AI와 혁신을 통한 생산성

IBM은 많은 고객사들이 겪는 것과 유사한 과제에 직면해 있었습니다. 전사적으로 분석가들은 인사이트를 제공하기보다 반복적인 업무에 매몰되어 있었습니다.

HR 부서에서는 직원들이 175개 이상의 국가에 걸친 출장 및 복지 정책을 찾는 데 수많은 시간을 소비했고, 관리자는 매년 수천 건에 달하는 직원 이동 한 건당 약 15~20분을 소요했습니다. 조달 부서는 40개가 넘는 서로 다른 시스템에 의존하고 있었으며, 이로 인해 공급자 질문에 답하기 위해서는 수십 개의 분절된 리포지토리를 오가야 했습니다. IT 부서에서는 비밀번호 재설정과 같은 일상적인 티켓으로 헬프데스크가 과부하 상태였습니다.

공급망 부문에서는 1,000만 건 이상의 배송, 35만 개의 SKU, 200개 이상의 직접 생산 부품 공급자가 170개 이상의 국가 수요를 지원하는 가운데, 변동성 증가, 잦은 중단, 그리고 심각하게 분절된 데이터라는 문제에 직면해 있었습니다. 그 결과 의사결정은 느리고 수동적이었으며, 엔드투엔드 가시성이 제한되어 재고 최적화, 비용 절감, 물류 성과 개선의 기회를 놓치게 되었습니다. 또한 공급망, 영업, 재무 시스템 전반에서 정확한 최신 정보에 대한 접근이 지연되면서 비효율, 이해관계자 간 협업 저하, 그리고 위험을 신속히 식별하고 완화하지 못하는 문제가 발생했습니다.

영업 부문에서는 디지털 세일즈 담당자들이 잠재 고객 발굴을 위해 매년 다섯 가지 서로 다른 비즈니스 애플리케이션을 오가며 상당한 시간을 소비했습니다. 세일즈 담당자들은 영업 콘텐츠 플랫폼, 제품 문서, 커뮤니케이션 툴 등 여러 사일로화된 시스템을 탐색하며 관련 콘텐츠를 찾고, 메시지를 작성하고, 고객 문의에 대응해야 하는 복잡성에 압도되고 있었습니다. 이러한 분절된 경험은 세일즈 생산성을 저하시켰고, 거래 진행을 지연시키며, 고객 참여의 품질에도 영향을 미쳤습니다.

IBM의 세무 부서는 매월 제출하는 수천 건의 세금 신고서를 준비하기 위해, 여러 소스 시스템에서 방대한 세부 데이터를 수동으로 집계하고 정합화하는 데 많은 시간을 들였습니다. 각 신고서는 개별 관할 지역의 규정에 맞춰져야 했습니다.

전반적으로 직원들이 번거로운 업무에 얽매이면서 전략적 업무에 할애할 시간은 줄어들었습니다.

IBM의 목표는 단순한 전환에 그치지 않았습니다. 목표는 AI, 하이브리드 클라우드, 자동화에 전략적 파트너 기술과 컨설팅 전문성을 결합해 전사적 생산성을 위한 청사진을 만드는 것이었습니다.

AI와 기타 기술을 포함한 핵심 촉진 요소를 활용함으로써, IBM은 미화 35억 달러의 생산성 향상을 실현했으며, 총 효과는 2025년 말까지 미화 45억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

전사적 영향

업무를 간소화하고 더 빠른 의사결정 확장을 목표로 핵심 기능 전반에 걸쳐 155개 이상의 AI 활용 사례를 설계했습니다.

도메인별 영향

• 재무:
  구현 초기 3개월 동안 팀은 다음과 같은 결과를 확인했습니다.
  • 전표 처리 및 관련 워크플로 전반에서 사이클 타임이 약 90% 감소할 것으로 예상됩니다.
  • 자동화 솔루션을 도입한 재무 팀에서 연간 최대 $600,000의 비용 절감이 가능할 것으로 예상됩니다.
     
• 공급망 및 조달:
  • 데이터, AI, 자동화를 통해 조달 부문에서 연간 약 26,000시간을 절감했습니다.
  • 조달 팀이 공급자 전략과 전략적 소싱에 집중할 수 있도록 했습니다.
  • 복잡성을 줄이고 지출 관리를 개선했습니다.
  • 2022년 이후 IBM의 공급망 조직은 데이터, AI, 자동화 툴의 결합 활용을 통해 3년간 약 30%에 달하는 물류 비용 절감을 달성했습니다.
  • AI와 자동화로 인해 하드웨어 공급망 비용에서 약 15.6%의 생산성 절감 효과를 달성했습니다.  
     
• IT 지원:
  • 일상적인 IT 작업을 자동화하여 2022년부터 2024년까지 표준 지원 티켓을 56% 줄였습니다.
  • 문의의 86%를 AI 에이전트를 통해 해결했습니다.
  • 초기 1,800만 달러의 비용 절감을 달성했으며, 현재는 연간 지속적인 비용 회피 효과를 창출하고 있습니다.
  • 2023년 AskIT 출시 이후 전화 및 채팅 문의가 74% 감소했습니다.
  • AskIT의 직원 만족도를 CSAT 91.6%로 끌어올렸으며, 이는 초기 출시 대비 11.6포인트 상승한 수치입니다.
     
• HR:
  • AI 에이전트 AskHR은 현재 일반적인 문의의 94%를 해결하고 있으며, 이는 2017년에 시작된 전환 여정의 결과로 과거 대비 지원 티켓이 75% 감소한 성과입니다.
  • 전반적인 혁신 노력으로 지난 4년간 운영 예산을 40% 절감했습니다.
    
    
• 세무:
  • 기존에 수작업으로 처리하던 시간 소모적인 프로세스를 자동화한 세 가지 활용 사례를 통해 연간 수만 시간이 절감될 것으로 예상됩니다.
  • 19개 중 18개 인보이스 형식에 대한 테스트에서 AI 에이전트를 활용한 1차 인보이스 검토 정확도가 95%를 초과했습니다.
  • IBM watsonx를 기반으로 Ernst & Young, LLP와 협력해 개발된 EY.ai for tax는 글로벌 세무 컴플라이언스를 간소화하고 AI 기반 전환을 지원하기 위해 구축되었습니다.
    
    
• 영업:
  • AskSales 제품군에서 가장 널리 사용되는 AI 기능인 Sales Assistant는 2025년 현재까지 25만 건 이상의 세일즈 문의에 답변하며 조사와 인사이트 확보에 소요되는 시간을 절감했습니다.
  • AskSales는 다양한 기능을 기반으로 IBM 영업 팀을 위한 통합 에이전틱 AI 솔루션의 토대를 마련합니다.

미래 영향

IBM은 도메인별 AI 에이전트와 어시스턴트를 통합하고 오케스트레이션하는 AskIBM도 개발 중이며, 이를 통해 직원 워크플로에 보다 쉽게 접근하고 원활하게 통합하는 미래 지향적 전략을 추진하고 있습니다.

IBM은 1911년에 설립된 유구한 역사를 지닌 다국적 기술 기업입니다. IBM은 클라우드 컴퓨팅, AI, 데이터 분석, 컨설팅 전반에 걸쳐 폭넓은 제품과 서비스를 제공하며 다양한 고객을 지원하고 있습니다. IBM은 연구개발에 대한 강력한 집중을 바탕으로 혁신에 대한 헌신으로 인정받고 있습니다. IBM의 인력은 재능 있는 전문가들로 구성되어 있으며, 이는 기술 산업 전반에서 IBM의 막대한 매출과 영향력에 기여하고 있습니다.