미래 인재 확보: 뉴 노멀 시대 필수 디지털 역량

코로나19는 직장의 디지털화를 가속화하여 인력이 반응하고 학습하며 발전할 시간을 거의 주지 않았습니다. 조직은 세 가지 도전에 직면해 있습니다.

• 젊은 층의 신입 및 중간 관리자급 인력이 유입되고 있습니다.
• 수년 내 은퇴를 앞둔 성숙한 인력이 전문 지식과 노하우를 가지고 떠납니다.
• 클라우드, AI 등 신기술과 역량이 급속히 발전하고 있습니다.

어려움에도 불구하고 조직은 기술을 수용하고 디지털화를 가속화했습니다. 기술 활용, 디지털화, 새로운 업무 방식의 가속화는 지속될 것입니다. 코로나19 결과로 조직이 공급망 이중화 구축, 데이터 보안 개선, 운영 및 서비스에서 첨단 기술 활용 측면에서 당초 생각보다 20~25배 더 빠르게 움직였다는 보고가 있습니다.

가속화된 디지털 전환이 인력 재교육에 미치는 영향은 과장할 수 없습니다. 디지털 역량을 활용해 비즈니스를 개선하는 기업들이 앞서 나갈 것입니다. 또한 대다수 기업이 디지털 전환이 필수라고 믿지만, 이를 규모 있게 실현한 곳은 소수에 불과합니다. 디지털 역량을 확장하려면 인력이 준비되어야 합니다. 조직은 어떻게 인력을 디지털 전환에 대비시킬 수 있을까요?

원격 의료

가상 진료와 원격 의료가 주류로 가속화되고 있습니다. 이는 다양한 새로운 기술, 기술, 워크플로 변경을 요구합니다. 예를 들어 차트 모니터링이나 이송 서비스 조정에서의 원격 지도는 원격 외상 지원 제공과 다른 기술이 필요할 수 있습니다.

회계사와 의료 코더는 수익을 극대화하고 끊임없이 변화하는 CMS 가이드라인을 지원하는 고급 청구 시스템과 상호작용하는 법을 배워야 합니다. 예를 들어, AI 기반 클레임 시스템이 클레임 처리 전에 가능한 사기나 오청구를 제시한다면(현재는 청구서 생성 후 이 과정이 이루어져 후기 손실 회수나 지급이 발생), 직원들은 시스템과 사전에 어떻게 상호작용하고 결과를 평가하며 비즈니스 결정을 내려야 할까요?

클라우드 기반 시스템의 경우 많은 직원의 역할이 이미 변하고 있습니다. 클라우드 기반 IT 시스템에서는 로컬에서 변경과 워크플로를 구성하는 역할에서 클라우드에서 시스템 변경을 수행하는 역할로 이동했습니다. 더 많은 시스템이 클라우드로 이동함에 따라 IT의 역할도 이동할 것입니다. IT 클라우드 전략, 클라우드 환경에서의 소싱 및 계약, 서비스 제공 지원, 클라우드 역량을 지원하기 위한 비즈니스 아키텍처 재설계에 집중하게 될 것입니다.

차세대 제조업

코로나19는 중국을 유일한 제조 소스로 과도하게 의존해 온 현실을 적나라하게 드러냈으며, 리쇼어링(Reshoring)에 대한 재집중을 이끌었습니다. 이는 두 가지 도전을 안겨줍니다.

• 중국의 검증된 제조 역량을 위험에 빠뜨리면서 국내에서 역량을 복제해야 합니다.
• 제조를 지원하는 데 필요한 노동력을 찾아야 합니다.

후자는 현재 국내 제조업에도 동일하게 적용됩니다. 필요한 노동력을 찾는 것과 관련하여, 우리는 대규모 임박한 은퇴로 인해 매우 지식이 풍부하고 경험 많은 인력을 잃게 될 시점에 있습니다. 이들은 제조 및 공급망, CAD/CAM, MES, NC 및 자동화 시스템의 전문가이지만, 디지털 네이티브가 아니며 클라우드 소싱이나 제조 분야의 AI 활용 같은 현재 기술에 노출되지 않았습니다. 이 인력이 자동화와 자동화 시스템에 매우 익숙하지만, 디지털에 능숙하거나 준비되어 있지 않다는 점에 주목해야 합니다. 자동화는 픽앤플레이스, 이송 라인 가공, 조립, 송장 발행 같은 반복 작업의 기계화입니다. 디지털화는 비즈니스를 개선하기 위해 디지털 기술을 적용하는 것으로, 통합적이고 횡단적인 성격을 띱니다.

디지털 네이티브가 제조업에 진입할 때, 어떻게 준비시켜야 할까요? 시작할 네 가지 지점이 있습니다.

• 다양한 수준의 인력을 위한 새로운 역량을 개발하여 기계 조작자 역할에서 비즈니스나 프로세스 리스크를 해결하기 위해 빅데이터 생성 분석을 활용하는 역할로 격상시킵니다.
• 프로세스 데이터 맵, 거버넌스, 아키텍처 구성 기술을 개발합니다. 예를 들어 현장에서는 점점 더 많은 센서 기반 실시간 데이터가 생성되고 있습니다. 이 데이터는 AI/ML 도구를 사용하여 전통적인 통계적 공정 관리를 보강하는 데 활용될 수 있습니다. 질문은 어떤 데이터를 선택하고, 얼마나 많이, 어떻게 업스트림 또는 다운스트림 프로세스와 연결되거나 영향을 미치는가입니다. 따라서 디지털 기술을 공정 제어에 활용하면 공정 운영자의 역할을 단순 인과관계 분석과 시정 조치에서 프로세스 및 데이터 아키텍트와 구성자로 격상시킵니다. 이러한 격상에는 다른 교육과 역량이 필요합니다. 이 예는 공급망에도 확장될 수 있으며, 공급망 운영자도 포인트 컨트롤러가 아닌 프로세스 영향 요인의 감독자가 됩니다.
• 고령 인력의 기술과 지식을 디지털로 포착하여 신규 인력 교육에 활용합니다.
• 시뮬레이션 및 가상 교육 도구를 개발합니다.

인간 노동자가 자동화로 일자리에서 밀려날 것이라는 우려가 있지만, AI와 인간이 상호 보완적 강점을 활용하여 효과적으로 서로를 보강할 수 있다는 합의가 커지고 있습니다. 워크플로 내에서 AI가 어떻게 들어맞는지, 사람들이 알고리즘과 어떻게 협력적으로 일할 수 있는지 이해하는 사람과 조직이 그렇지 못한 조직보다 더 경쟁력이 있을 것입니다.

요약

• AI를 활용하고 비즈니스 친화적 도구를 개발합니다.
• 디지털 전환 요구사항을 사전에 평가하고, 관련 시뮬레이션 또는 가상 도구로 재교육 경로를 개발합니다.
• 클라우드 기반 애플리케이션 구성 교육을 실시합니다.
• 인간-기계 상호작용 개선 방법을 식별합니다.
• 직업 전문 대학을 산업 수요에 맞춥니다.

슈보 차터지(Shubho Chatterjee)는 디지털 전환, 전략, 기술 및 운영 임원입니다.