AI가 비즈니스에 셀프 서비스 시대를 ermög게 하는 방법

영업 매니저, 분석가 또는 재무 담당자로서, 회사의 응답을 요구하는 질문이 있을 것입니다.

속도 있는 비즈니스 환경에서 이러한 질문은 예고 없이 발생하며, 보드 미팅, 고객 행동의 변화, 정기적인 검토 또는 시장의 변동에 의해 자주 발생합니다.

아마도 벤더에게 지불이 되었는지, 최신 이탈률은 무엇인지, 또는 그것을 유발하는 원인은 무엇인지 결정하는 것일 수 있습니다. 또는 더 깊은 분석이 필요한 것일 수 있습니다. 예를 들어, 회사 수익의 상위 10% 고객이 차지하는 비율입니다. 이러한 질문은 ‘빅 데이터 과학’의 딜레마가 아니라 실제 비즈니스에 영향을 미치는 실질적인 질문입니다.

이것은 종종 시간이 걸리는 과정으로, 지능을 얻기 위해 스프레드시트, 대시보드 및 애플리케이션을 검색해야 하며, 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 이 과정은 일반적으로 단편적이고, 데이터가 다양한 시스템과 도구에 걸쳐 있으며, 각기 다른 팀이 소유하거나 운영하는 도구입니다.

이러한 지연은 진행을 방해하고, 비즈니스에 불필요한 비용을 초래합니다. 일부 연구에 따르면, 비즈니스의 20-30%의 수익이 매년 비효율성으로 인해 손실됩니다. 지연 외에도, 의사 결정이 느려지고, 직원이 전략적인 질문을 묻는 것을 꺼리게 합니다.

AI의 다음 단계는 직원이 여러 데이터 소스를 액세스하고, 지원을 위해 비즈니스 내의 여러 팀에 의존하지 않고, 통찰력을 생성할 수 있도록 합니다. 게이트키퍼가 아니라, AI는 가능하게 하고, 마찰을 제거합니다.

이러한 유형의 AI는 모든 사람이 우선 순위 작업에 집중할 수 있도록 하며, 모든 사람에게 더 큰 자율성을 제공합니다. 즉, 정보 수집, 질문에 대한 답변 및 통찰력을 생성하는 데 대한 ‘셀프 서비스’ 접근 방식을 가능하게 합니다.

엔터프라이즈에서 AI의 진화

“셀프 서비스 AI”라는 분야는 기업 데이터를 추출하고, 통찰력을 수집하는 것과, 누구든지 언제든지 이를 수행할 수 있는 기능 사이에서 작동합니다. 이는 중앙 집중식에서 분산된 지능 기능으로의 전환을 나타내며, 통찰력이 워크플로에 내장됩니다. 또한 길고 긴 내부 프로세스를 우회하여, 팀은 심오한 질문을 묻고, 얻은 지식을 습득할 수 있습니다. 셀프 서비스 AI는 단순히 “DIY 비즈니스”에 관한 것이 아니라, 직원을 전략적으로 생각하고, 데이터 포인트 간의 더 깊은 연결을 만드는 데 필요한 기술을 제공하는 것입니다.

이러한 유형의 AI는 단순히 데이터가 회사 금고에 어디에 있는지 알고 있을 뿐만 아니라, 데이터의 의미와 contexto를 이해하며, 이를 사용하는 방법을 제안할 수도 있습니다. 또한 지표 간의 관계를 해석하고, 비정상적인 현상을 표시하며, 그렇지 않으면 알 수 없는 추세를 표면화할 수 있습니다. 이것이 비즈니스들이 더 날카롭고, 더 효율적이며, 고객에게 더 많은 가치를 제공하는 방법입니다.

대시보드와 데이터와의 대결

작업 세계는 데이터 리터러시에 대한 업그레이드가 필요합니다. 분석 플랫폼에 대한 수십 년의 투자에도 불구하고, 직원들은 여전히 자신의 성과를 결정하는 데이터와 분리되어 있다고 느끼고 있습니다.

97%의 비즈니스 리더는 데이터가 성공에 중요하다고 말하지만, 26%만이 자신의 팀이 ‘데이터 리터러시’를 가지고 있다고 말합니다. 그 결과는 기회와 자원이浪費됩니다. 통찰력은 기술적인 벽이나 전문가 팀 뒤에 잠겨 있기 때문에, 많은 경우에 활용되지 않습니다.

