사용 방법 가이드

IBM은 말이 아니라 행동으로 혁신을 실천하고 있습니다.

20억 달러 규모의 생산성 향상. 그것이 우리의 목표였습니다.

2023년 IBM이 이 도전을 받아들였을 때 성공을 위한 로드맵은 없었습니다. 저희는 스스로 혁신의 길을 개척해야 했습니다. 그 일환으로 클라이언트 제로(Client Zero)가 탄생하고 AI 우선 전략과 설계 단계부터 하이브리드 도입 전략으로 비즈니스의 모든 부분을 재구상했습니다. 그 과정에서 실수도 있었지만, 그 실수를 통해 더 깊이 파고들어 더 많은 위험을 감수하고 실수를 기회로 만들 수 있었습니다.

3년 후, 우리는 목표를 넘어 45억 달러의 절감 효과를 달성했으며, 그 규모는 계속 증가하고 있습니다.

우리의 여정은 AI, 하이브리드 클라우드, 자동화가 적절한 전략적 기반과 결합될 때, 이를 효과적으로 활용하는 방법만 안다면 대규모 비즈니스 가치를 창출할 수 있음을 입증했습니다. 이러한 전환을 통해 우리는 그 해답을 찾았습니다. 이제 그 경험을 여러분과 공유하고자 합니다.

진정한 혁신은 진정한 결과를 가져옵니다.

AI만으로 기업 차원에서 변화를 일으키지는 못합니다. 그래서 IBM은 부서별 사일로를 넘어 조직 그리고 조직이 직면한 과제를 전반적으로 검토했습니다. 그러한 관점을 통해 IBM은 AI 및 기타 혁신적인 기술과 기법이 IBM 전반에 걸쳐 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 곳과 방법을 파악했습니다.

AI는 어떤 역할을 했을까요? IBM은 여러 AI 어시스턴트를 특별히 구축하여 HR, IT, 구매/조달, 영업 및 세무 영역에 통합하여 비즈니스를 계속 운영할 수 있도록 했습니다. 각 어시스턴트는 IBM® watsonx 제품 포트폴리오의 AI 생산성 도구를 사용하여 생성되었습니다.

인사팀
IT
구매/조달
영업
세금 규정 준수

Ask HR

채팅 말풍선을 통해 소통하는 두 사람의 실루엣, 머그컵, 파일, 연필을 표현한 일러스트

결과

40%

운영 비용 절감 지난 4년간 모든 혁신 노력으로 인한 비용

94%

해결된 일반 문의 AI 에이전트 AskHR 사용

55+

AskHR 개선 출시 당시의 NPS 점수 초기 버전

기회

IBM은 2024년에만 1,100만 건 이상의 HR 인터랙션을 처리했습니다. IBM 직원들에게 긍정적인 직원 경험을 제공하는 것은 영향력 있는 HR 솔루션을 만드는 것을 의미했습니다.

HR 혁신

프레임 01 - 클라이언트 제로 '사용 방법 가이드' 이미지 - .png

데이터 기반 평가 수행

- 기존 HR 지원 티켓을 분석하여 주요 문제를 식별합니다. - 사용자 경험을 개선할 수 있는 기회를 파악합니다.

지원 재구상

- 첫 연락부터 최종 해결까지 사용자 지원 여정을 계획합니다. - 요구 사항을 충족하지 않는 지원 채널을 미세 조정하거나 중단합니다. - 연중무휴 24시간 디지털 어시스턴트 지원을 제공합니다.

확장 가능한 최소 기능 제품(MVP) 구축

- AI 도구를 사용하여 대화형 어시스턴트를 개발합니다. - 핵심 도메인 능력을 지원 솔루션에 통합합니다. - 소규모 사용자층을 대상으로 테스트하여 성공 기준을 충족하는지 확인합니다.

지속적인 확장

- 사용자 테스트를 점진적으로 확대합니다. - 글로벌 롤아웃에 앞서 대상 부서에 베타 릴리스를 출시합니다. - 롤아웃할 때마다 워크플로를 계속 개선합니다.

차세대 기능 준비

- IBM® watsonx Orchestrate 솔루션과 같은 미래 지향적인 고급 플랫폼으로 마이그레이션합니다. - 심층적인 자동화 및 오케스트레이션을 위한 AI 에이전트를 구축합니다.

