기업용 AI란? 이점, 모범 사례 및 예시.
'기업용 AI'라는 용어는 대규모 조직 내에서 인공지능(AI) 기술을 통합하는 것을 의미합니다. 기업용 AI를 구축하는 목적은 기업이 치열해지는 경쟁과 변화하는 고객 기대에 부응하면서 운영 효율성을 높이고 혁신을 주도하며 의사 결정 프로세스를 개선하는 것입니다. AI 도구는 대규모 조직에 운영 확장, 일상적인 작업 자동화, 데이터를 활용하여 정보에 입각한 전략적인 의사 결정을 내릴 수 있는 역량을 제공합니다.
무엇보다도 글로벌 기업들은 AI가 단순한 기술 트렌드가 아니라 성장 전략의 핵심이라는 점을 인식하고 있습니다. 이러한 맥락에서 시장 변화에 적응하고 성과를 지속하며 관련성을 유지하기 위해 모든 규모의 조직이 AI 기반 운영으로 전환하는 것은 필수적입니다.
이 글에서는 기업용 AI를 정의하고 실제 사례를 통해 AI의 작동 방식을 살펴보겠습니다. 또한 AI의 이점과 구현 과정에서 조직이 직면할 수 있는 과제도 설명하겠습니다.
기업용 AI란?
기업용 AI는 대규모 조직 내에서 복잡한 비즈니스 과제를 대규모로 해결하기 위해 AI 기술을 전략적으로 구현하는 것을 말합니다.
기업용 AI는 단순히 AI 기술을 적용하는 것이 아니라 AI 역량을 전략적으로 활용하여 비즈니스 운영을 혁신하고 성장을 촉진하며 지속 가능한 경쟁 우위를 창출하는 것입니다. 일반적인 AI 응용은 고객 서비스를 위한 챗봇이나 전자 상거래를 위한 추천 엔진과 같은 특정 작업이나 기능에 중점을 둘 수 있지만, 기업용 AI는 확장성, 보안성, 다양한 출처로부터 대량의 데이터를 처리할 수 있는 능력에 중점을 둔다는 점에서 차별화됩니다.
기업용 AI를 위한 플랫폼과 솔루션은 대규모로 강력한 보안과 규정 준수를 유지하면서 기존 시스템과 워크플로에 통합되도록 설계되었습니다. 이들의 목표는 조직이 팀과 활용 사례 전반에 걸쳐 AI 기능을 배포하여 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하며, 고객 경험을 향상시키고, 측정 가능한 비즈니스 결과를 달성할 수 있도록 하는 것입니다.
기업용 AI가 조직에 중요한 이유는 무엇인가요?
기업용 AI의 가장 확실한 장점 중 일부는 간단하고 반복적인 작업에서 복잡한 워크플로까지 업무를 자동화하는 능력에서 비롯됩니다. AI 기반 자동화를 구축하면 오류를 크게 줄이고, 운영을 가속화하며, 직원이 더 가치 있는 활동에 집중할 수 있습니다.
의사결정 프로세스를 개선하는 것도 중요한 가치 영역입니다. AI 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 인간이 감지할 수 없는 패턴과 추세를 파악함으로써 보다 빠르고 정확한 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 더 빠르고 효과적인 의사 결정은 재무 예측, 재고 관리, 시장 분석과 같은 분야에서 특히 가치가 있습니다. 이러한 분야에서는 시기적절하고 정보에 입각한 의사 결정이 사업 성장의 핵심이기 때문입니다.
조직의 규모에 따라 데이터의 복잡성과 양이 증가하므로, 기업용 AI 시스템은 대규모로 작동하도록 설계되었습니다. 이들은 대용량 데이터 로드와 더 복잡한 작업을 처리하도록 구축되었으며, 용량 요구가 증가함에 따라 원활하게 확장될 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 확장성은 운영적 요구가 증가하더라도 프로세스 품질이나 속도를 저하시키지 않고 효율성과 성능 수준을 유지하는 데 도움이 됩니다.
고객 상호작용 개선은 기업용 AI가 중요한 영향을 미치고 있는 또 다른 고가치 분야입니다. AI 기반 및 에이전트 시스템은 챗봇 및 가상 비서를 포함하되 이에 국한되지 않으며, 고객 데이터와 선호도를 상호작용 및 워크플로에 통합하여 실시간으로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 이러한 지능형 시스템은 24시간 연중무휴 고객 지원을 제공하고, 문의를 독립적으로 처리하며, 맞춤화된 추천을 제공할 수 있습니다. 이는 모두 고객을 기쁘게 하고 브랜드 충성도를 높이는 데 중요한 요소입니다.
