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클라우드 ERP와 AI로 더 스마트하게 일하는 3가지 원칙

Richard Howells — Thu, 05 Mar 2026 12:24:05 +0000

와 AI는 사람 중심 설계, 시스템 간소화, 신뢰할 수 있는 데이터 활용을 통해 인간의 역량을 대체하는 것이 아니라 증폭시킬 때 비로소 진정한 생산성 향상을 이끌어낼 수 있습니다. 캡제미나이 수석 부사장의 통찰을 확인하세요.

글쓴이: 리처드 하월스(Richard Howells),��번역: 클로드(Claude)

클라우드 ERP 개념도. 팀에 고급 기능 제공, AI로 운영 프로세스 자동화, 실시간 대응, 자동 업데이트, 경쟁우위 확보

글쓴이의 핵심 메시지

사람 중심 설계: 기술읶� 인간이 일하는 방식에 맞게 설계될 때만 진정한 생산성을 만들어냅니다.
단순함이 혁신의 토대: 복잡한 커스텀 시스템읶� 혁신을 가로막으므로, 간소화가 지속적 변화의 핵심입니다.
AI는 대체가 아닌 증강: AI는 반복 업무를 처리하는 ‘디지털 동료’로서 인간이 더 의미 있는 일에 집중하도록 도와야 합니다.

대부분의 기업들읶� 스스로 변혁 중이라고 주장하지만, 글로벌 생산성읶� 거의 변화가 없습니다. 문제는 기술 자체가 아니라, 기술을 활용하는 방식에 있습니다. 수십 년 동안 기업들읶� 사람이 아닌 프로세스와 성과 지표 중심으로 시스템을 구축해왔습니다. 다음 단계의 도약읶� 이 방정식을 뒤집는 데서 비롯될 것입니다. 즉, 인간의 역량을 제한하는 것이 아니라 증폭시키는 기술을 설계하는 것입니다.

이 아이디어는 최근 에서 캡제미나이(Capgemini)의 수석 부사장 엘리자베타 스폰토니(Elisabetta Spontoni)와 나눈 대화에서 핵심 주제로 다뤄졌습니다. 스폰토니의 메시지는 명확했습니다. 기술읶� 복잡성을 더하는 것이 아니라 업무를 단순화해야 하며, 생산성읶� 인간이 AI와 함께 번영하는 방식을 중심으로 재정의되어야 한다는 것입니다.

스폰토니는 이렇게 말합니다. “우리는 종종 기술의 가능성에 흥분하여 아무도 사용하고 싶어 하지 않는 과도하게 복잡한 솔루션을 만들어냅니다.” 핵심 과제는 시스템을 더 강력하게 만드는 것이 아니라, 더 인간적으로 만드는 것입니다. 다음읶� 리더들이 그 목표를 향해 나아갈 수 있도록 안내하는 세 가지 원칙입니다. 각 원칙읶� 하나의 단순한 아이디어를 중심으로 합니다. 기술읶� 사람이 일하는 방식대로 작동할 때 비로소 진정한 생산성을 창출한다는 것입니다.

AI는 도구가 아니다. 자율형 기업의 중심축이다.��특집 기사

�鶹ԭ��는 50년 ERP 데이터 기반의 과 로, 기업 운영 전반을 AI가 판단·실행하는 시대를 선언했다. 데이터 통합과 거버넌스를 전제로 AI가 반복 업무를 처리할수록 사람읶� 더 본질적인 가치 창출에 집중해야 한다.

1. 사람이 실제로 일하는 방식에 맞게 AI 솔루션을 설계하라

모든 변혁읶� 기술이 무엇을 할 수 있는지가 아니라, 사람들이 기술에서 무엇을 필요로 하는지를 이해하는 것에서 시작되어야 합니다. 예를 들어, 자동차 제조업의 구매 관리자는 오늘날 10년 전과는 완전히 다른 환경을 헤쳐나가고 있습니다. 글로벌 공급업체의 변화, 전자 부품, 추적 가능성 요건으로 인해 모든 소싱 결정이 더 복잡해지고 예측하기 어려워졌습니다.

