신뢰 구축을 통한 스마트 분석의 잠재력 활용

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데이터는 고객 경험(CX)을 개선하고 운영을 효율화하며 새로운 수익원을 창출하기 위한 중요한 밑거름이 됩니다. 데이터 분석 역량이 뛰어난 조직은 가장 높은 경쟁력과 영향력을 갖출 수 있습니다. 따라서, 조직은 우위를 선점할 수 있는 부분을 찾아 분석 능력을 보다 강화시키고, 조직의 변화를 이끌며, 비즈니스에서의 디지털 변화를 촉진시키기 위해, 인공 지능, 기계 학습, 자연어 대화 및 복잡한 알고리즘과 같은 이른바 “스마트” 분석 기술을 선택하고 있습니다.

이러한 유망한 기술 중 몇 개가 이미 광범위한 성공을 거두었지만 신비한 이미지와 과장된 선전으로 둘러싸여 전문 데이터 작업자 외의 일반 대중에게는 좀처럼 알려지지 않았습니다. 근본적인 복잡성으로 인해, 아직은 일반 사람들이 기술을 사용하여 혜택을 누릴 수 있는 방법보다는 기술 그 자체에 주로 관심이 집중되고 있습니다.

분석 기술의 사용 용이성과 함께 신뢰의 중요성에 집중할 필요가 있습니다. 사람들이 스마트 분석에 대해 이해하지 못하거나 신뢰할 수 없다면, 스마트 분석은 무용지물이 됩니다. 오직 신뢰를 통해서만 스마트 분석의 광범위한 사용과, 스마트 분석으로 인한 혁명적 변화에 도달할 수 있습니다. 이러한 변화는 데이터의 가치와, 데이터를 둘러싼 기술에 대한 근본적인 신뢰에서 시작됩니다. 그런 다음에 직원들이 이러한 스마트 기술을 최대한 활용하여 생산성 및 인사이트를 향상시키는 방법을 이해하도록 도울 수 있습니다.

직원들이 데이터 기반 접근 방법을 신뢰할 수 있도록 만드는 것은 조직에서 스마트 기술을 수용하는 데 있어 중요합니다. 직원들은 회사의 가치와 성공을 위해 데이터가 필수적이라는 점과, 데이터 분석 역량이 뛰어난 조직일수록 경쟁에서 우위를 선점한다는 것을 믿어야 합니다. 데이터에 기반한 의사 결정에 대한 반감은 분석을 지원하는 신기술 도입에 장애로 작용될 수 있습니다.

어떻게 분석 문화를 조성할 수 있을까요? 다음과 같은 방법이 도움이 될 수 있습니다. 우선 조직 전반적으로 데이터를 광범위하게 사용할 수 있도록 하는 데 집중합니다. 조직의 모든 직급에서 분석 기능을 사용할 수 있게 만들고, 모든 결정이 데이터를 기반으로 이루어져야 함을 강조합니다. 데이터 및 분석을 의사 결정 회의에 직접 도입하여 데이터에 기반한 행동 패턴을 강화하고 실시간으로 질문에 대답합니다. 데이터 사용 현황을 측정하고, 그 영향력을 확인합니다. 그리고, 분석 문화를 홍보하는 커뮤니티를 구축하고, 경영진의 지원을 얻어 분석 문화의 중요성을 거듭 강조합니다.

사람들은 종종 자기가 이해하지 못하는 주제를 피하고 어떤 것을 이해하지 못하여 바보처럼 보이는 것을 매우 싫어합니다. 스마트 분석에 대해서는 대부분의 사람들이 이해하지 못하고 있음을 알리는 것이 필요합니다. 스마트 분석은 비교적 새로운 분야이고 계속 알아가는 중입니다. 교육과 투명성은 신뢰를 넓히는 데 필수적입니다.

알고리즘과 모델이 점점 더 복잡해짐에 따라, 스마트 분석이 사람들에게 이해할 수 없는 것으로 인식되지 않도록 하는 것이 중요합니다. 대답을 도출하는 데 적용된 작업과 논리를 이해할 수 있어야 한다는 '설명 가능한 AI' 개념은 강력합니다. 이러한 이해는 도출된 대답이 맞다는 확신을 갖는 데 도움이 됩니다. AI 기술은 내부 작동 방식을 공개하는 동시에, 인간이 분석에 끌어들이기 쉬운 편견을 인식하고 피할 수 있게 해주어야 합니다. 이 조합은 인간과 기계, 양쪽을 최대한 활용할 수 있게 해줍니다.

사람들은 무언가가 생계에 위협이 된다고 생각하면 그것을 신뢰하지 않습니다. 사실 스마트 분석 기술은 그 반대입니다. 사람들은 스마트 분석을 자신을 대체할 수 있는 위협이 아닌, 자신의 더 나은 수행을 돕는 방법으로 인식해야 합니다. 우리 모두는 “AI가 내 직업을 대체할 것이다”와 같은 잘못된 인식을 바로잡고, 경험이 아닌 데이터를 통해 이루어지는 기계의 학습 방식을 사람들이 이해할 수 있도록 도와야 합니다. 스마트 분석으로 직원들은 보다 나은 결정을 내릴 수 있으며, 이를 통해 효율성을 높이고, 자동화하고, 맞춤화된 고객 경험(CX)을 제공하고, 경쟁업체와의 차별화 등을 실현할 수 있습니다. 스마트 분석을 명확하게 이해한다면 회사 경영진은 스마트 분석을 선호하지 않을 수가 없습니다.

도구와 기술은 분명히 더 큰 진전을 위한 중요한 일부이지만, 직원들이 데이터에 대해 비판적으로 생각하는 법을 배우는 것도 필요합니다. 직원들은 데이터가 유용한 경우와 그렇지 않은 경우를 알고 있어야 합니다. 잘못된 데이터 또는 “스마트한” 컴퓨터의 잘못된 권고에 따라 조치를 취할 경우, 잘못된 결정과 중요한 자원의 낭비로 이어집니다. 이런 부분에서 데이터 해석 능력, 비판적 사고 및 인력 개발이 필요합니다.

데이터 교육의 효과가 크려면 실용적이면서도 창의적인 기술이 필요합니다. 스마트 분석을 비즈니스 프로세스에 도입하려면 이러한 기술에 대한 신뢰와 동시에 직원의 적절한 판단력이 필요합니다. 더 경험이 많은 데이터 과학자조차도 '시도해 보고 실제 경험하게 된다면 기계를 신뢰할 수 있을까'하는 의구심으로 주저할 수 있습니다. 경험이 부족한 사용자는 스마트 분석과 상호 작용하는 방법, 스마트 기술 권장 사항을 검증하는 방법, 또는 인간의 지식을 적용해 올바른 작업을 수행하는 방법을 배워야 합니다.

변화는 불편하며 고급 기술을 채택하는 경우에는 더욱 그러합니다. 하지만 데이터를 가장 잘 활용하는 조직이 가장 성공한다는 명제는 더 이상 의문 사항이 아닙니다. 불편함에서 성공에 이르는 비결은 직원들이 이러한 새로운 기능을 신뢰하도록 돕는 데 있습니다.

향후 몇 년 간 스마트 분석이 개선되고 발전함에 따라 신뢰와 확신의 문제가 어떤 식으로 다루어지는지 지켜보는 것도 흥미로울 것입니다. 기계가 사용자의 특정 분야 지식을 얻는 방법을 배움에 따라 사람들은 어떤 방식으로 반응할까요? 조직이 데이터의 잠재력을 극대화하는 데 있어, 직원들은 기술과 더불어 본인의 역할을 이해하고 있나요?

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