기업용 AI는 어떻게 작동하나요?
일반적인 AI 시스템과 마찬가지로 기업용 AI는 데이터를 지능형 알고리즘과 결합하여 데이터에 존재하는 패턴과 기능을 학습하고, 이를 통해 통찰력 제공, 고객 요청에 직접 응답, 워크플로 내에서 관련 데이터 표시 등 적절한 조치를 취합니다.
따라서 AI의 효율성은 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터의 품질과 양에 달려 있습니다. 이는 원활한 데이터 흐름을 가능하게 하고 AI 애플리케이션이 실시간 정보에 액세스할 수 있도록 하기 위해 고객 관계 관리(CRM), 기업 자원 계획(ERP), 공급망 관리 플랫폼과 같은 기존 엔터프라이즈 시스템에 AI 기술을 통합하는 것이 필수적임을 의미합니다. 통합되지 않았거나 AI가 불완전하고 단편화되거나 분산된 데이터로 인해 제약을 받을 경우, 기업은 AI의 잠재력을 최대한 실현하지 못할 위험이 있습니다.
머신러닝(ML) 모델은 기업용 AI 시스템을 구동하는 엔진입니다. 이러한 모델은 조직의 운영에 특화된 광범위한 데이터 세트를 사용하여 훈련을 받았으며 이를 통해 지속적으로 학습하고 적응할 수 있습니다. 모델이 처리하는 데이터가 많아질수록 예측과 권장 사항의 정확도가 점점 높아지고, 이를 통해 비즈니스 의사 결정과 운영 프로세스를 지원하는 능력이 향상됩니다. 생성형 AI 도구의 기반을 형성하는 대규모 언어 모델(LLM)은 최근 떠오르는 머신러닝 모델의 강력한 예입니다.
기업용 AI는 종종 자동화와 함께 배포됩니다. 이러한 접근 방식은 기업 워크플로 내에서 AI 기능을 통합하고 안전, 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 동시에 즉각적인 가치를 실현할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공합니다. 이에 따라 AI 기반 자동화는 자동화 성능을 개선합니다. 예를 들어, AI 기반 데이터 검증을 사용하여 정보의 정확성을 보장하는 자동화된 데이터 입력을 통해 의사 결정과 적응성이 필요한 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
예를 들어, 공급망 관리에서 AI 기반 자동화는 수요 변동을 예측하고, 재고 수준을 최적화하며, 기존 자동화 방식보다 물류를 더욱 효율적으로 관리할 수 있습니다.
기업에서 AI가 실제로 활용되는 사례.
기업용 AI는 복잡한 워크플로를 자동화하고 운영 및 최적화를 위한 새로운 방식을 찾아냄으로써 산업과 비즈니스 기능을 혁신하고 있습니다.
AI의 산업별 적용 사례는 다양한 비즈니스 맥락에서 가치를 제공하는 능력과 다재다능함을 보여줍니다. 예를 들어, 금융 서비스 분야에서는 기업용 AI 애플리케이션에 사기 탐지 및 위험 평가가 포함되고, 의료 분야에서는 AI가 진단, 치료 권장 사항 및 중요 시스템 모니터링을 지원할 수 있습니다.
금융 서비스 분야에서 HSBC는 AI 기반 알고리즘을 활용하여 실시간으로 거래 패턴을 분석하고 사기 활동을 나타내는 이상 징후를 식별했습니다. 사전 예방적 접근 방식을 통해 금융 범죄 위험 감지율이 2~4배 증가하고, 거짓 긍정 경고가 60% 이상 감소했습니다.
의료 산업에서 AI는 행정 및 중환자 치료 프로세스에 필요한 지원을 제공합니다. 영국에서는 여러 NHS 기관이 AI 기반 자동화를 구현하여 혁신을 선도하게 되었습니다. 그 중 하나인 Kent Community Health NHS Foundation Trust(KCHFT)는 인사부의 자동화된 행정 워크플로를 통해 70만 파운드 이상을 절감하고 45,000시간의 업무 처리량을 확보했습니다. 또 다른 병원인 노샘프턴 종합병원은 산소 공급을 모니터링하는 최초의 자동화 시스템을 개발하여 100%의 데이터 입력 정확도를 달성하고 임상적 위험을 없앴습니다.
