미래 포용: 다양한 부문에서 직업 요구 사항을 변경하기 위해 AI를 설정하는 방법

게시 됨: 2023-07-05

이 기사는 TeamLease HRtech의 CEO 인 Sumit Sabharwal 이 기고했습니다 .

우리의 작업 관행은 현재 AI 기술의 발전으로 재정의되고 있습니다. 텍스트, 사진, 오디오 및 비디오용 생성 AI 제품은 지난 몇 년 동안 사용할 수 있게 되었습니다. 다양한 유형의 콘텐츠를 생성하기 위한 수많은 생성 AI 도구에는 ChatGPT, Dall-E, PlayHT, Descript 등이 있습니다. 많은 기업들이 이러한 제품을 사용하여 신속하고 효과적으로 운영 속도를 높이고 있습니다. 이러한 제품은 더 널리 사용 가능하고 제품 간의 치열한 경쟁으로 인해 가격이 낮아지기 때문입니다. 이러한 전자 제품을 능숙하게 사용할 수 있는 근로자에 대한 수요는 채택과 함께 발전합니다. 인공 지능의 지속적인 개발로 인해 고용 시장 환경이 변화하고 있습니다.

AI가 다양한 부문에서 작업 요구 사항을 변경하도록 설정되는 방법에 대해 논의해 보겠습니다.

인적 자원
마케팅
재원
운영

인적 자원

인사 부서는 일상 업무를 위해 텍스트 콘텐츠에 크게 의존합니다. 직무 설명, 직원 계약서, 핸드북 및 정책, 교육 자료, 직원 커뮤니케이션, 법률 및 규정 준수 서류 등은 모두 HR 전문가가 작성해야 합니다. 텍스트 생성 AI 시스템을 사용하면 이러한 모든 콘텐츠 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 그러나 주요 어려움은 생성된 정보가 작업 요구 사항을 적절하게 충족하도록 적절한 프롬프트를 선택하는 것입니다.

이러한 이유로 기업은 신속하고 효과적으로 제안을 할 수 있는 HR 전문가를 필요로 할 것입니다.

미래에는 제너레이티브 AI가 다양한 HCM 플랫폼에 통합될 것입니다. 고용주는 제너레이티브 AI 지원 HCM 플랫폼에 독점 데이터를 제공하고 HR 전문가는 이를 분석하여 직원 감소, 직원 참여 활동의 필요성 및 기타 요인을 예측합니다. AI가 HR IT 부문에 지속적으로 침투함에 따라 더 많은 HR 전문가가 생성 AI 기술에 대해 배워야 합니다.

마케팅

마케팅이 작동하기 위한 기본 전제 조건은 콘텐츠입니다. 광고, 소셜 미디어, 이메일 마케팅 및 콘텐츠 마케팅을 포함한 어떠한 마케팅 노력도 콘텐츠 없이는 불가능합니다. HR과 비교할 때 마케팅 부서의 콘텐츠 요구 사항은 훨씬 더 다양합니다. 텍스트 외에도 마케팅에는 그래픽, 비디오 및 오디오에 대한 지원도 필요합니다. 따라서 마케팅 전문가는 모든 종류의 생성 AI 도구를 사용하는 데 능숙해야 합니다.

연구를 가속화하려면 콘텐츠 작성자는 적절한 트리거를 만드는 데 능숙해야 합니다. 그래픽 디자이너와 소셜 미디어 마케팅 담당자는 신선한 디자인 컨셉을 만들기 위해 빠른 예술적 영감 생성 영역에서 자신의 능력을 연마해야 합니다. 이를 위해 단어 프롬프트에서 이미지를 생성하는 AI 도구가 사용됩니다. 애니메이션, 보이스오버 및 기타 목적을 위해 비디오 제작자는 AI 기술도 배워야 합니다. 이러한 재능을 가진 마케팅 인력을 고용하기 위해 기업은 그렇게 할 것입니다.