McKinsey에 따르면, 직원들은 하루에 약 1.8시간을 정보를 검색하는 데 소비합니다. 이는 일주일의 거의 5분의 1에 해당합니다. 이것은 정보를 찾는 데에만입니다.

이 시간을 몇 분으로 줄일 수 있다면?

새로운 AI 엔진 기술은 비즈니스를 전통적인 정적 대시보드에서 멀어지게 할 수 있습니다. 이러한 대시보드는 데이터 엔지니어와 데이터 과학자 팀의 유지 보수와 개발에 의존합니다.

대시보드 회사들이 전환하고 있는 것은 다이내믹한 것입니다. 모든 실시간 데이터와 정보에 액세스할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자와 상호 작용하여 데이터와 통찰력을 조사하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 즉, 최종적으로는 더 나은 제어, 더 큰 비즈니스 감독 및 사용 가능한 데이터와의 더 깊은 관계를 제공합니다.

실제에서 셀프 서비스 AI

모든 AI가 동일하지는 않습니다.

AI와 데이터를 민주화하는 것은 대담하고 감동적인 야망이지만, ChatGPT 또는 다른 대화형 AI 도구와 상호 작용한 많은 사람들과 마찬가지로, 질문을 묻는 방식과 플랫폼에 액세스할 수 있는 데이터에 따라 답변은 달라질 수 있습니다. 또한, 개인 정보 또는 기밀 자료가 관련되거나, 절대적인 정확성이 임무에 중요할 때, AI의 ‘hallucinations’와 같은 원치 않는 결과가 신뢰를 훼손할 수 있습니다.

비즈니스에서 더 많은 자율성과 제어를 제공하기 위해, AI 플랫폼은 각 사람에게 공유할 수 있는 데이터를 이해해야 합니다. 이러한 요소가 통합되면, 모든 직원이 질문을 묻고, 즉각적이고 정확하며, 개인화된 답변을 기대할 수 있습니다. 이는 인간의 피드백을 기반으로 tinh chỉnh할 수 있습니다.

모든 수준의 직원이 셀프 서비스 AI를 사용하여 다른 부서에 문의해야 하는 질문에 답변할 수 있습니다. 이는 병목 현상을 줄이고, 답변을 즉시 제공하며, 전문가 팀이 더 높은 가치의 문제 또는 솔루션에 집중할 수 있도록 합니다.

회사 성과 또는 예측, 팀의 스케줄을 조직화하는 것, 수익을 창출하는 고객 세그먼트 등은 체계적으로, 즉시 해결할 수 있습니다.

영업 책임자는 각 지역 영업 매니저에게 가지 않고, 분기별로 숫자를 합산하고, 목표와 교차 참조하여, 각 유형의 고객에 대한 평균 판매 주기를 파악하고, 자원을 분배할 수 있습니다. 또는 마케팅 파이프라인을 기반으로 목표가 달성 가능하다는 것을 알 수 있습니다. 이것은 리더가 실시간으로 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

가장 수익성이 높은 고객을 빠르게 나열하고, 유지 또는 인센티브 전략을 설계할 수 있습니다. 정보가 AI에 대해 contexto화되는 한, 모든 것이 가능하며, 빠른 속도로 제공됩니다.

AI 주도 기술이 제공하는 기회

이러한 방식으로 AI를 사용하면 의사 결정이 빠르고, 하위 라인뿐만 아니라, 비즈니스를 운영하는 방식에 영향을 미칩니다.

셀프 서비스 AI 플랫폼은 회사에서 중요한 역할을 합니다. 그것은 회사를 지지하고, 움직이게 하며, 회사의 모든 부분이 지원되도록 합니다.

보다 빠르고 효과적인 통찰력으로, 회사들은 더 생산적이 될 것입니다. 예측과 미래 예측은 더 정확하고, 지속 가능한 성장을 뒷받침할 것입니다. 장애물과 도전은 능숙하게 예방되거나 관리될 것입니다.

종종 말하는 대로, 데이터는 새로운石 油입니다. 그리고 모든 사람에게 데이터를 공개하면, 비즈니스에 대한 기회와 직원들에게는 회사에서 아직 경험하지 못한 수준의 권한이 있습니다.