적용된 AI의 ROI: 새로운 기어로 비즈니스 전환

AI는 모든 곳에 존재하며 모든 사람이 그것에 대해 이야기하고 있지만, 매우 소수의 기업만이 현재 AI로 비즈니스 가치를 창출하고 있습니다.

오늘날 많은 조직이 빠른 속도로 AI를 성공적으로 채택하고 있다는 잘못된 내러티브가 있습니다. 그러나 실제로 가치를 얻고 있는 것은 거의 없습니다. 2022년, Gartner는 평균적으로 절반(54%)의 AI 프로젝트가 실제 운영 단계에 도달한다고 보고했습니다. 이는 2019년 Gartner의 AI in Organizations 보고서에서 AI 프로젝트의 53%가 일반적으로 시범 운영에서 실제 운영으로 넘어가지 못한다고 밝힌 것에 비해 소폭 개선된 수치입니다.

비즈니스 리더들은 이제 AI의 이점에 대해 회의적입니다. 그들은 AI 기반 솔루션을 도입하기 위해 시간, 돈, 기타 자원을 투자했지만 기대했던 결과를 볼 수 없었습니다. AI를 완전히 포기하는 대신, 조직은 범용 AI에 대한 투자를 줄이고 응용 AI를 채택하여 2024년에 의미 있는 ROI를 달성해야 합니다.

AI의 미래는 밝다 — 투자 수익을 실현할 수 있다면

가치에 대한 우려에도 불구하고 AI는 기업 전반에서 중요한 역할을 계속할 것입니다. 지금은 노력을 늦출 때가 아니라 방향을 바로잡을 때입니다.

OneStream Software에서 AI 기술의 활용과 인식을 알아보기 위해 전 세계 재무 리더 800명을 대상으로 최근 실시한 조사에 따르면, 응답자의 절반 이상인 55%가 5년 내에 AI가 재무 프로세스의 핵심 구성 요소가 될 것이라고 동의했습니다. 팀은 지금 ROI를 달성할 수 있는 AI 기반 솔루션을 찾아야 합니다. 응용 AI가 등장했습니다.

응용 AI는 특정 재무 또는 비즈니스 요구 사항을 해결하기 위한 AI로 구동되는 사전 구축 기능을 사용합니다. 이러한 솔루션은 특정 사용 사례를 대상으로 하므로 배포가 더 빠르고 효율적이며 ROI가 더 높으며 가치 실현 시간이 더 짧습니다. 응용 AI는 재무 팀에서 수요 계획과 매출 예측의 속도 및 정확성을 높이고, 과거 데이터에서 이상을 감지하고, 루틴 작업을 자동화하는 데 일반적으로 사용됩니다. 이는 현재 진행 중인 회계 인력 부족에 비추어 볼 때 매우 유용합니다.

응용 AI는 내부 및 외부 요인에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 리더가 조직을 자신감 있게 운영할 수 있도록 합니다. 이러한 통찰력은 위험을 줄이고 새로운 비즈니스 기회를 식별하며 전반적인 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 목적 지향적 솔루션은 현대적인 기업을 위한 강력한 비즈니스 도구로 두드러집니다.

응용 AI의 이점: 속도와 정확성

비즈니스에서는 자신감 있고 민첩한 의사 결정에 필요한 적절한 통찰력을 제공하기 위해 적시성과 정확성이 중요합니다. 이 진술은 명백한 것으로 보이지만, 많은 범용 AI 모델은 오늘날 필요한 의사 결정에 필요한 통찰력을 제공하기 위해 충분히 빠르게 배포될 수 없습니다.

범용 AI와 달리, 응용 AI는 배포가 더 빠르며 결과도 더 정확한 경우가 많습니다. 조직은 며칠 내에 AI 기반 예측 모델을 배포하여 비즈니스에 영향을 미치는 관련 통찰력을 더 빠르게 얻을 수 있습니다.

마케팅 측면에서 응용 AI는 제품, 채널, 지리적 위치, 고객 세그먼트에 대한 더 정확한 수요 예측을 제공하여 특정 시장 세그먼트를 더 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다. 이 전략은 캠페인의 영향을 최대화하고 낭비된 자원을 최소화합니다.

