AI시대의 Knowledge Management (지식관리) 란
AI시대의 Knowledge Management (지식관리) 란
AI가 초래하는 지식 업무의 본질적 변화
생성 AI의 등장은, 날마다 새로운 능력을 나타내, 구글 검색의 양상마저 바꾸어 가고 있다. 종래의 검색은, 적절한 키워드로 필요한 파일을 찾는 「검색
패러다임」이었다. 그러나 AI 시대는 다르다. AI와의 대화를 통해 궁금한 것을 이야기하면 AI가 정보를 요약해 출처와 함께 알려준다. 이는 대화 패러
다임으로의 이행이다.
대화 패러다임에서 AI는 웹상이나 사내 파일을 모두 불러온다. 그렇기 때문에 손에 잡히는 SEO 기술보다 AI가 양질의 학습을 할 수 있도록 신뢰할 수
있는 질 높은 정보를 공급하는 것이 본질적으로 중요하다.
이러한 변화는 19세기 후반에 증기기관에서 전동기로 이행한, 제2차 산업혁명에 비유할 수 있을 것이다. 당시 전동기관은 단순한 증기기관의 교체로
여겨져 전기의 특성을 살린 공장 전체의 레이아웃 최적화에는 약 25년이 걸렸다고 한다. 이것은, 노하우 부족이나, 종래의 기계 배치를 전제로 한 사고,
경영자의 투자에의 망설임이 배경에 있었던 것 같다.
현재 IT화나 DX화를 거쳐 AI가 등장했지만, 이 역시 단순한 DX의 일부로 잡히기 십상이다. 그러나 과거 전동기로의 이행이 기계화의 단순한 연장이
아니라 공장 설계 사상이나 작업자의 역할을 바꾼 것처럼 AI는 지식인의 일하는 방식과 지식경영의 본질을 바꾼다고 인식해야 한다. AI는 단순한 툴이
아니라, 함께 일하는 존재가 되는 것이다.
AI와의 새로운 일하는 방식과 지식의 창조
종래의 검색 패러다임에서는, 얼마나 갖고 싶은 파일을 찾아내는가 하는 「검색 정밀도」가 중시되었다. 하지만 대화 패러다임에서는 AI가 항상 곁에
있기 때문에 AI와의 대화를 통해 자신의 사고를 심화시키고 발견과 깨달음을 얻는 것이 가능해진다.
현재 진행되고 있는 AI의 활용에는 2 종류가 있다. 하나는 설비 이상 검지나 예지 보전 등 「사물을 현명하게 하는 AI 활용」이며, 다른 하나는 인재육성
이나 기술 전승에 이용되는 「사람을 현명하게 하는 AI 활용」이다. 전자는 설비 투자의 측면이 강하고 자금력이 힘을 가진다. 한편, 후자는 교육에 이바지
하는 양질의 지식 축적 정비가 열쇠이다.
AI의 이용 방법은 진화하고 있어 당초의 「작업 대행」(정보 요약 등) 으로 부터, , 「콜라보 파트너」(브레인 스토밍 상대), 그리고 현재는, 자신의 능력을
늘리기 위한 「코치역」이라고 하는 이용도 있다. 이것은, AI에게 명령하는 「사령 패러다임」으로부터, 자신의 사고를 깊게 하기 위해서 AI에게 상담하는
「상담 패러다임」으로의 이행을 암시하고 있는 것 같다.
지금까지 뛰어난 생산 현장이 표준 설비를 개량 개선해 현장 능력을 높여 온 것처럼 AI 활용에 있어서도 개개의 연구와 능숙한 활용 방법의 공유가 중요하다.
각자가 작성한 봇(Bot)이나 템플릿 등의 연구를 공유해 조직 전체에서 AI 활용 능력을 높여야 한다.
또한 AI와의 대화는 우리의 사고력에도 변화를 가져온다. 종래의 사선 읽기나 배속 재생에 의한 타임 퍼포먼스 추구에서, AI에 의한 요약이나 음성 생성의
활용으로 이행할 것이다. 회의에서도 AI가 회의록 작성이나 요약을 자동으로 하기 때문에 참가자는 메모에서 해방돼 상대방의 이야기를 깊이 듣고 자신의
사고에 집중할 수 있다.
