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AI와의 팀워크

미팅 일정 조정에서 어젠다 체크까지
동료가 된 AI팀원과 협업하려면?

고민삼,정리=장재웅 | 403호 (2024년 10월 Issue 2)
Article at a Glance

초기에는 명령을 실행해주는 도구로서의 역할만 하던 AI가 이제는 자율성을 바탕으로 스스로 판단해 행동하는 인간 팀원과 비슷한 역할을 수행하기 시작했다. 이른바 ‘AI에이전트’의 등장이다. 이제 AI 팀원은 팀의 전반적인 생산성과 협업을 개선하는 지식 관리자, 커뮤니케이션 중재자, 조직 관리자 등의 역할을 수행할 수 있다. 또한 창의적인 문제 해결과 아이디어 도출 과정을 지원해 팀의 혁신성을 높일 수 있다. 하지만 이들 AI 팀원이 원활하게 인간 팀원과 협업을 하기 위해서는 명확한 목표를 설정하고 AI에 어느 정도 수준까지 자율성을 줄지를 정하고 AI에 맡길 업무와 그렇지 않을 업무를 나누는 과정이 선행돼야 한다. 그리고 AI와 함께 일할 인간 팀원들은 개개인이 AI에 대한 기술적 이해와 AI 활용 능력을 갖추는 것이 필요하다.



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인공지능(AI)은 최근 몇 년 동안 빠른 속도로 발전하며 다양한 산업에서 중요한 역할을 수행하고 있다. 초기에는 단순히 인간의 명령을 따르는 도구로 여겨졌던 AI는 이제 자율성을 갖춘 시스템으로 진화하고 있다. 이러한 변화는 AI가 더 이상 단순히 명령을 수행하는 보조 역할에 머무르지 않고 팀의 일원으로서 독립적인 의사결정과 협업을 통해 업무를 처리할 수 있는 수준에 이르렀다는 것을 의미한다. 특히 AI 에이전트는 환경을 인지하고 스스로 판단해 목표를 달성하는 능력을 갖추고 있어 팀의 일상적인 업무부터 복잡한 프로젝트 관리까지 다양한 작업을 지원하고 있다.

이와 같은 AI의 발전은 팀 내에서 인간과 AI의 역할이 재정립되는 변화를 가져오고 있다. AI는 더 이상 수동적인 보조자가 아닌 능동적인 팀원으로서 새로운 방식으로 팀 다이내믹스에 영향을 미치고 있다. 이에 따라 AI와 인간의 협업은 팀의 생산성과 효율성을 높이는 중요한 요소로 자리 잡고 있으며 AI가 팀에 통합됨에 따라 발생하는 기대와 우려 또한 점점 커지고 있다. 앞으로 AI가 팀의 일원으로서 어떻게 역할을 수행할 수 있을지, 인간 팀원과의 상호작용을 통해 어떤 성과를 이끌어낼 수 있을지에 대한 논의가 필요하다.


AI 자율성: ‘도구’에서 ‘팀원’으로

초기에는 명령에 따라 단순히 실행해주는 도구로서의 역할을 했던 AI가 이제는 자율성을 갖추면서 상황을 인지하고 스스로 판단해 행동하는 인간 팀원과 비슷한 역할을 수행하기 시작했다.

1) 자율적 의사결정이 가능한 ‘AI 에이전트’

AI 에이전트(AI Agent)란 인간의 개입 없이 독립적으로 특정 작업을 수행할 수 있는 인공지능 시스템을 의미한다. 이들은 환경에서 정보를 수집하고 이를 바탕으로 목표를 달성하기 위한 의사결정을 내린 후 그 결과에 따라 행동한다. AI 에이전트는 주어진 상황에서 가장 적합한 행동을 선택해 환경에 영향을 미치거나 새로운 정보를 얻으며 이를 통해 지속적으로 학습하고 발전해 나간다.

