2년 동안 20억 달러의 생산성 향상을 달성했으며, 이것이 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.
그로부터 2년 후, 35억 달러의 생산성 절감 효과(계속 증가 중)를 달성한 IBM은 AI, 하이브리드 클라우드, 자동화가 다른 전략과 결합될 때 이를 효과적으로 활용하는 방법을 안다면 대규모로 비즈니스 가치를 창출할 수 있음을 입증했습니다. 이것이 바로 저희가 여정을 통해 알게 된 사실입니다. IBM은 귀사도 그렇게 할 수 있도록 돕고 싶습니다.
그래서 IBM은 이 여정을 진정한 혁신을 위한 로드맵으로 전환했으며, 이는 IBM의 실제 혁신을 통해 구체화되었습니다. 이제 그에 대한 이야기를 여러분께 공유하고자 합니다. 한 번에 하나의 의사 결정, 하나의 워크플로, 하나의 사용 사례를 통해 AI 및 기타 핵심 액셀러레이터를 조직에 도입하세요.
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.
IBM은 2024년에만 1,100만 건 이상의 HR 인터랙션을 처리했습니다. IBM 직원들에게 긍정적인 직원 경험을 제공하는 것은 영향력 있는 HR 솔루션을 만드는 것을 의미했습니다.
- 첫 연락부터 최종 해결까지 사용자 지원 여정을 계획합니다. - 요구 사항을 충족하지 않는 지원 채널을 미세 조정하거나 중단합니다. - 연중무휴 24시간 디지털 어시스턴트 지원을 제공합니다.
- AI 도구를 사용하여 대화형 어시스턴트를 개발합니다. - 핵심 도메인 능력을 지원 솔루션에 통합합니다. - 소규모 사용자층을 대상으로 테스트하여 성공 기준을 충족하는지 확인합니다.
다운타임과 기술적 문제로 인해 생산성이 저하될 수 있습니다. IBM은 빠르고 정확하게 대응할 수 있는 방법을 찾아야 했습니다.
- 발견 워크숍을 통해 도전 과제를 식별합니다. - 대량, 복잡성 또는 비용이 많이 드는 작업에 초점을 맞춥니다. - 이점 모델링 프레임워크를 사용하여 비즈니스 사례를 구축합니다.
- watsonx Orchestrate와 같은 플랫폼을 사용하여 도메인별 에이전트를 만듭니다. - 사전 구축된 에이전트로 시작하여 필요에 맞게 사용자 지정합니다. - 에이전틱 AI를 Workday, Microsoft Outlook, SAP에 통합합니다.
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.
- 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.
- 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.
IBM의 글로벌 영업 인력은 빠르게 움직이고 있으며 더 빠르게 움직이기를 원합니다. IBM은 IBM 판매자에게 실시간 인사이트와 지원을 제공하기 위해 자체 AskSales AI 어시스턴트를 구축했습니다.
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.
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.
- 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.
- 자율적인 워크플로는 실시간으로 제공되는 세금 관련 데이터를 기반으로 합니다. - 데이터는 차별화 요소입니다. 이를 활용하면 정확성, 속도 및 감사 가능성이 향상됩니다.
- 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.
혁신은 일회성 사건이 아니라, 업무 수행 방식의 근본적인 변화입니다.
IBM 혁신의 다음 단계에서는 도메인 어시스턴트를 단일 초고성능 자율 AI 에이전트인 AskIBM에 통합할 것입니다.