신뢰를 통해 직장에서 AI의 잠재력을 극대화하는 방법

알아두어야 할 사항: 

• 경영진은 AI를 통한 효율성을 기대하지만, 직원들은 개인정보 보호와 “AI 도입의 역설”에 빠지게 되는 보안에 대해 우려가 있습니다.

• Slack은 AI 개발 과정에 있어 신뢰를 기본 원칙으로 삼으며 보안과 사람 중심의 설계를 보장합니다. 이를 통해 AI 도입의 역설을 혁신을 위한 확장 가능한 경로로 전환합니다.

 

인공지능은 비즈니스 분야에서 중대한 분수령에 맞닥뜨렸습니다. 한때 R&D 연구실에 머물렀던 인공지능은 이제 인재 발굴, 비용 관리, 디지털 혁신 가속화 등 기업의 최대 과제를 해결하는 방식을 바꾸고 있습니다. 특히 에이전트 AI는 적은 운영 비용으로 업무 흐름의 속도를 높이고, 병목 현상을 줄이며, 상시 가동 응답성을 가능케 합니다.

최근 Slack에서 진행한 설문 조사를 통해 이와 같은 우선순위를 확인할 수 있었으며, 경영진의 94%가 향후 12개월 동안 AI에 투자할 계획이며, 84%는 업무 자동화, 확장성 확보 및 효율성 향상을 위해 에이전트를 사용하고 있는 것으로 나타났습니다.

하지만 동일한 조사 데이터에서 경영진뿐만 아니라 근로자의 41%가 정보 노출 위험, 특히 개인정보 보호, 저작권 및 책임에 대해 우려를 표명하고 있는 것으로 나타났습니다. 이는 KPMG에서 말하는 AI 도입의 역설, 즉, 혁신과 통제, 속도와 확실성 사이의 긴장 관계를 강조합니다.

교착 상태 없애기: 신뢰할 수 있는 AI 운용화 

신뢰의 속도가 높아질수록 혁신의 속도도 높아집니다. Slack에서는 원칙뿐만 아니라 실제 업무 수행 방식에 신뢰를 직접적으로 내재화하는 것을 의미합니다.

에이전트 시대에 신뢰를 운용화한다는 것은 투명성, 보안, 사람 중심의 시스템을 기초부터 구축하는 것을 의미합니다. 이는 아래와 같은 모습입니다.

• 부서 간 감독부터 시작하기: 초기 단계부터 법무, IT, 운영 및 일선 팀을 한데 모아 포괄적인 위험 평가가 이뤄지게 만드세요.
• 기본적으로 권한 부여 및 가시성을 활성화하기: 액세스 제어를 자동으로 시행하고 감사 추적을 유지하는 플랫폼을 사용하면 별도의 추가 작업이 필요하지 않습니다.
• 단절된 정보 고립이 아닌, 업무가 이루어지는 곳에 AI 배치하기: 기존 워크플로에 AI를 내장하면 데이터 이동과 업무 맥락 전환을 최소화하여 더 빠르고 안전하게 업무를 처리할 수 있습니다.
• 사람을 통한 안전망을 갖춘 워크플로 설계하기: 명확한 업무 이관 경로, 안전장치, 체크포인트가 있는 워크플로를 구축하여 영향력이 큰 결정을 사람이 제어하게 하세요.
• 속도와 안전이라는 두 가지 측면에서 성공 측정하기: 진정한 혁신은 성과를 가속화하는 동시에 보안과 규정 준수를 강화합니다. 신뢰는 도구에 대한 제약이 아닌 유용한 증폭기입니다.

이를 염두에 두고 플랫폼을 선택하면 조직은 AI의 역설을 혁신을 위한 확장 가능한 경로로 전환할 수 있습니다.

신뢰를 운용화하기: Slack을 통한 속도와 보안의 만남

Slack은 신뢰라는 가치를 핵심에 두고 이러한 원칙을 실천에 옮깁니다.

암호화 및 규정 준수부터 관리자 제어 및 책임감 있는 AI 사용에 이르기까지 Slack은 확신을 갖고 에이전트 AI를 도입할 수 있는 기반을 마련합니다. 고객은 표준 워크스페이스 수준의 보존 설정, 맞춤 설정이 가능한 내보내기 및 콘텐츠 삭제를 통해 데이터를 완벽하게 제어할 수 있습니다(Slack 신뢰 센터).

데이터는 전송 중이거나 미사용 중일 때 모두 암호화되며, 업계 규정과 국제 보안 및 데이터 개인정보 보호 표준을 충족하도록 Slack을 구성할 수 있습니다. 전 세계적으로 인정받는 여러 규정, 보안 및 데이터 개인정보 보호 프레임워크, 프로그램 및 표준을 준수함으로써 고객은 Slack 환경 내에서 위험을 관리하고 데이터를 보호할 수 있습니다.

