AI 생산성

AI 생산성이란 인공 지능(AI)을 사용하여 산업 전반의 다양한 업무와 프로세스에서 효율성과 효과를 향상시키는 것을 말합니다.

여기에는 일상적인 작업 자동화, 신속한 데이터 분석, 워크플로 최적화, AI 툴 통합을 통한 의사 결정에 도움이 되는 인사이트 제공 등이 포함될 수 있습니다. 생성형 AI와 같은 새로운 기술 발전은 업무 환경과 전반적인 생산성 향상에 있어 AI의 역할과 환경을 변화시키고 있습니다.

Goldman Sachs의 보고서에 따르면 최대 3억 개의 정규직 일자리가 이러한 새로운 기술로 대체될 가능성이 있기 때문에 AI의 잠재력은 여전히 높을 것으로 예상됩니다.¹

개인과 조직의 경우 AI 툴은 운영을 간소화하고 오류를 줄이며 팀원들이 보다 전략적인 활동에 시간을 할애할 수 있도록 해줍니다. AI 기능의 예로는 프로젝트 관리, 고객 서비스 자동화, 데이터 분석 및 독창적인 콘텐츠 제작을 위한 AI 사용이 있습니다. 생성형 사전 학습 트랜스포머(GPT)는 AI를 사용하는 챗봇으로, 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로 구축됩니다. 또한 이는 머신 러닝(ML)의 중요성이 점점 더 커지고 있는 분야이기도 합니다.

AI 생산성의 목표는 리소스 지출을 최소화하고 궁극적으로 사용자 경험을 향상하는 동시에 아웃풋과 결과를 개선하는 것입니다. 전미 경제 연구국이 실시한 연구는 이러한 사실을 뒷받침하는데, GPT와 같은 AI 지원을 이용하면 고객 지원 상담원의 생산성이 14% 향상된다는 연구 결과가 나왔기 때문입니다.²

빠르게 진화하는 세상에 AI 생산성 툴이 도입되면서 비즈니스 운영 방식과 사람들의 일상 업무 수행 방식이 바뀌고 있습니다. AI는 단순히 일을 더 빨리 처리하는 것이 아니라 더 똑똑해지고 더 효율적으로 일하는 것을 목표로 합니다. 대부분의 AI 생산성을 구성하는 것은 AI 생산성 툴로, 이는 AI를 사용하여 개인과 기업이 작업을 완료하는 데 도움을 주는 소프트웨어 애플리케이션입니다. 이러한 AI 생산성 툴은 웹 기반과 앱 형태로 제공됩니다. 머신 러닝과 자연어 처리를 사용하여 인용 자동화, 사전 구축된 템플릿을 통한 작업, 코드 작성 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

이러한 유형의 소프트웨어 애플리케이션은 용도와 복잡성이 다양합니다. 몇 번의 클릭만으로 이메일을 분류할 수 있는 스마트 어시스턴트도 있습니다. 어떤 솔루션은 알고리즘과 메트릭을 사용하여 작성해야 하는 코드를 예측하거나 작업을 완료하기 위한 팁을 제공합니다. 오늘날 비즈니스에서 가장 많이 사용되는 툴은 다음과 같습니다.

1. Grammarly

2. Notion

3. ChatGP는

4. Claude

5. Asana

6. Otter.ai

7. watsonx Assistant

8. watsonx Orchestrate

9. Midjourney

10. watsonx Code Assistant

11. Microsoft Copilot

Grammarly는 문법 최적화, 구두점, 철자법 등 글쓰기의 여러 측면에 사용되는 AI 클라우드 기반 글쓰기 도우미입니다. 이 툴은 카피라이팅, 장문의 글쓰기 또는 일반적인 일상 글쓰기를 개선하고자 하는 모든 사람이 사용할 수 있습니다.

Grammarly와 유사한 Notion은 최근 AI 버전을 도입한 쓰기 및 메모 작성 툴입니다. Notion AI는 요약문을 자동으로 작성하고, 질문에 답하고, 단어를 여러 언어로 번역할 수 있는 AI 기반 툴 모음입니다.

ChatGPT는 GPT-4 아키텍처를 기반으로 OpenAI에 의해 개발되었으며 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 에세이 작성, 질문에 대한 답변, 글쓰기 비평 등을 지원합니다. ChatGPT의 프리미엄 버전은 이미지 생성 및 음성 입력도 수행할 수 있습니다.