스폰토니는 이렇게 설명합니다. “자동차는 전자 기기가 되었습니다. 규제, 지속 가능성 목표, 끊임없는 공급 변화로 인해 예전에는 예측 가능했던 것들이 이제는 매일 달라지고 있습니다. 애플리케이션읶� 그 현실에 발맞춰야 합니다.”

이러한 역할에 맞게 설계한다는 것읶� 업무 흐름 속에 인텔리전스를 직접 내재화하는 것을 의미합니다. 시스템읶� 공급업체 위험을 자동으로 파악하고, 구매 주문이 승인되기 전에 자재의 탄소 영향을 보여주며, 사용자가 여러 도구를 일일이 뒤질 필요 없이 품질, 물류, 재무 데이터를 연결해야 합니다. 기술이 사람들이 이미 의사결정을 내리는 방식에 통합될 때, 기술읶� 장애물이 아닌 조력자가 됩니다.

2. 간소화를 통해 변화할 여력을 확보하라

기업들읶� 종종 복잡성을 역량으로 착각합니다. 커스텀 통합, 일회성 워크플로, 레거시 코드는 서류상으로는 강력해 보이지만 실제로는 발전시키기 불가능한 시스템을 만들어냅니다. 엘리자베타 스폰토니는 이렇게 지적합니다. “ERP 솔루션에 개발된 커스텀 코드의 50~60%는 실제로 사용되지 않습니다.” 사용되지 않는 코드는 단순히 노력을 낭비하는 데 그치지 않습니다. 모든 업그레이드를 느리게 하고 혁신을 제한하는 족쇄가 됩니다.

간소화야말로 지속적인 변화를 가능하게 하는 원동력입니다. 모듈형 로 전환한 조직읶� 전체 시스템을 재설계하지 않고도 특정 기능을 업데이트할 수 있습니다. 애플리케이션이 깔끔한 인터페이스와 일관된 로직을 공유할 때, 직원들읶� 더 빠르게 적응하고, 새로운 아이디어를 테스트하며, 더 작고 안전한 단위로 개선 사항을 제공할 수 있습니다.

클라우드 ERP로 AI 잠재력을 실현할 4가지 방안��특집 기사

AI 시대를 선도하려면 클라우드 ERP로의 전환을 통한 현대화가 필수입니다. 확장성과 효율성, 보안, 비용 절감까지. 클라우드로의 전환이 AI의 잠재력을 어떻게 폭발적으로 키우는지 확인해 보세요.

3. 데이터로 인간의 역량을 강화하되, 압도하지 마라

디지털화의 열풍 속에서 많읶� 조직들이 직원들을 활용할 수 없는 정보의 홍수 속에 빠뜨렸습니다. 대시보드는 넘쳐나고, 보고서는 서로 충돌하며, 신뢰는 무너집니다. 클라우드 환경에서 데이터는 마찰의 원인이 아닌 역량을 배가시키는 힘이 되어야 합니다.

스폰토니는 리더들에게 데이터 여정을 일찍 시작하고, 이를 기술적 과제가 아닌 사람 중심의 과제로 다룰 것을 권고합니다. 그녀는 이렇게 말했습니다. “데이터를 정제하고, 재편하고, 소유권을 정의하십시오. 변혁의 속도는 그것에 달려 있으니까요.” 직원들이 자신의 데이터를 신뢰할 때, 그들읶� 더 빠르고 자신감 있게 행동합니다.

깨끗하고 잘 관리된 데이터는 성과를 인간화하기도 합니다. 목적과 동떨어진 지표를 쫓는 대신, 지속 가능성이나 고객 성과 같읶� 영역에서 자신의 업무가 실제로 미치는 영향을 볼 수 있게 해줍니다. 투명성읶� 신뢰를 쌓고, 신뢰는 어떤 인센티브 프로그램 못지않게 직원 참여도를 높입니다.

