직원들이 AI를 사용하는 방식이 고용주가 예상하는 것과 다르게 사용하고 있습니다 — 이것이 중요한 이유는 다음과 같습니다

직원들은 리더들이 의도한 대로 AI를 사용하지 않고 있으며, 생산성 향상을 늦추고 있습니다

63%의 직원이 직장에서 AI를 사용해 업무를 재확인합니다. 그거에요.

연구를 위해서가 아니에요. 워크플로우 관리에는 적합하지 않습니다. 데이터 분석에는 적합하지 않습니다.

여러분의 팀은 AI를 교정자로 사용하고 있고, 여러분은 전략적 도구에 비용을 지불하고 있습니다. 이 격차가 왜 중요한지, 그리고 어떻게 해소할 수 있는지에 대해 설명해 드리겠습니다.

고용주 대 근로자 간의 격차

• 직원의 62%가 초기 연구에 AI를 사용합니다
• 58%의 직원이 워크플로우 관리를 위해 이를 사용합니다
• 5%의 직원이 데이터 분석에 사용합니다

직원들이 실제로 하는 일:

63%는 주로 AI를 사용해 자신의 작업을 재확인합니다

팀이 전략적 업무에서 AI를 피하는 세 가지 이유

1. 훈련 부족

​제공하신 AI 도구에 대해 완전히 교육받았다고 느끼는 직원은 단 23%에 불과합니다. 그들은 연구, 기획, 분석 워크플로우에 AI를 어떻게 통합해야 할지 모릅니다. 그래서 가장 안전한 사용 사례인 검증으로 돌아갑니다.

2. 투명성 부족

팀원들이 답변하지 못하는 질문들이 있습니다:

• 출력을 믿어도 될까요?
• 내 데이터는 안전한가요?
• 이게 나를 대체할 수 있을까?
• "이걸 내 임무에 써도 안전한가?"

명확한 지침과 모범 사례가 없으면 망설입니다.

3. 틀릴까 두려움

직원들은 연구나 분석에 AI를 사용하는 것이 교정보다 더 위험하다고 생각합니다. 의심은 저활용으로 이어지고, 궁극적으로는 생산성 손실로 이어집니다.

이것이 관리자들에게 의미하는 바

고용주의 60%가 AI가 생산성을 크게 높인다고 말합니다...

… 하지만 직원 중 단 44% 만이 동의하고, 10%는 전혀 도움이 되지 않는다고 답했습니다.

결과는?

기업들은 AI가 실제보다 조직에 더 많은 기여를 한다고 믿고 있습니다.

연결 고리를 고치는 방법

직장에서 AI의 진정한 힘을 실현하려면:

1단계: 명확한 사용 사례 기대 만들기: 예시와 템플릿을 통해 직원들에게 AI가 어디에 사용되어야 하는지 정확 히 보여줍니다. 그냥 알아낼 거라고 생각하지 마세요.

2단계: 지침이 아닌 실제 교육 제공: 실습 워크숍이 정책 문서보다 항상 더 효과적입니다.

3단계: AI를 워크플로우에 포함시키기: 사람들이 이미 사용하는 도구, 예를 들어 Slingshot의 AI에 AI를 삽입하기:

• AI로 글쓰기
• AI 액션 아이템
• 토론 요약
• AI 데이터 인사이트

이로 인해 마찰이 줄어들고 채택률이 높아집니다.

결론

직원들은 AI를 사용하고 싶어 하지만, 고용주가 기대하는 방식으로 AI를 사용하기 위해서는 교육, 명확성, 그리고 자신감이 필요합니다.

이 격차를 가장 빠르게 해소하는 조직들이 가장 큰 생산성 향상을 경험하게 됩니다.

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