Claude는 회의를 요약하고, 질문에 답변하고, 코드를 작성할 수 있는 또 다른 AI 어시스턴트입니다. LLM으로 구동되며 오늘날 개인이 Linkedin 게시물이나 Instagram 캡션과 같은 소셜 미디어 게시물을 작성하는 데 도움을 주는 데 사용하는 또 다른 인기 있는 생산성 앱입니다.

Asana 는 조직이 작업을 관리하는 데 도움이 되는 프로젝트 관리 툴이며 Microsoft Teams, Gmail, iOS, Outlook 등 여러 앱과 통합할 수 있습니다. Asana AI는 AI를 사용하여 작업을 자동화하고 요약을 작성하여 팀의 시간과 비용을 절약합니다.

Otter.ai는 녹음된 통화를 요약하고 사용자가 음성에서 텍스트로 대화를 실시간으로 전사할 수 있도록 도와주는 트랜스크립션 툴입니다.

Watsonx Assistant는 조직 내 직원이 AI 에이전트와 AI 챗봇을 구축할 수 있도록 지원하는 대화형 AI 솔루션입니다. 이 툴은 여러 앱과 통합할 수 있으며 기술 지식이 없는 빌더를 위해 설계되었습니다.

IBM watsonx Orchestrate는 작업을 자동화하고 복잡한 프로세스를 간소화할 수 있는 생성형 AI 및 자동화 솔루션입니다. 이 도구는 조직 구성원이 작업을 수행하는 데 도움이 되는 사전 구축된 앱, 기술 및 어시스턴트를 제공합니다.

Midjourney는 텍스트 프롬프트에서 시각적 이미지를 만드는 AI 이미지 생성 툴입니다. 아티스트와 디자이너가 독특한 작품을 만드는 데 사용합니다.

watsonx Code Assistant는 생성형 AI를 사용하여 완전히 새로운 코드를 생성하고, 한 언어에서 다른 언어로 코드를 변환하거나, 레거시 코드를 리팩터링합니다. 이 툴은 개발자와 IT 운영자가 애플리케이션 현대화 작업의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다.

Microsoft Copilot은 LLM과 조직의 데이터를 사용하여 사용자의 생산성과 창의성을 지원하는 AI 기반 툴입니다. Copilot은 새로운 아이디어를 제안하고 이메일 작성 및 요약과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다.

브레인스토밍부터 고객 지원에 이르기까지 작업에 대한 접근 방식을 혁신하는 AI 생산성 툴. 이러한 기술의 주요 변화로 인해 팀은 아이디어를 창출하고 문제를 보다 효율적으로 해결할 수 있게 되었습니다. 이러한 툴은 고급 알고리즘을 사용하여 복잡한 의사 결정 프로세스와 관련된 복잡성을 줄여 더 명확한 인사이트와 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다.

AI를 일상적인 워크플로에 통합하면 생산성을 크게 향상시켜 개인과 팀 구성원의 협업 방식을 혁신할 수 있습니다. 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

1. 시간 절약 향상
2. 효율성 향상 
3. 의사 결정 강화 
4. 정확도 향상 
5. 개인화 향상
6. 확장성 향상

AI는 반복적인 작업을 자동화하여 직원들이 보다 전략적인 이니셔티브와 창의적인 브레인스토밍에 집중할 수 있는 시간을 확보합니다. 2023년 Forrester Consulting Total Economic Impact 연구에서는 IBM Watson Assistant를 사용한 챗봇 증강 서비스 에이전트의 상호 작용 처리 시간이 30% 감소한 것으로 나타났습니다.³ 연구에 따르면 이를 통해 3년간 240만 달러의 개선 효과를 거둔 것으로 나타났습니다.

AI 툴은 워크플로를 간소화하여 팀이 프로젝트와 작업을 보다 효과적으로 관리할 수 있도록 하여 프로젝트를 더 빨리 완료할 수 있도록 합니다. 이와는 별도로, 효율성이 향상되고 오류가 감소하면 시간이 지남에 따라 상당한 비용을 절감할 수 있어 보다 효과적인 리소스 할당이 가능합니다. 효율성의 예로는 특히 조달 분야에서 사용되는 IBM watsonx Orchestrate를 들 수 있습니다. watsonx Orchestrate는 Ask Procurement, 계약 관리, 조달에서 지불 및 Order Management를 포함한 여러 조달 솔루션을 사용합니다.

