지식 작업자란 누구이며 어떤 일을 하나요?

일반적으로 고급 교육과 수년간의 경험을 갖춘 지식 근로자는 전 세계 기업의 귀중한 자산이 되었습니다. 기업은 혁신을 주도하고 문제를 해결하며 인력을 관리하기 위해 '생계를 위해 생각하는' 이들에게 의지합니다.

하지만 지식 근로자가 생산성을 유지할 수 있도록 역량을 강화하는 것은 끊임없는 과제일 수 있습니다. 이러한 숙련된 근로자들은 일상적인 업무나 비즈니스의 관료주의에 얽매여 창의적인 사고를 할 시간이 부족해지는 경우가 너무 많습니다. 지식 근로자가 회사를 떠나면 기업은 지식을 문서화, 공유, 보관하여 회사 전체로 그 혜택을 확대할 수 있는 방법을 찾아야 하는 또 다른 과제에 직면하게 됩니다.

지식 근로자의 기술, 창의력, 인사이트를 최대한 활용하려면 회사 데이터 통합부터 잘 문서화된 프로세스 배포에 이르기까지 신중한 비즈니스 관리가 필요합니다. 이 문서에서는 새로운 툴이 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴봅니다.

지식 근로자는 전문 지식, 비판적 사고 및 대인 관계 기술을 통해 조직에 가치를 창출하는 전문가입니다. 이들은 종종 새로운 제품이나 서비스를 개발하거나, 문제를 해결하거나, 더 나은 비즈니스 결과를 이끌어낼 전략 및 실행 계획을 수립하는 임무를 맡습니다. 지식 근로자는 공식 교육을 받았거나 상당한 경험을 쌓았고, 숙련된 의사소통자이며, 변화하는 작업 환경에 대해 배우고 적응할 수 있습니다.

지식 근로자는 진화하는 디지털 업무 환경의 필수 요소입니다. 폭넓은 제도적 지식을 갖춘 부서 리더의 역할을 수행하거나 특정 비즈니스 과제에 대한 컨설팅을 요청받은 주제별 전문가로 활동할 수도 있습니다. 지식 근로자의 민첩성과 적응력은 조직이 협업을 촉진하고 기술 발전부터 주요 글로벌 이벤트에 이르기까지 변화와 도전에 신속하게 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다.

같은 의미로 보이지만 지식 근로자는 정보 근로자와는 다른 개념입니다. 지식 근로자는 기존 정보를 활용하여 새로운 정보를 생성합니다. 반면에 정보 근로자는 정보를 적용하여 작업을 수행합니다. 오늘날 직장의 계층 구조에서 지식 근로자는 정보 근로자의 일상 업무를 감독합니다.

'지식 근로자'라는 용어는 1959년 비즈니스 컨설턴트인 Peter Drucker가 그의 저서 '내일의 랜드마크(The Landmarks of Tomorrow)'에서 사무직 근로자를 새롭게 표현하기 위해 만든 용어입니다. 이 책에서 그는 21세기에는 모든 조직의 가장 가치 있는 자산은 지식 근로자의 생산성이 될 것이라고 주장했습니다. Drucker는 1999년 Harvard Business Review 기사에서 사람들이 자신이 잘하고 능력에 맞는 업무를 수행할 때 지식 경제에서 더 성공적인 경력을 쌓을 수 있을 뿐만 아니라 궁극적으로 조직에 더 많은 가치를 가져올 수 있다고 언급했습니다.

당시 Drucker는 업무 유형이 주로 육체 노동을 사용하는 블루칼라 업무에서 직원의 지적 기술과 지식에 의존하여 업무를 창출하고 실행하는 화이트칼라 업무로 변화하는 것을 목격했습니다. Drucker는 곧 정보 기술로의 전환과 지식을 중시하는 새로운 계층의 근로자들이 등장할 것이라고 예견했습니다. Drucker는 정보와 신기술에 대한 관심이 높아지면 경제가 성장하는 데 도움이 되겠지만 많은 블루칼라 일자리가 희생될 것이라고 예측했습니다.

오늘날 지식 근로자로 간주되는 많은 직업은 Drucker가 이 용어를 만들 당시에도 존재했지만(예: 약사, 교사, 건설 관리자), 컴퓨터 프로그래머나 IT 컨설턴트 등 새로운 정보화 시대에 등장한 수많은 직종이 있습니다.

비즈니스 메트릭을 분석하거나, 자동화를 위한 새로운 기회를 찾기 위해 프로세스를 재평가하거나, 팀의 일상 업무에서 더 많은 협업을 장려하는 등 지식 근로자는 회사에 다음과 같은 많은 이점을 제공합니다.

