인공지능이 기업의 셀프서비스 시대로의 전환을 어떻게 가능하게 하는가

영업 관리자, 분석가 또는 최고재무책임자(CFO) 등 직책에 관계없이 누구나 회사에 답변을 요구하는 문의 사항에 직면하게 될 것입니다.

빠르게 변화하는 기업 환경에서는 이러한 질문들이 예고 없이 제기되는 경우가 많으며, 이사회 회의, 고객 행동 변화, 정기 검토 또는 시장 변동에 의해 촉발되는 경우가 흔합니다.

어쩌면 공급업체에 대금이 지급되었는지 확인하는 것일 수도 있고, 최근 이탈률은 얼마인지, 그 원인은 무엇인지 파악하는 것일 수도 있습니다. 또는 상위 10% 고객이 회사 매출에서 차지하는 비율과 같이 훨씬 더 심층적인 분석이 필요한 문제일 수도 있습니다. 이러한 문제들은 '빅데이터 과학'에 국한된 것이 아니라, 실질적이고 종종 사업상 매우 중요한 문제이기 때문에 해결하는 데 상당한 노력과 시간이 필요합니다.

그 다음 단계는 스프레드시트, 대시보드, 애플리케이션을 샅샅이 뒤져 필요한 정보를 찾아내고, 그에 대한 답변을 도출하는 데 몇 시간 또는 며칠이 걸리는 지루한 과정입니다. 이 과정은 대개 파편화되어 있고, 데이터가 여러 시스템과 도구에 흩어져 있으며, 각 시스템과 도구는 서로 다른 팀에서 소유 또는 운영하기 때문에 복잡합니다.

이러한 지연은 사업 진행을 방해하고 기업에 막대한 불필요한 비용을 초래하며, 일부 연구에 따르면 그 비용은 다양합니다. 매출의 20~30% 비효율성으로 인해 매년 상당한 손실이 발생합니다. 단순히 지연을 넘어, 비효율성은 신뢰를 저해하고 의사결정 속도를 늦춥니다. 이는 직원들이 전략적인 질문을 하는 것을 꺼리게 만듭니다.

인공지능의 다음 단계는 직원들이 다양한 데이터 소스에 접근하고, 기업 내 여러 팀의 지원 없이도 통찰력을 도출할 수 있도록 역량을 강화하는 것입니다. 인공지능은 단순히 정보의 문지기 역할을 하는 것이 아니라, 업무의 마찰을 없애고 원활한 소통을 가능하게 하는 조력자가 될 것입니다.

이러한 유형의 AI는 모든 사람이 우선순위 작업에 집중할 수 있도록 하고 모두에게 더 큰 자율성을 부여합니다. 또는 더 직설적으로 말하면, 셀프 서비스 정보 수집, 질문 답변 및 통찰력 도출에 대한 접근 방식.

기업 환경에서의 인공지능의 진화

'셀프 서비스 AI' 분야는 기업의 핵심 데이터를 추출하고 인사이트를 도출하는 기능을 제공하며, 누구나 언제 어디서든 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 중앙 집중식 인텔리전스 기능에서 분산형 인텔리전스 기능으로의 전환을 의미하며, 인사이트가 워크플로우에 내재화되는 것을 보여줍니다. 길고 복잡한 내부 프로세스를 간소화할 뿐만 아니라, 팀은 날카로운 질문을 던지고 얻은 지식을 활용할 수 있게 됩니다. 셀프 서비스 AI는 단순한 'DIY 비즈니스'를 넘어, 직원들이 전략적으로 사고하고 데이터 간의 더 깊은 연관성을 파악할 수 있도록 역량을 강화하는 것입니다.

이러한 유형의 AI는 회사 데이터 저장소의 위치만 아는 것이 아니라, 데이터의 맥락과 의미를 이해하고 활용 방안까지 제시할 수 있습니다. 또한 지표 간의 관계를 분석하고 이상 징후를 감지하며, 기존에는 간과하기 쉬운 트렌드까지 파악할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 더욱 효율적이고 효과적인 운영을 통해 고객에게 더 큰 가치를 제공할 수 있습니다.

대시보드와 데이터와의 대결

업무 환경은 데이터 활용 능력 측면에서 업그레이드가 필요합니다. 수십 년 동안 분석 플랫폼에 투자해 왔음에도 불구하고, 직원들은 여전히 ​​자신의 업무 성과를 좌우하는 데이터에 접근하는 데 어려움을 느끼고 있습니다.