팁과 교훈

- 비즈니스에 영향을 미치는 작은 도전 과제를 찾아 워크플로를 자동화하고 완벽하게 다듬은 후 확장합니다. - 자동화 여정을 시작하기 전에 프로세스를 간소화하고 단순화하십시오.

AskIT

두 개의 기술 화면을 연결하는 다리를 IT를 비유적으로 표현한 일러스트.

결과

56%

일상적인 지원 티켓 감소

86%

AI 에이전트로 해결된 문의 수

74%

감소 헬프데스크 통화

기회

다운타임과 기술적 문제로 인해 생산성이 저하될 수 있습니다. IBM은 빠르고 정확하게 대응할 수 있는 방법을 찾아야 했습니다.

IT 혁신

전략 및 가치 지표 조정

- 혁신 목표를 정의합니다. - KPI 및 카테고리를 표준화합니다. - 거버넌스를 위해 부서를 아우르는 조정 위원회를 구성합니다.

영향력이 큰 사용 사례에 높은 우선순위 부여

- 발견 워크숍을 통해 도전 과제를 식별합니다. - 대량, 복잡성 또는 비용이 많이 드는 작업에 초점을 맞춥니다. - 이점 모델링 프레임워크를 사용하여 비즈니스 사례를 구축합니다.

AI 에이전트 구축 및 배포

- watsonx Orchestrate와 같은 플랫폼을 사용하여 도메인별 에이전트를 만듭니다. - 사전 구축된 에이전트로 시작하여 필요에 맞게 사용자 지정합니다. - 에이전틱 AI를 Workday, Microsoft Outlook, SAP에 통합합니다.

셀프 서비스 및 자동화 지원

- 사일로화된 시스템을 통합하고 디지털 경험을 통합합니다. - 모든 채널에서 반복적인 작업을 최대한 많이 자동화합니다. - 직관적인 AI 인터페이스로 직원과 관리자의 역량을 강화합니다.

모니터링, 최적화 및 확장

- 도입, 억제율 및 시간 절약을 추적합니다. - 다른 부서에서 성공적인 사용 사례를 복제합니다. - 우호적인 경쟁과 피드백을 통해 혁신을 촉진합니다.

팁과 교훈

- 완벽함을 기다리지 않습니다. 어제는 시작하기에 가장 좋은 시기였습니다. 두 번째로 좋은 때는 바로 지금입니다. IBM은 구상 후 100일 만에 AskIT를 출시했습니다. - 직원 역량을 강화합니다. 일상적인 업무는 AI에 맡기고, 직원들은 어려운 과제에 집중할 수 있도록 해야 합니다.

Ask Procurement

결과

26,000

연간 예상 절감 시간 데이터, AI 및 자동화

40+

통합 데이터 패브릭으로 통합된 시스템

기회

구매/조달은 360도 관계 인사이트와 IBM의 지출 관리 균형을 맞추는 데 집중할 수 있는 충분한 시간을 필요로 합니다. 데이터 사일로와 중복 작업은 근무 시간을 낭비할 수 있습니다. 이것이 바로 IBM이 AskProcurement AI 어시스턴트를 만든 이유입니다.

구매 혁신

다음을 위한 프레임워크 구축…

- 멀티 에이전트 오케스트레이션 - 서드파티 통합 - 지속적인 학습 및 개선

생성형 AI 활용

- IBM의 이점 모델링 프레임워크를 사용하여 비즈니스 사례를 구축합니다. - 생성형 AI를 사용하여 제안 요청서(RFP), 이메일, 보고서 및 요약 초안을 작성합니다. - 콘텐츠 생성이 반복적이지만 문맥의 정확성이 요구되는 영역에 집중합니다.

예측 분석 사용

- 설명적인 인사이트에서 예측 및 추천 조치로 전환합니다. - 예측 모델을 의사 결정 워크플로에 통합하여 위험과 기회를 더 효과적으로 관리합니다.

사전 구축 및 가속화

- 일반적인 비즈니스 요구 사항에 맞게 사전 구축된 에이전트, 템플릿 및 워크플로를 사용하여 혁신을 빠르게 시작합니다. *IBM 에이전트는 watsonx 액셀러레이터와 로우코드 툴을 사용하여 하루 만에 배포되었습니다.

전략과 결과 결합

- 모든 AI 이니셔티브를 비용 절감, 효율성 향상 또는 위험 감소와 같은 측정 가능한 비즈니스 성과와 연결합니다. - 재무 및 전략 팀과 협력하여 이점을 정량화하고 AI 노력을 기업 목표에 맞게 조정합니다.