팀워크 상황에서 AI 에이전트는 단순히 명령을 실행하는 도구적 AI보다 훨씬 복잡한 작업을 자동으로 처리할 수 있다. 예를 들어 팀 미팅 일정을 조율하는 상황을 생각해 보자. AI 에이전트는 각 팀원의 일정과 상황을 고려해 직접 커뮤니케이션을 하고 변동이 생기면 일정 충돌을 재조정하며 팀원들에게 미팅 어젠다와 준비해야 할 사항을 안내하는 등 일련의 업무를 수행할 수 있다. 반면 도구적 AI는 일정 충돌 여부를 체크하는 등 각 과정에서 필요한 세부 기능을 지원하는 데 그친다. AI 에이전트는 더 능동적으로 정보를 수집하고 독립적으로 의사결정을 내리는 등 인간 팀원과 유사한 수준의 업무 수행이 가능하다.

나아가 여러 AI 에이전트가 상호 협력하는 ‘다중 AI 에이전트 시스템’1 도 도입될 수 있다. 다중 AI 에이전트 시스템이란 다양한 AI 에이전트가 각자의 역할을 수행하면서 팀의 공동 목표를 향해 협력하는 시스템이다. 이러한 시스템은 팀워크 상황에서 더욱 강력한 효과를 발휘할 수 있다. 예를 들어 여러 부서와 전문가가 참여하는 대형 프로젝트 관리 상황에서 각 부서별 AI 에이전트를 배치해 협업을 효율적으로 관리할 수 있다. 마케팅팀의 AI 에이전트는 고객 데이터와 시장조사 자료를 바탕으로 타깃 마케팅 전략을 수립하고 개발팀의 AI 에이전트는 기술 요구 사항을 분석해 개발 일정을 최적화하는 식이다. 각각의 AI 에이전트는 서로 간의 데이터를 실시간으로 공유하고 조정하면서 프로젝트의 전반적인 진행 상황을 모니터링하고 필요한 조치를 독립적으로 수행한다.

이러한 다중 AI 에이전트 방식은 모든 상황을 완벽히 처리하는 단일 에이전트를 구현하기 어려운 현실적인 한계를 보완하며 AI 에이전트 간 상호작용을 분석해 잠재적 오류 발생 가능성을 줄이고 인간이 이를 적시에 대응할 수 있는 기회를 제공한다.

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2) AI 팀원은 팀에 무엇을 해줄 수 있을까?

AI는 이제 단순한 도구의 역할을 넘어 팀의 일원으로서 중요한 역할을 수행하게 됐다. 과거에는 데이터 분석과 명령 수행에 국한됐던 AI의 역할이 이제는 팀의 목표 달성을 위한 적극적인 기여자로서 자리 잡고 있다.

먼저 AI 팀원은 팀의 전반적인 생산성과 협업을 개선하는 지식 관리자, 커뮤니케이션 중재자, 조직 관리자 등의 역할을 수행할 수 있다. 지식 관리자 역할에서는 프로젝트와 미팅 내용에 대한 방대한 정보를 보유하고 있어 팀원들이 실시간으로 필요한 자료를 정확하게 제공받을 수 있게 돕는다. 이를 통해 과거 논의된 내용을 놓치지 않고 업무의 흐름을 원활하게 유지할 수 있다. 또한 AI 팀원은 커뮤니케이션 중재자 및 촉진자로서 갈등을 중립적으로 조정하고 팀원들이 모두 활발하게 참여할 수 있는 토론 환경을 조성해 창의적이고 생산적인 대화를 유도할 수도 있을 것이다. 마지막으로 AI 팀원은 조직 관리자 역할을 통해 팀원들의 상태를 지속적으로 모니터링하고 상담을 제공하며 팀이 공통된 비전과 목표를 유지할 수 있도록 돕는다. 이는 팀원 개개인의 복지와 팀의 협업을 동시에 증진시키는 중요한 역할을 수행한다.

