AI 혁신의 날
새로운 기술을 받아들이는 것은 어려울 수 있으며 AI만큼 강력한 기술이라면 더욱 그렇습니다. AI로 집중적으로 학습하고 실행하는 AI 혁신의 날 플레이를 통해 AI에 대한 팀의 자신감을 키우세요.
준비 시간
60분
진행 시간
2시간
인원
3~5명
5초 요약
- AI의 작동 방식을 알아봅니다.
- 워크플로에서 AI로 실험합니다.
- 배운 점을 팀과 공유합니다.
필요한 사항
- 화면 공유 또는 미팅 스페이스를 통한 화상 회의
- 선호하는 AI 도구(예: Rovo)
AI 혁신의 날을 진행하는 방법
새로운 기술을 받아들이는 것은 어려울 수 있습니다. AI로 학습하고 실행하는 데 집중하는 하루를 통해 AI에 대한 팀의 자신감을 키우세요.
AI 혁신의 날이란 무엇입니까?
AI 혁신의 날은 팀의 스킬을 향상하기 위해 AI를 배우고 연습하는 데 전념하는 시간입니다. 팀은 AI가 작동하는 방법을 배우고 실제 사용 사례를 파악하며 다양한 AI 도구를 실험해 보면서 AI에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
AI 혁신의 날 플레이를 하는 이유는 무엇입니까?
새로운 기술로 작업하는 것은 막막할 수 있으며 AI만큼 복잡한 기술이라면 더욱 그렇습니다. 연구에 따르면 도구 또는 기술에 대한 첫 인식이 그에 대한 행동에 영향을 주고 따라서 달성하게 될 결과에도 영향을 줍니다. 배우는 데 집중하는 날을 두면 팀이 AI를 시작하고 이 도구의 이점을 더 자신 있게 활용할 수 있습니다.
직장에서 AI를 사용해야 할 때
GenAI 도구는 인력을 대체하는 것이 아니라 귀중한 지식을 포착하고 인력을 강화할 수 있습니다. 직장에서 AI는 다양한 방법으로 사용될 수 있으며 여기에는 다음이 포함됩니다.
- 새로운 기술을 배우고 현재 전문성을 향상
- 일상적인 작업 자동화
- 워크플로 가속화
- 팀 공동 작업 향상
직장에서 AI를 사용할 때 얻을 수 있는 3가지 이점
- 지식에 더 빠르게 접근: AI를 사용하면 정보를 물어보기 위해 팀원의 집중하는 시간을 깨뜨리지 않아도 정보를 더 빠르고 쉽게 찾을 수 있습니다.
- 효율성 향상: Atlassian의 Teamwork Lab은 최근 AI를 워크플로에 지속적으로 통합하는 팀이 목표를 달성하는 데 1.6배 더 효과적이며 효과적인 공동 작업자가 될 가능성이 1.9배 더 높다는 것을 발견했습니다.
- ROI 증가: 정기적인 케이던스로 AI를 사용하여 공동 작업하는 사용자는 그렇지 않은 사용자보다 ROI가 2배 더 높습니다. 팀워크 연구소의 추가 조사에 따르면 더 나은 의사 결정을 내리기 위해 AI를 사용하는 조직은 연간 1억 2,940만 달러의 ROI를 실현할 수 있지만 특정 작업에만 AI를 사용하는 조직의 ROI는 6,510만 달러에 불과해 6,430만 달러의 기회 비용이 발생합니다.
1. 플레이 준비
예상 시간: 60분
AI 혁신의 날에 팀을 초대합니다. 원격 팀의 경우, 화상 회의 링크로 미팅 일정을 잡습니다. 대면 팀의 경우, 예정된 플레이를 위한 미팅 공간을 예약합니다.
다음으로, 팀에 회의 전에 30~60분 동안 AI에 대해 알아보도록 요청합니다. 그러면 팀이 AI 모델의 작동 방식에 대한 기본적인 이해를 얻고 AI 모델 사용에 대한 자신감을 키울 수 있습니다.
또한 AI 혁신의 날에 앞서 궁금한 점을 논의하고 질문할 수 있는 커뮤니케이션 채널(예: Slack)을 만들 수도 있습니다.
마지막으로 팀원에게 주간 작업 목록을 검토하도록 요청합니다. 데이터 입력, 일정 관리, 보고서 작성과 같이 반복적이고 시간이 오래 걸리는 작업은 메모해 두었다가 미팅 안건으로 제기하세요.
2. 브레인스토밍 미팅으로 플레이 시작
예상 시간: 30분
팀원과의 공동 브레인스토밍으로 미팅을 시작하여 팀원이 AI 혁신의 날에 다루고 싶어 하는 아이디어를 수집하고 문서화하세요.
아이디어를 떠올리기가 어렵다면 주간 작업 목록 검토부터 시작하는 것이 좋습니다. 목록의 반복적인 작업 중 AI를 사용하면 더 빠르고 효율적으로 할 수 있는 것이 있습니까? 다룰 몇 가지 항목을 선택하세요. 팀원이 원하는 방식에 따라 짝을 이루거나 개별적으로 진행할 수 있습니다.
3. 워크플로에서 AI로 실험
예상 시간: 1~3시간
팀 또는 개인은 이제 주요 미팅을 마치고 Rovo와 같은 선호하는 AI 도구로 실험해볼 수 있습니다. Atlassian 팀이 AI 혁신의 날에 수행한 AI 실험의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다.
- 블로그 게시물에 대한 내부 주제 전문가를 추천하기 위해 Rovo 에이전트를 만듦
- AI를 사용하여 이메일 데이터를 요약하고 성과가 가장 높은 콘텐츠에 대한 보고서를 만듦
- AI에게 Atlassian 스타일 가이드로 문서를 편집하는 데 AI를 사용하는 방법을 물어봄
- 몇 개의 서로 다른 Confluence 페이지를 기반으로 프레젠테이션 개요를 만듦
프리랜서를 위한 브랜드 가이드라인 사용 방법에 대한 기술 자료 문서의 초안을 작성함
4. 다시 모여서 배우고 발견한 것을 공유
예상 시간: 30분
AI 혁신의 날이 끝날 때쯤 팀원을 모아서 배운 점을 공유하고 AI를 직장에서 사용한 방법의 예시를 보여주고 서로 질문하도록 합니다.
후속 조치
공유
배우는 데 집중하는 날을 늘리고 지속적으로 공유할 수 있는 열린 커뮤니케이션 채널을 통해 AI를 워크플로에 통합하는 방법을 팀원이 공유하도록 계속 격려합니다.
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