팁과 교훈

- 즉각적인 가치를 제공할 수 있는 영역을 식별합니다. 이 프로세스는 조직의 신뢰와 더 광범위한 혁신에 대한 열정을 구축합니다. - 구축하기 전에 데이터를 면밀히 검토하여 패턴, 병목 현상 및 자동화 기회를 파악합니다.

Ask Sales

결과

20+

판매 어시스턴트 하나로 통합

25만 건

판매 어시스턴트가 문의에 답변하여 연구 및 인사이트에 소요되는 시간 절약

기회

IBM의 글로벌 영업 인력은 빠르게 움직이고 있으며 더 빠르게 움직이기를 원합니다. IBM은 IBM 판매자에게 실시간 인사이트와 지원을 제공하기 위해 자체 AskSales AI 어시스턴트를 구축했습니다.

영업의 변화

고객 참여 맞춤화

- 생성형 AI를 사용하여 콘텐츠를 마이닝하고 고객 프로필, 업계 동향 및 과거 상호 작용을 기반으로 개인화된 메시지를 생성합니다.

데이터 소스 통합

- API와 데이터 오케스트레이션 도구를 사용하여 사일로화된 모든 정보를 하나의 중앙 집중식 인터페이스로 통합합니다.

AI 에이전트 구축 및 배포

- 직원들이 반복적인 작업에 너무 많은 시간을 소비하는 영역을 찾습니다. - 잠재 고객 발굴 및 홍보, 데이터 마이닝, 인센티브 및 커미션 워크플로에 소요되는 시간을 측정합니다.

협업 촉진

- 영업, IT, 운영 및 연구 부서의 이해관계자들을 한데 모읍니다. - 팀으로 AI 솔루션을 공동 개발하여 신속한 동의를 얻고 구현 프로세스를 원활하게 진행합니다.

문제 없는 노코드 방식

- 노코드 플랫폼을 활용하여 혁신과 도입을 누구나 쉽게 이용할 수 있도록 합니다. - 비기술 팀이 자체 AI 솔루션을 구축, 사용자 지정 및 배포하도록 장려합니다.

팁과 교훈

- 모든 단계에서 판매자를 지원합니다. AI 어시스턴트가 컨텍스트를 인식하고 영업 프로세스의 리듬에 맞게 조정되는지 확인합니다. - 어시스턴트는 판매자가 이미 근무하고 있는 곳에서 상주해야 하며, 흐름을 방해하지 않으면서 인사이트를 제공하고 작업을 자동화해야 합니다.

세금 규정 준수

결과

수만 명

운용 시간 매년 절감

>95%

1차 패스 인보이스 검토 정확도 인보이스 형식 19개 중 18개에 대한 테스트

기회

IBM은 글로벌 기업입니다. 접근 불가능하고 불완전한 데이터는 IBM의 규정 준수 업무를 따분하고 수동적인 작업으로 만듭니다. IBM은 Ernst & Young LLP(EY)와 협력하여 데이터를 세무 업무에 적합하게 만들고 조직을 위한 데이터 기반 인사이트를 확보했습니다.

세금 규정 준수 혁신

핵심 비즈니스 과제 찾기

수동 프로세스로 인해 속도가 느려지거나 위험이 증가하는 부분을 파악하세요. - 비용, 시간 또는 규정 준수에 측정 가능한 영향을 미치는 과제에 집중합니다. - 경영진을 설득하여 긴급성을 알리고 지원을 이끌어냅니다.

전략적 파트너십 구축

- 기술, 전략 또는 산업에 대한 전문 지식을 제공하는 파트너를 구합니다. - 비즈니스 인사이트와 기술 전문성을 모두 갖춘, 부서를 아우르는 팀을 구성합니다. - 협업을 통해 실용적이고 확장 가능한 솔루션을 공동 개발합니다.

데이터 기반 강화

- 자율적인 워크플로는 실시간으로 제공되는 세금 관련 데이터를 기반으로 합니다. - 데이터는 차별화 요소입니다. 이를 활용하면 정확성, 속도 및 감사 가능성이 향상됩니다.

3단계

특수 목적에 맞게 설계된 AI 기술 사용

- 현재 시스템 및 워크플로와 통합될 수 있는 플랫폼을 찾습니다. - 투명성, 보안 및 적응성을 제공하는 AI 도구를 우선시합니다. - AI 제공업체를 AI 오케스트레이터로 사용하여 사전 테스트된 통합 및 모범 사례를 활용합니다.