더 나아가 AI 팀원은 창의적인 문제 해결과 아이디어 도출 과정을 지원해 팀의 혁신성을 높일 수 있다. 인간-AI 협업을 통해 AI는 반복적이고 분석적인 업무를 처리하고 인간은 창의성과 전략적 사고를 발휘할 수 있는 환경을 제공함으로써 팀의 역량을 극대화할 수 있다. 일례로 오픈AI의 챗GPT는 주제에 대한 다양한 아이디어를 제공해 팀의 브레인스토밍을 촉진하고 있으며, 피그마(Figma)의 FigJam AI는 디자이너들이 협업해 아이디어를 발전시키는 데 도움을 주고 있다. 그 밖에 AI는 프로젝트 관리자가 브레인스토밍 세션을 더욱 효율적으로 진행하고 시간도 절약하는 데 기여하고 있다.

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또한 AI와 인간이 직접 협업하며 결과물을 함께 만드는 방식도 가능하다. 예를 들어 예술 분야에서는 전문가와 AI가 협력해 ‘에드몽 드 벨라미 초상화’를 제작한 예술 그룹 오비츠(Obvious)가 43만2500달러에 작품을 경매로 판매해 AI 예술의 가치를 입증했다. 음악 분야에서는 작곡가 리파가 AI 작곡 도구를 활용해 새로운 음악 스타일을 창작했고 마이크로소프트는 인디애나폴리스 오페라와 함께 AI로 대본과 음악을 생성하는 프로젝트를 진행했다. 인간과 AI가 협력하는 컬러링 시스템 ‘컬러보(Colorbo)’는 인간이 중간 채색을 진행하는 과정을 AI가 분석해 현재 채색 패턴을 바탕으로 미리 완성된 작품을 제안한다. 이를 통해 사용자는 머릿속에 떠오르는 어렴풋한 이미지를 눈으로 직접 확인하며 더 효과적으로 작품을 완성할 수 있는 상호작용 환경을 제공받는다. 이처럼 AI는 창의적인 파트너로서 팀과 함께 다양한 분야에서 혁신과 새로운 가능성을 이끌어내고 있으며 앞으로도 그 역할이 확대될 것으로 예상된다. 2

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AI 팀원에 따른 팀 다이내믹스의 변화

AI가 팀의 구성원으로 참여하게 되면 기존의 업무 방식과 팀 다이내믹스에 변화가 발생할 수밖에 없으며 이는 조직의 성과와 효율성에 직접적인 영향을 미치게 된다.

1) AI 팀원에 대한 기대와 우려

먼저 AI 팀원에 대해 가장 크게 기대할 수 있는 바는 ‘업무 효율성과 정확성의 향상’에 있다. 또한 AI는 인간과 달리 편견 없이 의사결정을 내릴 수 있다는 점에서 공정성과 객관성을 높이는 데도 도움을 준다. 미카 엔슬리 전(前) 미 공군 수석 과학자는 연구를 통해 AI가 작업을 수행할 때 주관적인 판단에 영향을 받지 않기 때문에 데이터 기반 의사결정이 중요한 상황에서 높은 정확도와 일관성을 제공할 수 있다고 강조한다. 이를 통해 조직은 AI를 활용해 더 나은 의사결정과 효율적인 업무 프로세스를 구축할 수 있다.

그러나 AI를 팀원으로 받아들이는 것에 대한 우려도 존재한다. 앨리슨 하웃먼 박사는 AI 팀원이 인간과 상호작용하는 과정에서 팀의 역동성에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 우려를 제기했다. 특히 AI의 뛰어난 수행 능력이 인간 팀원들에게 불안감을 조성하거나 AI가 협업 과정에서 팀원으로서 제대로 역할을 수행하지 못하는 상황이 발생할 수 있다는 점을 지적했다.

신뢰의 측면에서도 문제가 발생할 수 있다. 앨런 데니스 미국 인디애나대 교수는 “AI가 팀에 참여할 때 인간 팀원들은 AI의 의사결정과 행동에 대한 신뢰도를 낮게 평가할 가능성이 있다”고 주장한다. 이는 AI가 인간과는 다르게 행동하고 의사결정 과정을 이해하기 어렵기 때문이다. 이로 인해 인간 팀원들은 AI를 진정한 팀원으로 받아들이기 어려워하고 이는 협업의 효율성에도 영향을 줄 수 있다.