에너지 산업과 광업 산업에서는 운영을 간소화하는 것이 최우선 과제입니다. Vale에서는 예상된 매출 성장으로 인해 핵심 프로세스의 자동화가 필수적이었습니다. AI 기반 프로세스 검색은 18개국 234,000명의 직원에 대한 작업을 분석하고 자동화할 5가지 워크플로를 빠르게 파악했습니다. 그 결과 효율성이 향상되어 Vale은 연간 121,000시간과 500만 달러를 절약할 수 있었으며, 이를 통해 조직은 증가한 업무량을 더 잘 처리할 수 있었습니다.
남미 최대의 전기 회사인 Electrobras는 매년 65,000개의 기술 문서를 꼼꼼히 검토합니다. AI 기반 자동화는 4주 만에 10,000시간 분량의 복잡한 수동 문서 처리를 혁신하여 92%의 자동화를 달성하고 227,000달러를 절감했습니다.
제조업에서 Siemens와 같은 기업은 예측적 유지 관리 및 프로세스 최적화를 위해 생산 라인에 AI를 통합하여 상당한 효율성 향상과 비용 절감을 달성했습니다.
비즈니스 기능 내의 기업 AI 애플리케이션도 다양한 프로세스에 걸쳐 실행되므로 AI를 적용할 수 있는 무한한 기회가 있음을 보여줍니다.
고객 서비스에서 AI 기반 챗봇과 문의를 적절한 에이전트에게 전달하는 자동화는 서비스를 가속화하고 고객 경험과 만족도를 향상시키고 있습니다. Automation Anywhere의 고객 지원 팀은 AI 기반 워크플로를 구현하여 간접비를 30% 줄이고 CSAT를 10% 증가시켰습니다.
티켓 라우팅의 경우, AI 에이전트는 들어오는 고객 서비스 문의의 맥락과 의도를 분석하여 문의 검토 및 라우팅 워크플로를 간소화합니다. 간단하고 긴급하지 않은 문의 사항은 지식 기반 응답을 통해 즉시 해결할 수 있지만, 복잡한 문제는 추가 처리를 위해 인간 상담원에게 전달됩니다.
HR 프로세스와 관련 데이터에는 해당 분야에 내재된 인간적 뉘앙스를 처리할 수 있는 자동화와 분석이 필요합니다. 이는 AI 솔루션을 적용할 수 있는 잠재력이 높은 분야입니다. AI 기반 분석은 설문 조사 데이터의 감정 분석을 통해 직원 참여도를 평가하여 HR이 타겟팅된 이니셔티브를 통해 피드백을 보다 신속하게 처리할 수 있도록 지원합니다.
HR에서 AI가 활용되는 또 다른 분야는 채용 프로세스입니다. AI 기반 자동화를 통해 이력서 수동 검토에 소요되는 시간을 줄이고 채용의 질을 향상시킬 수 있습니다. Softbank에서는 AI 기반 자동화를 통해 주요 인재 채용 프로세스를 혁신하여 채용 평가에 소요되는 시간이 85% 감소했습니다.
마케팅 운영과 콘텐츠 제작은 기업 내에서 생성형 AI를 가장 먼저 도입하는 분야 중 하나입니다. 마케팅 팀은 AI를 사용하여 고객 데이터와 행동을 분석할 수 있으며, 특정 시장 세그먼트와 공감하는 타겟 광고 캠페인을 생성하여 더 높은 전환율과 ROI를 이끌어낼 수 있습니다. 소비자 브랜드의 경우, AI는 감성 분석을 통해 소셜 미디어 대화와 고객 피드백을 모니터링하여 대중의 인식에 기반한 마케팅 전략을 실시간으로 조정하도록 구현할 수 있습니다.
기업용 AI의 주요 이점
특정 활용 사례를 통해 대규모 조직에 AI를 적용하는 깊이와 폭을 확인할 수 있지만, 고려해야 할 또 다른 중요한 측면은 기업용 AI가 제공하는 포괄적인 이점입니다.
고부가가치 업무에 집중
기업용 AI는 일상적이고 반복적인 작업을 자동화함으로써 직원이 창의성, 전략적 사고, 감성 지능이 필요한 작업에 다시 집중할 수 있도록 돕습니다. 이러한 변화는 더 나은 직원 경험을 지원할 뿐만 아니라 팀이 더 전략적이고 영향력 있는 프로젝트에 참여함에 따라 혁신과 비즈니스 성장을 촉진합니다.
