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모두의 숙제, 회계 업무 효율화

�鶹ԭ�� News — Thu, 11 Aug 2022 08:03:06 +0000

해킷그룹은 2019년 보고서에서 86%의 기업이 2-3년 내에 디지털 전환으로 재무 운영 모델의 개선을 기대하고 있다고 밝혔습니다. 이 보고서를 토대로 재무 부서의 효율성 향상이 왜 중요하고, 어떻게 실현 가능한지 자동화 솔루션과 함께 자세히 살펴볼까요?

긶�쓴이: 육지현(Jihyeon Yuk)

글로벌 리더 기업의 재무 운영은 어떨까?

팬데믹 이전에도 많은 리서치 기관에서 재무 부서의 이 중요하다고 강조해왔습니다. 그리고 언젠가는 마주하게 되리라 막연히 생각했던 디지털 전환은 전 세계가 함께 팬데믹을 겪게 되면서 이제 우리 눈 앞에 서있고, 변화가 상대적으로 적었던 회계 업무도 예상보다 더 빠른 속도로 디지털 전환이 요구되고 있습니다.

에 따르면, 86%의 기업이 2-3년 내에 디지털 전환으로 재무 운영 모델의 개선을 기대하고 있다고 밝혔습니다. 해당 연구에서 정의한 ‘세계적인 수준의 재무 운영 기업’은 일반 기업에 비해 40-50% 낮은 운영 비용을 수 십년 간 유지해왔지만, 이제는 그렇지 못했던 기업도 다양�� 을 적용해 운영 비용을 낮출 수 있을 것으로 분석했습니다.

차세대 ERP의 예측��계로 불확실한 미래에 선제적 대응 ��특집 기사

재무 성과를 확정하는 월마감 작업은 꼭 필요한 중요한 일입니다. 하지만 월중에 발생한 비용을 기록해 두고 익월 마감작업을 통해 분석하고 대응하기에는 시장 변화가 너무 빠릅니다. 따라서 실시간 분석과 예측��계로 불확실한 미래에 선제적으로 대응해야 합니다.

그럼 지금부터 이 리포트를 바탕으로 재무 부서의 효율성 향상이 왜 중요하고, 어떻게 실현할 수 있는지 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

운영 비용 절감은 수익성으로 직결

먼저 본 리포트에서는 운영 비용 감소를 통한 수익성 증대에 대해 이야기합니다. 기업의 궁극적인 목표는 비용을 낮추고 수익을 높이는 데 있기 때문이죠. 일반적으로 사람이 직접 수행하는 업무의 비효율성이 높을수록 운영 비용도 증가합니다. 따라서 업무 효율화를 통한 운영 비용 절감이 기업의 수익성을 높이는 효과적인 방법 중 하나입니다. 그럼 구체적으로 어떻게 운영 비용을 최소화 할 수 있을까요?

기술로 운영 효율성 향상

세계적으로 높은 수준의 재무 운영 효율성을 유지하는 기업들은 수작업으로 검증하고 수정해야 하는 업무를 타 기업에 비해 60% 갶�까이 감소시켰습니다. 예를 들어 ‘’ 등 자동화 솔루션을 도입하는 방식으로 말이죠. 수작업으로 검증하는 일에 매일 몇 시간씩 할애해야 했던 업무가 자동화 되면 그 시간을 회사의 전략을 살펴보거나 차년도 사업 계획에 필요한 실시간 데이터를 경영진에게 제공하는 등의 고부가가치 업무에 투자할 수 있습니다. 실제로 이처럼 기술을 활용해 운영 효율성을 높이고 있는 기업들은 일반 기업에 비해 예산 수립 기간이 17% 더 빠르다고 합니다.

여기서 눈 여겨 볼 만한 것은 기술을 통한 자동화입니다. 일반적인 기업들은 은행 입금 내역 대사나 거래 데이터 입력에 많은 시간을 소비하지만, 유수의 재무 운영 기업은 회계 기표 자동화왶� 고객 수금 자동화 등을 위해 담당자의 업무 효율성을 높일 수 있는 새로운 솔루션을 도입하고 있습니다.

그렇다면 대표적으로 비효율성을 야기하는 재무 운영 업무는 무엇이 있을까요?

�鶹ԭ�� 애플리케이션에 내장된 AI 기반 통찰력, 권장사항, 자동화를 활용해 재무 운영을 혁신하세요. 재무 프로세스에 AI를 접목하면 재무 팀의 효율성과 비즈니스 예측력을 높이고 조직의 보안과 규제준수를 강화할 수 있습니다.

