성공하려면 어떤 제너레이티브 AI 기술이 필요한가요?

스프레드시트 사용법을 알면 우위를 점할 수 있었던 때가 있었습니다.이제 제너레이티브 AI를 사용하는 방법을 아는 것도 마찬가지로 중요할 수 있습니다.In a 맥킨지 설문조사, 응답자의 78% 는 회사가 하나 이상의 비즈니스 기능에서 AI를 사용한다고 답했습니다.

이 기술은 더 이상 엔지니어나 연구자의 전유물이 아닙니다.작가는 아이디어를 탐색하는 데 사용하고, 디자이너는 변형을 테스트하는 데 사용하고, 분석가는 통찰력을 구조화하는 데 사용합니다.바로 직무 설명서에 표시됨, 성과 검토 및 일상적인 도구.

그렇기 때문에 제너레이티브 AI 기술을 개발하는 것이 중요해졌습니다.무엇에 집중해야 하고 왜 중요한지 궁금하시다면 이 가이드가 도움이 될 것입니다.

제너레이티브 AI 스킬이란?

제너레이티브 AI 스킬은 독창적인 콘텐츠를 제작하는 AI 시스템을 누군가가 사용할 수 있게 해주는 능력입니다.콘텐츠는 텍스트, 이미지, 오디오, 코드 또는 비디오일 수 있습니다.

이러한 기술은 창의적, 전략적, 운영적, 분석적 역할 전반에서 빠르게 유용해지고 있습니다.기본적인 수준에서 제너레이티브 AI 기술에는 도구가 수행할 수 있는 작업과 수행할 수 없는 작업을 이해하는 것이 포함됩니다.여기에는 지침을 명확하게 구성하는 방법을 아는 것과 출력이 유용한지, 오해의 소지가 있는지, 아니면 그냥 쓸모없는 것인지 구분할 수 있는 능력이 포함됩니다.

예를 들어 마케팅 담당자는 AI를 사용하여 이메일 제목을 브레인스토밍할 수 있습니다.'이메일 헤드라인 작성'과 같은 간단한 입력만으로도 일반적인 아이디어를 얻을 수 있습니다.

하지만 시청자 불만 사항이나 캠페인 목표와 같은 특정 컨텍스트를 모델에 제공하면 일반적으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.요청을 신중하게 구성하는 능력은 가장 중요한 생성 AI 기술 중 하나입니다.

현대 작업자를 위한 10가지 제너레이티브 AI 기술

지난 몇 년 동안 AI는 변화된 글로벌 산업 AI 도입의 필요성을 의무화했습니다.다음은 현대 근로자가 직장에서의 효용성을 개선하기 위해 배울 수 있는 10가지 제너레이티브 AI 기술입니다.

1.신속한 프레이밍 및 지침 설계

AI 도구를 사용하려면 출력을 표시하는 프롬프트를 입력해야 합니다.따라서 이 기술에는 상황에 맞는 유용한 출력으로 모델을 안내하는 입력값을 작성하는 것이 포함됩니다.신속한 프레이밍에는 영리한 표현만으로는 충분하지 않습니다.대신 명확하고 목적이 분명한 프롬프트를 작성해야 합니다.

여기에는 배경을 제시하고, 분위기를 조성하고, 청중을 정의하고, 구조를 설명하고, 원하는 것과 원하지 않는 것에 대해 명확하게 설명하는 것이 수반됩니다. 프롬프트 프레이밍 프롬프트 프레임을 제대로 구성하지 않으면 시간이 낭비되고 일반적이거나 관련이 없는 결과가 생성되기 때문에 중요합니다.구조화된 입력은 노이즈를 줄이고 처음부터 사용 가능한 출력에 더 가까이 다가가는 데 도움이 됩니다.

유용한 곳: 콘텐츠 작성, UX 카피, 고객 지원, 제품 문서, 내부 커뮤니케이션, 법률 초안 작성까지.

2.출력 평가 및 판단

생성 모델은 그럴듯한 콘텐츠를 생성하지만 반드시 정확하거나 유용한 콘텐츠는 아닙니다.결과를 비판적인 시각으로 평가할 수 있는 능력은 매우 중요합니다.오류를 찾아내고, 사실을 확인하고, 관련성을 판단할 수 있어야 합니다.이러한 기술이 없으면 작업자는 잘못된 정보에 의존하거나 취약한 결과를 바탕으로 결정을 내릴 위험이 있습니다.

