Page 70 - 월간HRD 2023년 4월호
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SPECIAL REPORT 챗GPT와 인간역량개발의 상관성
어떤 부분에 집중해서 챗GPT를 바라보 데 도통 쉽지가 않았다. 하지만 지금은
고 계시는가. 챗GPT에게 미션을 주며 문장을 짓게 하
개인적으로 GPT보다는 ‘챗(Chat)’을 고, 저는 그것을 읽고 보완한 다음 다시
흥미롭게 보고 있다. 그동안의 챗봇 저만의 문장을 쓰는 방식으로 활용하고
은 TO(Task Oriented), 즉 목적성 대 있다. 누구나 쉽게 써볼 수 있다는 점은
화였다. 사람이 일방적으로 무엇인가 챗GPT의 강력한 경쟁력이다.
를 부탁하고 문제점을 말하며 도움을 요
청하는 방식이었다. 하지만 챗GPT는 산업계에서 활동하시는 만큼 챗GPT가
LLM(Large Language Model) 기술이 접 경영환경에 주는 시사점이 듣고 싶다.
목됐다. 이를 통해 사람이 던지는 질문 먼저 일터를 보겠다. 문서를 작성하고
의 문맥을 파악해서 그 사람의 니즈를 꾸밀 때 드는 시간이 획기적으로 절감된
아우르는 답변을 건네며 양방향 소통을 다. MS 오피스에 탑재된 코파일럿이 대
실현하고 있다. 여러모로 대화의 질이 표적이다. 물론 가장 도움을 얻을 수 있
좋아졌다. 정리하면 챗GPT는 대화형 인 는 영역은 엑셀이다. 엑셀은 수많은 직
터페이스, Conversational UI가 폭발적 장인이 쓰고 있지만 워낙 함수가 많고,
으로 성장하고 대중화될 계기를 만들어 사용법도 복잡하다. 어지간한 전문가가
줬다고 본다. 아닌 이상 엑셀의 수많은 기능 중 10%
밖에 쓰지 못한다. 그렇지만 챗GPT로
챗GPT는 부사장님의 일상에 어떤 변화 인해 나머지 90%에 달하는 기능을 활용
를 일으켰는가. 할 수 있게 됐다. 그리고 회사에는 수많
기고를 작성할 때 주제와 아이템을 추천 은 데이터가 있다. 이메일, 메시지, 인트
해준다. 보고서를 작성할 때는 전략적 라넷에 올린 게시물, 회의록, 보고서, 인
인사이트를 중심에 두고 챗GPT와 이야 사시스템에 쌓여있는 HR 데이터 등이
기를 주고받는다. 예를 들어 메타버스라 그렇다. 이것이 LLM 엔진으로 들어가서
는 기술로 인한 비즈니스 전망을 물으며 활용될 수 있다. 예를 들어 ‘지난 1년 동
다각적으로 비판도 해달라고 한다. 토론 안 회사에서 A라는 프로젝트에 관여했
을 통한 배움을 목적으로 제 생각을 다 던 사람은 몇 명이고, 그중 회의록에 기
듬고, 논리적으로 빈약한 부분을 채우 반해서 가장 합리적인 의사결정을 했던
며, 명확한 근거를 찾고 있다. 확실한 가 사람은 누구인지 10명만 추려보세요’라
이드라인을 주면 제법 괜찮은 답을 주 는 질문을 던질 수 있다. 경영진 입장에
기 때문이다. 물론 ‘아무말 대잔치’ 수준 서는 정보와 인사이트 도출이 쉬워지기
일 때가 많기 때문에 비판적 사고를 필 에 의사결정의 질과 속도를 높일 수 있
수 전제로 소통하고 있다(웃음). 그런가 다. 물론 핵심인재들이 모여서 회의하고
하면 저는 예전부터 소설을 쓰고 싶었는 정리해서 작성한 보고서에 비하면 품질
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