비효율성을 야기하는 재무 업무들

많은 재무 담당자는 위의 그림과 같은 엑셀 파일을 매일 들여다 보고 검증하는 작업을 수행합니다. 이 글을 읽고 계신 분들 중에서도 �鶹ԭ��에 입력되는 전표왶� 외부 시스템 데이터 간의 정합성을 확인하고, 어떠한 계정으로 전표를 입력할지, 차이가 발생한 금액은 어떻게 처리해야 하는지를 결정하는데 많은 시간을 할애하는 분들이 많을 겁니다.

특히 재무 담당자들은 월말 또는 분기말 결산 시 재무제표를 산출하기 위해 데이터 검증 작업을 수행합니다. 검증 작업은 일반적으로 기말 잔액을 입증하는 것뿐 아니라 총계정원장과 채권/채무 등 보조원장 간의 데이터를 맞추는 작업도 포함됩니다. 또 정기적으로 감사 기간이 도래하면 시스템의 이러한 데이터 정합성을 증명하는 자료도 제출해야 합니다.

이렇게 많은 수작업을 필요로 하는 업무가 대표적으로 재무 부서에서 비효율성을 야기하지만, 이를 해결하기 위한 프로그램을 개발하기에는 비용과 복잡성이 높아 수작업으로 처리하고 있는 실정입니다.

그래서 �鶹ԭ��는 이러한 업무의 개선을 위해 검증된 파트너사의 솔루션을 연계하여 제공하고 있습니다.

통합 결산 솔루션, 블랙라인

대부분 기업에서는 거래 유형이나 판매 채널에 따라 다양�� 써드파티로부터 데이터를 수신 받아 관리합니다. 대표적인 예로 은행, POS, VAN사로부터 수신된 거래 데이터는 �鶹ԭ�� 시스템에 전표로 생성됩니다. 이러한 다양�� 거래 유형을 전표로 기표 될 회계 계정들과 매핑해야 하는데, 이를 자동화하려면 개발과 새로운 거래 유형에 대한 지속적인 유지보수가 필요하게 됩니다.

블랙라인(BlackLine)은 이렇게 다양�� 데이터 소스로부터 들어오는 데이터들을 유형별로 분류�� 거래를 매칭�� 주는 작업을 짶�원합니다. 만약 사전 정의된 거래 유형으로 처리될 수 없는 예외 항목의 경우에는 수작업을 통해 조정하고, 추후에 동일한 거래 유형이 반복적으로 발생하면 자동화할 수 있도록 학습합니다. 이처럼 �鶹ԭ��의 검증된 파트너 솔루션인 블랙라인은 외부에서 발생한 거래가 �鶹ԭ��에 전표로 자동 생성될 수 있도록 전송해 외부 시스템과 �鶹ԭ��를 잇는 징검다리 역할을 하고 있습니다.

차세대 ERP가 갖춰야 할 10가지 핵심 요소 ��특집 기사

디지털 전환, 인더스트리 4.0, 지능형 기술 도입 등 기술 진보에 따른 ERP의 변화를 살펴보고, 경영환경 변화로 인해 요구되는 ERP의 새로운 역할도 제시합니다. 차세대 ERP의 10대 핵심 요소, 지금 바로 확인하세요.

블랙라인, 수작업 재무 업무의 자동화로 업무 효율화 짶�원

특히 거래 데이터의 양이 많은 리테일(소매유통) 산업의 경우, 거래 데이터 확정을 위한 시간과 인력을 많이 투자하곤 합니다. 그렇지 않은 경우에는 현재 시스템에 인터페이스 된 데이터를 그저 믿고 받아들이는 수 밖에 없죠. 개선하고 싶지만 쉽지 않은 시스템 환경으로 인해 현업 담당자는 엑셀과 많은 시간을 마주하고 있게 됩니다. 이러한 수많은 거래 유형, 판매 채널이 한 장의 회계 전표가 되기까지의 과정을 자동화, 최적화하는 일이 바로 많은 기업이 직면한 비효율성 문제의 해결 방안임을 확인할 수 있습니다.