윤리적 측면에서도 우려가 있다. 아무리 AI가 고도의 기술로 무장돼 있다 하더라도 인간과 동일한 수준의 판단력과 윤리적 사고를 갖추지 못하기 때문에 팀의 의사결정 과정에서 윤리적 문제를 일으킬 가능성이 있다.

2) 팀 다이내믹스의 변화

팀 다이내믹스(조직 역학, Team Dynamics)는 팀 구성원들이 상호작용하고 협력하며 공동의 목표를 향해 나아가는 과정에서 나타나는 다양한 행동, 관계, 힘의 흐름을 의미한다. 이는 의사소통 패턴, 역할 분담, 갈등 해결, 리더십의 방식 등에 의해 형성되며 팀의 효율성과 성과에 직접적인 영향을 미친다. AI가 팀의 일원으로 통합되면서 인간과 AI 간의 상호작용이 팀 다이내믹스에 미치는 영향이 더욱 중요하게 부각되고 있다.

• 신뢰: 신뢰는 팀 다이내믹스에 있어 핵심적인 요소다. AI가 팀의 일원으로 참여할 때 인간 팀원들이 AI를 신뢰하지 않으면 팀 내 협업에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 것이 최근 연구에서 밝혀진 바 있다.3 AI가 정확하고 일관된 결과를 제공할 경우 신뢰가 높아지지만 불확실하거나 설명이 부족한 결과를 제시할 경우 인간 팀원들은 AI를 신뢰하지 않을 수 있다. 따라서 AI는 의사결정 과정을 투명하게 공유하고 인간 팀원들의 의견을 반영하는 노력이 필요하다.

• 의사소통과 상호작용: 의사소통은 팀 다이내믹스의 핵심이다. 중국 남방과기대 연구팀은 AI가 팀의 일원으로서 의사소통을 원활하게 하거나 반대로 의사소통의 단절을 초래할 수 있다고 지적했다. AI가 복잡한 데이터를 이해하기 쉽게 전달하고 인간 팀원들도 AI의 제안을 이해해 참여할 수 있을 때 의사소통은 더욱 효과적이다.

• 역할 분담과 팀 구조: AI가 팀에 참여할 때는 팀 내에서의 역할 분담과 구조가 재정립돼야 한다. 최근 일련의 연구에서 AI의 참여로 인해 인간 팀원들이 각자의 역할을 명확히 이해하고 AI의 기능을 어떻게 활용할지 결정하는 것이 팀의 효율성을 높이는 데 중요하다고 언급했다.4 AI는 데이터 분석 등의 반복적 업무를 담당하고 인간 팀원들은 창의적이고 전략적인 업무에 집중함으로써 팀이 목표를 더욱 효과적으로 달성할 수 있다.

• 팀원의 수용성과 적응력: AI가 팀에 성공적으로 통합되기 위해서는 인간 팀원들의 수용성과 적응력이 필수적이다. 앞서 언급한 엔슬리 전(前) 미 공군 수석 과학자의 연구에 따르면 AI에 대한 인간 팀원들의 수용 정도와 AI와 함께 작업하는 역량은 팀 다이내믹스에 긍정적인 영향을 미친다고 한다. 인간 팀원들이 AI의 가치를 인정하고 협업에 적극적으로 참여할 때 팀의 유대감과 성과가 강화된다고 할 수 있다.

• 의사결정 과정에서의 영향력: AI와 인간 팀원 간의 의사결정 과정에서의 영향력은 팀 다이내믹스에 큰 영향을 미친다. AI가 인간 팀원의 의사결정을 보완하거나 지원할 때 팀은 더 나은 결과를 얻을 수 있다. 그러나 AI가 독단적으로 의사결정을 내리면 인간 팀원들은 자신들의 역할이 무시된다고 느껴 팀 다이내믹스에 부정적인 영향을 줄 수 있다.