지식 관리의 본연의 자세도 바뀐다. 기존의 형식적인 공유 자료에 구애받지 않고 개인 메모나 음성 데이터가 AI의 소스가 된다. AI가 이들을 학습하고 필요에
따라 정보를 제공해주기 때문에 형식적인 문서 작성의 중요성은 떨어진다.
AI와의 대화를 통한 사고의 심화에는 우선 AI에게 상담을 던져 언어화를 시도하는 것이다. AI는 사고를 깊이 파고들어 마인드 맵 작성 등도 지원한다.
또, AI로부터의 피드백을 통해서, 자신의 사고의 개선점을 깨닫는 것도 가능하다. AI는 지치거나 화를 내지 않고 몇 번이고 사귀어 주는 「제멋대로」를
허용하는 존재다.
인간 상대에게 신경 쓰이는 다른사람의 눈, 심리적 안전성 결여 등이 일절 없기 때문에 압도적인 심리적 안전성과 절대적인 기억력으로 인간은 순수하게
사고에 집중할 수 있다. 이에 따라 혼자 생각, 다 같이 논의하는 두 가지 사고 스타일에 더해 AI와 함께 생각하는 「 With AI 」 라는 제3의 사고 스타일이
더해지는 것이다.
지식 관리의 재정의
AI와의 대화로 사고하는 환경이 조성되는 가운데, 지식인의 인풋은 텍스트뿐 아니라 음성과 이미지로도 확산되고 아웃풋도 다양해지고 있다.
이제는 컨텐츠의 「형식」이 아니라, 컨텐츠의 「질」이 중요해진다. 예를 들면, 매뉴얼의 생각도 바뀔 것이다. 종래에는 인간이 읽는 것을 전제로,
이해하기 쉽거나 체계화가 중시된 「휴먼프렌들리」한 매뉴얼이 요구되었다. 하지만 이제는 AI가 학습하고 인간이 AI에게 질문하는 시대다.
그래서 AI는 순서나 볼륨, 중복을 신경 쓰지 않는다.
중요한 것은 AI가 올바르게 이해할 수 있도록 세심하게 설명된 「 AI 친화적」 지식 소스다.
분류의 필요성도 종래에 비해 저하한다. 종래의 파일 정리나 해시태그는 인간이 정보를 찾기 쉽게 하기 위한 궁리였다. 하지만 AI가 문맥 정보를 포함해 모든
것을 학습함으로써 분류나 해시태그의 상대적 중요성은 희석된다. 정보 유지보수도 수정에서 추가로 바뀐다. 기존의 지식관리에서는 신선도와 신뢰성을 유지
하기 위해 정기적인 점검, 수정, 삭제가 요구되었지만, 실제로는 이 유지보수 · 유지가 귀찮아서 계속되지 않는 경우도 자주 있었다. AI는 정보가 언제인지,
어떤 정보가 최신인지 이해할 수 있기때문에 항상 새로운 정보를 추가해 나가는 것이 기본이 된다. 오래된 정보는 남아도 문제가 없고, 잘못된 정보에 대해서는
‘이건 잘못됐다’ 고 추가로 지적하면 AI가 학습한다.
조직으로서는, 발생한 정보를 항상 AI에게 학습시키는 습관을 쌓아야 한다.
체크리스트의 이용도 변화한다. 인간에게 있어서 부담이었던 방대한 체크 리스트도, AI가 학습해, 간과하기 쉬운 문제나 염려를 발견해 주는 것으로, 큰 안정감
을 얻을 수 있다.
연수 장면에서는 그룹 토론에 AI를 배석함으로써 논의의 모든 것이 기록되고 요약 · 구조화된다. 이것에 의해, 다른 그룹의 논의 내용이나 과거의 논의도 참조
가능해져 학습 효과가 높아진다. 연수 설문은 중간 규모의 「브로드 리스닝」이 가능할 것이다. 대량의 의견을 AI가 분석 · 요약 · 분류함으로써 질 높은 피드백
수집이 가능해진다.
