[생성형 AI(Generative AI), 인간의 창작 영역을 넘본다! (29)] 생성형 AI는 ‘생산성 향상’에 희망을 주는 마법인가③
최봉 산업경제 전문기자 입력 : 2023.08.01 00:30 ㅣ 수정 : 2023.08.01 00:30
[기사요약] 향후 10년간 최대 3억 개의 상근일자리가 Generative AI 기술로 대체될 수 있다는 주장 사회초년병들, 이 같은 현실 어떻게 받아들여야 할까.. 많은 고민 할 수밖에 없을 것 소프트웨어 회사 고객지원 상담원 사례: AI 도구 도입에 따른 고객지원 상호 작용의 시간, 품질 및 결과 추적 AI 도구 활용하는 고객지원 상담원, 시간당 문제 해결 건수 13.8% 증가.. 특히 저숙련자 개선 효과 커 Generative AI 도구 활용, 회사 조직에 다양한 변화 가져다줘..
사람들은 시, 소설, 보고서 등 글쓰기, 그림 그리기, 알고리즘 코딩 등 창작의 세계가 그동안 인간에게만 허락된 별도의 영역이라 알고 있었다. 그런데 AI(인공지능)의 발전과 함께 이제는 진화한 AI가 스스로 창작의 영역을 넘보는 시대가 되었다. 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 인간에게 어떤 의미가 있으며 우리의 미래에 어떤 영향을 미칠지 가늠하기 쉽지 않지만, 생성형 AI는 이미 여러 분야에서 현실로 나타나 적용되고 있다. 우리에게 성큼 다가온 생성형 AI의 시장현황, 다양한 이슈와 관심 사항 등을 살펴보기로 하자. <편집자 주>
[출처=medium]
[뉴스투데이=최봉 산업경제 전문기자] 생성형 AI(Generative AI)가 급부상하면서 골드만삭스는 지난 3월 AI가 경제성장에 미치는 영향과 관련한 보고서(“The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth”)를 발표했다.
이 보고서에 따르면 최대 3억 개의 상근일자리가 Generative AI 기술로 구동되는 애플리케이션으로 대체될 수 있다. 동시에 수백 개의 새로운 일자리가 창출될 수 있고, 전반적인 글로벌 생산성은 10년 동안 매년 약 7% 향상될 수 있다고 주장한다.
• Generative AI 도입, 사회초년병들에게 더 많은 고민 던져..
이 정보를 접한 사람들, 특히 직장인들은 어떤 생각을 할까? 그중에서도 이제 막 직장에 들어가 경력을 개발하고 자신을 성장시키는 방법을 찾아내기 위해 골몰하는 사회초년병들은 이 같은 현실을 어떻게 받아들여야 할까? 많은 고민을 할 수밖에 없을 것이다.
지난 1월 한 매체에서 ChatGPT가 화이트 컬러 업무를 어떻게 불안정하게 만드는지와 관련한 기사를 다루었다. [출처=theatlantic]
여러 분석자료, 전문가들의 견해 등을 고려했을 때 Generative AI가 업무의 생산성에 긍정적인 영향을 미친다는 주장은 어느 정도 수긍할 수 있겠다. 특히 화이트 컬러(사무직) 업무에서는 더욱 그렇다.
그런데 여기서 생각해보아야 할 것이 있다. 업무의 특성, 작업자의 숙련도 등을 고려한다면 Generative AI와 생산성은 어떤 관계가 있을까?
이 궁금증에 대한 완벽한 해답은 아니지만, 이해도를 높이는 데 도움 될 만한 두 가지 조사 분석 사례를 2회에 걸쳐 소개한다.
• 고객지원 상담원 사례: 생산성 향상.. 특히 신입·저숙련 상담원의 개선 효과 커
이번 편에서는 첫 번째로 Generative AI의 생산성 임팩트를 측정한 보고서(“Generative AI at Work”, NBER Working Paper, 2023.4)의 내용을 살펴보겠다.
연구자들은 Fortune지 선정 500대 소프트웨어 회사에 근무하는 약 5천명의 상담원(에이전트)의 통화 데이터를 사용하여 이들 회사가 GPT(Generative Pre-trained Transformer) AI 도구를 도입함에 따라 고객지원 상호 작용의 시간, 품질 및 결과를 추적했다.
[출처=disruptive]
분석결과에 따르면 AI 도구를 활용하는 고객지원 상담원이 시간당 해결하는 고객 애로사항의 수가 13.8% 증가한다는 사실을 발견했다.
이는 상담원이 한 번에 여러 채팅에 참여하는 것이 가능해지면서 채팅 당 소요 시간 약 9% 감소, 시간당 약 14% 더 많은 채팅 처리, 전반적으로 약 1.3% 더 많은 채팅을 성공적으로 해결하는 결과에 기인한 것이다.
반면에 고객 만족도 측정에는 큰 변화가 없었는데, 이는 생산성 향상이 고객과의 상호 작용 품질(저하)에 영향을 미치지 않았음을 시사한다.
흥미로운 결과로, AI 도구 사용의 이점은 경험이 적고 기술수준이 낮은 상담원에게서 가장 큰 것으로 나타났는데 35%의 개선 효과가 있었다.
회사에서 2개월밖에 근무하지 않은 AI 도구를 사용한 상담원이 6개월 경력에 AI 도구 없이 일한 상담원과 비슷한 성과를 냈다고 한다. 최고의 성과를 내는 가장 경험이 풍부한 상담원에게는 부정적인 영향이 거의 또는 전혀 없는 것으로 나타났다.
연구자들은 신입 및 저숙련 근로자가 고숙련 근로자보다 더 많은 것을 배울 수 있으며, Generative AI 도구를 사용하면 숙련된 근로자의 기술과 행동을 더 빨리 받아들이는 데 도움이 될 수 있다고 제안한다.
<AI 지원과 고객 불만 해결 추이(단위: 시간당 불만 해결 건수)>
주: AI 도구 활용 전후 비교, 가는 막대는 평균값과 95% 신뢰구간
AI 도구 활용 후에 시간당 고객 불만 해결 건수가 늘어났음을 알 수 있다. [자료= "Generative AI at Work" (NBER Working Paper)]
• Generative AI 지원, 고객이 상담원 대하는 방식을 현저하게 개선한다는 것 보여줘..
Generative AI 도구 활용은 회사 조직에 다양한 변화를 가져다주었다.
모든 에이전트는 AI 도구를 사용하기 시작한 후 커뮤니케이션 패턴을 변경했는데, 특히 성과가 낮은 상담원의 변화가 더 컸다.
이는 AI 도구가 회사에서 가장 생산적인 에이전트의 작업 스타일과 결과에 대한 제안을 기반으로 하여 그들의 행동 패턴을 신입 및 저숙련 상담원에게 전파하기 때문일 수 있다고 연구자들은 판단했다.
또한, 연구결과는 AI 시스템의 도입이 업무 경험과 (조직)구성에 영향을 미칠 수 있음을 시사하고 있다.
감정이 실려있는 채팅 메시지로 측정할 때, AI 지원이 고객이 상담원을 대하는 방식을 현저하게 개선한다는 것을 보여주었다. 특히 신입 직원의 경우 이직률이 감소하고 고객이 상담원의 감독자(상급자)와 통화를 요청하는 사례가 줄어들었다.
