AI는 어떻게 효율성을 개선할까요?

효율적인 비즈니스는 장기적인 목표나 일회성 성과가 아닙니다. 효율성은 비즈니스의 모든 영역에 대한 지속적인 노력입니다. AI 시스템을 통해 효율성을 높이면 고객 서비스가 개선되고, 비용이 절감되고, 매출이 늘어나고 충성도가 높아집니다.  

이러한 수준의 효율성 ROI에 도달하기 위해 조직은 다른 직원들에게 의존하여 아이디어를 구상하고, 전략을 수립하고, AI를 업무에 활용하는 방법을 배워야 합니다. 기술은 언제나 효율성의 원동력이었지만, AI는 우리가 일하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다.

AI를 사용하면 반복적인 작업을 자동화하고, 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴을 파악하고 추세를 예측하며, 복잡한 프로세스를 최적화하고, 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 인사이트를 제공함으로써 새로운 효율성의 신기원을 열 수 있습니다. 궁극적으로 AI(대화형 AI, 생성형 AI, 에이전틱AI)는 인력의 노력을 보강하여 직원이 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 하고 잠재적인 병목 현상을 제거합니다.

공급망 관리의 AI는 운영 효율성을 높이고, 비용을 절감하고, 전반적인 응답성을 높일 수 있습니다. AI 모델은 예측 분석을 통해 기업은 데이터를 분석하고 수요를 보다 정확하게 예측하여 재고 수준을 최적화할 수 있습니다. AI는 과거 데이터를 분석하고 시장 동향 및 날씨 또는 경제 상황과 같은 외부 요인을 예측함으로써 수요 변동을 예측하여 기업이 재고 부족이나 재고 과잉을 방지할 수 있도록 돕습니다.  

또한 AI는 자동화를 통해 워크플로를 간소화하고 공급망의 중단을 줄일 수 있습니다. AI를 사용하면 예측 유지보수가 가능하므로 공급망의 투명성을 높일 수 있습니다. 머신 러닝 모델은 장비 성능을 분석하고 고장의 조기 징후를 감지하여 비용이 많이 드는 고장과 예기치 않은 가동 중단을 방지할 수 있습니다. 따라서 기업은 사전 예방적으로 유지보수 일정을 수립하고 원활한 운영을 유지할 수 있습니다.

프로세스를 최적화하고 비효율성을 줄이는 AI의 능력은 공급망을 혁신하여 점점 더 복잡해지는 글로벌 마켓플레이스에서 기업이 경쟁력을 유지할 수 있도록 돕습니다.  

고장 난 기계나 오작동하는 시스템으로 인해 작업이 중단될 수 있습니다. AI 알고리즘은 이러한 상황을 바꾸어 장비 고장이 발생하기 전에 미리 예측합니다. AI 에이전트는 센서 데이터와 과거 유지보수 기록을 분석하여 예측 유지보수를 판단하고 실행할 수 있습니다. 또한 AI는 장애 모드 및 영향 분석(FMEA) 모델을 보다 효율적으로 구축할 수 있습니다. 이를 통해 연구 개발에 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.  

AI 툴이 제공하는 사전 예방적 접근 방식은 자산의 수명을 연장하고 즉각적 및 장기적으로 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 예측 유지보수에 사용되는 알고리즘은 실시간 데이터를 사용하여 패턴과 임박한 장애를 식별합니다. 조직은 생산성 및 운영 효율성을 극대화하는 등 AI의 이점을 누릴 수 있습니다.

소프트웨어 로보틱스라고도 하는 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 AI 기반 봇을 사용하여 일상적인 작업을 자동화하여 인력이 더 복잡하고 전략적인 작업에 집중할 수 있도록 합니다. RPA는 API와 사용자 인터페이스(UI) 상호작용을 결합하여 데이터 입력, 송장 처리, 고객 서비스 요청에 대한 응답과 같은 규칙 기반의 반복적인 작업을 통합하고 수행합니다.  

RPA와 AI는 분명히 다르지만 서로를 잘 보완합니다. AI는 RPA가 작업을 보다 완벽하게 자동화하고 더 복잡한 사용 사례를 처리하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기반 봇은 직원이 며칠 또는 몇 주가 걸리던 작업을 단 몇 시간 만에 완료할 수 있습니다. 이러한 유형의 AI는 직장에서 인력의 효율성을 높이고 목적이 있는 작업의 중요성을 강조합니다.  