운영 비용 절감
AI 기반 자동화는 워크플로와 리소스 사용을 최적화하여 비용을 대폭 절감합니다. 조직은 더 적은 리소스로 더 높은 효율성을 달성하고, 운영 비용(OpEx)을 낮추는 동시에 서비스 품질과 성과를 유지하거나 개선할 수 있습니다.
데이터 거버넌스 및 규정 준수
기업용 AI는 조직 전체에서 데이터를 일관되고 안전하게 관리하는 것을 운영적 필수 요소로 삼아 더 나은 데이터 거버넌스를 실현할 수 있습니다. 또한 AI 시스템은 데이터 품질 표준을 시행하고, 규제 요구 사항 준수를 모니터링하며, 고급 AI 데이터 개인 정보 보호 및 보안 보호 기능을 통해 민감한 정보를 보호할 수 있습니다.
향상된 의사 결정
AI는 방대한 데이터 세트를 분석하는 능력을 통해 조직에 의사 결정을 크게 개선할 수 있는 통찰력을 제공합니다. AI는 추세와 패턴을 신속하게 파악하고 표면화함으로써 시장 추세 예측, 공급망 최적화, 고객 경험 맞춤화 등 다양한 의사 결정에 도움을 줄 수 있습니다.
확장성과 유연성
AI 시스템은 본질적으로 확장 가능하고 유연하므로 변화하는 수요와 변화하는 시장에 적응해야 하는 기업을 지원하는 데 이상적입니다. 기업용 AI 솔루션은 일반적으로 기존 시스템과 완벽하게 통합되도록 설계되어 조직이 인프라를 대대적으로 개편하지 않고도 AI 역량을 확장할 수 있습니다.
고객 경험 개선
AI는 고객 데이터와 선호도를 실시간으로 분석하여 개인화된 경험을 제공하고 일관되고 신뢰할 수 있는 서비스를 보장함으로써 고객 상호작용에 엄청난 가치를 제공할 수 있습니다. 또한 AI 기반 챗봇과 가상 비서를 이용하면 고객이 필요할 때마다 24시간 연중무휴 지원을 받을 수 있어 기업이 높아지는 고객 기대에 부응하고 충성도를 얻는 데 도움이 됩니다.
혁신과 경쟁 우위
마지막으로, 기업용 AI는 혁신, 민첩성, 시장 역학에 대한 대응력을 촉진하는 요소입니다. AI를 활용하면 이전에는 불가능했던 새로운 비즈니스 모델과 기회의 문이 열릴 수 있습니다.
기업용 AI 구현의 과제.
기업용 AI는 효율성과 비용 절감 가능성을 제공하지만, AI를 구현하는 과정에는 과제도 따릅니다. 새로운 기술을 도입하는 데는 잠재적인 위험과 보상이 따르며 기업용 AI도 예외는 아닙니다. 기업 규모로 AI를 구현하는 데 따르는 과제를 인식하는 것은 성공적인 도입을 보장하고 ROI를 극대화하는 전략을 수립하는 데 필수적입니다.
데이터 수집 및 통합
기업용 AI를 구현하는 데 있어 가장 큰 과제 중 하나는 해당 분야를 대표하는 다양한 소스에서 고품질 데이터를 수집하고 통합하는 것입니다. 서로 다른 데이터 시스템, 데이터 사일로, 일관되지 않은 형식은 AI 모델의 정확성과 효과성에 영향을 미치는 일반적인 장애물입니다.
AI 전문기술 부족
AI 구현에 대한 또 다른 큰 장애물은 AI 시스템을 효과적으로 설계, 개발, 관리할 수 있는 숙련된 AI 전문가가 부족하다는 것입니다. 이러한 인재 격차로 인해 AI 프로젝트 구현이 지연되고 AI 기술의 잠재적 이점이 제한될 수 있습니다. 솔루션에는 기존 직원의 기술 향상, AI 서비스 제공업체와의 파트너십, Automation Anywhere의 AI Agent Studio와 같이 최소한의 데이터 과학 전문 지식만 있으면 AI 기반 솔루션을 만들고 배포할 수 있는 노코드 AI 플랫폼 활용이 포함됩니다.