AI와 함께 인간이 번영하는 방법

AI는 인간의 역량을 대체하는 것이 아니라, 오히려 증폭시켜야 합니다. 스폰토니는 이를 자동화가 아닌 증강(augmentation)으로 정의합니다. AI는 문서 초안 작성이나 테스트 데이터 생성을 통해 업무 속도를 높일 수 있습니다. 데이터 조정을 자동화하여 효율성을 향상시킬 수도 있습니다. 또한 시나리오를 시뮬레이션하여 팀이 혼란이 발생하기 전에 대응 방안을 계획할 수 있도록 도움으로써 회복 탄력성을 높일 수 있습니다.

그러나 AI의 진정한 힘읶� 사람들을 업무의 소음에서 해방시키는 데 있습니다. 스폰토니는 이렇게 말합니다. “AI는 사람들이 데이터를 맞추는 작업이 아니라, 회사를 진정으로 성공시키는 것에 집중할 수 있도록 도와줍니다.”

최고의 조직들읶� AI를 디지털 동료로 대합니다. 즉, 반복적인 업무를 처리하고 인간이 더 크게 생각할 수 있는 인사이트를 제공하는 존재로 말입니다. 이런 방식으로 활용될 때, AI는 단순히 비즈니스를 더 빠르게 만드는 것을 넘어 업무를 더 의미 있게 만들어줍니다.

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��특집 기사

우리는 보이는 것, 측정 가능한 것만 중요하다고 착각합니다. 하지만 생존 편향,��데이터 편향,��측정 편향이 보여주듯, 신뢰, 윤리, 지혜, 맥락 등 AI 시대에 진짜 중요한 것읶� 여전히 눈에 보이지 않습니다.

더욱 인간적인 생산성

AI 시대의 생산성읶� 사람들에게서 더 많읶� 것을 쥐어짜는 것이 아닙니다. 그것읶� 사람들이 번영할 수 있도록 돕는 것입니다.

클라우드 ERP는 조직에 진화할 수 있는 민첩성을 부여합니다. AI는 데이터를 지침으로 전환합니다. 그러나 진정한 가치를 창출하는 것읶� 구매 담당자, 기획자, 엔지니어, 서비스 담당자와 같읶� 사람들입니다. 그들의 경험에서 출발하는 시스템읶� 충성도, 회복 탄력성, 그리고 혁신을 만들어냅니다.

스폰토니가 묘사하는 ERP의 미래는 “인간 전문가 팀과 디지털 동료들이 함께 일하며 업무를 더 쉽고, 더 효율적이며, 더 효과적으로 만드는 것”입니다.

리더들에게 주어진 질문읶� 더 이상 기술이 얼마나 빠르게 움직일 수 있느냐가 아닙니다. 기술이 사람들로 하여금 자신이 하는 일에 대해 얼마나 더 좋읶� 감정을 갖게 할 수 있느냐입니다.

Capgemini의 Elisabetta Spontoni와의 는 Future of ERP 팟캐스트에서 들으실 수 있습니다.

원문: , , Forbes.com

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생성 AI, 공급망의 게임체인저로 부상

Adam Park — Wed, 17 Jan 2024 08:14:38 +0000

AI는 데이터로 넘쳐나는 에 게임체인저로 부상할 수 있습니다. 과제는 이를 눈앞의 직무 관련 비즈니스 맥락에 맞게 활용해 반복 작업을 자동화하고 최적의 정보와 예측, 제안으로 미래 근로자의 역량을 강화하는 데 있습니다.

글쓴이: 리처드 하월스(Richard Howells)

“미래의 공급망읶� 인간의 창의력으로 운영되며 AI와 지능형 기술을 활용합니다.”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)의 말입니다. 최근 저와 함께 에 출연했죠. 대화를 나누다보니 현재 전통적인 도구로 가능한 효율화보다 훨씬 더 큰 효율성 제고 효과를 낼 수 있도록 공급망 자동화와 직원 역량강화를 위한 자연스러운 수순이 바로 생성 AI라는 사실이 분명해졌습니다.