유용한 곳: 연구 중심의 역할, 편집 프로세스, 마케팅, 법률 검토 및 기술 문서

3.반복적 개선

단일 프롬프트에서 나오는 유용한 출력은 거의 없습니다.반복적 개선이란 여러 라운드의 상호 작용을 통해 결과를 구체화하고 모델이 반환하는 결과를 기반으로 입력을 조정하는 것을 의미합니다.반복을 통해 낭비되는 노력을 줄이고 더 명확하고 맞춤화된 결과를 얻을 수 있습니다.또한 워크플로의 일부로 AI를 사용하는 것에 대한 확신을 심어줍니다.

이 기술에는 프롬프트를 다시 작성하고, 요청을 더 작은 단계로 나누고, 변형을 테스트하고, 개선을 위한 체계적인 태도가 포함됩니다.

유용한 곳: 카피라이팅, 프레젠테이션 구축, 콘텐츠 전략, 프로그래밍, 영업 커뮤니케이션 및 제안서 개발.

4.기본 모델 이해

작업자가 AI 엔지니어가 될 필요는 없지만 제너레이티브 모델의 작동 방식에 대한 일반적인 이해는 필요합니다.모델은 사물을 '알지' 못한다는 사실을 꼭 알아야 합니다.대신 확률 및 훈련 데이터를 기반으로 모델이 생성됩니다.

이러한 도구의 작동 방식을 잘못 이해하면 잘못된 가정과 판단 오류가 발생합니다.따라서 기본적인 모델 리터러시를 통해 사람들은 AI를 좀 더 책임감 있게 사용할 수 있습니다.

유용한 곳: AI 도구는 모든 곳에서 사용되고 있습니다. 특히 규정 준수, 공개 자료 또는 민감한 데이터와 관련된 역할에서 그렇습니다.

5.데이터 민감도 및 정보 제어

제너레이티브 AI 도구는 사용자가 텍스트, 문서 또는 파일을 제출해야 하는 경우가 많습니다.개인 정보 보호 및 규제상의 이유로 포함해도 안전한 항목과 제외해야 하는 항목을 아는 것은 필수적입니다.

타사 시스템과 절대 공유해서는 안 되는 데이터 종류를 이해하고 도구 개인 정보 설정의 한계를 인식해야 합니다.민감한 데이터를 잘못 취급하면 침해, 벌금 또는 평판 손상으로 이어질 수 있습니다.

유용한 곳: 의료, 재무, 법률, HR, 정부 및 개인 또는 내부 정보를 처리하는 모든 역할.

6.사용 사례 매칭

모든 작업이 제너레이티브 AI의 이점을 누리는 것은 아닙니다.중요한 기술은 언제 제너레이티브 AI를 사용해야 하고 언제 사용하지 말아야 하는지를 아는 것입니다.

이 기술에는 위험을 증가시키거나 품질을 저하시키지 않으면서 AI가 작업을 가속화, 지원 또는 구조화할 수 있는 작업을 식별하는 것이 포함됩니다.세심한 수동 처리가 필요한 워크플로우에 비해 속도와 변동성이 어떤 워크플로우에 도움이 되는지 파악하는 방법을 배워야 합니다.

AI를 잘못 적용하면 시간이 낭비되거나 결과가 떨어집니다.따라서 조직에서는 AI를 신중하게 사용하여 생산성을 개선할 수 있는 작업자를 찾고 있습니다.

유용한 곳: 프로젝트 관리, 마케팅, 교육 설계, 고객 서비스, 팀 운영

7.멀티모달 입력 및 출력 사용

이제 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 처리하는 도구를 사용하여 작업자는 다양한 입력 형식을 사용하고 서면 단어 이외의 출력을 읽는 방법을 이해해야 합니다.여기에는 스크린샷, 음성 메모 또는 다이어그램을 입력으로 제출하고 차트, 와이어프레임, 시각 자료 또는 타임라인과 같은 형식으로 출력을 생성하거나 해석할 수 있어야 합니다.