Slack의 AI와 머신러닝(ML)도 예외는 아닙니다. 두 가지 모두 신뢰에 대한 동일한 다음 약속을 따라 관리됩니다.

• 고객 데이터는 생성형 AI 모델을 학습시키는 데 사용되지 않습니다.
• 워크스페이스 전반에 데이터가 누출되지 않습니다. Slack은 머신러닝 모델이 고객 데이터를 재현할 수 있는 방식 등으로 모델을 구축하거나 학습시키지 않습니다.
• Slack의 AI 및 머신러닝은 사용자에게 이미 접근 권한이 있는 데이터만 표시합니다.

Slack이 원칙을 실천에 옮기는 방법은 다음과 같습니다.

신뢰의 형태	Slack이 이를 실현하는 방법
선제적 위험 예방	이상 징후 탐지, DLP(데이터 손실 방지) 통합 및 관리자 역할, 실시간 모니터링 및 알림, 감사 API가 내장되어 있습니다. 사용자가 원하는 대로 설정 가능한 보존 정책, 액세스 흐름, 자동화된 워크플로를 통해 과도한 공유를 방지할 수 있습니다. 모든 사용자에 대해 2FA 및 SSO를 활성화할 수 있습니다.
기본으로 지켜지는 보안	Slack의 AI는 고객 데이터를 사용하여 생성형 AI 모델을 학습시키지 않습니다. 콘텐츠는 OS 내에 보관됩니다. 메시지 삭제, 제한된 데이터 내보내기, 엔드 투 엔드 암호화는 기본적으로 활성화되어 있습니다.
데이터 노출 최소화	Slack은 암호화부터 액세스 제어, AI에 이르기까지 모든 계층에 개인정보 보호를 통합하며, 이는 추가 기능이 아닌 기본적인 사항입니다.
세분화된 사용자 제어	보존, 삭제, 내보내기, 액세스에 대한 세분화된 관리자 설정 모두를 워크스페이스별로 구성할 수 있습니다.
엔드 투 엔드 보안	Slack은 미사용 및 전송 중인 데이터를 암호화하고, 실시간 모니터링 도구를 제공하며, CASB 및 SIEM과 같은 보안 플랫폼과의 통합을 지원합니다. AI는 이러한 동일한 방호망 내에서 작동합니다.
가시성 및 투명성	Slack의 AI는 생성된 내용을 표시하고 채널, 스레드 및 내 활동에 대한 완전한 가시성을 유지하여 감독을 가능하게 합니다.
감독 라인에 사람을 포함	에이전트 및 AI는 항상 사람의 결정을 보조할 뿐, 절대 대체할 수 없습니다. Slack의 AI는 요청하는 사용자가 볼 수 있는 것과 동일한 데이터만 볼 수 있습니다.

단순한 확인 사항이 아니라, 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 AI의 아키텍처입니다.

혁신의 토대가 되는 신뢰

작업의 다음 단계에서 신뢰는 가장 중요한 요소인 동시에 가장 큰 증폭기로 작동합니다. AI의 역설은 실제로 존재하지만 해결 가능한 문제이기도 합니다. 올바른 원칙만 따른다면 AI는 위험하지 않으며 그 잠재력이 실현될 수 있습니다. 사용자 신뢰를 유지하도록 구축된 플랫폼은 속도, 혁신, 안전성 사이의 긴장을 해소합니다. Slack은 설계 단계부터 빠른 AI 발전과 사용자 신뢰의 토대 사이에 있는 간극을 메우는 데 필요한 안전하고 투명한 기반을 제공합니다.

혁신이 이렇게 빠르게 진행되는 상황에서 가장 큰 위험은 AI를 도입하는 것이 아니라, 아무것도 하지 않고 뒤처지는 것입니다. 에이전트 AI는 속도, 정보, 신뢰가 모두 필수적인 환경에서 의사 결정을 확장하고 생산성을 높이며 경쟁력을 유지할 수 있는 기능을 제공합니다.

결정적으로, 업무 흐름 내에서 커뮤니케이션, 데이터, 에이전트 AI를 통합하는 시스템은 이러한 역설을 해결할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 이러한 시스템은 마찰을 줄이고, 도입을 가속화하며, 사후 고려 사항이 아닌 아키텍처로서 업무가 실제로 이루어지는 곳에 거버넌스를 포함합니다.

궁극적으로 혁신은 스택의 모든 수준에서 신뢰를 내재화하는 사람들의 몫이 될 것입니다. Slack에서 AI를 사용할 때, 팀은 데이터를 안전하게 보호하고, 워크플로가 규정을 준수하게 하며, 신뢰가 유지된다는 확신을 가지고 더 빠르게 작업할 수 있습니다.

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