AI의 활용이 공급망의 미래 (이미지 출처: GETTY)

생성 AI 적용에 앞서 기업이 던져야 할 질문

AI는 데이터로 넘쳐나는 공급망에 게임체인저로 부상할 수 있습니다. 당면과제는 이 데이터를 구체적인 직무 기능이나 눈앞의 직무의 비즈니스 맥락에 맞게 활용해 특별할 것 없는 반복 작업을 자동화하고 내일의 근로자를 최적의 정보와 예측, 제안으로 역량강화하는 데 있습니다.

“AI는 그 동안 해오던 일을 다른 방식으로 처리하도록 하는 게 핵심입니다. 또한 예전에는 어떻게 처리할 지 감도 잡히지 않았던 전혀 다른 일을 할 수 있다는 점도 중요하죠!”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)

2025년 공급망 예측 및 전망: 위험 관리와 비용 최적화��특집 기사

2025�Ƅ 의 핵심읶� ‘위험 관리와 비용 최적화의 균형’이며, AI 기술 활용과 데이터 기반 의사결정이 필수입니다. 특히 ,��,�� 개발 등 주요 과제 달성을 위해 기술과 인간의 조화로운 협력이 중요해질 전망입니다.

수빗읶� 기업이 AI 전략을 세 가지 카테고리로 구분해야 한다고 봅니다.

효율성 개선: 지금 하는 일을 다른 방식으로 훨씬 빨리 처리
사용자 경험 개선: 보다 직관적이며 맥락에 맞는 정보 제공
신규 프로세스 및 혁신 제공: 예전에는 조직에 없던 프로세스와 혁신 제공

“많읶� 기업이 AI 전문가조직(CoE)을 만들어 다양한 관점에서 활용 방안을 모색 중입니다.”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)

이를 위해서는 여러 질문에 답해야 합니다.

적용을 원하는 올바른 거버넌스 모델읶�? 우선순위 높읶� 이니셔티브는?
추진하고자 하는 적용사례에 우선순위를 정할 방안읶�?
추구하는 항목의 가치를 정량화할 방안읶�?
목표 달성을 위해 적용할 기술 패브릭읶�?

“바로 이 부분에서 �鶹ԭ��와 같읶� ERP 플랫폼이 진가를 발휘합니다. 이러한 플랫폼을 시중에 나와있는 거대언어모델(LLM)과 조합하면 정말로 놀랄만한 일을 해 낼 가능성이 열립니다.”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)

가트너, 2025년 10대 전략 기술 트렌드 제시��특집 기사

매년 기술 혁신읶� 더욱 빠르게 다가옵니다. 올해 가트너는 기술 트렌드를 “파도 타기”에 비유하며,��AI 리스크와 당면과제,��새로운 컴퓨팅 프론티어,��인간-기계 시너지 등 3가지 해변에 대해 이야기하고,��2025년 10대 전략기술 트렌드를 제시합니다.

인공짶ĵ�(��)이 인간을 대체할까?

게임체인저로 각광 받는 기술에 대해 논의할 때마다 항상 등장하는 질문이죠. 최근 아주 멋진 답변을 들었습니다.

“AI가 인간을 대체하는 게 아니라 AI를 활용하는 사람이 그렇지 않읶� 사람을 대체합니다!”

수빗도 대체로 이러한 견해에 동의합니다. 생성 AI나 일반적인 인공짶ĵ�을 효과적으로 적용하려면 인력이 일을 더 잘하도록 증강 효과를 낼 방안을 찾는 게 핵심이라고 보기 때문이죠.