초기 투자
기업용 AI를 구현하려면 기술, 인프라, 교육에 대한 상당한 초기 투자가 필요할 수 있습니다. 그러나 AI를 구현하면 대부분은 즉시 가치를 제공합니다. Petrobras의 경우, 생성형 AI 자동화 솔루션을 구현한 결과 단 3주 만에 1억 2,000만 달러를 절감했습니다. 물론, 효과적인 AI 구현은 운영 효율성, 비용 절감, 수익 증가를 통한 투자 수익률을 통해 장기적으로 가치를 계속 더할 것입니다.
이해관계자의 동의
모든 조직 이해관계자의 동의를 얻는 것이 성공적인 AI 도입의 핵심입니다. 변화에 대한 저항, AI의 이점에 대한 명확성 부족, 일자리 대체에 대한 우려 등은 AI 이니셔티브를 방해할 수 있습니다. 효과적인 변화 관리 전략, 명확한 가치 제안, AI 사용 사례의 다양성과 성공적인 AI 구현을 보여주는 것은 이해관계자의 공감대를 형성하고 관심을 불러일으키는 데 도움이 될 수 있습니다.
기업용 AI 구현을 위한 모범 사례.
AI 도입이 가속화되고 있으며 규모와 업종을 막론한 많은 기업이 AI 여정을 시작했습니다. 그리고 이들이 경험한 성공 사례(및 실패 사례)에서 적지 않은 교훈을 얻을 수 있습니다.
이러한 모범 사례에서 배우는 것은 기업이 AI 구현의 복잡성을 탐색하여 의미 있고 지속 가능한 가치를 제공하는 데 도움이 됩니다.
데이터 품질 및 거버넌스 유지
데이터 수집 및 통합의 과제를 반영하여, 효과적인 AI 배포를 위해서는 높은 데이터 품질과 견고한 거버넌스 관행을 유지하는 것이 필수적입니다. 강력한 데이터 파이프라인을 구축하고, 데이터 준비성을 보장하고, 데이터 거버넌스 프레임워크를 구현하는 것은 모두 일관되고 안전한 데이터 관리에 도움이 됩니다. 이러한 관행은 AI 모델의 신뢰성을 뒷받침하고 규정 준수도 지원합니다.
소규모 시작 후 점진적 확장
소규모의 집중 프로젝트로 AI 통합을 시작하면 성공 가능성을 높일 수 있습니다. 파일럿 프로젝트를 통해 조직은 AI 솔루션을 테스트하고 기업 전체로 AI 이니셔티브를 확대하거나 확장하기 전에 실질적인 이점을 입증할 수 있습니다. 예를 들어, Merck는 AI 기반 자동화를 구축하기 위해 규정 준수 관련 문서 처리에 집중했습니다. 그 결과 15만 시간이 절약되었고, 업계 규정 준수 상을 수상하면서 출시 프로세스, 제품 개발, 공급망을 포함한 운영 전반에 걸쳐 기업용 AI 이니셔티브가 확대되었습니다.
명확한 목표 정의
AI 구현은 조직 목표와의 일치를 보장하기 위해 명확한 비즈니스 목표에 따라 이루어져야 합니다. 고객 경험이나 운영 최적화 등 AI가 가치를 더할 수 있는 구체적인 활용 사례를 정의하면 올바른 AI 도구를 선택하고 측정 가능한 목표를 설정하는 데 도움이 됩니다. 이러한 초점을 통해 AI 프로젝트가 의미 있는 성과를 제공하고 전반적인 비즈니스 성장에 기여할 수 있습니다.
교차 기능 팀 참여
다양성은 AI 적용의 효율성을 뒷받침합니다. 여러 부서를 통합하면 기존 워크플로의 다면적인 현실을 해결하는 포괄적인 AI 전략을 개발하여 집단적 성공을 이루는 데 도움이 됩니다.
진화하는 시스템으로서의 AI 수용
AI는 지속적으로 진화하는 시스템으로, 모델의 지속적인 업데이트와 최적화, 피드백 통합, 변화하는 비즈니스 환경과 요구 사항에 대한 적응이 필요합니다. 적응형 접근 방식을 취하면 AI 이니셔티브가 효과적이고 관련성을 유지하며 장기적으로 지속적으로 가치를 제공할 수 있습니다.