예측할 수 없는 시장 상황은 기업이 고객 수요를 예측하는 것을 어렵거나 불가능하게 만들고, 중요한 다음 트렌드에서 앞서 나가지 못할 때가 많습니다. 하지만 AI와 머신 러닝(ML)은 수요 예측을 기업의 경쟁력을 유지하는 데 도움이 되는 전략적 툴로 만듭니다. 이러한 기술은 계절성 및 변화하는 시장 역학과 같은 다양한 요인을 고려하면서 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있습니다.  

AI 솔루션은 판매 패턴을 분석하고 향후 판매를 예측하여 보다 정확하고 적응력 있는 예측을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 가격을 예측하고 중요한 곳에 리소스를 투입할 수 있습니다. 복잡한 데이터를 처리하는 AI의 능력은 기존의 수요 예측 방법의 한계를 훨씬 뛰어넘으며, 비즈니스에 중요한 미래의 고객 수요 패턴에 대한 인사이트를 제공합니다.  

영업팀과 마케팅팀은 고객 성장을 촉진하는 중요한 다음 광고 캠페인을 위해 협력하는 경우가 많습니다. 그리고 이러한 협업은 항상 크리에이티브 프로세스에서 시작되는데, 이제는 텍스트를 작성하고 요약하는 AI 기반 툴의 도움을 많이 받고 있습니다.

ChatGPT와 같은 제품은 프로젝트 완료에 걸리는 시간을 단축하고 크리에이티브 팀에 더 많은 작업을 수행할 수 있는 유연성을 제공하는 AI 기반 글쓰기 툴로서 인기를 얻고 있습니다. 추가 편집 및 조정이 필요할 수 있지만, 이러한 작성 툴은 작성자가 콘텐츠를 빠르게 블록 지정하고 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다.  

오늘날 세계에는 엄청난 양의 콘텐츠가 존재하므로 조직은 광고나 소셜 미디어, 온라인 광고에서 사용자의 시선을 사로잡을 수 있어야 합니다. 이러한 숏폼 콘텐츠는 크리에이티브 팀이 AI 툴을 사용하여 제작하며, 독창적이고 매력적인 콘텐츠와 비주얼을 빠르게 만들 수 있습니다. 이를 통해 보다 효율적인 디자인 및 크리에이티브 프로세스를 구축하는 동시에 직원의 전문 지식을 활용할 수 있습니다.  

조직의 비즈니스 프로세스는 각 부서가 원활하고 효율적으로 운영되도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. AI 프로세스 최적화에는 AI, ML 모델, 자연어 처리(NLP)를 포함한 여러 가지 기술이 사용됩니다. AI 및 기타 기술을 통해 조직은 불필요한 작업을 제거하고 업무 속도를 저하시키던 프로세스를 간소화할 수 있습니다.  

AI는 이전 성능 데이터를 보고 분석하여 얼마나 잘 작동했는지 또는 작동하지 않았는지를 판단하여 프로세스를 최적화합니다. 그런 다음, 효율적인 데이터를 복제하여 비효율적인 프로세스를 제거하는 데 사용할 수 있습니다. 이와 별도로 AI는 조직 시스템의 실수와 불일치를 감지하고 잠재적인 문제가 발생하기 전에 포착할 수 있습니다.

시장 트렌드 및 사용자 행동에 대한 AI 분석은 기업이 고객 행동을 결정하고 예측하는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 영업팀과 마케팅팀은 목표와 대상을 간소화할 수 있습니다.  

AI 품질 관리는 고급 알고리즘과 ML을 활용하여 효율적이고 정확한 방식으로 제품을 검사하고 결함을 식별합니다. AI 기반 품질 관리는 품질 표준 준수를 보장하고 폐기물을 줄이는 데도 도움이 됩니다. 이러한 AI 기능은 창고 조립 라인의 제품 이미지를 분석하고 인간의 눈으로 볼 때 놓칠 수 있는 결함을 감지할 수 있습니다.  