재무 부서에서는 팀이 응용 AI를 사용하여 더 정확한 수요 예측을 생성하여 재무 계획을 위한 견고한 기반을 제공할 수 있습니다. 이는 비즈니스에 더 효과적으로 예산을 할당하고 더 정보에 근거한 투자 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

AI-Driven Finance Survey에 따르면, 전 세계 재무 리더들은 AI가 이미 더 빠른 의사 결정(49%), 개선된 데이터 통찰력(48%), 개선된 출력 품질(48%), 최적화된 자원 할당(38%)을 제공했다고 믿고 있습니다. AI를 특정 사용 사례에 활용할 때 훨씬 효과적이며 실제 행동으로 연결하기 쉽습니다.

AI 도전의 장애물 제거

응용 AI는 대부분의 시나리오에서 범용 AI보다 더 나은 ROI를 제공하지만, 여전히 주의해야 할 몇 가지 장애물이 있습니다.

비즈니스 리더들은 이전에 범용 AI의 부진한 결과로 인해 AI 기반 출력에 대한 신뢰가 부족합니다. 리더들은 모델의 투명성이 부족하거나 AI 모델과 기업 가치 사이의 불일치로 인해 AI를 통합하지 못한 경험이 있을 수 있습니다. 이는 응용 AI의 목적 지향적 기능이 가치 실현까지 걸리는 시간을 단축하고 ROI를 높입니다.

한 가지 해결책은 응용 AI 모델에서 파생된 데이터와 결과에 대한 투명성을 제공하는 것입니다. 팀은 기술 파트너와 협력하여 모델의 구성과 시나리오 테스트를 통해 가장 정확한 모델을 어떻게 결정했는지 이해할 수 있습니다. 또한, 재무 또는 특정 비즈니스 부서를 위한 내장된 목적 지향적 AI를 찾으십시오. 이는 원활한 활용과 분석을 가능하게 합니다.

직원 교육은 AI를 구현할 때 또 다른 장애물입니다. 동일한 AI-Driven Finance Report에 따르면, 전 세계 재무 리더의 거의 3분의 1(32%)이 AI를 구현하는 것을 가장 큰 과제로 꼽았으며, 이는 데이터 개인정보 보호 규정 및 절차(31%)보다 높았습니다. 조직은 팀원을 교육할 모범 사례와 교육 자료를 갖춘 기술 제공업체와 협력해야 합니다. 실제 파트너는 단순히 기계의 키를 넘겨주는 대신 직원 교육 요구 사항을 해결하는 데 도움을 줄 것입니다. 재무 또는 비즈니스용 목적 지향적 Auto AI는 또한 내장 워크플로와 원본 데이터로 거슬러 올라가 확인하는 기능을 통해 기술 격차를 줄이고 직원이 학습하는 동안 더 많은 지원을 제공할 수 있습니다.

데이터 개인 정보 보호 및 보안은 AI 구현의 최상위 도전은 아니지만, 여전히 목록의 상단에 있습니다. 여기서 가장 큰 우려는 범용 생성형 AI(GenAI) 도구(예: ChatGPT)와 함께 기밀 데이터를 공유할 수 있다는 것입니다. 이는 민감한 정보를 경쟁사와 일반 대중에게 노출시킬 수 있습니다.

이러한 위험을 완화하기 위해 기업은 기존 시스템과 통합할 수 있는 강력한 보안 구조를 갖춘 목적 지향적 LLM 및 GenAI 도구를 활용할 수 있습니다. 사용자가 고객, 재무, 회사 또는 사용 중인 소프트웨어 애플리케이션에 대한 “선별·정리된” 데이터를 쿼리할 수 있도록 허용합니다. 본질적으로, 민감한 정보를 노출하지 않고 가드레일을 추가하는 방법이 있습니다.

응용 AI로 비즈니스 새 기어로 전환

AI의 미래는 밝으며, 더 많은 리더가 팀 생산성, 협력, 비즈니스 결과를 추진하는 AI의 이점을 인식하고 있습니다. 많은 조직은 현재의 경제 상황을 고려하여 ROI를 입증하면서 불필요한 지출을 제한해야 하는 과제에 계속 직면할 것입니다. 응용 AI와 이를 기존 애플리케이션에 통합하는 소프트웨어 공급업체를 선택하여 생산성을 높이고 실제 비즈니스 문제를 해결하십시오.

응용 AI 솔루션은 기업이 투자로부터 최대 결과를 달성하고 수익성 있는 성장에 도움이 되는 예측 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 비즈니스에서는 응용 AI 기능이 제공하는 ROI와 기회로 새로운 기어로 전환할 것입니다.