책임감 있는 사용 보장
AI 배포를 감독하고 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 윤리 지침과 거버넌스 구조를 수립합니다. 예를 들어, 프로젝트를 검토하고 공정성과 투명성 기준을 유지하기 위해 AI 윤리 위원회를 만들면 규제 요구 사항을 준수하는 동시에 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다.
기업용 AI 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 주요 기능.
데이터 처리 및 확장성
강력한 기업용 AI 플랫폼은 기업 수준의 대량 데이터를 처리하고 조직의 성장에 따라 확장할 수 있어야 합니다. 효율적인 데이터 관리, 부서 간 확장성, 다양한 데이터 유형을 처리하는 기능은 플랫폼이 성능 저하 없이 확장되는 비즈니스 요구를 지원할 수 있도록 보장하는 필수적인 기능입니다.
자동화 도구와의 통합
AI의 잠재력을 극대화하려면 자동화 도구와의 원활한 통합이 필수적입니다. 기업용 AI 플랫폼은 다른 비즈니스 시스템 및 자동화 도구와 손쉽게 연결되어 사전 구축된 커넥터, 패키지된 API 및 클라우드 실행을 통해 원활한 워크플로 자동화를 구현해야 합니다.
안전한 데이터 처리
기업 데이터 보안 문제는 당장 사라지지 않을 것입니다. 모든 AI 플랫폼에는 처리 및 저장 중에 민감한 데이터를 보호하기 위한 포괄적인 보안 메커니즘이 내장되어 있어야 합니다. 암호화, 접근 제어, 업계 표준 준수와 같은 기능은 데이터가 안전하게 처리되고 데이터 유출 및 무단 접근의 위험이 최소화되도록 보장하는 데 필수적인 요소입니다.
적응형 머신 러닝 모델
효과적인 AI 모델은 변화하는 데이터와 비즈니스 요구 사항을 기반으로 적응하며 이를 학습합니다. 이를 통해 지속적인 최적화가 가능해지고 시간이 지남에 따라 정확도와 효과성이 더욱 향상됩니다.
또한, 생성형 AI 애플리케이션을 위해 대형 언어 모델(LLM)을 활용하는 플랫폼은 지속적으로 훈련 데이터를 유지하고 갱신해야 합니다. 많은 경우, 최적의 생성형 AI 기반 워크플로를 만들려면 여러 기본 모델 및/또는 비교 모델 선택이 필요합니다. 강력한 기업용 AI 플랫폼은 다양한 모델 선택권과 유연성을 제공합니다.
기업용 AI의 미래.
AI 기술은 급속한 발전을 이루고 있으며, 혁신하고 경쟁에서 뒤처지지 않으려는 기업들에게 실질적인 변화를 가져오고 있습니다. AI의 발전은 기업 자동화에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 특히, AI 에이전트는 AI의 응용을 전반적으로 재정의하는 새로운 기회의 지평을 열고 있습니다.
AI 에이전트는 기업 시스템과 데이터 전반에서 인지 AI 기능을 실행 및 자동화와 결합합니다. 실제적으로 이는 AI 에이전트가 생성형 AI 모델을 사용하여 결정을 내리고, 데이터로부터 학습하며, 자연어로 상호작용하고, 사전에 정의된 목표를 달성하기 위한 조치를 취할 수 있음을 의미합니다. 이 기술이 계속 발전함에 따라 AI 에이전트는 자율 자동화를 달성하는 수단, 즉 에이전틱 프로세스 자동화를 실현하는 수단이 되었습니다.
에이전틱 프로세스 자동화는 AI와 자동화 기술을 결합한 지능형 자동화에 뿌리를 두고 있습니다. 지능형 자동화는 보다 복잡하고 결정 중심적인 작업을 자동화하여 더 큰 운영 효율성과 혁신을 가져올 수 있으므로 널리 채택되고 있습니다. AI 에이전트를 활용한 지능형 자동화는 시스템이 자율적으로 학습하고 적응하며 작업을 수행할 수 있도록 함으로써 공급망 관리에서 고객 서비스까지 비즈니스 기능을 혁신할 수 있습니다.
기업용 AI 역시 예측 분석 분야에서 상당한 발전을 이루고 있습니다. 이 분야의 혁신을 통해 기업은 전례 없는 정확도로 시장 동향, 소비자 행동, 운영적 요구 사항을 예측할 수 있게 됩니다. 향상된 예측 기능은 전략적 계획, 위험 관리, 사전 예방적 의사 결정을 지원하여 지속 가능한 사업 성장을 촉진합니다.