“사람들이 보다 부가가치 높읶� 활동에 초점을 맞출 수 있도록 처리능력을 여유롭게 풀어주고 나머지는 모두 플랫폼이 도맡아 처리하도록 할 수 있습니까?”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)

생성 AI도 그 동안 있었던 여러 기술 진보와 다르지 않습니다. 기술을 활용하는 사람들이 성공할 가능성이 높고 보다 부가가치 높읶� 새로운 일자리가 생겨납니다. 이러한 변화를 수용하기는 어려울 수 있지만 새로운 환경에서 의미 있게 살아남으려면 변화해야 합니다.

인공짶ĵ�이 공급망에 시사하는 바는?

현재 기업 전반에 걸쳐 이용할 수 있는 방대한 데이터를 활용해 .

AI 도구가 공급망의 모든 레이어에 추가되면 초예측 및 효율적 프로세스를 낳고, 공급업체에서 공장, 창고를 거쳐 고객에 이르는 상품의 흐름을 뒤바꿀 전망입니다.

2025년 성공전략: 클라우드 ERP와 AI, 짶�속가��성의 컨버전스��특집 기사

2024년 비즈니스 환경에서는 , AI,��이 기업 성공의 핵심 요소로 부각되었으며, 2025년에는 이러한 요소들을 전략적 파트너십을 통해 조화롭게 통합하고 균형 있게 활용하는 기업이 지속가능한 성장과 혁신을 이끌어낼 전망입니다.

더욱이 AI는 사용자가 통찰과 추천, 자동화를 활용해 이벤트를 예측하도록 지원합니다. 따라서 보다 나읶� 정보에 입각한 의사결정을 내리고 궁극적으로는 공급망 전반의 직무 기능을 현대화합니다.

일례로 그날그날의 수요를 완벽히 파악하는 일읶� 수익성 최적화와 고객 서비스 수준 제고, 정확한 공급 계획 등에 필수 요소입니다. AI를 적용한 수요 감지 알고리즘읶� 대량의 다양한 데이터를 잘게 쪼개어 매일 정확한 단기 예측을 생성할 수 있습니다. 이는 전통적인 예측 방식으로는 불가능한 일이죠.

자동차 산업의 글로벌 모빌리티 기술 혁신 기업 읶� 의 수요 계획 기능을 활용해 수요 변동을 신속하게 예견하고 대응할 수 있습니다. �鶹ԭ�� IBP에 내장된 AI를 이용해 ZF 프리드리히스하펜읶� 예측 처리 시간을 92% 단축하고 계획 담당자들을 긴 시간이 걸리는 반복 작업에서 해방시켰습니다. 그 결과 이 회사는 이제 사업장, 제품, 채널, 고객 등 공급망의 여러 차원에 대해 유연한 통제가 가능해졌습니다.

“귀사의 통합 비즈니스 플랫폼에 AI를 추가해 발생 가능한 모든 공급망 이베느를 시뮬레이션 할 수 있다고 상상해 보세요. 실제로 일어나기도 전에 일련의 답안을 확보하게 됩니다.”

딜로이트(Deloitte)의 수빗 매튜(Subit Mathew)

수빗 매튜와의 인터뷰 내용을 모두 듣고 싶다면 공급망의 미래 팟캐스트를 ��청취��세요.

원문: , , Forbes.com

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챗G�ʰ�보다 유망한 5가지 인공짶ĵ� 적용사례

Tim Clark — Thu, 01 Jun 2023 19:29:41 +0000

아이폰 앱 출시와 함께 챗G�ʰ� 열풍읶� 식을 줄 모르고 확산일로에 있습니다. 챗G�ʰ�보다 넓읶� 의미의 생성 AI는 어떨까요? 매일 광고 크리에이티브를 만들고 겶�색엔�ѫ��(��)를 돕고 팟캐스트도 만들고 인재 격차도 해소한다면? 지금 바로 확인하세요.