많은 AI 플랫폼이 텍스트 이외의 영역으로 확장되고 있으며, 텍스트만 사용하는 작업자는 달성할 수 있는 것이 제한됩니다.이와 반대로 멀티모달 작업은 더 풍부한 가능성을 열어줍니다.

유용한 곳: 디자인, 교육, 제품 개발, 소셜 미디어 콘텐츠 및 내부 교육

8.툴 체인 통합

제너레이티브 AI는 문서 편집기, CRM, 프로젝트 플랫폼, 스프레드시트 등과 같은 다른 시스템과 결합할 때 가장 잘 작동하는 경우가 많습니다. 툴 체인 통합은 AI를 광범위한 워크플로우에 임베드하는 데 중점을 둡니다.

기술에는 Slack, Notion, Excel 또는 Jira와 연결되는 AI 도구를 사용하고 Zapier와 같은 코드 없는 도구를 통해 짧은 워크플로를 구축하는 것이 포함됩니다.기본 수준에서는 한 시스템에서 다른 시스템으로 출력을 전달하는 방법만 이해하면 됩니다.

유용한 곳: 운영, 마케팅 팀, 영업 지원, 콘텐츠 제작, 분석 워크플로우

9.책임 있는 사용 및 공정성 인식

AI는 편견을 강화하거나 부적절하거나 민감하지 않은 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.작업자는 이를 이해하고 AI 사용 방식에 대한 책임을 지는 것이 중요합니다.

한 눈에 괜찮아 보이는 출력은 의도하지 않은 신호를 전달할 수 있습니다.책임감 있는 사용자는 이러한 위험을 인지하고 위험을 줄이기 위한 조치를 취합니다. 특히 법규와 같은 분야에서 일하는 경우 더욱 그렇습니다. EU AI 법 및 기타 지역 법률은 준수를 요구합니다.

즉, 콘텐츠의 공정성을 검토하고, 내재된 편견을 인식하고, 부적절한 고정관념을 피하고, AI 지원 의사 결정에 윤리적 검토를 적용해야 합니다.

유용한 곳: 채용, 커뮤니케이션, 교육, 정책 업무, 공공 참여 및 다양성에 중점을 둔 역할.

10.창의적인 응용 및 탐색

제너레이티브 AI를 사용하는 사람은 누구나 상상력을 펼칠 수 있어야 합니다.창의적 적용이란 예상치 못한 아이디어, 신선한 변형 또는 익숙한 문제에 대한 새로운 접근 방식을 도출하기 위한 도구를 활용하는 것을 의미합니다.

예를 들어, 특이한 질문을 하거나 한계를 테스트하거나 아이디어를 리믹스할 수 있습니다.제너레이티브 AI를 창의적인 에너지원으로 여기는 작업자는 속도에만 사용하는 작업자보다 새로운 솔루션을 더 빨리 찾을 수 있습니다.

유용한 곳: 브랜딩, 콘텐츠 전략, 제품 디자인, 혁신 랩, 이벤트 계획 및 장기 전략 작업.

인력에 제너레이티브 AI 기술을 통합하는 방법

세대 AI 기술을 인력에 통합하려면 구조화된 내부 교육이 필요합니다.이를 위한 가장 효과적인 방법 중 하나는 짧고 집중적인 교육 과정 만들기 실용적인 사용법을 가르쳐줍니다.

교육 과정은 팀이 이미 수행하고 있는 실제 작업을 중심으로 설계되어야 합니다.예를 들어 고객 서비스 팀은 AI를 사용하여 상호 작용을 요약하거나 답변을 제안하는 방법을 배울 수 있습니다.마찬가지로 마케팅 팀도 헤드라인 테스트, 캠페인 아이디어 구상, 소셜 게시물 생성을 탐색할 수 있습니다.

코스 디자인은 내부적으로 또는 맞춤형 콘텐츠 개발이 가능한 플랫폼의 도움을 받아 처리할 수 있습니다. 코스박스 AI 평가 생성기, AI 그레이더, AI 챗봇, 대화형 기능, 모바일 가용성 등과 같은 기능을 제공하므로 이와 관련하여 훌륭한 옵션입니다.