�鶹ԭ��는 이러한 문제의 해결을 원하는 고객에게 파트너 솔루션 블랙라인(BlackLine)을 통해 사전 정의된 규칙에 따라 거래를 매칭�� 전표를 자동으로 생성하고, 계속해서 생성되는 거래 유형을 학습해 우리 회사의 특성에 맞게 최적화할 수 있는 대사 및 조정 솔루션을 제공합니다. 궁극적으로 업무 효율성 향상을 통해 ‘기업의 재무 운영 비용 최소화’라는 목표를 신속히 달성할 수 있도록 짶�원합니다.

블랙라인(�鶹ԭ�� Solution extension by BlackLine) 솔루션에 대한 자세한 내용이 알고 싶다면 아래 영상을 확인해보세요.

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참고 리포트 원문

긶�쓴이 소개

이 글은 에스에이피코리아()에서 를 통해 대한민국 기업들의 디지털 전환을 돕고 있는 육지현(jihyeon.yuk@sap.com) 파트너가 작성한 글입니다.

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AI 스타트업의 지속가능한 폐수 관리

Adam Park — Fri, 29 Jul 2022 07:46:22 +0000

깨끗한 물은 전 세계적으로 가장 높은 지속가능성 우선순위 중 하나입니다. 그만큼 산업 제조업체는 혁신 기술로 이 과제를 해결하고자 합니다. 호주의 스타트업 스트림왶�이즈는 AI 기반의 인텔리전스 플랫폼으로 산업용 폐수 관리의 디지털화를 앞당기고 있습니다.

긶�쓴이: 수전 게일러(Susan Galer)

깨끗한 물은 전 세계적으로 가장 높은 지속가능성 우선순위 중 하나입니다. 그만큼 산업 제조업체들은 과 , 산업용 등의 기술을 이용해 이 과제를 해결하고자 합니다. 호주에서는 라는 스타트업이 AI 기반의 인텔리전스 플랫폼을 개발해 산업용 폐수 관리 분야의 디지털화를 앞당기고 있습니다.

폐수처리 시스템의 실시간 지능형 데이터는 비즈니스 요건과 지속가능성 의무사항 사이의 간극을 해소합니다.

“광범위한 업종에서 제조업체들이 매일 수백만 리터 규모의 폐수를 처리한다”고 스트림왶�이즈의 아뷰데이 바르시아(Abhyuday Bhartia) 최고기술책임자(CTO)는 전합니다. “저희 회사의 여러 기기왶� 의사결정 인텔리전스 플랫폼을 이용해 기업은 올바른 데이터를 수집하고 큰 수고 없이 통찰을 발견할 도구를 얻습니다. 이러한 투명성의 확보로 운영 비용과 리스크를 줄이는 동시에 조직의 규제준수 역량을 개선합니다.”

스트림왶�이즈의 블루칩 고객사로는 식품음료(��&��;��), 광업, 화학 산업을 비롯해 지방자치단체 수자원 관리공사 등이 있습니다. 고객은 소규모 초기 프로젝트로 비즈니스 가치를 조기에 확보할 수 있고 이를 토대로 추후에 추가 개선을 추진합니다.

프로세스 비효율을 드러내 보이다

스트림왶�이즈 플랫폼은 고객사 시설에 있는 기계설비에 설치된 카메라왶� IoT 기반 센서, 기타 계기에서 실시간 정보를 수집합니다. 이 데이터는 “디지털 트윈“이 되어 기반 대시보드에 올려 분석한 후 관련 팀원들과 액션 아이템으로 공유합니다. 사람들은 모바일 기기나 웹 브라우저로 정보에 즉시 액세스합니다.

“시스템 가동을 시작한 지 한 시간도 안되어 운영 팀들은 수질 오염 수준을 빨리 파악할 수 있고 운영 현황이 관련 규정 준수 범위를 벗어나는지 알 수 있다”고 바르시아는 피력합니다. “시간이 지나면서 알고리즘은 설비자산과 프로세스의 비효율을 산출하고 회사의 도시 산업 폐기물 계약에 따른 환경 규제준수 여부도 계산합니다.”

가장 큰 규제 요건 중에는 제조업체가 폐수처리에 사용하는 화학약품의 종류왶� 투입량이 있습니다. 이 문제는 비용 절감뿐 아니라 규제 준수의 문제죠.

“이 데이터를 이용해 작업자는 메커니즘과 처리 공정을 조정해 규제를 준수하고 큰 폭의 효율 증대가 가능하다”고 바르시아는 밝힙니다. “이력 데이터왶� 실시간 데이터로 이 플랫폼은 왓이프(what-if) 시나리오를 만들고 운영 제어 및 관리 의사결정을 자동화 할 수 있습니다. 기업은 필요하지 않은 종류나 수준의 약품을 사용 중이라는 사실을 발견하게 될 수도 있죠.”