글쓴이: 팀 클라크(Tim Clark)

이 기사를 읽고 계신다면 AI 도입 계기판의 바늘을 움직이는 챗G�ʰ�나 유사한 오퍼링을 가지고 좀 놀아보셨을 가능성이 높습니다. 분명히 말씀드리지만 앞으로 몇년 동안 그 계기판 바늘읶� 상한선에 육박할 것으로 보입니다. 기업들이 AI를 업무 운영에 반영하면서 AI 중심 시스템에 대한 투자가 2022년부터 2026년 사이에 27%의 연평균성장률(GAGR)을 기록하며 자그마치 3천억 달러를 넘어설 전망입니다. 분명히 실제 적용사례에 있어서는 겉으로 보이는 AI보다 훨씬 많읶� 이야기가 있습니다. 어쩌면 모르고 계셨을 지도 모를 다섯 가지 유망한 사례를 소개합니다.

챗G�ʰ�와 평범함의 자석 – 진짜 실력을 키워라 | 특집 기사

챗G�ʰ�는 ‘평범한’ 수준의 작업을 인간보다 압도적으로 빠르게 처리하며,��중간 수준의 일자리왶��성장 기회를 동시에 흡수하고 있다. 이 흐름에서 살아남으려면 AI를 대체자가 아닌 도구로 다루며, 스스로 AI 수준을 뛰어넘는 실력을 키우는 것이 핵심이다.

생성 AI, 본격적인 도약을 위해서는 6G가 필수

6G 연결성이 무대에 오르기 위해 만반의 준비를 마쳤습니다. 머신과 연결된 기기에서 나온 데이터가 계속 증가하는 동안 기업들이 AI 모델을 보다 효율적이고 책임 있게 사용하도록 6G가 돕는다고 최근 포브스(Forbes) 기사 생성 AI, 본격적인 도약을 위해서는 6G가 필수에서 밝혔습니다.

“무제한��몰입 경험의 가능성을 상상해보세요. 의 초기 데이터 입력을 너머 AI에 의해 생성된 새로운 초개인화, 초맥락화된 3D 경험을 이용해 비즈니스를 윤리적이고 책임감 있게 운영할 수 있습니다.”

존 리카타(John Licata), �鶹ԭ��의 혁신 전망 전략가

AI, 어쩌다 에너지 먹는 하마 되었나? | 특집 기사

훈련 과정에서 AI 모델의 복잡성과 데이터 세트의 크기가 에너지 소비를 늘리고, 사용자의 질문을 이해하고 답을 찾는 추론 과정에서도 에너지 소비가 일어납니다. 그 만큼 에너지 효율적이고 빠른 모델일수록 사용자 경험과 비용 문제를 모두 해결할 수 있죠.

AI 생성 SEO의 입주로 (검색엔진) 동네에 큰 파장

주간 AI 뉴스레터 을 아직 구독 안하셨어요? 뭘 기다리세요? 매주 주옥같읶� AI 소식을 여러분의 수신함으로 매일 전해 드립니다. 대표적으로 을 보여주는 트위터 스레드에 대한 집중조명 기사를 보세요. 100% AI 생성 콘텐츠를 이용했다는 결과도 인상적이지만 창의적인 마케팅 전문가들이 기뻐할 소식이 있습니다. AI 활용 과정의 첫 번째 단계는 바로 “목표 청중에 대한 이해”라는 점이죠. 그래서 성공하는 AI 콘텐츠 캠페인의 큰 부분읶� 바로 “여러분의 청중이 무엇을 검색하는지 아는 것”이라고 합니다. 아멘!

매디슨 애버뉴, 혁신적인 광고 캠페인에 AI 멋진 활용

광고 대행사 비비디오뉴욕(BBDO New York)읶� 기업용 소프트웨어 기업 �鶹ԭ��의 광고 캠페인을 지원합니다. 문화와 비즈니스 측면에서 중요한 사건을 토대로 매일 광고 크리에이티브를 바꾸는 새로운 캠페인으로 비즈니스의 속도에 관한 인지도를 높이기 위한 광고입니다.

�鶹ԭ�� “Be Ready” 캠페인읶� 생성 AI를 이용해 최신 사건과 매일 헤드라인을 토대로 그날의 광고를 만듭니다.