MVP 구축 및 테스트

- 판매세 및 사용세, 부가가치세, 재산세, 잔액 매핑 및 조정 등의 대량의 규칙 기반 영역과 같이 AI가 빠른 성과를 낼 수 있는 영향력이 큰 사용 사례를 선택합니다. - MVP를 사용하여 피드백을 받고, 업무 수행 방식을 개선하고, ROI를 표시합니다.

지속적인 협업

- 신뢰할 수 있는 파트너와의 관계를 유지합니다. - 지식을 공유하여 혁신의 기회를 발견합니다. - 부서 전반에 걸쳐 지속적인 실험과 학습을 촉진합니다.

책임감 있는 AI 거버넌스 도입

- 제어, 감사 가능성, 규제 준수를 워크플로에 직접 적용합니다. - 데이터 품질, 모델 성능 및 감독에 대한 명확한 표준을 수립합니다.

팁과 교훈

- AI 기회를 쫓지 않고, 작동하지 않는 부분에 집중하고 AI를 사용하여 개선합니다. - 데이터를 세금 신고에 적합하게 만들고 이를 차별화 요소로 활용합니다. - 협업으로 복잡성을 줄입니다. 전략적 파트너와 팀을 이루어 더 빠르게 움직이고 더 나은 결과를 제공합니다.

배운 교훈

성공을 향한 로드맵은 여러분의 손에 달려 있습니다.

혁신은 일회성 사건이 아니라, 업무 수행 방식의 근본적인 변화입니다.

IBM 혁신의 다음 단계에서는 도메인 어시스턴트를 단일 초고성능 자율 AI 에이전트인 AskIBM에 통합할 것입니다.

이제 귀사가 혁신을 시작할 시간입니다.

시작하기 전에

제거, 단순화, 자동화(ESA)

혁신을 위한 기본 요소 달성: 반복적인 작업을 제거하고, 워크플로를 간소화 및 자동화하고, 데이터 기반을 구축하고, 큰 영향을 미치는 작은 도전을 식별하세요.

성공 정의

혁신 목표를 파악하세요. 혁신 목표를 도전적이고 대담하고 측정 가능하게 만들고, 이를 비즈니스 성과와 연결하세요.

최고의 팀 구성

경영진의 동의를 얻어 AI 이니셔티브가 장기적인 성공을 거둘 수 있는 위치를 확보하고, 부서를 아우르는 SWAT 팀을 구성하여 기회 영역을 찾으세요.

혁신하는 동안

변화 수용

변화를 위협적이지 않고 흥미롭게 만드는 AI 중심의 학습 및 성장 기회를 통해 직원들에게 동기를 부여하세요.

도메인 어시스턴트 만들기

AI 에이전트를 비즈니스 기능에 맞게 조정하여 구축하세요. 내부 데이터를 기반으로 학습하고, 필요 시 사람에게 에스컬레이션할 수 있도록 해야 합니다.

빠른 파일럿, 스마트한 확장

이니셔티브를 스태킹하고 도메인 프로젝트를 조정하세요. 소규모로 시작하고, 빠르게 학습하고, 성과를 내는 프로젝트를 확장해야 합니다.

혁신 후

에이전틱 AI에 대비

AI 에이전트는 결과를 오케스트레이션할 수 있습니다. 배포하기 전에 강력한 가이드라인을 설정하세요.

지속적인 업스킬링

AI 리터러시, 데이터 활용 능력, 프롬프트 엔지니어링에 대한 지속적인 교육에 투자하여 직원 기술이 적절하고 적응력을 유지할 수 있도록 하세요.

실제 사례 공유

성공과 실패를 공유하세요. 혁신은 혼란스럽고, 반복적이고, 대담합니다. 이것이 바로 목표를 달성할 수 있는 이유입니다.

AI 여정의 다음 단계 시작하기

IBM의 전문성과 기술을 활용해 Client Zero에서 얻은 교훈을 조직에 적용해 보세요. IBM® Consulting과 협력해 AI 기반 워크플로를 설계, 구축, 확장하거나, watsonx Orchestrate를 직접 활용해 조직 전반의 생산성과 효율성을 높이는 AI 에이전트를 생성, 관리, 오케스트레이션할 수 있습니다.