가이드 연습과 개방형 탐색을 모두 포함하세요.또한 실제 데이터 또는 시나리오에서 가져온 예제를 사용하여 관련성을 높이세요.가장 중요한 것은 참가자가 AI 출력의 품질, 공정성 또는 관련성을 검토할 수 있는 체크포인트를 만드는 것입니다.

이와 관련하여 따라야 할 몇 가지 모범 사례는 다음과 같습니다.

• 확장하기 전에 팀당 한두 가지 사용 사례를 소개하세요.
• 자습형 모듈과 실시간 연습 또는 토론을 결합하세요.
• 팀이 AI를 어떻게 사용하고 있고 어떤 효과가 있는지 공유하도록 하세요.
• 도구가 빠르게 변경되고 격일로 새로운 기능이 도입되므로 코스 콘텐츠를 계속 업데이트하십시오.

대부분의 직원은 이미 직장 생활에서 AI의 중요성을 잘 알고 있습니다.하지만 조직으로서 모두가 새로운 기술을 도입하고 싶어하는 학습 문화를 구축할 수도 있습니다.제너레이티브 AI를 목적에 맞게 사용하도록 팀을 교육하면 전반적으로 창의적인 결과를 얻을 수 있습니다.

결론

이 시점에서 AI 사용은 단순한 트렌드가 아니라 필수라는 것은 상식입니다.도구는 쉽게 이용할 수 있지만 진정한 가치는 사람들이 도구를 사용하는 방식에 있습니다.바로 이때 기술이 필요합니다.

오늘날 이러한 기술에 투자하는 조직은 뒤쳐지지 않고 앞서갈 수 있는 팀을 구성하고 있습니다.마찬가지로, 지금 시간을 들여 유창함을 쌓는 개인은 더 스마트하게 일하고 더 빠르게 적응할 수 있는 역량을 갖추게 될 것입니다.

자주 묻는 질문

제너레이티브 AI에서 프롬프트 프레이밍이 중요한 이유는 무엇일까요?

즉각적인 프레이밍은 AI가 관련성 높은 고품질 출력을 생성하도록 안내합니다.컨텍스트, 어조, 대상 세부 정보, 명확한 지침을 추가하면 모호하거나 일반적인 결과를 줄일 수 있습니다.

출력 평가는 AI 사용을 어떻게 개선할까요?

출력 평가는 AI 생성 콘텐츠가 정확하고 유용한지 확인합니다.이 기술에는 사실 확인, 오류 발견, 결과가 요구 사항을 충족하는지 판단하는 것이 포함됩니다.이러한 정보가 없으면 팀은 부정확하거나 편향된 정보를 바탕으로 행동할 위험이 있으며, 이는 의사 결정에 해를 끼칠 수 있습니다.

AI 워크플로의 반복적 개선이란 무엇일까요?

반복적 개선이란 프롬프트를 조정하고 작업을 단계별로 나누고 변형을 테스트하여 여러 라운드에 걸쳐 AI 출력을 개선하는 것을 의미합니다.낭비되는 노력을 최소화하면서 보다 정확하고 맞춤화된 결과를 제공합니다.

AI 기반 LMS는 조직이 제너레이티브 AI 기술을 인력에 통합하는 데 어떻게 도움이 될 수 있을까요?

Coursebox와 같은 LMS 플랫폼은 조직이 실제 직장 작업에 맞게 조정된 짧고 집중적인 과정을 구축할 수 있도록 하여 제너레이티브 AI 기술의 통합을 간소화합니다.Coursebox는 AI 기반 평가 생성기, AI 채점기, 대화형 요소, 내장된 AI 챗봇과 같은 기능을 통해 교육 과정을 흥미롭고 쉽게 설계할 수 있도록 합니다.모바일 가용성 덕분에 직원들은 언제든지 학습할 수 있습니다.

제너레이티브 AI를 책임감 있게 사용하려면 어떻게 해야 할까요?

책임감 있는 AI 사용에는 공유하기 전에 출력의 편향, 공정성 및 민감도를 확인하는 것이 포함됩니다.이는 유해한 고정관념을 피하고, 프라이버시를 존중하고, 관련 법률이나 정책을 준수하는 것을 의미합니다.