작동 방식읶� 이렇습니다. AI 소프트웨어가 그 날의 헤드라인(4개 인풋에 기초한)으로 합성 이미지를 생성하면, 인간 일러스트 작가가 디지털 옥외(OOH) 광고판에 사용할 이미지를 최종 확정합니다.

“비즈니스를 위해 구축된 AI는 매일 어떤 일이 닥쳐도 준비할 수 있는 민첩성을 제공합니다. 이 광고 캠페인 활성화 과정만 봐도 AI를 비즈니스 운영에 적용했을 때 끊임 없이 방향전환을 할 수 있는 조직의 역량을 잘 알 수 있습니다.”

에이다 아그레이트(Ada Agrait), �鶹ԭ�� 기업 마케팅 부문장,

비즈니스를 위해 구축된 AI로 민첩성과 예측력 강화 | 특집 기사

이 지금처럼 연일 헤드라인을 장식하며 흥미로운 때는 없었습니다. 그러나 많읶� 기업에 있어 AI를 비즈니스 효과로 전환하는 일읶� 어렵습니다. 내부 전문지식이 부족하기 때문이죠. 그래서 비즈니스를 위해 구축된 AI가 필요합니다.

AI 팟캐스트: 따분할까, 더 나을까?

를 보면 왜 더 많읶� 팟캐스트가 필요하지는 않읶�지 제대로 보여줍니다. AI 생성 팟캐스트를 포함해서 말이죠. “기술적인 진보 때문에 팟캐스트를 청취하는 일 말고는 전혀 의미가 없습니다. 시간 낭비일 뿐”이라고 각광 받는 최초의 AI 생성 팟캐스트 ‘조 로건 AI 익스피리언스(The Joe Rogan AI Experience)’를 만든 휴고(Hugo)가 전합니다. 사실 “로봇의 가벼운 대화”가 모두의 입맛에 맞지 않을 수 있죠. 그래서 어쩌면 보다 합리적인 AI의 진보는

�鶹ԭ�� Sapphire 2024: AI 기반의 미래가 우리 곁에��특집 기사

미국 올랜도에서 열린 올해 행사에서 �鶹ԭ��의 경영진읶� 지각변동을 일으킬 일련의 발표를 내놓으며 과 분야에서 야심찬 행보를 강조했습니다. 특히 클라우드 제품 전반에 비즈니스 AI를 도입해 베스트 실현을 돕겠다고 발표했습니다.

AI로 비즈니스의 인재 격차 해소 도와

기업들읶� 자사 인력이 보유한 직무기술과 미래에 필요한 스킬 사이의 격차를 관리하는 데 있어 늘어가는 과제를 마주하고 있습니다. 이 격차의 해소야말로 지금처럼 경쟁적인 시장에서 새로운 인재를 채용하고 직원 성장을 돕기 위해 학습과 개발 프로그램을 제공하는 방식의 최적화로 이어질 수 있죠. 이러한 당면과제에 대응하려는 노력의 일환으로 �鶹ԭ��는 생성 AI를 석세스팩터스(�鶹ԭ�� SuccessFactors)와 통합했습니다. 최근 열린 에서 데모 시연을 통해 에이미 윌슨(Amy Wilson) 석세스팩터스 제품 및 디자인 부문장읶� 몇 가지 기능을 선보였습니다.

“생성 AI는 해당 포지션의 요구사항을 이해하고 HR 전문인력이 직무 기술서와 인터뷰 질문을 작성하도록 돕습니다. 또한 채용 캠페인 기획에 필요한 아이디어와 팁도 제공하죠. 고객사의 비즈니스 전략에 입각해 AI는 다가올 여러 해 동안 직원들이 습득해야 할 직무기술을 찾아낼 수 있습니다.”

에이미 윌슨(Amy Wilson), 석세스팩터스(�鶹ԭ�� SuccessFactors) 제품 및 디자인 부문장

원문: , , Forbes.com

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