데이비드 드 크리머
알고리즘이 불러올 일터, 조직, 리더십의 변화
조직관리에서 알고리즘이 부상하고 있습니다.
알고리즘
외부 데이터를 분석하고 작업을 할 수 있는 단계에 있습니다.
알고리즘은 외부 세계와 상호 작용을 할 수 있습니다.
비용을 절감할 수 있는 분야, 조직 관리 같은 곳에 적용하려고 합니다.
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알고리즘의 경제적 이익
비즈니스에 적용했을 때, 최소 13조 달러의 가치를 창출할 수 있습니다.
PWC 보고서에 따르면, 2030년 까지 15조 7천 억 달러를 창출할 수 있습니다.
알고리즘은 조직을 관리하는 방법의 혁신을 가져올 것이고, 효율적인 업무가 가능해집니다.
알고리즘은 이미 적용 단계에 와 있습니다
기업들은 AI와 같이 일하는 방법을 개발하고 있습니다.
인간이 결정할 수 있는 일들을 이제 AI도 결정할 수 있는 단계로 발달했기 때문입니다.
미래를 어떤 모습이 될까 ?
AI가 조직 관리에 적용되는 사례를 살펴 봅시다.
JP모건 – 알고리즘으로 직원이 회사 규정을 준수하는지 평가합니다.
아마존 – AI는 인간과 상의하지 않고 직원을 해고할 수 있습니다.
SAS – AI를 통해 전략적 의사 결정을 지원하는 것과 같이 높은 수준으로 사용하고 있습니다.
성공한 CEO들 의 두뇌를 분석해
알고리즘을 만들려고 시도 하고 있습니다.
알고리즘은 인간을 대체 할 것인가 ?
비즈니스 영역에서 알고리즘은 더 뛰어납니다.
직원 성과 예측, 고객 니즈 분석, 가짜 정보 판별 영역과 같은 곳에서는
알고리즘이 인간보다 평균 10% 이상 더 뛰어 납니다.
인간을 능가하고 있다.
알고리즘은 인간의 업무를 대체할 것겁니다.
숍 다이렉트는 2천개 직무를 자동화하고 창고를 폐쇄하겠다고 합니다.
SAP는 경영 구조에 알고리즘을 도입해, 일자리 수천 개를 없앴다고 합니다.
PWC가 경영진을 상대로 설문조사 한 결과,
62%가 여러 관리 업무에 알고리즘을 배치할 것이라고 했고,
셀일즈포스 리서치 조사 결과, 이 수치가 69%에 달합니다.
AI가 리더가 될 수 있는가 ?
오늘날 비즈니스 환경이 불안정하고 불확실합니다.
인간의 학습 능력이 떨어지고 알고리즘의 학습 능력이 더 빠르다고 가정해보면,
비용 절감과 효율성을 높일 수 있는 방법이 있다면 기업이 마다할 이유는 없습니다.
새로운 리더십이 등장할 수 있다.
새로운 리더십에 중독되고, 받아들인다면, 세상은 어떻게 바뀌게 될 것인가?
알고리즘이 리더를 대체할 수 있을까 ?
리더는 누구인가?
리더는 무엇을 하는 존재인가?
시기 적절하게 좋은 결정을 내리는 사람입니다.
리더는 어려운 결정들을 내립니다.
정확하고 빠르게 의사 결정을 내리는 사람입니다.
알고리즘이 리더가 된다면 ?.
비즈니스 환경은 불확실하고 불안정합니다.
복잡하고 합리적인 결정이 가능한 알고리즘이 제대로 된 리더가 될 수 있습니다.
하지만, 문제가 있습니다.
알고리즘이 정확한 분석이 가능하다고 해도
막연한 감상 만으로 조직과 사회를 알고리즘에 맡길 수는 없습니다.
알고리즘의 최대 약점
사람의 간섭이 없다면 움직이지 않습니다.
미국 인공지능 연구소 CEO 알 나크비는
“추종자들이 협조하지 않으면 기계는 역할을 다 할 수 없다”라고 합니다.
직장은 사회다
대화, 협상, 압박, 그리고 협력의 사회적 기술이 필요합니다.
안타깝게도, 업무 자동화를 이야기하면서 빼놓은
리더십은 알고리즘처럼 작동하지 않습니다.
타인에게 동기부여와 영향력 등이 필요합니다.
알고리즘과 인간 리더 사이의 균형
관리자와 리더의 차이가 있습니다.
관리자는 조직을 안정시키고 , 리더는 변화를 이끕니다.
과잉 관리에는 문제점이 있습니다.
리더는 미래 가치 창출에 집중합니다.
관리자와 리더간의 관계를 구분해야 합니다
알고리즘으로 조직을 관리합니다.
모니터링 기능을 수행할 수 있기 때문에, 알고리즘으로 조직 관리는 가능합니다.
인간의 편향이 알고리즘에도 반영됩니다.
직원 채용에 알고리즘을 도입했던 아마존.
인간에게 남은 가능성
인간은 알고리즘에 비해 학습 능력이 떨어집니다.
하지만, 인간은 의미 형성을 할 수 있습니다.
리더는 결정을 내리는 사람입니다.
조직의 목표와 의미를 알아야 합니다.
리더 자신이 하는 일과 의미를 정확히 알아야 합니다.
알고리즘과 인간의 관계
적대감 관리가 필요하다
사람들은 알고리즘의 예측을 선호하지 않습니다.
알고리즘에 대한 적대감은 리더가 해결해야 합니다.
불신 관리가 필요하다
알고리즘이 만든 결과를 신뢰하지 않습니다.
알고리즘의 양질의 조언도 마찬가지로 신뢰하지 않습니다.
기대치 관리가 필요하다
알고리즘의 완벽함을 기대하는 인간은 실수가 일어나면 다시는 알고리즘을 신뢰하지 않습니다.
용서가 없으면, 갈등이 일어나고 비협조적인 문화가 됩니다.
알고리즘의 적용 범위가 늘어나고 있다
알고리즘으로 인간이 고객들에게 맞춤 스타일을 제공하고,
지능형 알고리즘으로 인재를 찾습니다.
알고리즘과 인간이 함께 일하는 것은 미래의 일이 아닙니다.
이미 현실화 되어 있습니다.