• 리더십 제공: 많은 지식 기반 직무에는 직원 감독, 지침 제공 또는 팀원이 실행할 아이디어 창출과 같은 관리 및 의사 결정 업무가 포함됩니다. 지식 근로자는 고급 경험을 가지고 있고, 협력적으로 작업하며, 문제를 전체적인 관점에서 바라보도록 요청받는 경우가 많습니다. 이는 훌륭한 리더가 될 수 있는 특성이기도 합니다.
• 팀워크 육성: 문제가 지속적으로 발생할 경우 누군가가 새로운 지식을 제공하거나 팀, 프로세스 또는 워크플로에 전략적 사고를 적용하면 조직에 도움이 될 수 있습니다. 지식 근로자는 문제를 완전히 이해하고 해결하기 위해 문제를 '조감도'로 파악할 수 있습니다. 이 접근 방식은 다양한 이해관계자와 동료를 한데 모아 부서 간 및 조직 전체의 협업을 장려하는 새로운 방법을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 커뮤니케이션 강화: 지식 근로자가 뛰어난 대인 관계 커뮤니케이션 기술을 갖추면 공동체 의식을 키우고 이니셔티브의 목적을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 업무 환경은 또한 모든 직급의 직원들이 각자의 전문 지식을 공유하고 회사 목표를 달성하기 위해 협업하도록 장려합니다.
• 성장 마인드 구축: 오늘날의 급변하는 디지털 환경으로 인해 기업은 비즈니스에 대한 '성장 마인드'를 가지고 유연하게 접근하고 문제를 성장의 기회로 보는 능력을 갖춘 지식 근로자를 필요로 합니다.

오늘날 대부분의 조직은 지식 근로자의 전문성을 활용하는 데 가치를 느끼지만, 이러한 정보를 효과적으로 활용하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 조직 전체, 국가 또는 전 세계적으로 지식 공유를 어떻게 확장할 수 있을까요? 직원들이 자신의 "노하우"를 언제든지 다른 회사로 자유롭게 가져갈 수 있는 상황에서 해당 정보를 어떻게 유지할 수 있을까요?

지식 관리가 해결책을 제시합니다. 조직 내에서 지식 근로자가 생성하고 사용하는 정보를 식별, 구성, 저장 및 배포하는 프로세스를 만드는 것입니다. 기업이 지식 공유를 위한 경로와 프로세스를 만들면 협업을 강화하고 효율성을 높일 수 있는 기회를 파악하며 귀중한 지식을 안전하게 보호할 수 있습니다.

다음은 조직에서 지식 근로자가 정보를 보다 효율적으로 저장, 공유 및 사용할 수 있도록 지원하는 몇 가지 다양한 툴입니다.

• 생성형 AI: 빠르게 진화하는 생성형 AI 툴은 콘텐츠와 코드를 작성하는 것 이상의 능력을 가지고 있습니다. 지식 근로자는 이를 사용하여 주제에 대한 정보를 빠르게 수집하고, 비즈니스 문제에 대한 해결책을 찾고, 혁신적인 아이디어를 구체화할 수 있습니다.
• 비즈니스 분석: 데이터와 인사이트는 지식 근로자가 정보에 입각한 의사 결정을 내리고 새로운 기회를 찾는 데 도움이 됩니다. 빅데이터와 인공지능(AI)이 숫자를 제공한다면, 이를 이해하는 데는 지식 근로자가 핵심적인 역할을 합니다.
• 데이터 통합 및 민주화: 데이터 민주화는 조직 전체의 사람들이 필요한 데이터에 쉽게 접근하고, 사용하고, 논의할 수 있게 해주는 데이터 아키텍처에 대한 접근 방식입니다. 목표는 더 나은 데이터 관리 및 통합을 통해 부서 간의 사일로를 허무는 것입니다. 그 결과는 어떨까요? 혁신 촉진 - 일반적으로 지식 근로자가 주도하는 작업입니다.
• 콘텐츠 관리 시스템(CMS): 지식 근로자는 내부 및 외부 이해관계자에게 정보, 인사이트, 데이터를 배포하는 문서를 만들고 관리할 수 있는 시스템이 필요합니다.
• 협업 툴: 인트라넷, 위키 및 기타 데이터를 공유하는 협업 방식은 실시간으로 데이터 공유와 아이디어 창출을 촉진하는 동시에 통합된 지식 기반과 프로세스 문서화를 위한 장소를 제공합니다.

