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AI 수용과 번아웃 증후군 : 사이버 보안이 헬스케어에서 배워야 할 것들AI Acceptance and Burnout: What Cybersecurity Can Learn from Healthcare |
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이 IDC Perspective에서는 AI 사용과 번아웃 증후군의 상관관계에 대한 최근 헬스케어 연구와 그 결과가 사이버 보안 전문가와 AI 도입에 어떤 의미를 갖는지 살펴봅니다. 이 문서에서는 AI와 자동화 기술에 대한 신뢰에 기여하는 정보가 무엇인지, 그리고 AI 수용성을 높이고 소진의 가능성을 줄이기 위해 이러한 추가 정보를 어떻게 활용할 수 있고 활용해야 하는지에 대해 살펴봅니다. "AI 기술은 다른 기술과 마찬가지로 사용으로 인해 의도하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 예상치 못한 결과에 대한 연구가 진행됨에 따라, 업계 전반에 걸쳐 사용자 경험 설계, 경고 피로 관리, AI 및 자동화 기술 경험을 개선하기 위한 워크플로우 연구 증가에 대한 논의가 활발해질 것으로 예상됩니다."라고 그레이스 트리니다드(Grace Trinidad) IDC Trust Measurement and Metrics 부문 리서치 디렉터는 말했습니다.
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상황개요
- AI의 낮은 수용도와 높은 수용도
기술 구매자에게 드리는 조언
참고자료
- 관련 조사
- 요약
This IDC Perspective examines recent healthcare research on the association between AI use and burnout as well as what these research findings mean for cybersecurity professionals and adoption of AI. This document reviews what pieces of information contribute to trust in AI and automation technologies, and how these additional pieces of information can and should be used to improve AI acceptance, thus mitigating the potential for burnout. "AI technologies, like all technologies, can present us with unintended consequences from use. As research on these unintended consequences continues, we'll likely see an increase in discussions on user experience design, management of alert fatigue, and increased workflow research to refine and improve the experience of AI and automation technologies across industries," said Grace Trinidad, research director, Trust Measurement and Metrics at IDC.
Executive Snapshot
Situation Overview
- Low and High AI Acceptance
Advice for the Technology Buyer
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- Synopsis