그리고 기업용 AI가 계속 발전함에 따라 조직 내의 직무 역할 역시 계속해서 변화할 것입니다. 일상적이고 수동적인 업무에서 전략적이고 창의적이며 대인 관계적인 업무를 중심으로 하는 역할로 전환하려면 AI 시스템을 관리하고 협업하는 데 능숙하고 지속적인 학습과 적응력을 바탕으로 하는 소양을 갖춘 인력이 필요합니다.
AI를 기업 가치에 연계하기.
AI 이니셔티브를 구체적인 비즈니스 성과에 연결하면 기업이 가치를 실현하고 전략적 목표를 달성할 수 있습니다. 물론 말처럼 쉽지는 않지만, 고품질 데이터, 강력한 보안 및 거버넌스, 명확한 비즈니스 목표에 기반한 AI 적용과 같은 기업 AI 모범 사례를 따르는 조직들은 AI 투자에서 실질적인 성과를 보고 있는 조직들 중 하나입니다.
주로 조직에서는 AI 이니셔티브의 가치를 생산성 증가를 통해 측정합니다. 최근 추정에 따르면 기업용 AI는 직원의 시간을 차지하는 작업의 최대 70%를 자동화할 수 있는 잠재력이 있으므로 AI가 잠재적 가치를 어떻게 제공하는지 평가하기 위해 생산성을 평가하는 것이 적절합니다.
고객 획득 비용(CAC)을 낮추는 것은 AI 구현을 기업 가치에 연결할 수 있는 또 다른 기회입니다. AI를 활용한 영업 및 마케팅 분야가 도입을 선도하고 있습니다. AI 기반 통찰력을 활용해 잠재 고객을 더욱 효과적으로 타겟팅하는 것은 CAC에 직접적인 영향을 미칩니다. 고객 데이터를 분석하고 행동을 예측함으로써, 기업은 마케팅 전략을 조정하여 적절한 구매자를 유치하고, 비용을 최소화하며 마케팅 투자 수익을 극대화할 수 있습니다.
더 나은 고객 경험을 통해 고객 유지율을 높이는 것은 서비스 운영 환경에서 AI 배포의 가치를 측정하는 한 가지 방법입니다. 더 개인화된 상호작용과 더 빠른 지원은 더 높은 고객 유지율로 이어집니다. AI 기반 도구는 고객의 요구를 예측하고, 문제를 사전에 해결하며, 일관된 참여를 유지하여 고객 충성도와 지속적인 수익에 기여할 수 있습니다.
운영 비용(OpEx) 감소를 측정하는 것은 특히 AI 기반 자동화를 통해 AI로부터 기업 가치를 인식하는 또 다른 방법입니다. 지능형 자동화는 워크플로를 최적화하고, 일상적인 작업을 자동화하며, 효율적인 자원 활용을 촉진하여 운영 비용을 절감합니다. 결과적으로, 비용 효율성 향상은 수익성과 재무적 안정성을 뒷받침합니다.
Automation Anywhere의 기업용 AI 플랫폼 소개.
기업용 AI는 조직의 운영 방식을 변화시키고 있으며, AI 도입이 가속화되고 있습니다. 이러한 추세가 커지면서 리더들은 AI를 구축하고 ROI를 입증해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 이런 맥락에서 미래에 대비한 선택을 하는 것은 어렵지만 불가능한 것은 아닙니다.
AI 통합을 향한 여정에는 데이터부터 인재 부족까지 여러 과제가 따르지만, 획기적인 AI 자동화 영향 사례에서 알 수 있듯이 그 혜택은 장애물보다 훨씬 큽니다. 1300% ROI가 그 예입니다. 모범 사례를 적용하고 가치와 혁신을 모두 제공했다는 기록을 가진 도구를 선택하면 효과적인 AI 구현으로 이어질 수 있습니다.
Automation Anywhere의 AI + Automation Enterprise System은 대규모 배포를 위해 설계된 안전하고 적응 가능한 솔루션을 제공하여 엔터프라이즈 AI의 미래를 구현합니다. 여기에는 생성형 AI 기반의 자체 복구 자동화 및 로우코드 맞춤형 AI 에이전트 생성이 포함됩니다.
맞춤형 데모를 통해 조직에 기업용 AI를 적용하는 방법을 알아보세요.