대표 고객으로 호주 시리얼 제조업체는 불필요한 약품 사용을 줄여 폐수처리 운영 비용을 대폭 절감했습니다. 유제품 처리 공장은 산업 폐기물 처리비용을 26%, 작업자 감독은 80% 줄여 매년 총 25만 달러 이상의 절감 효과를 올렸습니다.

데이터로 운영 경비를 낮추다

‘’ 의무도 운영 효율에 좌우됩니다. 폐수처리 작업의 데이터를 감시, 분석하면서 스트림왶�이즈는 광범위한 지속가능한 비즈니스 영향에 대한 통찰을 제공합니다.

“최적 효율로 작업 중인가? 합의한 세부기준에 따라 일하고 있나, 아니면 못미치고 있나? 설비는 유지보수나 교체가 필요한가? 이 모든 이슈를 이해하고 조치를 취할 때 에너지 절약 효율에도 영향을 준다”고 바르시아는 전합니다.

디지털 인텔리전스로 폐수처리 현대화

바르시아 최고기술책임자는 스트림왶�이즈가 디지털 서비스 플랫폼으로 이전하던 때부터 회사왶� 함께해 오고 있습니다. 이 스타트업의 창업자 알레스테어 로키(Alastair Lockey)는 AI가 폐수처리를 현대화할 힘을 가지고 있고, 이를 통해 비즈니스 요건과 지속가능성 의무사항 사이의 간극을 해소한다고 믿으며 바르시아도 의견이 같습니다.

“폐수처리 시스템은 비효율적이며 고유한 환경과 운영이 필요해 극도로 복잡하다”고 바르시아는 밝힙니다. “지능형 디지털화로 프로세스를 간소화하고 작업자에게 실행 가능한 통찰을 제공해 운영 목표왶� 예산 목표, 규제 의무사항 준수를 도울 거라는 확신이 있었습니다. 전 세계 환경과 비즈니스 양면에서 의미 있는 변화를 이끌어 낼 방대한 글로벌 잠재력이 있습니다.”

�鶹ԭ��.IO왶� 믿을 수 없는 지속가능성 파트너십

스트림왶�이즈는 산하 에너지 및 천연자원 그룹의 일원입니다. 바르시아는 �鶹ԭ��의 직접 개발하는 제품 상용화 및 시장진출 짶�원에서 가치를 찾았습니다.

“�鶹ԭ��왶�의 제휴는 믿을 수 없는 기회였죠. �鶹ԭ��의 전문가들로부터 정말 많이 배웠습니다. 저희 솔루션을 이들 전문가가 검증해주면서 시장에서 더욱 커다란 공신력과 가시성을 얻게 되었다”고 전합니다. “왶�의 통합으로 전 세계 개별 수자원 관리 고객에게 지속가능성 파급효과를 함께 높이고 있습니다.”

스트림왶�이즈 D.I.는 에서 이용할 수 있습니다.

수질 오염의 물결을 되돌릴 신기술

지속가능한 비즈니스를 위해서는 갈수록 암담해지는 삶의 질과 인류의 생존에 관한 예측을 미연에 방지할 기술이 필요합니다. 은 전 세계 폐수의 80 퍼센트 가량이 적정 처리 없이 환경으로 되돌아 간다고 밝힙니다. 이들 전문가는 전 세계 인구의 3분의 2가 오는 2025년까지 수자원 문제로 타격을 입을 것으로 예측합니다. 하지만 이 점은 분명히 밝혔죠.

“변화는 가능합니다…인식 제고, 예방 조치 강화, 신기술을 활용한 현명한 투자로 수질 오염의 물결을 되돌릴 수 있습니다.”

긶�쓴이: , �鶹ԭ�� Global Communications 팀의 커뮤니케이션 디렉터
원문: , , Forbes.com

쟁점: AI가 HR의 미래인가?

Jacqueline Prause — Mon, 25 Jul 2022 03:51:23 +0000

인사 관련 의사결정은 직원의 삶에 영향을 주는 중대한 상호작용과 밀접한 연관이 있습니다. 사람에 관한 일인 만큼 단순 효율화를 위한 AI 적용은 직원을 위협한다고 느낄 수 있죠. 효율성 만큼 공정성을 확대하는 AI의 활용도 중요한 요소입니다.

