도입
하루 만에 트레이너 8명이 실무 투입
당사 도입 현장에서는 하루의 교육으로 충분합니다. 트레이너는 그날 오후 첫 튜토리얼을 만들고, 다음 날부터는 스스로 제작합니다.
결과: 다음 날에 트레이너 8명 실무 투입.
고객의 과제
임시직, 계절 근로자, 새 보직자: 신규 인력은 매번 처음부터 시작하고, 그때마다 전문가가 일을 멈추고 교육합니다. 그 전문가의 작업 기술은 장비에 연결되어 남습니다. 새로 온 사람은 실제 장비에서 핸즈프리로 단계별로 따라 합니다.

현황
프랑스에서는 금속 산업 한 곳만 해도 110,000~120,000명, 전체 인력의 약 8%가 임시직입니다1. 모두가 자기 작업을 빨리, 때로는 다른 언어로 익혀야 합니다.
물류를 포함한 도로 운송 업종의 인력 이직률은 17%에 이릅니다2. 신규 인력 맞이는 끝이 없습니다.
식품 산업의 저숙련 생산직 채용 계획 중 46.8%가 계절직입니다3. 성수기마다 교육해야 할 새 얼굴이 찾아옵니다.
군에서는 연례 보직 이동 계획에 따라 모두가 2~3년마다 보직을 옮깁니다. 노하우는 산업 현장보다 더욱 부대 안에 남아 있어야 합니다.
작업 스테이션을 옮기는 작업자도 처음부터 다시 시작합니다. 그리고 그때마다 전문가가 자기 일을 멈추고 같은 작업을 보여 줍니다.
SHIFT89가 바꾸는 것
우리의 접근 방식
도구를 설계하기 전에, 우리는 사람이 아직 할 줄 모르는 손 작업을 어떻게 익히는지 연구했습니다.
우리는 연구소들과 함께, 제약이 많은 환경에서 할 줄 모르는 작업을 사람이 어떻게 배우는지 연구했습니다. 목표는 로봇처럼 따라 하게 만드는 것이 아니라, 각자가 작업을 이해하고 기억하며 자기 것으로 만드는 것입니다. 이 방법론은 5편의 산업 박사 논문으로 검증되었습니다.
진짜 과제는 콘텐츠 제작입니다. 전문가는 시간이 없고, 모두가 디지털에 익숙한 것도 아닙니다. 전문가는 통합 AI의 도움을 받아 아주 빠르게 직접 튜토리얼을 만들고, 이 튜토리얼에는 그들이 몰라도 학습 방법론이 그대로 적용됩니다.
산업 현장 출신인 우리는 1초가 얼마나 소중한지 압니다. 전문가의 시간은 최대한 짧아야 합니다. 또한 제조 기밀과 국방 기밀의 가치도 압니다. 그래서 인공지능을 포함한 모든 기능이 타협 없이 오프라인으로 작동하며, 튜토리얼을 몇 초 만에 번역하는 기능까지 마찬가지입니다.
결과: 몇 분 만에 만들어지고, 실제로 배우게 하는 튜토리얼.
측정된 성과
도입
당사 도입 현장에서는 하루의 교육으로 충분합니다. 트레이너는 그날 오후 첫 튜토리얼을 만들고, 다음 날부터는 스스로 제작합니다.
결과: 다음 날에 트레이너 8명 실무 투입.
자주 묻는 질문
예, 바로 그래서입니다. 튜토리얼은 한 번 만들어 신규 인력이 올 때마다 쓰입니다. 팀 교체가 잦을수록 더 많이 쓰입니다.
고객 현장에서 연결 없이 실행되는 인공지능이 모든 지침을 신규 인력의 언어로 번역하고 읽어 줄 수 있습니다.
오히려 반대입니다. 담당자가 보직을 옮겨도 튜토리얼은 부대에 남습니다. 후임자는 장비에서 이를 찾고, 작업 기술은 처음부터 다시 시작하지 않습니다.
고객의 실제 사례 하나 또는 여러 건을 바탕으로, 고객 환경에서 고객 팀과 함께 30분에서 2시간 동안 데모를 진행합니다. 날짜만 정하시면 됩니다.
또는 이메일 보내기