비즈니스 리더의 97%는 데이터가 성공에 필수적이라고 말하지만, 자신의 팀이 데이터를 충분히 활용하고 있다고 답한 리더는 26%에 불과합니다.데이터 활용 능력그 결과 기회와 자원이 낭비됩니다. 많은 경우 통찰력은 기술적 장벽이나 전문 팀에 갇혀 제대로 활용되지 못합니다.

맥킨지 근로자들이 약 얼마를 지출하는지 나타냅니다. 하루 1.8시간,, 에 해당 거의 5분의 1 업무 시간 중 정보를 찾는 데 시간을 보냅니다.

이 과정을 몇 분으로 단축할 수 있다면 어떨까요?

새로운 AI 기반 기술은 기업이 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자 팀의 유지 관리 및 개발에 의존하는 기존의 정적이고 단편적인 대시보드에서 벗어나도록 도울 수 있습니다.

기업들이 도입하고 있는 대시보드는 역동적입니다. 실시간 데이터와 정보에 접근할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 데이터를 분석하고 인사이트를 도출할 수 있도록 상호작용합니다. 이를 통해 즉각적이고 자율적인 전략적 의사결정을 내릴 수 있으며, 궁극적으로 더 나은 통제력, 향상된 비즈니스 관리, 그리고 데이터와의 더욱 긴밀한 관계 구축을 가능하게 합니다.

실제 셀프 서비스 AI 활용 사례

모든 AI가 똑같은 것은 아닙니다.

인공지능과 데이터의 민주화는 대담하고 훌륭한 목표이지만, ChatGPT나 다른 대화형 AI 도구를 사용해 본 많은 사람들이 깨달았듯이, 질문 방식과 플랫폼이 접근할 수 있는 데이터에 따라 답변이 달라질 수 있습니다. 마찬가지로, 개인 정보나 기밀 자료가 관련되어 있거나 절대적인 정확성이 필수적인 경우에는 AI가 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 환각은 신뢰를 약화시킬 수 있다 매우 빠르게.

기업에 더 큰 자율성과 통제권을 제공하려면 AI 플랫폼은 각 개인과 어떤 데이터를 공유할 수 있는지 파악해야 합니다. 이러한 요소들이 통합되면 모든 직원은 질문을 하고 즉각적이고 정확하며 개인화된 답변을 받을 수 있으며, 이는 사람의 피드백을 기반으로 더욱 개선될 수 있습니다.

직급에 관계없이 모든 직원이 셀프 서비스 AI를 사용하여 다른 부서로 전달해야 했던 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 이는 병목 현상을 줄이고 즉각적인 답변을 보장하며 전문 팀이 더 가치 있는 문제나 해결책에 집중할 수 있도록 해줍니다.

회사 실적이나 예측에 대한 세부 정보, 여러 팀의 근무표 구성, 가장 많은 수익을 창출하는 고객 부문 등 다양한 정보를 체계적으로 즉시 해결할 수 있습니다.

영업 총괄 책임자는 각 지역 영업 관리자를 일일이 찾아가는 대신, 분기별 실적을 집계하고 목표와 비교 분석할 수 있습니다. 이를 통해 고객 유형별 평균 영업 주기 시간을 파악하고 그에 맞춰 자원을 배분하거나, 마케팅 부서에서 확보한 현재 물량을 바탕으로 매출 목표 달성 가능성을 판단할 수 있습니다. 즉, 리더는 사후 대응이 아닌 실시간으로 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

가장 수익성이 높은 고객을 신속하게 파악하고, 이를 바탕으로 고객 유지 또는 인센티브 제공 전략을 수립할 수 있습니다. 정보가 AI에 맞게 맥락에 맞게 제공되기만 한다면, 이 모든 것이 가능하며 매우 빠른 속도로 제공됩니다.

인공지능 기반 기술이 가져다주는 기회

이처럼 AI를 활용하면 의사 결정 속도가 빨라져 수익성 향상뿐만 아니라 기업의 사업 방식 자체에도 긍정적인 영향을 미칩니다.

셀프 서비스 AI 플랫폼은 기업의 핵심 기반 역할을 하며, 기업을 지탱하고 움직이게 하며 기업을 구성하는 모든 부서를 지원합니다.

더욱 빠르고 효과적인 통찰력을 통해 기업의 생산성은 향상될 것입니다. 예측과 미래 전망은 더욱 정확해져 지속 가능한 성장의 기반이 될 것이며, 장애물과 어려움은 예방하거나 효과적으로 관리할 수 있게 될 것입니다.

흔히 말하듯 데이터는 새로운 석유입니다. 모든 사람이 데이터에 접근할 수 있도록 개방함으로써 기업은 막대한 부를 창출할 기회를 얻고, 직원들은 이전에는 경험하지 못했던 수준의 권한을 부여받을 수 있습니다.