• 조직문화와 가치: AI와 인간의 협업은 조직의 문화와 가치에 의해 큰 영향을 받는다. 칼렌 앤서니 미국 뉴욕대 교수 등의 연구는 AI와의 협업이 조직의 문화와 가치에 부합하는 정도가 AI의 수용성과 팀 다이내믹스에 결정적인 역할을 한다는 것을 보여줬다.5 AI 역시도 처음부터는 업무를 완벽하게 수행하지 못할 수 있고 때때로 실수가 있을 수 있다. 인간 팀원을 대하고 받아들이는 방식과 비슷하게 조직이 AI를 단순한 도구가 아니라 협업자, 즉 팀의 구성원으로 존중하고 그 가치를 인정하는 조직문화가 필요하다.

AI가 팀에 참여하면서 팀 다이내믹스는 신뢰, 의사소통, 역할 분담, 팀원의 수용성과 적응력, 의사결정 영향력, 조직문화 등 다양한 요소에 의해 변화하고 있다. 이러한 요소들이 조화롭게 작용할 때 AI와 인간 팀원들은 함께 높은 성과를 이끌어낼 수 있다.


인간-AI 팀에서 유능한 팀원이란?

이와 같이 AI가 함께 일하는 팀에 대한 관심이 높아지는 가운데 중요한 질문은 이러한 변화에서 인간은 무엇을 해야 하는지에 대한 것이다. AI가 가진 뛰어난 데이터 처리 능력과 인간의 창의적 사고, 감정적 지능은 서로 다른 강점을 지니고 있으며 이를 조화롭게 활용하는 것이 팀의 성과를 극대화하는 핵심 요소가 된다. AI 팀원이 팀에서 역할을 잘 수행하도록 돕기 위해 필요한 일들, AI 팀원과 잘 협업하기 위해 요구되는 역량을 살펴봄으로써 인간과 AI가 함께 일하는 환경에서 어떻게 서로를 보완하고 발전시켜 나갈 수 있는지를 생각해 보자.

1) ‘AI 팀원’이 일을 잘하게 도와주려면

우선 AI 팀원이 효과적으로 일하도록 돕기 위해서는 팀의 전반적인 업무 체계를 재정립해야 한다. 첫 번째로 중요한 것은 명확한 목표 설정이다. AI는 목표 지향적인 프로세스에 기반해 작동하기 때문에 팀의 목표를 명확하게 정의하는 것이 필수적이다. 인간 팀원과 AI 팀원이 모두 팀의 궁극적인 목적과 그 목적을 달성하기 위한 방법을 충분히 이해해야 하며 구체적인 전략을 함께 논의함으로써 AI의 역량을 최대한 활용할 수 있다.

둘째, AI는 인간 팀원과 달리 자율적으로 작동할 수 있지만 그 자율성의 범위를 적절하게 조정하는 것이 중요하다. AI가 높은 자율성을 갖게 되면 팀 내에서 독립적으로 작업하고 의사결정을 내릴 수 있지만 이로 인해 인간 팀원과의 상호작용이 감소할 수도 있고6 AI의 판단에 의구심이 높아질 수도 있다.7 반대로 역할이 지나치게 제한된 AI는 그 기능을 충분히 발휘하지 못할 수 있다. 이러한 맥락에서 AI가 상황에 따라 자율성을 조절할 수 있는 적응적 자율성은 팀 성과 향상에 도움이 될 수 있다.8 예를 들어 자동으로 e메일을 분류하거나 간단한 고객 문의에 답변하는 것과 같은 반복적이고 규칙적인 작업은 AI가 높은 자율성으로 효과적으로 수행할 수 있는 업무인 반면 대규모 재정 투자 결정과 같은 복잡한 문제에서는 AI가 인간 팀원과 협력해 결정을 내리는 것이 더 합리적일 것이다. 자율성 조절을 잘하기 위해서는 먼저 최대한 팀의 업무를 세분화하고 단계를 구체적으로 나눈 후 실제 업무를 수행해 보며 AI가 자율적으로 수행할 수 있는 범위를 조정해 가는 과정이 필요하다. 초창기에는 기존 방식으로 인간 팀원들이 직접 일하는 방식을 유지하되 AI 팀원은 동일한 업무를 어떻게 처리하고 있는지 관측하는 시간을 가지는 것이 필요할 수 있다. 이를 통해 인간과 AI의 수행 결과를 비교하며 AI가 자율적으로 해도 좋을 세부 업무 종류와 단계를 발견해 갈 수 있을 것이다.

