터링을 추가한 결과 학생들의 참여도, 동기 부여, 시험 후 성과가 향상되었다고 합니다. 직원들도 디지털 교육을 통해 이와 같은 향상된 학습 깊이를 얻을 수 있으므로 비즈니스 성장에 기여할 수 있는 핵심 기술을 갖춘 인력을 빠르게 육성할 수 있습니다. 간단히 말해, 직원들이 생성형 AI의 힘을 통해 새로운 개념과 기술을 더 빠르고 효과적으로 배울수록 비즈니스 혁신과 수익 개선에 더 빨리 기여할 수 있습니다. AWS Skill Builder에서 AWS SimuLearn을 확인해 보시기 바랍니다.

기술의 속도를 따라잡는 가장 좋은 방법 중 하나는 참여형 학습 문화를 구축하는 조직 전반의 기술 향상 이니셔티브에 투자하는 것입니다. 하지만 조직의 즉각적인 혁신 필요성을 극대화하기 위해 어디에 어떻게 투자해야 하는지 파악하기란 쉽지 않습니다. 특히 생성형 AI에 대한 관심이 높아지면서 특정 주제, 영역 또는 팀에 대한 단기적이고 집중적인 교육 이니셔티브를 배포하는 조직이 늘고 있습니다. 여기서 핵심은 집중적인 아이디어 도출, 실습 학습, AI 소프트 스킬 교육이 포함된 협업적인 코호트 스타일의 교육을 구성하는 것입니다. 이러한 세션에는 몇 가지 주요 이점이 있습니다. 첫째, 직원들은 새로 개발한 기술을 극대화하는 실행 가능한 사용 사례를 통해 협업적 실습 학습이 없었다면 불가능했을 우선순위 집중 분야를 파악할 수 있습니다. 둘째, 우선순위 이니셔티브를 파악한 리더는 새로 숙련된 인재를 새로운 역할에 재배치하거나 추가 재교육에 투자할지 여부를 신속하게 결정할 수 있습니다. 셋째, 단기적이고 집중적인 교육 특성으로 인해 조직은 더 빠른 결과를 얻을 수 있어 기술 개발의 비즈니스 이점을 강화할 수 있습니다. 이렇게 하면 인력 기술 이니셔티브에 대한 리더들의 더 큰 참여를 이끌어냅니다. 단기적인 생성형 AI 교육이 성공을 거둔 만큼, 2025년 이후에도 더 많은 리더들이 직원들의 기술을 향상시키기 위해 이 접근법을 채택할 것으로 예상합니다. 생성형 AI가 얼마나 빠르게 진화하고 있는지를 고려하면, 기술과 비즈니스 세계에서 속도는 그 어느 때보다 중요합니다.

기술 혁신이 빠르게 진행됨에 따라 직원 교육은 하면 좋은 일이 아니라 필수적으로 해야 하는 일이 되었습니다. 직원들에게 생산성 향상을 극대화할 수 있는 기술을 갖추게 하는 것은 필수적입니다. 그러나 교육을 통한 생산성 향상, 특히 생성형 AI 기술을 측정하는 것은 여전히 쉽지 않습니다. 고객들은 기술 역량을 측정하는 방법이나 교육에 효과가 있는지 모르겠다는 말을 종종 합니다. 이는 새로운 문제가 아닙니다. 그러나 지속적인 기술 교육에 대한 전략적 투자의 중요성을 인식하는 리더들이 늘어나면서 교육 이니셔티브에 측정 가능한 비즈니스 가치를 부여해야 할 필요성이 다시 부각되고 있습니다. 간단히 말해, 생산성 향상을 위해서만이 아니라 장기적인 관점으로 봐야 한다는 뜻입니다. 팀이 프로젝트나 이니셔티브를 완수할 수 있는 적절한 기술을 갖추도록 하여 새로운 인재를 채용하거나, 업무를 아웃소싱하거나, 프로젝트를 아예 중단할 필요가 없도록 해야 합니다. 생성형 AI 기술은 직원의 생산성을 확실히 높여주며, 자동화된 다른 업무가 사라질 때 새로운 책임을 추가할 수 있는 능력을 제공합니다. 지속적인 교육이 비즈니스에 미치는 영향을 측정하려면 기술 개발이 없었다면 불가능했을 일을 얼마나 달성할 수 있느냐로 귀결됩니다. 여기에는 팀의 참여도, 유지율, 효율성, 협업, 위험을 감수할 수 있는 자신감 등이 고려됩니다.