또한 AI 품질 제어를 통해 합성 테스트 및 디지털 트윈과 같이 라이브 프로덕션 전에 가상 환경에서 프로세스를 시뮬레이션할 수 있는 테스트 툴을 사용할 수 있습니다. 조직은 이러한 사전 프로덕션 테스트를 통해 잠재적인 문제를 배제하여 개발 및 출시 프로세스 초기에 해결할 수 있습니다. 이를 통해 제조 효율성이 향상되고 신뢰할 수 있는 품질 관리 프로세스를 구축할 수 있습니다.  

고객은 탁월한 고객 지원 경험을 기대하며, 기업은 이러한 기대에 부응하는 것을 최우선 과제로 삼아야 합니다. 조직은 고객 서비스 부서에서 기술을 사용해 왔지만, 생성형 AI 툴은 조직이 커다란 발전을 이루는 데 도움이 되고 있습니다. 고객 서비스 부서에서 인력은 계속해서 중요하지만, 생성형 AI 챗봇은 복잡한 고객 문의를 이해하고 셀프 서비스를 지원할 수 있습니다.  

고객 서비스는 AI 기반 기술과 개인화된 경험을 개발하는 데 있어 중요한 사용 사례가 되었습니다. AI 툴을 통해 기업은 일반적인 질문에 대한 응답을 자동화하고 사용자에게 개인화된 권장 사항을 제공할 수 있습니다. AI는 고객 행동과 과거 구매 내역을 분석하여 개인화된 제품이나 콘텐츠를 추천할 수 있습니다. AI는 고객 서비스 부서에 대한 조직의 접근 방식을 재편하고 사용자와 인력을 위한 프로세스를 보다 효율적이고 고객 중심적으로 만듭니다.  

조직은 매일 중요한 결정을 내려야 합니다. 이제 의사 결정권자는 데이터, 분석 및 AI를 활용하여 이러한 의사 결정을 강화하고 있습니다. 의사 결정 프로세스에서 AI가 사용되는 시점은 다양하며, 사용되는 분석 기술에 따라 다릅니다. 다양한 수준의 AI에는 의사 결정 자동화, 의사 결정 증강, 의사 결정 지원이 포함됩니다. 각 시스템은 어떤 형태로든 결정을 내립니다.  

자동화의 경우 규범적 및 예측적 분석을 사용하여 의사 결정을 내리는 반면, 증강은 하나 이상의 의사 결정 시나리오를 추천합니다. 또한 의사 결정 지원은 AI가 진단 또는 예측 분석을 통해 지원 역할을 할 때에만 이루어집니다. 의사 결정에서 AI는 상황의 복잡성과 시간에 따라 달라집니다.

AI는 간단한 의사 결정에 적용하는 것이 일반적이지만, AI를 사용하는 정도에 따라 복잡한 의사 결정, 심지어 혼란스러운 의사 결정에도 적용할 수 있습니다.  

AI 기술은 HR 업무를 자동화하고 의사 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 이를 통해 인재 확보와 직원 승진 및 유지에 대한 데이터 기반 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 편견을 줄이고 구직자와 고용주의 전반적인 구직 경험을 개선하는 것을 목표로 합니다. AI 툴은 직원 기록 관리, 급여 처리, 채용, 온보딩 및 복리후생 관리를 통해 HR 팀을 지원합니다.  

AI는 의료 분야의 필수적인 부분이었으며 앞으로도 그럴 것입니다. 의학 분야에서 AI의 일반적인 사용 사례는 임상 의사 결정 지원 및 이미징 분석입니다. AI 알고리즘 및 기타 AI 기반 애플리케이션이 진료소의 의료 전문가를 지원하고 있습니다. 최근에는 AI 가상 간호 어시스턴트와 덜 침습적인 수술을 위한 AI 기반 로봇을 테스트하고 있습니다.

금융 업계에서 AI, 특히 ML 알고리즘은 효율성과 정확성을 개선하는 데 사용되고 있습니다. AI는 예측, 분석, 투자 관리, 위험 관리, 사이버 보안, 사기 탐지, 고객 서비스 등의 업무를 수행하는 데 걸리는 시간을 단축합니다. 전통적으로 수동 프로세스를 사용하는 금융 기관은 AI를 통해 알고리즘 거래, 신용 점수 평가, 규정 준수 등과 같은 중요한 업데이트를 받고 있습니다.  

