MS, 직원경험플랫폼 '비바'에 AI 비서 '코파일럿' 탑재

기사내용 요약
대형언어모델, MS그래프, 비바 앱 데이터 결합
직원 참여와 생산성 동시 지원

마이크로소프트 '비바 골 코파일럿 (사진=마이크로소프트 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스] 오동현 기자 = 마이크로소프트(MS)가 20일(현지시간) 직원 경험 플랫폼 '마이크로소프트 비바(Microsoft Viva)'에 인공지능(AI) 비서 코파일럿(Copilot)을 탑재한다고 발표했다.

비바는 MS 365와 팀즈(Teams)를 기반으로 다양한 비바 앱을 통해 직원의 참여, 학습, 지식 발견 등을 돕는 통합 솔루션이다. 코파일럿이 탑재된 비바는 직원의 참여와 생산성을 동시에 지원, 비즈니스 성과 창출과 직원의 성장을 가속화한다.

비바 코파일럿은 지난달 공개된 MS 365 코파일럿을 기반으로 구축됐다. 대형언어모델(LLM)과 MS 그래프, 비바 앱의 데이터를 결합해 리더가 직원을 잘 이해하고 참여시킬 수 있도록 돕는다.

코파일럿은 MS 365에 대한 기업의 보안, 컴플라이언스, 개인정보보호 정책을 자동으로 상속한다. MS의 AI 개발은 책임 있는 AI와 6가지 핵심 AI 원칙(공정성, 신뢰성과 안전보장, 개인정보보호와 보안, 포용성, 투명성, 책임성) 뿐만 아니라 AI와 기계 학습에 대한 수십 년에 걸친 연구에 기반한다.

오성미 한국MS 모던 워크 비즈니스 총괄 팀장은 "MS 최근 조사에 따르면 가장 성공적인 조직은 생산성과 직원 참여를 모두 우선시하는 조직으로, 직원 참여도가 높은 기업은 그렇지 않은 기업에 비해 재무적으로 두 배 높은 성과를 거뒀다"며 "코파일럿이 탑재된 비바는 기업에 조직 구성원의 참여도와 생산성을 동시에 높일 수 있는 새로운 방법을 제시한다"고 말했다.

마이크로소프트 ‘비바 인게이지 코파일럿 (사진=마이크로소프트 제공) *재판매 및 DB 금지

커뮤니케이션 향상과 직원 성장 지원하는 '비바 코파일럿'

코파일럿은 목표 설정을 돕는 ‘비바 골’ 앱에 적용됐다. '비바 골 코파일럿'은 리더에게 OKR(목표와 주요 결과) 작성 프로세스를 안내하고 조직 전체의 목표 관리를 간소화함으로써 목표 설정을 단순하게 한다. 연간 사업 계획서, 제품 전략서 등과 같은 워드 문서에 기반해 OKR 초안을 제안한다. 완성된 OKR을 요약, 방해 요소를 식별, 다음 단계를 제안하는 등 여러 방법으로 직원이 설정된 목표를 이해하는 시간도 줄여준다. 또 데이터 통합으로 목표에 대한 보다 포괄적인 체크인을 가능하게 하며, 팀이 다양한 정보 출처를 통해 폭넓은 지식을 활용할 수 있도록 지원한다.

기업용 소셜미디어 ‘비바 인게이지’ 앱에도 코파일럿이 적용됐다. '비바 인게이지 코파일럿'은 리더가 간단한 프롬프트를 입력하거나 앱의 사내 커뮤니티와 스토리라인 대화의 주요 주제를 활용해 콘텐츠를 작성할 수 있도록 한다. 어조와 길이를 조정하는 옵션을 통해 메시지를 개인화할 수 있으며, 코파일럿이 제안한 관련 이미지를 활용할 수도 있다. 콘텐츠에 대한 참여 지표 분석, 여론 평가 등도 가능하다.

또한 '비바 러닝 코파일럿'은 특정 역할이나 개발 니즈에 맞게 큐레이션 된 학습 컬렉션과 지식 요약본을 제안, 리더가 직원의 스킬과 교육을 더 쉽게 도울 수 있도록 지원한다. 직원들은 '비바 토픽 코파일럿'을 통해 대화형 인터페이스에서 주요 토픽과 관련 프로젝트를 자세히 확인할 수 있다.

'앤서 코파일럿'은 사용자가 적절한 구체성과 완전성을 가지고 질문을 구성할 수 있도록 도울 뿐 아니라 질문을 분류할 수 있도록 적절한 토픽을 추출한다. 전문가는 이를 통해 적절한 레퍼런스, 리소스 등을 인용하고 포함함으로써 완벽한 답변을 구성할 수 있다. '앤서 인 비바'는 직원의 문의를 해결하거나 직원을 조직 내 전문가와 매칭해주는 기능이다.

MS는 글린트(Glint)를 올해 7월부터 '비바 글린트'라는 이름으로 비바 제품군에 추가한다. 글린트는 질문을 통해 직원의 경험 및 참여도를 측정하고 개선해 비즈니스 성과를 이끌어 낼 수 있도록 지원하는 링크드인 직원 참여 플랫폼이다. 비바 글린트에도 코파일럿이 탑재돼 수천 개의 직원 코멘트를 요약 및 분석하고, 리더는 이런 피드백을 자연어 질문을 통해 탐색할 수 있게 된다.

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