AI는 대규모 데이터 세트를 분석하여 조직이 실시간 정보를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 인사이트를 제공합니다. 또한 팀원 간의 커뮤니케이션을 강화하여 아이디어 공유와 팀워크를 장려하는 보다 협업적인 환경을 조성할 수 있습니다. watsonx Orchestrate 솔루션은 향상된 의사 결정의 예이기도 합니다. 팀은 watsonx Orchestrate 기능을 사용하여 작업을 자동화하고 복잡한 프로세스를 간소화하여 팀의 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

AI 도구는 데이터 입력 및 콘텐츠 생성 시 발생하는 인적 오류를 최소화하고 더 높은 품질의 아웃풋을 보장하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 수정의 필요성을 줄이고 보다 효율적인 작업 관리를 촉진할 수 있습니다. watsonx Code Assistant와 IBM 최고 정보 책임자(CIO) 조직은 정확성이 무엇을 할 수 있는지를 보여주는 좋은 예입니다. watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed를 사용하면 Ansible Playbook 콘텐츠의 60%가 watsonx Code Assistant에서 자동으로 생성됩니다.

생성형 AI 툴을 포함하여 시중에 나와 있는 많은 AI 툴은 고급 기술을 활용하여 개인의 선호도에 맞게 조정함으로써 사용자 경험을 개선하는 맞춤형 권장 사항을 제공합니다. ChatGPT는 개인화의 좋은 예로, 사용자가 한 작업에서 다른 작업으로 넘어갈 때 공통된 지침을 반복하지 않도록 하는 개인화 기능을 최근 포함시켰습니다.⁴

AI 솔루션은 조직과 함께 적응하고 성장하여 높은 생산성 수준을 유지하고 시간이 많이 소요되는 작업을 완화하면서 증가하는 워크로드를 수용할 수 있습니다. 확장 가능한 도구의 예로는 Notion AI가 있습니다. 이 솔루션은 데이터가 급증하면서 데이터베이스 인프라를 더 복잡한 샤드 아키텍처로 확장했습니다.⁵ Notion은 웹사이트의 게시물에서 "이 솔루션은 총 480개의 논리적 샤드를 유지하는 동시에 장기적으로 확장 가능한 데이터 관리 및 검색 기능을 보장하는 데 도움이 되었습니다."라고 말했습니다.

AI 생산성에 어려움이 없는 것은 아닙니다. 하지만 이러한 문제에는 해결 방법이 있습니다.

따라서 AI 툴은 대량의 데이터에 액세스해야 하는 경우가 많으며, 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 우려가 커지기 마련입니다. 조직은 AI 구현을 복잡하게 만들 수 있는 민감한 정보를 보호해야 합니다. GDPR과 같은 규정을 준수하면 복잡성이 한층 더 커집니다.

잠재적인 해결책은 명확한 보안 정책과 표준이 있는 윤리적 프레임워크를 만드는 것입니다. 조직은 AI를 만드는 데 필요한 데이터만 사용해야 하며, 안전하게 처리하고 관리할 수 있도록 지원해야 합니다.

많은 조직이 AI 생산성 툴을 기존 시스템과 워크플로에 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이로 인해 전환 기간 동안 업무 중단과 비효율성이 발생할 수 있습니다. 원활한 통합이 이루어지지 않으면 AI의 잠재적 이점을 완전히 실현하지 못할 수도 있습니다.

통합 문제를 완화하는 방법은 조직 전체에 일관된 공통 표준을 설정하는 것입니다. 또한 조직은 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하고 API를 사용하여 데이터를 연결하고 데이터 변환을 처리해야 합니다.

AI 시스템은 의도치 않게 학습 데이터에 존재하는 편견을 지속시켜 왜곡된 결과와 불공정한 관행으로 이어질 수 있습니다. 이러한 편향은 의사 결정 과정에 영향을 미칠 수 있으며, 특히 고용 및 고객 서비스와 같은 영역에서 영향을 미칠 수 있습니다. 조직은 이러한 편견을 파악하고 완화하여 공정하고 공평한 AI 사용을 보장하기 위해 적극적으로 노력해야 합니다.

이 문제에 대한 가능한 해결책은 다양한 배경을 가진 광범위한 개인을 대표하는 다양한 데이터를 확보하는 것입니다. 개발자는 데이터를 주의 깊게 검토해야 하며 너무 많이 입력하지 않아야 합니다. 데이터를 지나치게 많이 입력하면 모델이 더 편향될 수 있기 때문입니다.

직원들은 실직에 대한 두려움이나 새로운 기술에 대한 불편함으로 인해 AI 툴 도입에 거부감을 가질 수 있습니다. 이러한 문화적 저항은 AI 생산성 솔루션의 성공적인 구현을 방해할 수 있습니다. 따라서 조직은 AI 기술의 수용과 참여를 장려하기 위해 교육 및 변화 관리 전략에 투자해야 합니다.