재원

AI가 고용 요구에 영향을 미칠 또 다른 산업은 금융 부문입니다. 재무 분석, 예산 편성, 예측, 재무 보고 및 위험 관리와 같은 책임을 포함한 조직의 재무 운영은 재무 부서에서 관리합니다. 이러한 의무에는 재무 데이터 평가, 현금 흐름 주시, 규정 준수 확인 및 현명한 재무 결정이 포함됩니다. 재무 데이터의 양과 복잡성, 시간 소모적인 수동 프로세스, 재무 보고의 정확성 요구 사항은 재무 전문가가 직면하는 어려움 중 일부에 불과합니다. 예를 들어 철저한 재무 보고서를 작성하고 대규모 데이터 세트를 수동으로 분석하는 것은 시간이 많이 걸리는 작업이며 사람의 실수가 발생할 수 있습니다.

생성 AI의 도움으로 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터 분석을 자동화하고 재무 보고 절차를 신속하게 처리할 수 있는 제너레이티브 AI 기술을 통해 예측 및 위험 평가에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, AI로 구동되는 재무 분석 도구는 많은 양의 재무 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다. 재무 분석가는 생성적 인공 지능(AI)을 사용하여 생성적 AI에 원시 재무 데이터와 사용하려는 핵심 성과 지표(KPI)를 제공함으로써 눈에 띄지 않을 수 있는 패턴과 추세를 분석하고 찾아낼 수 있습니다.

금융 전문가는 제너레이티브 AI를 회사의 데이터 세트에 적용하는 데 필요한 지식과 능력을 갖추어야 합니다. 재무 전문가가 다양한 분석 도구와 알고리즘을 능숙하게 사용하는 것은 예산, 투자 및 재무 전략에 대한 정확한 예측과 충분한 정보에 입각한 판단을 내리는 데 도움이 될 수 있기 때문에 매우 중요합니다.

운영

조직 내 상품 및 서비스의 생산 및 유통은 운영 부서에서 관리하고 최적화합니다. 이를 위해서는 물류 계획, 재고 관리, 생산 일정, 공급망 관리 및 품질 보증과 같은 활동이 필요합니다. 그러나 병목 현상을 찾고, 수요를 정확하게 예측하고, 높은 수준의 생산성과 효율성을 유지하는 것은 운영 전문가가 자주 직면하는 어려움입니다.

운영 전문가는 제너레이티브 AI의 도움으로 이러한 장애물을 극복할 수 있습니다. Generic AI 솔루션은 대량의 데이터 세트를 분석하여 생산 프로세스의 비효율성을 발견하고 재고 관리를 최적화하며 공급망 운영을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 과거 판매 데이터 및 외부 영향을 분석하여 수요를 정확하게 예측할 수 있는 AI 알고리즘을 사용하면 운영 팀이 보다 효과적으로 생산 일정을 계획하고 리소스를 할당할 수 있습니다. 제너레이티브 AI는 제조 데이터에서 패턴과 이상을 발견함으로써 품질 관리 절차를 개선하고 높은 제품 품질을 보장할 수도 있습니다.

운영 전문가는 제너레이티브 AI의 이점을 활용하기 위해 적절한 기술을 개발해야 합니다. 그들은 AI 도구에서 생성된 통찰력을 사용하고 이해하는 방법에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 특정 운영 요구에 맞는 맞춤형 AI 모델을 만들고 구현하기 위해서는 데이터 과학자 및 AI 전문가와의 협업이 필수적입니다. 운영 직원은 제너레이티브 AI에 대해 학습하여 의사 결정 기술을 개선하고 프로세스를 간소화하며 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

결론적으로 AI 기술의 사용은 증가하고 있으며 앞으로도 계속 증가할 것으로 예상됩니다. 생산성을 높이려면 마케팅, 재무, 운영 등을 포함한 여러 기업 부문에서 이러한 솔루션을 채택해야 합니다. AI 능력 학습의 중요성은 모든 산업 분야의 전문가들이 이해해야 합니다. 기술에 AI 숙련도를 추가하면 변화하는 시장에 더 잘 적응하고 조직의 성공에 기여하며 변화하는 기술 환경을 성공적으로 협상할 수 있습니다.