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4IR 업무 환경에서 기계에 의미를 부여하는 인간

4 분간 읽기 | 2019년 10월

4차 산업혁명은 우리 주변의 세상을 근본적으로 변화시키고 있으며 인공지능, 머신러닝, 디지털화와 같은 기술 발전은 우리가 생활하고, 일하고, 소통하고, 배우고, 즐기는 방식에 점점 더 많은 영향을 미치고 있습니다. 

이러한 배경에서 데이터 분석 과학은 '현대의 골드러시'라고 할 수 있으며, 기업들은 기술을 통해 가치 있는 정보를 채굴하여 소비자를 더 잘 이해하고 그들의 고유한 요구에 맞는 제품과 서비스를 개발하기 위해 노력하고 있습니다. 이 진화하는 시나리오에서 중요한 질문은 다음과 같습니다: "실행 가능한 데이터를 추출하는 데 있어 사람들은 어떤 역할을 할 것인가?", "이러한 가능성의 확대로 인해 어떤 직업이 생겨날 것인가?"입니다. 이러한 질문은 요하네스버그 노스게이트에서 열린 과학 기술 및 수학 컨퍼런스(STEM)에서 열린 닐슨의 최근 4차 산업혁명의 도래 패널에서 논의된 주요 질문이었습니다. 

이 행사에서 닐슨 아프리카 및 중동 데이터 과학 책임자인 제이슨 나이커는 "4IR의 맥락에서 머신러닝은 데이터 수집과 같이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화했습니다. 하지만 정보 수집은 데이터 혁명의 한 측면에 불과합니다. 중요한 질문은 '그 정보에 의미를 부여하기 위해 어떤 유형의 분석과 인사이트가 필요한가'입니다. 바로 이 지점에서 인간은 기계가 물리적 세계의 입력을 사용 가능한 정보로 변환하도록 가르칠 수 있습니다." 그는 "저는 이를 직원들이 '데이터의 다빈치'가 되는 것이라고 표현하고 싶습니다. 우리 모두는 더 나은 비즈니스 수익을 위해 정보를 만들고 구체화함으로써 '아티스트'가 되고 있습니다." 

그러나 Jason은 기업이 보다 인간적이고 창의적인 방향으로 업무 환경을 설계할 때만 현실 세계의 데이터를 의미 있게 실행 가능한 기회로 전환할 수 있다고 지적했습니다. 

사람의 힘

또한 이 행사에서 닐슨 사하라 사막 이남 아프리카 HR 책임자인 마야 고빈드는 4IR이 다양성의 중요성과 인재 구성에 다양한 사고, 경험, 기술 및 배경을 포함시키는 것을 강조해 왔다고 말했습니다. "우리는 글로벌 측정 및 데이터 분석 회사이지만, 우리 비즈니스는 숫자뿐만 아니라 그 숫자 뒤에 있는 사람을 이해하는 것도 중요합니다. 그렇기 때문에 채용 시 과학과 수학 자격증만 보지 않습니다. 또한 닐슨의 일상적인 업무와 큰 관련이 있는 심리학 및 사회학 학위 등 다양한 기술을 중요하게 생각합니다." 

마야는 기업이 기술 역량과 행동 역량의 차이를 인식할 필요가 있다고 강조합니다. "기술적 역량은 일시적인 기술로서 항상 왔다가 사라지고 변화합니다. 이해, 공감, 인간에 기반한 분석 등 깊이 있는 인문학적인 기술이 필요합니다. 그 결과 최근 몇 년 동안 감성 지능(EQ)이 더 많은 관심을 받고 있으며 4IR에서 중요한 기술 중 하나입니다. 이는 복잡한 문제 해결, 비판적 사고, 창의성, 사람 관리, 판단 및 의사 결정, 협상 및 인지적 유연성과 같은 핵심 기술로 뒷받침됩니다." 

마야는 4차 산업혁명 시대에서 기계가 인간의 노동력을 대체하는 것에 대해 "인간의 일자리가 줄어드는 것이 아니라 다른 일자리가 생겨난다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 사실 현재 취학 전 아동 세대가 종사하게 될 대부분의 직업은 아직 존재하지도 않는 직업입니다. 그렇다면 장기적인 직업 안정성이 있을까요? 아닐 수도 있습니다. 하지만 일자리는 있을까요? 물론 존재하겠지만 현재의 기술을 발전시켜야 할 것입니다."

학습의 '게임화'

마야는 또한 닐슨이 현장 학습 이니셔티브에 최신 4IR 기술을 어떻게 도입했는지에 대해서도 논의했습니다. 여기에는 사용자가 훨씬 더 빠르고 인터랙티브한 방식으로 학습할 수 있도록 현장 시나리오의 공유 가상 경험을 만드는 '게임화' 개념이 포함됩니다. 

그러나 그녀는 게임화는 닐슨이 학습에 접근하는 방법의 한 측면에 불과하다고 설명합니다. "우리는 다양한 유형의 기술 교육을 위해 가상 및 현실 세계의 다양한 학습 플랫폼을 활용합니다. 예를 들어 강의실 학습은 항상 그 자리를 지키고 있습니다. 결국 리더십과 같은 핵심 역량은 앱에서 배울 수 없습니다!" 

"이러한 다학제적 학습 접근 방식은 닐슨 직원들이 점진적인 수준의 책임과 복잡성을 감당하고 데이터, 인사이트 및 분석의 새로운 세계에서 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 준비할 수 있는 경험과 교육을 제공하고자 하는 우리의 목표에서 비롯된 것입니다."