직원에게 성과가 부족하거나, 기다려온 급여를 받지 못하거나, 직위가 해고된다고 말하는 것보다 더 어려운 관리 업무는 없습니다. 어색한 직장 대화는 사라지지 않을 것입니다. 그러나 새로운 AI 코칭 도구는 관리자가 어려운 메시지를 전달하는 데 도움이 될 수 있으며, 특히 끈끈한 대화가 이루어지기 전 구축 단계에서 더욱 그렇습니다.
확실히 어려운 소식을 전달하는 것은 많은 관리자, 특히 경력 초기의 관리자에게 도움이 필요한 영역입니다. 역할극을 돕고 관리자에게 어려운 대화를 안내하고 준비시키는 데 도움이 되는 텍스트 기반 챗봇인 Obi를 제공하는 The Predictive Index의 7월 설문 조사에 따르면 CEO와 비즈니스 리더의 74%는 관리자가 사람들과의 어려운 대화를 처리하는 데 “매우 자신감이 있다”고 답한 반면, 관리자 중 42%는 무엇을 말해야 할지, 어떻게 말해야 할지 알고 있다고 답했습니다.
또한 관리자 중 20%만이 프레임워크, 코칭 가이드 또는 HR의 의견 없이 어려운 대화를 스스로 준비하는 것을 선호한다고 답했습니다. 설문 조사에 따르면 관리자의 가장 큰 맹점에는 건설적인 비판 전달, 직원의 반응 예측 및 객관성을 유지하는 것이 포함됩니다.
카네기 멜론 대학교 테퍼 경영대학원의 비즈니스 커뮤니케이션 교수인 Emily DeJeu는 “자발성은 중요한 업무 대화의 목표가 아닙니다.”라고 말했습니다. “교장이 중요한 대화를 위해 정말로 준비했는지 알고 싶습니다.”
시중에는 다양한 무료 및 유료 도구가 있으며 기능은 다를 수 있습니다. 예를 들어, 일부는 텍스트 전용 상호 작용을 제공하는 반면 다른 일부는 음성으로 활성화됩니다. 일부는 성격 프로필과 같은 특정 직원 데이터를 통합하여 AI 교육을 향상시키는 데 도움이 되는 반면, 다른 일부는 보다 일반적인 것입니다. 이러한 도구는 관리자의 말투, 전달 또는 메시지를 개선하기 위한 지침을 제공할 수 있습니다. 도구에 관계없이 목표는 인력 프로세스를 자동화하는 것이 아니라 관리자가 어려운 메시지 전달을 연습하고 주어진 시나리오에서 사람이 어떻게 반응할지 시뮬레이션할 수 있도록 하는 것입니다. DeJeu는 실제로 피드백을 받을 수 있기 때문에 거울 앞에서 이야기하는 것보다 낫다고 말했습니다.
실생활 이전의 긴장된 사무실 대화
관리자는 어려운 대화에 대비하기 위해 여러 시나리오를 실행할 수 있습니다. 첫 번째 라운드에서는 관리자의 지시에 화를 내며 반응하는 직원을 시뮬레이션하도록 AI에 요청할 수 있습니다. 그런 다음 AI에게 감정적인 직원을 시뮬레이션하도록 요청할 수 있습니다. 기업을 위한 AI 롤플레잉 교육 도구를 제공하는 Posh의 공동 창립자이자 CEO인 Karan Kashyap은 “실제 생활이 당신에게 어떤 일을 닥칠지 모르기 때문에” 여러 시나리오를 연습하는 것이 도움이 될 수 있다고 말했습니다.
관리자들은 이러한 연습을 통해 전반적인 의사소통이 향상되는 것을 종종 발견합니다. 계열사를 통해 AI 코칭 도구를 제공하는 HR 컨설팅 회사 LHH의 존 모건 사장은 “타격 연습과 같다”고 말했다. 더 나아질 수 있는 유일한 방법은 연습뿐이지만, 현실 세계에서는 기회가 너무 많습니다.
또 다른 장점은 도구에 연중무휴 24시간 접근할 수 있다는 것입니다. 따라서 일요일 자정에 연습하고 싶다면 그렇게 할 수 있지만 인간 트레이너가 항상 변덕스럽게 이용할 수 있는 것은 아닙니다. Definitions Coaching and Consulting의 설립자인 Casey Schaffer는 “대부분의 기업은 관리자 500명에 코치 500명을 고용하지 않습니다.”라고 말했습니다.
AI는 특정 매개변수와 컨텍스트가 있을 때 가장 잘 작동합니다. 예를 들어, 습관적으로 출근에 늦는 예민한 직원에게 피드백을 주어야 하는 시나리오를 플레이하고 싶다고 AI 도구에 알릴 수 있습니다. 관리자는 또한 AI에게 특정 기준에 대해 평가를 지시하고 메시지에 대한 중요한 피드백을 제공하거나 위험한 법적 주제로 전환할 경우 플래그를 지정할 수 있다고 텍스트 및 음성 기반 AI 도구인 Penny가 관리자에게 개인화된 스크립트와 실시간 코칭 지침을 제공하는 Xactly의 인사 담당 이사인 Megan Barbier가 말했습니다. 관리자는 어조에 대한 피드백을 요청하거나 AI 도구에 보다 직접적으로 노력하고 있음을 알리고 언어의 간결성에 대한 건설적인 비판을 요청할 수도 있다고 Barbier는 말했습니다.