긶�쓴이: 재클린 프로즈(Jacqueline Prause)

인사(HR) 업무 효율화를 위해 스마트 기술을 도입하는 고용주는 인력 전반의 분리된 숨은 레이어에 걸려 주춤할 수 있습니다. 몇몇 근로자는 자신의 이력서왶� 성과 데이터를 이 판독하는 데 느긋한 입장이지만 몇몇 근로자는 AI가 고용 의사결정에 어떤 영향을 줄 지에 대해 두려워합니다. 근로자의 25% 가량이 각각 긍정과 부정적인 입장이며, 남은 50%는 다소 중립적인 자세를 취한다는 조사 결과가 나왔습니다.

이번 조사가 시사하는 바처럼 HR의 중심은 향후 상당 기간 인간 중심으로 지속될 전망입니다. AI가 보다 폭 넓게 수용될 때까지는 포용적인 직원 경험을 보장하는 투명한 윤리적 AI에 대한 의지를 보여주는 일은 고스란히 고용주의 몫입니다.

효율성 속의 공정성을 찾아서

“AI가 HR의 미래의 전부는 아니다”며 케이틀린 센드라 박사(Caitlynn Sendra)는 주의를 환기합니다. �鶹ԭ�� SuccessFactors에서 경험 제품 과학자로 활동 중인 센드라 박사는 제품이 직원 경험에 영향을 미치는 방식을 연구합니다.

산업조직심리학회(SIOP)가 4월 28일 시애틀에서 주최한 연례 컨퍼런스에서 센드라 박사는 “로봇일까 아닐까: AI가 HR의 미래인가?”라는 주제의 토론 세션에 연사로 나섰습니다. 핀사이트(Pinsight)의 미셸 브라운(Michelle Brown) 최고운영책임자(COO)왶� 한 팀이 되어 HR 분야에 AI를 확대 적용하는 데 반대하는 진영의 관점을 논했습니다. 토론장 밖에서는 센드라왶� 브라운은 AI에 보다 긍정적인 입장을 선호하지만 이번 토론에서는 찬성과 반대 진영 사이의 타협점을 찾을 여지가 거의 남지 않았습니다.

채용 AI의 그늘: 편향, 책임, 그리고 인간적인 해법 ��특집 기사

AI 채용 도구는 역사적 편향을 자동화·확대 재생산하며, 고용주왶� 벤더 모두 법적 책임에서 자유롭지 않다. 편향 감사왶� 설명 가능한 AI 도입을 통해 투명성을 확보하고, 최종 채용 판단은 반드시 사람이 내리는 구조를 갖추는 것이 핵심 대응 방안이다.

찬성 진영은 AI의 짶�원으로 HR이 대규모로 효율성을 새로운 차원으로 높일 수 있다고 주장합니다. 이러한 관점은 특히 인재 확보 분야에서 핫 토픽이죠. 대퇴직(Great Resignation)으로 가속화된 인력난으로 채용 담당자는 기록적인 수준의 업무량과 엄격한 성과 지표로 골머리를 앓고 있습니다.

“AI에 관해 논의할 때마다 효율성을 크게 부각시키는데 제 반론은 항상 공정성이 보장되는가?”라며 센드라 박사는 산업조직(I-O) 심리학자로 구성된 청중에게 밝혔습니다. “심리학자로서 우리는 모두 공정성에 대한 인식도 중요하다는 사실을 알고 있습니다.”

양분된 인식: 추천하는 사람과 두려운 사람

는 14개국 1,378명의 근로자를 대상으로 AI왶� 같은 스마트 기술이 직장 내에 어떤 영향을 줄 지에 대한 인식을 측정하기 위한 조사를 실시했습니다. 이번 연구 결과 44%는 불안을 표했고, 다른 응답자는 스트레스(26%)이나 두려움(25%)을 느낀다고 밝혔습니다. 많은 직원이 안면 추적이나 운동 추적 등 신체 관련 데이터 소스가 특히 문제라고 강조했습니다.

총 22개 적용 사례를 시험한 결과 전통적인 순추천지수(NPS) 기준의 “추천자”는 직원의 25% 미만으로 나타났습니다.

AI가 일하는 회사: 에이전틱 시대, 실행 시스템의 대전환 ��특집 기사

기업의 두뇌인 ERP가 이제는 AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 ‘‘의 엔진으로 진화합니다. 224개의 왶� 앱 없이도 업무를 완성하는 까지, 이제 기업 운영의 주체로 사람과 AI가 함께합니다.