셋째, 기존 팀의 작업 방식을 단순히 하위 작업으로 나누는 것 이상의 접근법으로 AI를 활용한 과업 수행 방식을 새롭게 탐색하는 것도 더욱 효과적일 수 있다. AI 관점에서 팀이 수행하는 작업을 다시 바라보고 자신에게 맞게 최적화할 수 있다. 이와 관련해 TaskGen9 과 같은 에이전트 기반 시스템(복잡한 작업을 작은 ‘서브태스크’들로 나누고 각각을 가장 적합한 도구나 AI 에이전트에 할당해주는 시스템)은 에이전트에 특정 기능을 부여하고 복잡한 작업을 작은 단위로 분할해 효율적으로 처리할 수 있는 구조를 제공한다. AI는 단순히 기존에 팀이 사용하는 도구를 활용하는 데 그치지 않고 필요한 경우 새로운 도구나 방법을 제안해 팀의 작업 흐름을 개선할 수 있다. 이를 통해 팀이 놓칠 수 있는 기술적 세부 사항을 보완하고 더 높은 수준의 성과를 달성할 수 있는 협업 구조를 만들어낼 수 있다. 예를 들어 AI는 반복적이고 수작업으로 진행되던 프로세스를 새로운 시퀀스를 도출해 자동화하거나 복잡한 데이터 분석 작업에 적합한 추가 도구를 제안함으로써 팀의 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있다. 결과적으로 이러한 AI의 참여는 새로운 관점을 제시하며 팀의 효율성을 높이는 동시에 기술적 발전과 업무 흐름의 자동화를 통해 팀 성과를 한층 더 극대화할 수 있는 기회를 제공할 것이다.

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이러한 내용은 전통적인 팀 운영 및 관리 방식과는 명확히 차이가 있으며 이를 효과적으로 수행하기 위해서는 일정 수준의 AI 기술에 대한 이해와 활용 능력이 요구된다. 이에 따라 AI 팀원을 전문으로 다루는 조직이나 기업이 새롭게 등장할 가능성이 높다. 예를 들어 조직의 비전과 상황을 분석해 이에 적합한 팀원 AI 에이전트를 설계하고 제공하는 AI 에이전트 파견 업체 또는 AI 에이전트의 도입, 개발 및 운영을 지원하는 AI 에이전트 컨설팅 업체와 같은 새로운 업종들이 출현할 수 있을 것이다.

2) AI 팀원의 유능한 동료가 되려면

AI가 팀의 일원으로 점차 보편화됨에 따라 이를 효과적으로 활용하고 협력하는 인간 팀원의 역량은 조직의 성공에 있어 점점 더 중요한 요소가 되고 있다. 인간 팀원들은 AI와의 상호작용, AI의 강점을 활용하는 능력, AI로부터 도출되는 결과를 해석하고 적용하는 능력을 갖춰야 한다.

먼저 AI와 협력하는 인간 팀원에게 필요한 가장 기본적인 역량은 기술적 이해와 AI 활용 능력이다. AI의 기능과 한계를 이해하는 것이 AI를 효과적으로 활용하는 데 필수적이라는 것이 다양한 연구를 통해 밝혀지고 있다. 이는 AI가 어떤 데이터에 기반해 의사결정을 내리는지, 그 결과를 어떻게 해석해야 하는지를 파악하는 역량을 의미하며 이를 통해 AI의 분석 결과를 업무에 어떻게 적용할지 판단하는 능력을 갖출 수 있다.