지식 근로자는 창의성과 생산성이 높은 직원으로 알려져 있지만, 그 생산성과 '큰 그림'의 비즈니스 솔루션에 대해 생각할 수 있는 능력은 다른 업무로 초점을 전환해야 할 때 방해를 받을 수 있습니다.

많은 사람들에게 문제는 단순히 시간일 수 있습니다. 예를 들어 과학자, 데이터 분석가, 컴퓨터 엔지니어는 마감일이 촉박하고 관리 업무가 많을 경우 브레인스토밍, 테스트, 지식 공유에 사용할 수 있는 시간이 제한됩니다.

McKinsey가 관찰한 바에 따르면 이러한 문제는 일반적으로 다음과 같은 다섯 가지 카테고리 중 하나로 분류됩니다.

1. 물리적: 물리적 거리, 서로 다른 시간대 또는 하이브리드 사무실로 인해 지식 근로자가 정보를 공유하고 새로운 아이디어를 개발하는 데 필요한 협업 기회가 제한되는 경우가 많습니다.
2. 기술: 지식 근로자는 협업과 혁신에 필요한 데이터를 공유할 수 있는 적절한 툴과 인프라를 갖추고 있어야 합니다.
3. 사회/문화: 기업이 협업 문화를 조성하지 못하면 지식 근로자가 서로 다른 그룹과 협력하여 효율성과 새로운 프로세스를 찾는 데 방해가 됩니다.
4. 상황: 사일로는 회사 내의 여러 부서가 비즈니스 목표를 보는 시스템과 방식이 다를 때도 발생할 수 있습니다. 기업은 상황별 장벽을 허물기 위해 목표에 대해 이야기할 수 있는 공통 언어를 만들어야 합니다.
5. 시간: 시간은 업종이나 역할에 관계없이 어려운 과제이지만, 창의성, 협업 및 해당 분야의 다른 사람들로부터 인사이트를 얻을 수 있는 공간이 필요한 지식 근로자에게는 특히 어려울 수 있습니다.

이 글의 앞부분에서 언급했듯이 지식 근로자는 전략적 리더십부터 혁신에 이르기까지 조직에 여러 가지 이점을 제공합니다. 그러나 이러한 이점은 생산성이 비지식 작업 작업에 갇혀 있지 않은 경우에만 실현될 수 있습니다. 다시 말해, 데이터를 가져오는 것보다 지식 근로자가 정보를 종합하여 실행 가능한 인사이트를 제공하도록 하는 것이 더 낫습니다.

지식 근로자가 업무를 수행하기 위해 사용하는 툴이 너무 많다는 것도 문제 중 하나입니다. 끝없는 화면 전환으로 인해 비효율적이고 중요한 업무에 집중할 수 없게 됩니다. 좋은 소식은 AI 및 자동화 기술은 지식 근로자가 전문성, 비판적 사고, 대인관계 기술을 통해 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 가치를 창출하는 데 필요한 정보 및 작업에 대한 간편한 대화형 액세스를 제공하도록 진화하고 있다는 것입니다.

고객이 지식 관리 문제를 해결할 수 있도록 IBM은 IBM watsonx.ai를 제공합니다. IBM watsonx 포트폴리오의 일부로, 새로운 생성형 AI 기능을 결합한 watsonx.ai는 파운데이션 모델과 기존 머신 러닝으로 구동되며 AI 라이프사이클을 아우르는 강력한 스튜디오입니다. 빠르게 가치를 추가할 수 있도록 사전 구축된 IBM watsonx 솔루션은 끊임없이 확장되는 스킬 세트, 지속적으로 학습하는 AI 모델, 실시간으로 오케스트레이션할 수 있는 자동화를 제공하기 때문에 지식 근로자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 보고서 작성과 같이 시간이 많이 걸리는 작업은 개인화된 디지털 작업자에게 넘기세요.
• 지능형 문서 이해와 엔터프라이즈 검색을 통해 적시에 적절한 컨텍스트에서 올바른 정보를 얻을 수 있습니다.
• 기존 지원을 제공하는 데 따른 마찰을 없애고 우수한 고객 경험을 제공하세요.

HR에서 조달 및 고객 서비스에 이르기까지, IBM watsonx 솔루션은 고객 관리를 개선하고 지식 근로자의 참여와 생산성을 높이기 위한 작업을 강화하고 있습니다. 고객은 정확하고 효율적인 셀프 서비스 경험을 얻고 지식 근로자는 더 가치 있는 업무에 시간을 할애하는 데 필요한 인텔리전스와 툴을 확보할 수 있습니다.