이러한 문제를 완화하기 위한 접근 방식은 조직 리더가 변화에 개방적이고 새로운 아이디어에 열려 있는 문화를 조성하는 것에서 시작됩니다. 최고 경영진은 이러한 변화를 조기에 그리고 자주 알리고 업무 공간에서 직원들의 의견을 경청해야 합니다.

AI 솔루션은 비즈니스 운영 방식을 변화시키고 있으며 앞으로도 계속 변화할 것입니다. AI의 경제적 이점이 점점 더 분명해지고 있으며 경영진은 이러한 새로운 발전의 잠재력을 이해하고 있습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 최근 보고서에 따르면 경영진은 AI 및 자동화 기술을 포함한 다양한 혁신적 툴을 사용하여 워크플로를 개선하고 보다 효율적인 인사이트를 제공한다고 보고했습니다.⁶

설문조사에 참여한 경영진에 따르면 향후 2년 동안 AI와 머신 러닝을 기반으로 하는 자동화가 크게 증가할 것으로 예상한다고 답했습니다. 또한 이러한 디지털 노동을 통한 발전이 향후 2년 내에 20% 증가할 것으로 예상하고 있습니다.

고객 서비스: 조직은 AI 생산성 툴을 사용하여 고객 통화를 분석하고 반복적인 질문에 대한 응답을 자동화할 수 있습니다. 이러한 AI 솔루션은 고객에게 연중무휴 24시간 지원을 제공하여 고객 서비스 생산성을 높이고, 고객 행동을 분석하고 서비스를 개인화하여 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.

인적 자원: 생성형 AI 도구는 채용 및 성과 관리 프로세스와 같은 인적 자원 능력을 향상시키기 위해 산업 전반에 걸쳐 사용되고 있습니다. HR 리더는 AI를 사용하여 설문조사 데이터를 분석하여 직원 참여도를 측정하고 지원자를 찾을 때 이력서를 분석할 수 있습니다.

콘텐츠 생성: 서면 또는 시각적 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 툴은 브랜드의 목소리를 일관되게 유지하고자 하는 조직에 유용할 수 있습니다. AI 소프트웨어는 구체적이고 일관된 프롬프트가 주어지면 어느 부서에서 제작하든 조직 전체에서 일관된 콘텐츠를 제작할 수 있어야 합니다.

작업 자동화: AI 생산성 툴의 가장 큰 사용 사례 중 하나는 업계 전반의 자동화입니다. 비즈니스가 무엇이든, 어떤 목표를 염두에 두고 있든, 직원들이 너무 많은 시간을 소비하는 일상적인 업무가 있을 수 있습니다. 바로 이 지점에서 업무 자동화가 등장하고 AI 툴이 직원들의 업무 부담을 덜어주어 더 중요한 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

데이터 분석 및 보고: AI 솔루션은 대규모 데이터 세트 추출을 자동화하여 데이터 분석 및 보고를 향상시키고, 개발자의 귀중한 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. 이는 즉각적으로 드러나지 않을 수 있는 트렌드와 패턴을 파악하여 정보에 입각한 의사 결정을 위한 심층적인 인사이트를 제공할 수 있습니다. 또한 AI 솔루션은 실시간으로 종합적인 보고서를 생성하여 이해관계자가 최신 정보에 빠르게 액세스할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 생산성이 향상될 뿐만 아니라 정확도가 향상되고 비용이 절감되며 데이터 해석 시 인적 오류가 줄어듭니다.

연구: AI 솔루션은 방대한 양의 문헌과 데이터를 빠르게 분석하여 연구 프로세스를 간소화함으로써 연구자가 더 중요한 작업에 집중할 수 있도록 지원합니다. 관련 연구를 식별하고 주요 결과를 추출하는 데 도움을 주어 수동 검색에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이와 별도로 AI 알고리즘은 기존 데이터를 기반으로 가설을 생성하고 결과를 예측하여 문제 해결에 대한 포용적이고 혁신적인 접근 방식을 촉진할 수 있습니다.

프로젝트 관리: AI 기반 도구는 일정, 리소스 할당, 진행 상황 추적 등 일상적인 작업을 자동화하여 프로젝트 관리를 혁신함으로써 일상 및 연간 효율성을 높일 수 있습니다. 프로젝트 데이터를 분석하여 잠재적인 위험과 병목 현상을 파악하여 프로젝트를 순조롭게 진행할 수 있도록 선제적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다. AI는 원활한 워크플로를 공식화하고 가시성을 향상시켜 프로젝트 관리자가 성능을 최적화하고 프로젝트 목표를 보다 효과적으로 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.