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판매 관리자, 분석가 또는 CFO 여부에 관계없이 회사에 대한 응답을 요구하는 질문이 있을 것입니다.
빠르게 움직이는 기업에서 이러한 질문은 보드 회의, 고객 행동의 변화, 정기적인 검토 또는 시장 변동에 의해 자주 발생합니다.
아마도 벤더가 지불되었는지, 최신 이탈률이 무엇인지, 또는 그 원인이 무엇인지, 또는 더 깊은 분석이 필요한 것일 수 있습니다. 예를 들어, 상위 10%의 고객이 회사 수익의 百分比를 나타내는 것입니다. 이것들은 ‘빅 데이터 사이언스’의 딜레마가 아니라 실제 비즈니스에 중요한 실제적인 것들입니다. 그러나 이러한 문제를 해결하는 데 많은 에너지가 필요합니다.
그 다음에는 스프레드시트, 대시보드 및 애플리케이션을 통해 올바른 정보를 찾는 과정에 대한 응답을 제공하는 과정에 대한 종종 시간이 걸리는 과정입니다. 이 과정은 일반적으로 단편화되어 있으며, 데이터는 다양한 시스템과 도구에 걸쳐 있으며, 각 도구는 다른 팀에 의해 소유되거나 운영됩니다.
이러한 지연은 진행을 방해하고 비즈니스에 불필요한巨額의 비용을 발생시킵니다. 일부 연구에 따르면, 20%-30%의 매출이 매년 비효율성으로 인해 손실될 수 있습니다. 지연 외에도, 이러한 지연은 또한 확신을 저하하고 의사 결정 속도를 늦추며, 직원이 전략적인 질문을 하는 것을 방해합니다.
AI의 다음 단계는 직원들이 여러 데이터 소스를 액세스하고 지원을 위해 비즈니스 내의 여러 팀에 의존하지 않고 정보를 생성할 수 있도록 하는 것입니다. 게이트 키퍼가 아닌 AI는 활성화되어 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 응답 및 정보 생성에 대한 ‘셀프 서비스’ 접근 방식을 가능하게 합니다.
엔터프라이즈에서의 AI의 진화
“셀프 서비스 AI” 분야는 중요한 엔터프라이즈 데이터를 추출하고 정보를 수확하는 것 사이에서 작동하며, 누구든지 언제든지 이를 수행할 수 있습니다. 이는 중앙 집중식에서 분산된 지능 함수로의 전환을 나타내며, 여기서 정보는 워크플로에 내장됩니다. 또한 긴 내부 프로세스를 우회하여, 팀은 날카로운 질문을 하고 얻은 지식을 취할 수 있습니다. 셀프 서비스 AI는 단순히 “DIY 비즈니스”에 관한 것이 아니라, 직원들을 전략적으로 생각하고 데이터 포인트 간의 더 깊은 연결을 만드는 데 필요한 기술을 습득하도록 하는 것입니다.
이러한 유형의 AI는 단순히 회사의 금고에 데이터가 어디에 있는지 알고 있을 뿐만 아니라, 데이터의 의미를 이해하고, 이를 사용하는 방법을 제안할 수도 있습니다. 또한 지표 간의 관계를 해석하고 이상을 플래그할 수 있으며, 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 단절되어 있다고 느끼고 있습니다.
97%의 비즈니스 리더는 데이터가 성공에 중요하다고 말하지만, 단 26%만이 자신의 팀이 ‘데이터 리터러시’를 가지고 있다고 말합니다. 그 결과는 기회와 자원의 낭비입니다. 많은 경우에, 정보는 기술적인 벽이나 전문가 팀 뒤에 잠겨 있으므로, 충분히 활용되지 않습니다.
McKinsey에 따르면, 직원들은 정보를 찾기 위해 하루에 약 1.8시간을, 즉 일주일에 거의 5일을 보내고 있습니다. 이것은 일주일의 거의 다섯 분의 하나에 해당합니다.
이것을 몇 분으로 줄일 수 있다면 어떨까요?
새로운 AI 엔진 기술은 비즈니스들이 전통적인 정적 대시보드를 대신 동적 대시보드로 전환하도록 도와줄 수 있습니다. 이 대시보드는 모든 실시간 데이터와 정보에 액세스할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자와 상호 작용하여 데이터와 정보를 조사하도록 도와줍니다. 즉, 자율적이고 전략적인 의사 결정이 즉시 가능해지며, 이는 궁극적으로 더 나은 제어, 더 큰 비즈니스 개요 및 사용 가능한 데이터와의 더 깊은 관계를 의미합니다.
실제에서의 셀프 서비스 AI
모든 AI가 동일하지는 않습니다.
AI와 데이터를 민주화하는 것은 대담하고 존경할 만한 야망이지만, 많은 사람이 ChatGPT 또는 다른 대화형 AI 도구와 상호 작용한 것처럼, 질문을 어떻게 묻고, 플랫폼이 어떤 데이터에 액세스할 수 있는지에 따라 답변은 달라질 수 있습니다. 또한, 사적이고 기밀 자료가 관련되거나, 절대적인 정확성이 임무에 중요한 경우, 불량한 결과와 같은 AI의 ‘환각’은 신뢰를 매우 빠르게 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 할 수 있으며, 즉시, 정확하고, 개인화된 응답을 기대할 수 있으며, 이는 인간의 피드백에 따라 세부 사항을 조정할 수 있습니다.
모든 수준의 직원이 셀프 서비스 AI를 사용하여 다른 부서에 전달되는 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다. 이것은 병목 현상을 줄이고, 응답이 즉시 가능하며, 전문가 팀이 더 높은 가치의 문제나 솔루션에 집중할 수 있도록 합니다.
회사 성과 또는 예측, 다양한 팀을 위한 시간표 조직, 가장 많은 수익을 창출하는 고객 세그먼트 등은 체계적으로, 즉시 해결할 수 있습니다.
판매 책임자는 각 지역 판매 관리자에게 가지 않고, 분기별로 숫자를 합계하고 목표와 교차 참조할 수 있습니다. 판매 주기의 평균 시간을 유형별로 계산하고, 마케팅의 현재 파이프라인을 기반으로 수익 목표가 달성 가능한지 여부를 파악할 수 있습니다. 이는 리더가 실시간으로 정보에 기반한 의사 결정할 수 있음을 의미합니다.
AI 주도 기술이 가져오는 기회
이러한 방식으로 AI를 사용하면 의사 결정이 빠르게 진행되며, 이는 하위 라인뿐만 아니라, 회사에서 비즈니스를 하는 방식에 영향을 미칩니다.
셀프 서비스 AI 플랫폼은 회사의 중추로서 작동하여, 회사를 지지하고, 이동시키며, 회사를 구성하는 모든 기관이 지원되도록 합니다.
더 빠르고, 더 효과적인 정보를 통해, 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 석유입니다. 그리고 모든 사람에게 데이터를 열면, 회사와 직원들에게 엄청난 기회가 있습니다.