다음으로 결과 데이터를 해석하고 의사결정을 내리는 능력도 매우 중요하다. AI가 방대한 데이터를 처리할 수 있지만 최종적인 의사결정은 결국 인간 팀원에게 달려 있다. 즉 AI가 제공하는 정보를 비판적으로 평가하고 이를 자신의 전문 지식과 결합해 최적의 결정을 내릴 수 있어야 한다. 또한 AI가 주는 편리함에 무조건 의존하지 않도록 자동화 편향(Automation Bias)을 경계하는 것도 필수적이다.

상호작용과 협업 역량도 중요하다. AI와의 효과적인 상호작용을 통해 필요한 데이터를 요청하거나 AI의 결과에 대한 추가적인 설명을 요구하는 등 AI를 능동적으로 활용하는 역량이 필요하다. 이는 AI의 한계를 파악하고 그 결과를 팀 내 다른 팀원들과 공유하는 능력까지 포함한다.

이를 위해서는 AI 팀원의 능력과 한계를 이해하며 AI도 오류를 범할 수 있음을 인식하고 비판적인 시각으로 AI를 활용할 수 있도록 하는 AI 리터러시 교육이 필요하다. 또한 AI 팀원과 협력하는 환경에서 AI의 추천을 기반으로 의사결정을 내리는 모의 연습을 통해 AI 결과의 잠재적 문제를 인식하고 이를 검증하고 보완할 수 있는 후속 질문 도출 능력을 개발할 수 있다. 더 나아가 이러한 과정을 지원하는 비판적 AI 에이전트를 도입하는 것도 고려할 만하다. 예를 들어 AI가 제공한 결과를 분석해 잠재적인 위험 요소나 추가 검토가 필요한 이슈를 제시해주는 AI 에이전트를 활용하면 의사결정 과정과 역량을 더욱 향상시킬 수 있을 것이다. AI 팀원이 성공적으로 업무를 수행하려면 인간 팀원의 방식을 단순히 모방하는 것이 아니라 AI가 잘할 수 있는 새로운 방식을 찾아내는 것이 중요하다. 이러한 변화는 기존 팀 업무 방식에도 영향을 미칠 수 있으며 인간 팀원들 역시 새로운 방식에 적응하고 추가적인 역량을 개발해야 할 필요성이 생길 수 있다. 따라서 이를 위한 조직 차원의 직원 교육 방식 마련도 필수적이다.

결국 AI와 인간이 함께하는 팀이 성공적으로 기능하기 위해서는 AI의 강점을 최대한 활용하는 동시에 인간의 창의성과 판단력을 결합할 수 있는 ‘균형 있는 협업’이 이뤄져야 한다. 이를 통해 AI는 팀의 효율성과 혁신을 증진하는 파트너로서 자리매김할 것이며 미래의 업무 환경에서 인간과 AI의 공존을 통해 새로운 가능성과 성과를 창출해낼 수 있을 것이다.
  • 고민삼minsam@hanyang.ac.kr

    한양대 ERICA ICT융합학부 교수

    고민삼 교수는 한국과학기술원(KAIST) 지식서비스공학과에서 박사학위를 취득하고 인공지능연구원, 삼성전자에서 근무했다. 2022년부터 딜라이트룸의 연구책임자를 겸직하고 있다. HCI 분야 국제 저명 학술대회에 논문을 다수 게재했고 세계컴퓨터연합회(ACM)가 주최한 ‘컴퓨터 지원 공동 작업 및 소셜 컴퓨팅(CSCW)’ ‘인간-컴퓨터 상호작용 학회(CHI)’에서 우수 논문상을 수상하기도 했다. 인간-인공지능 상호작용 연구실을 이끌며 HCI 분야에 AI 기술을 응용하기 위한 다양한 연구를 수행하고 있다.

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  • 정리=장재웅

    정리=장재웅jwoong04@donga.com

    동아일보 기자

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