하버드, MIT, 그리고 워튼 연구, AI 훈련에서 신입 직원에 의존하는 위험성 밝혀져

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기업들이 인공지능(AI) 시스템을 도입하려고 노력하는 가운데, 젊고 기술에 능숙한 직원들이 이러한 강력한 도구를 효과적으로 활용하는 방법에 대해 관리자들을 가르칠 것이라는 일반적인 믿음이 있습니다. 그러나 최근 연구는 생성 AI라는 빠르게 변화하는 분야에 대한 이 신념에 도전합니다.

하버드 비즈니스 스쿨, MIT, 와튼 스쿨, 보스턴 컨설팅 그룹의 연구자들이 진행한 이 연구는 생성 AI 시스템을 실험한 주니어 직원들이 전문가 권장 사항과는 다른 위험 완화 전략을 제안했다는 것을 보여줍니다. 이는 기업이 AI의 책임 있는 사용을 보장하기 위해 단순히 역 멘토링에 의존할 수 없음을 시사합니다.

저자들은 “우리의 인터뷰에서 발견된 두 가지 결과는 기존 문헌과 모순됩니다. 첫째, 주니어 전문가들이 선임의 우려를 해결하기 위해 제안한 전술은 당시 생성 AI 전문가가 지지하는 것과 일치하지 않았습니다. 이는 주니어 직원들이 이 신흥 기술의 효과적인 사용에 대해 선임 직원들을 안내하는 데 최선의 자원이 아닐 수 있음을 나타냅니다.”라고 언급했습니다.

이 연구는 2023년 중반에 GPT-4 실험에 참여한 78명의 주니어 컨설턴트와의 인터뷰를 포함했습니다. 이들은 AI에 대한 기술적 전문성이 부족한 상태에서 관리자의 우려를 덜기 위한 전술을 제안했습니다. 그러나 이들의 권장 사항은 종종 기술의 능력에 대한 제한된 이해에서 비롯되었으며, AI 시스템 설계보다 인간 행동의 변화에 중점을 두고, 보다 폭넓은 조직이나 산업 차원의 접근법보다는 프로젝트 특정 솔루션에 초점을 맞추었습니다.

연구자들은 주니어 전문가들이 새로운 기술을 도입하는 데 있어 시니어 직원들을 효과적으로 안내하지 못하는 이유를 평가할 때 지위 위협과 가치 있는 결과에 대한 위험을 모두 고려하는 것이 중요하다고 강조했습니다. AI의 빠른 발전 속도와 방대한 데이터 의존도는 이러한 도전을 더욱 부각시킵니다.

생성 AI의 약속과 위험을 고민하는 기업들이 개방형 대화, 후속 질문 처리, 글쓰기, 분석, 코딩 지원 등 다양한 기능을 수행할 수 있는 AI의 잠재력을 탐색하는 가운데, 이 연구는 디지털 원주율 직원들에게만 AI 거버넌스를 맡기는 것의 한계를 강조합니다. 모든 조직 수준에서 종합적인 역량 강화를 위한 전문가의 감독과 상향식 관리의 필요성을 강조합니다.

저자들은 “선임 전문가는 신기술을 신속하게 채택하고, 미래 발전과 그 영향에 대한 예측을 해야 합니다. 빠르게 확장되는 기술 환경에서 팀을 효과적으로 이끌기 위해서는 신기술과 그 능력에 대한 깊은 이해를 함양해야 합니다.”라고 결론지었습니다.

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