변혁을 견인하는 리더쉽
AI는 사고의 동반자로서 항상 곁에 있는 「친구」와 같은 존재로 지식이 풍부하고 불평하지 않고 계속 학습한다. 인간은, 이제 자력만으로 생각할 필요는 없고,
AI와의 대화로 사고를 깊게 해, 아이디어를 얻을 수 있는 것이다. 새로운 기술을 사용하는 소수파는, 오래된 일 스타일을 이상하게 느끼고 불만을 품는다.
이것은 과거의 PC나 스마트폰의 보급과 같다. 오늘날 사회에 나오는 세대는 「 AI 네이티브」이며, 우선 AI에게 물어보는 것이 당연하다. 사내나 고객 문의에
대해 AI 챗봇이 없는 것에 불만을 느끼는 시대가 도래할 것이다.
지적 생산의 입구가 검색에서 AI로 바뀌기 때문에 AI가 지식을 인식하고 학습하지 않으면 그 지식은 존재하지 않는 것이나 마찬가지다. AI는 모든 정보원으로
부터 학습하기 때문에, 비록 개인적인 음성 데이터라도, 남겨지기만 하면 필요로 하는 사람에게 전달되는 시대가 온 것이다.
말할 것도 없이 AI를 도입하는 것 자체가 목적이 되어서는 안 된다. AI의 이용자수나 이용률을 수치 목표로 하는 것은 본질에서 벗어나 있다. 더 좋은 일을 하는
것, 지금까지 할 수 없었던 과제를 해결하는 것, 일의 질과 속도를 높이는 것과 같은 본래의 목적을 추구해야 한다.
AI의 도입만으로는 좋은 지식 워크는 실현되지 않는다. 일본의 제조 현장이 현장의 연구와 개선으로 강해진 것처럼, 지식 업무도 현장의 개개인이 AI를 이해하고,
사고를 깊게 하고, 창의적으로 연구해야 능력이 높아지는 것이다. 매니지먼트는 이러한 현장의 능력을 높여 서로 지혜를 나누는 조직문화를 조성해야 한다.
이 조직 변혁과 새로운 습관화, 문화 조성은 쉽지 않기 때문에 지금이야말로 리더십이 필요하다. 제조 현장을 강하게 한 것 같은 리더십과 마찬가지로,
「우선은 AI와 대화하자」 「회의에는 반드시 AI를 동석시키자」 「곤란하면 우선 AI에게 묻는다」와 같은 행동을 재촉해 조직 능력을 높여야 한다.
새로운 것의 보급은 이노베이션 곡선에 따른다. 현재는 기술적 재미에 관심을 갖는 이노베이터(테크놀로지 마니아) 단계를 넘어 기술이 가져올 변화를 깨닫는
「얼리어답터」 (비저너리) 단계에 있다. 많은 조직의 상위층은 「얼리머조리티」 (상황)이거나 「 레이트머조리티」 (변하고 싶지 않다)일 가능성이 있다.
막연한 위기감으로 예산을 매기는 톱다운은 본질적인 변혁을 낳지 않는다. 변혁을 견인해야 할 것은 AI에 기대감, 기회감, 설렘을 안고 열중하고 있는
「 비저널리한 얼리어답터」다. 이들이 주위 사람들을 「 With AI」의 세계로 끌고 갈 필요가 있다. 다른 사람의 사례를 기다리는 것이 아니라, 스스로의
직장으로부터 창의적 연구를 시작해, 그것을 공유하는 행동 습관과 조직 문화를 기르는 것이야말로, AI 시대의 지식 관리의 본질이다.
츠카마츠카즈야 (塚松 一也)
R&D컨설팅사업본부
시니어 컨설턴트
R&D의 현장에서 연구자 · 기술자 집단을 대상으로, 지식 매니지먼트나 프로젝트 매니지먼트 등의 개선을 지원. 변화하고자 하는 것에 진심인 클라이언트의
지원자로서, 매력적인 싶은 모습을 진지하게 구상해, 현장의 조직 능력을 믿고 노력해, 차분히 변혁을 주도하는 컨설팅 스타일이 모토. 정중한 설명, 알기 쉬운
자료 만들기를 하는 자세로 임하고 있다.
출처 : JMAC HOME PAGE : www.jmac.co.jp