AI는 업계를 혁신하고 있으며, 전 세계 제조업에 영향을 미치는 보다 지능적이고 효율적인 운영을 지원합니다. 제조 분야에서 AI의 예로는 디지털 트윈 기술이 있습니다. 이 기술은 실제 물리적 자산에 개입할 필요 없이 실시간으로 성능을 시뮬레이션하고 분석하는 데 사용되는 프로세스의 가상 복제본을 생성합니다. 

AI 기반 소매 기술은 온라인 및 오프라인 매장을 아우르는 소매 산업의 다양한 측면에 적용될 수 있습니다. AI 기술은 소매 공간 내에서 고객 경험, 비즈니스 운영, 의사 결정을 개선하고 AI 알고리즘을 사용한 고객 행동 분석을 통해 개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 또한 AI 기반 가상 어시스턴트와 챗봇을 통해 고객 경험을 향상하고 고객에게 실시간 지원을 제공할 수도 있습니다.  

최신 AI 시대에는 AI 어시스턴트와 AI 에이전트가 등장합니다. AI 어시스턴트는 반응형으로, 사용자 입력에 따라 작업을 수행합니다. AI 에이전트는 주도적이고 독립적으로 작업을 수행하여 사용자 대신 작업을 완료하고 할당된 목표에 대해 전략을 수립하고 평가할 수 있습니다.  

AI 어시스턴트는 특정 유형의 파운데이션 모델을 기반으로 구축됩니다. LLM은 텍스트 관련 작업인 파운데이션 모델의 하위 집합입니다. 가상 어시스턴트를 예로 들 수 있으며, 인기 있는 어시스턴트로는 Apple의 Siri와 Amazon의 Alexa가 있습니다. 이러한 가상 어시스턴트는 "Siri, 오늘 날씨 어때?"와 같은 일반적인 쿼리에 대해 사전 설정된 작업을 수행하거나 모델 학에 사용된 데이터를 기반으로 프롬프트에 응답할 수 있습니다.

또는 AI 에이전트와 코파일럿은 생성형 AI 기능을 사용하여 단일 프롬프트를 받고, 프롬프트를 완료하는 데 필요한 작업을 분류하고, 해당 작업을 실행하고, 결과를 산출할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트 또는 코파일럿은 웹이나 전화 등 다양한 플랫폼용 콘텐츠를 제작하기 위해 이러한 작업을 수행할 수 있습니다.

한 가지 예를 들자면, 거시적 수준의 목표와 설명은 염두에 두고 있지만 구체적인 마케팅 자료는 없는 새로운 화장품 브랜드를 예로 들어 보겠습니다. AI 에이전트는 일반 텍스트를 회사 브랜드 가이드 라인에 맞는 서식이 지정된 문서로 작성, 복사 및 변환하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 에이전트는 대상 고객 세그먼트를 기반으로 개인화를 제안할 수 있으며 A/B 테스트 및 고객 피드백 수집을 지원할 수도 있습니다.

또 다른 예로, AI 에이전트는 자율 주행 차량의 내비게이션 시스템에도 사용됩니다. AI 에이전트가 탑재된 차량은 차량의 상황을 실시간으로 분석하고 교통 및 도로 상태를 예측하여 운전자에게 가장 효율적인 최적의 경로를 제공할 수 있습니다.  

생산성 향상은 모든 조직에서 최우선 순위가 되어야 하며, 효율성과 함께 모든 직원의 생산성을 극대화하는 것이 목표가 되어야 합니다. 이를 위해서는 적절한 직원 업스킬링과 신제품 지원을 위한 리소스 할당이 필요합니다. 이를 위한 보다 효율적인 방법은 전략 실행, 크리에이티브 프로세스, 워크플로, 건강, 인사, 제조, 영업, 금융, 소매 및 상거래 등의 영역에서 AI 기능을 구현하는 것입니다.

AI는 조직을 미래 지향적으로 발전하게 만들고 직원이 직장에서 최대한 효율적으로 일할 수 있도록 지원합니다. 이는 변화에 개방적이고 AI와 협력하여 잠재적으로 존재하지 않았던 효율성을 발견하려는 의지가 있는 직원에게만 효과가 있습니다.