The Predictive Index의 제품 과학자인 Anthony Belluccia는 롤플레잉만으로도 좋지만 실제 교훈은 피드백에서 나온다고 말했습니다. 벨루치아는 챗봇이 건설적이고 맞춤화된 방식으로 피드백을 제공하여 관리자가 무엇을 더 잘할 수 있는지 이해할 수 있도록 도울 수 있다고 말했습니다.
이러한 피드백이 없으면 많은 관리자는 다른 사람들이 자신의 어조나 단어 선택을 어떻게 인식할 수 있는지 깨닫지 못합니다. DeJeu는 메시지에 마음을 편하게 두지 않고 나쁜 소식으로 어려운 대화를 시작한 관리자의 예를 들었습니다. AI가 이 점을 지적하기 전에 그는 자신의 직접 배송이 직원들에게 불쾌감을 줄 수 있다는 사실을 깨닫지 못했습니다. AI는 관리자에게 부정적인 소식으로 넘어가기 전에 직원의 기여의 중요성과 회사에 대한 그의 가치에 대해 논의하면서 대화를 시작하라고 조언했습니다. DeJeu는 “대화를 재구성하는 방법을 안내했습니다”라고 말했습니다.
또한 AI는 관리자가 말을 너무 많이 하거나 같은 말을 반복하거나 “음” 및 “그래서”와 같은 필러 단어를 자주 사용하여 대화 흐름을 방해할 수 있는 경우도 이를 표시할 수 있습니다. “명확하고 효과적으로 말할 수 있다는 것은 다른 사람들에게 선물입니다. 거기에 도달하려면 많은 노력이 필요합니다”라고 DeJeu는 말했습니다.
물론 두 명이 같은 게임을 할 수도 있습니다. 일부 직원은 자신이 관리자와 어려운 대화를 시작하고 있다는 사실을 깨닫지 못할 수도 있지만 상황이 긴장될 것으로 의심되는 경우 Claude 또는 ChatGPT와 같은 무료 도구를 사용하여 미리 준비하면 보다 사려 깊고 명료하며 효과적인 응답으로 이어질 수 있습니다.
직장에서 AI를 잘못된 방식으로 사용할 때의 위험
관리자가 AI가 듣고 싶은 내용을 말하도록 허용하지 않는 것이 중요합니다. AI 도구는 즐겁게 설계되었지만 건설적인 비판을 원할 때는 문제가 될 수 있다고 DeJeu는 말했습니다. 롤플레잉을 하고 있는데 AI가 너무 착하다면 너무 친절하지 말고 좀 더 비판적이고 직접적으로 해달라고 요청하세요.”라고 그녀는 말했습니다.
또한 HR 전문가에 따르면 잠재적인 법적 및 개인 정보 보호 영향으로 인해 AI 도구에 개인 정보를 입력하지 않는 것이 일반적으로 좋은 습관입니다. 대신 관리자는 AI가 시나리오 규모를 더 잘 조정하고 보다 현실적인 역할을 수행할 수 있도록 행동이나 일화를 설명해야 합니다. Schaffer는 “식별 가능한 정보가 포함된 것은 무엇이든 피하겠습니다”라고 말했습니다.
관리자는 직원 이름, 성과 세부 정보 또는 기타 기밀 정보를 공용 AI 도구에 입력할 때 특히 주의해야 합니다. 고용주가 승인한 기업 시스템에는 다양한 개인 정보 보호 관리 및 승인된 사용이 있을 수 있으므로 관리자는 이러한 사항과 규정을 완전히 준수하는 방법을 잘 알고 있어야 합니다. 관리자는 기업 내에서 조직 및 직원 행동 데이터가 어떻게 사용되는지, 그리고 개별 채팅이 조직의 다른 사람들에게 표시되는지 여부도 알고 있어야 합니다. 또한 공급자의 데이터 보존, 액세스 및 AI 모델 교육 정책을 고려해야 합니다.
AI를 사용하는 경우에도 인간 트레이너를 혼합하는 것이 중요합니다. Morgan에 따르면 관리자는 때때로 한 사람만이 제공할 수 있는 완전히 다른 관점이 필요하며, 특히 상황이 매우 복잡한 경우에는 더욱 그렇습니다.
Schaffer는 관리자가 AI 코치와 함께 연습한 다음 감독자 또는 회사 HR 팀 구성원과 협력하여 브리핑하고 중요한 사항, 메시지 또는 적법성이 누락되지 않았는지 확인할 것을 권장합니다. 누군가의 눈을 보는 것은 컴퓨터 화면을 보는 것과는 다른 경험이기 때문에 사람과 함께 메시지를 연습할 수 있는 또 다른 기회이기도 한다고 그녀는 말했습니다. “마무리 대화 같은 것의 감정적 무게는 재현하기가 거의 불가능합니다.”
