보이지 않는 것을 눈에 띄게 만드는 것 : AI 채택에서 조직 목표와 직원의 경험 사이의 불일치 이해
인공지능(AI) 도입을 통해 조직의 혁신과 효율성을 높이기 위해 많은 조직에서 AI를 도입하지만, 많은 도입 시도가 실패하는 이유는 근로자들이 AI를 통합하기 위해 저항하고 Struggle하는 때문이다. 이러한 실패는 더 깊은 문제를 드러내는데, AI와 협력하기 위해 기대되는 근로자들은 AI의 설계와 사용 방식에 대한 결정에 불투명한 존재로 남아 있다. AI 시스템과 일상적으로 상호작용하는 의료, 금융, 관리 분야의 전문가와의 인터뷰를 바탕으로, 우리는 조직의 기대와 근로자의 경험 사이의 불일
Making the Invisible Visible: Understanding the Mismatch Between Organizational Goals and Worker Experiences in AI Adoption
인공지능(AI) 도입을 통해 조직의 혁신과 효율성을 높이기 위해 많은 조직에서 AI를 도입하지만, 많은 도입 시도가 실패하는 이유는 근로자들이 AI를 통합하기 위해 저항하고 Struggle하는 때문이다. 이러한 실패는 더 깊은 문제를 드러내는데, AI와 협력하기 위해 기대되는 근로자들은 AI의 설계와 사용 방식에 대한 결정에 불투명한 존재로 남아 있다.
AI 시스템과 일상적으로 상호작용하는 의료, 금융, 관리 분야의 전문가와의 인터뷰를 바탕으로, 우리는 조직의 기대와 근로자의 경험 사이의 불일치를 조사한다. 우리는 poor usability와 interoperability, misaligned expectations, limited control, insufficient communication 등이 주요 장애물인 것을 확인했다. 이러한 도전은 조직이 AI를 도입하는 방식과 근로자의 진화하는 필요, 업무, 워크플로우를 지원하지 못하는 것을 드러낸다.
우리는 조직이 AI 도입을 성공시키기 위해 근로자를 AI 통합의 중심으로 인식해야 한다고 주장하며, 개별, 업무, 조직 수준에서 AI 시스템을 현실적인 관행과 조화시키기 위한 적응 전략을 제안한다.
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