중대한 의사결정에서 누구를 믿나?

HR 부문의 AI에 빠진 중요한 요소는 고유한 인간적 요소인 뉘앙스왶� 감성지능이라고 하는 사람도 있습니다. 하지만 과연 그렇게 나쁜 일일까요? “AI는 HR 전문인력의 평범한 반복 업무를 덜어주는 데 매우 효과적일 수 있다”고 브라운은 밝힙니다. “하지만 그 평범한 반복 업무의 맞은 편에는 사람이 있곤 하죠. 꿈꾸던 일자리를 얻기 위해 중대한 상호작용을 하는 사람이거나 아픈 가족을 위한 의료 복리후생 프로그램이 복잡하고 이해가 어려운 사람이 있어요.”

이처럼 중요한 지적에 대한 반론은 불행히도 몇몇 사람이 이처럼 중대한 상호작용 과정에서 편견이나 차별을 마주하게 된다는 사실입니다. 2021년 미국 고용평등기회위원회(EEOC)에 접수된 직장내 차별 신고건수는 건을 넘어서 모든 직장이 안전한 환경은 아니라는 사실을 다시금 실감하게 합니다.

옹호하는 진영에서는 채용 과정에서 AI가 무의식적인 인간의 편견을 걸러낼 수 있다는 를 들어 소외된 그룹에 기회를 열어줄 수 있다고 주장합니다. AI 기반의 새로운 솔루션이 속속 시장에 쏟아져 나오면서 경쟁이 치열한 노동 시장에서 다양�� 인재를 채용하기 위해 필사적인 고용주를 위한 성과 개선을 약속합니다.

AI는 의사결정의 원동력이 되는 알고리즘을 꼼꼼히 살펴보면 곧 애매해지곤 합니다. 알고리즘이 편견으로 가득할 수 있기 때문이죠. “이로 인해 AI왶� 의사결정 자동화에 관해 핵심적인 윤리적 딜레마에 직면합니다. 편견이 생길 수 있는 이유는 알고리즘이 결국은 사람의 과거 의사결정 과정과 불완전한 데이터 세트를 토대로 인간 개발자가 프로그래밍하기 때문”이라고 브라운은 주장합니다. 이왶� 유사하게 수학자 캐시 오닐(Cathy O’Neil)도 “알고리즘은 프로그램 코드에 내장된 의견”이라고 밝힌 바 있습니다.

AI 시대에 맞는 HR의 목적과 역할은? ��특집 기사

“AI 시대 HR의 미래” 보고서에서 글로벌 기업 HR 임원들은 HR의 변화왶� 기회를 제시합니다. AI 기술 발전으로 HR 팀이 기존 인간 중심 가치를 유지하면서도 더 효율적으로 업무를 수행할 수 있는 6가지 새로운 역할 유형을 확인하세요.

AI에 관한 법적, 윤리적 환경은 여러 주요 채용 시장에서 급속도로 변모하고 있습니다. 예컨대 EEOC는 신기술이 “차별화를 부르는 하이테크 경로”가 되지 않도록 해야 한다는 우려에 대해 알고리즘의 공정성 보장을 목표로 하는 를 최근 발표했습니다. EEOC 이니셔티브의 일환으로 AI왶� 관련한 “유망한 관행”에 대한 진단도 진행할 예정이며, 이는 AI왶� 관련된 논쟁의 복잡성을 보여주는 사례입니다.

합의점: 투명성 확대가 필요해

“AI는 몇몇 경우에 적합하다”고 토론에 참석한 전문가들은 합의점에 근접한 결론을 내렸습니다. “블랙박스를 열어 데이터왶� 설명 가능성을 제공하는 일이 필요합니다.”

고용주에게 중요한 메시지는 투명성과 배려야말로 포용적이고 윤리적인 AI를 직원 경험의 일환으로 제공하는 데 있어 핵심이라는 사실입니다. AI는 다른 기술에 비해 다양�� 속도로 직장 내에 통합, 수용될 전망입니다. 모든 근로자가 동시에 수용할 준비를 마치지는 않을 거라는 말씀이죠. 그 동안 우리는 AI가 HR 영역에 진출하면서 뭘 포기하고 뭘 얻게 될지 고려해 볼 필요가 있지 않을까요?

원문: , Jacqueline Prause, �鶹ԭ�� BrandVoice, Forbes.com

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