비즈니스에 대한 AI의 일상적인 영향

인공 지능(AI)은 마케팅에서 HR에 이르기까지 비즈니스 부문에서 작업을 간소화하고 데이터를 분석하여 의사 결정을 가속화할 수 있습니다. IBM의 2021년 글로벌 AI 도입 지수에 따르면 전 세계 기업의 74%가 AI를 도입하거나 도입을 고려하고 있습니다.

이전에 AI 비즈니스 시작에 대한 다양한 아이디어를 다루었습니다. 오늘은 이러한 사고방식을 계속 이어가면서 AI가 여러 산업 분야에서 이미 확립된 비즈니스를 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.

사무실에 AI가 필요한 이유

사무 공간의 많은 작업에는 이메일 확인, 데이터 입력, 보고서 생성과 같이 반복적인 수동 기능이 포함됩니다. 이러한 작업은 더 중요한 업무 시간을 빼앗습니다. 연구에 따르면 사람들의 67%가 끊임없이 동일한 작업을 반복하고 자동화할 수 있는 작업에 매주 평균 4.5시간을 낭비한다고 느낍니다. AI는 이러한 작업의 대부분을 대신할 수 있습니다.

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AI가 일부 작업을 대신 수행함에 따라 인간은 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있게 됩니다. 그러나 전략적인 작업조차도 AI의 지원을 받을 수 있습니다. AI 예측 분석 도구는 과거 고객 데이터를 기반으로 새로운 기회를 식별하고, 문제를 표시하고, 맞춤형 상품을 제공할 수 있습니다. 

AI는 방대한 양의 데이터를 인간보다 빠르게 처리하고 분석할 수 있습니다. AI는 데이터에서 정보를 추출하여 인간이 더 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 

예를 들어, AI는 공급망 관리와 관련된 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 과거 판매 및 시장 동향에 대한 데이터를 분석하면 제품 수요를 예측하는 데 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 정확한 예측은 항상 적절한 양의 제품을 재고로 유지하는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로, AI 시스템은 교통 및 날씨와 같은 요소를 고려하여 최적의 배송 경로를 찾아 비용을 절감하고 효율성을 향상시킬 수도 있습니다.

AI가 위기 관리를 더욱 원활하게 만드는 방법

AI는 사무 업무 속도를 높이는 것 이상의 역할을 합니다. 또한 기업이 위기를 처리하고 운영을 원활하게 유지하는 방식을 변화시키고 있습니다. 비즈니스 리더의 95%는 위기 관리 능력을 향상할 수 있다고 생각합니다. 이에 대한 해답은 AI일 수 있습니다. AI 시스템은 데이터 분석 및 예측을 사용하여 잠재적인 문제를 사전에 파악하여 기업이 더 잘 준비하고 필요할 때 신속하게 대응할 수 있도록 돕습니다. 이는 혼란의 영향을 줄입니다.

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AI는 또한 위기 상황에서 관련된 모든 사람이 정확한 업데이트를 신속하게 받을 수 있도록 커뮤니케이션을 자동화할 수 있습니다. 위기 후 AI를 사용하여 향후 대응을 개선하기 위해 발생한 상황을 분석할 수 있습니다. 이전의 실수로부터 학습함으로써 기업은 더욱 강력해지고 앞으로 닥칠 일에 대비할 수 있습니다.

AI를 활용한 인재 확보

모든 비즈니스의 HR 부서는 AI를 사용하여 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 보기 위해 방대한 정보를 검색할 수 있습니다. 이는 직책에 적합한 완벽한 후보자를 찾기 위해 수천 개의 이력서를 정렬해야 할 때 유용합니다. 

Unilever와 같은 회사는 이미 이러한 AI 시스템 사용의 이점을 누리고 있습니다. 그들은 HireVue와 같은 AI 도구를 사용하여 이력서를 검토하여 특정 직책에 가장 적합한 사람을 신속하고 편견 없이 찾아 연간 백만 파운드 이상을 절약하고 있습니다.

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저희는 인간이 면접을 진행할 필요가 없는 세상으로 나아가고 있습니다. AI가 생성한 패널 구성원이 면접을 처리하고 인간 HR 팀에 피드백을 제공할 수 있습니다. 2020년 설문 조사에 따르면 기업의 55%가 채용 프로세스 자동화에 대한 투자를 늘리고 있었습니다.

이것은 AI가 HR 분야에서 인간을 대체한다는 의미일까요? AI로 인한 일자리 감소에 대한 두려움은 이해할 만하지만, 미래는 인간과 AI의 협업으로 정의될 가능성이 더 큽니다. AI는 데이터를 처리하고 패턴을 찾는 데 탁월하지만, 틀에서 벗어나 생각하고 창의적이며 다른 사람을 이해하는 능력은 인간을 따라올 수 없습니다.

AI를 통한 지속 가능성 수용

ESG(환경, 사회 및 거버넌스)는 투자자가 회사의 윤리적 및 지속 가능성 관행을 평가하는 데 사용하는 기준입니다. 이러한 기준은 재무 성과를 넘어 회사가 환경에 미치는 영향을 어떻게 관리하고, 직원을 어떻게 대우하고, 스스로를 어떻게 통치하는지 이해하는 데 중점을 둡니다. 사회가 친환경으로 전환하는 데 집중함에 따라 ESG 측정은 전 세계 기업에 점점 더 중요해지고 있습니다.

머신 러닝 및 자연어 처리(NLP)와 같은 AI 기술을 사용하여 기업이 ESG 기준을 충족하는지 여부와 지속 가능성 관행을 개선하는 방법을 파악할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 분석하여 환경 영향, 직원 대우 및 기업 지배 구조와 관련된 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 분석에서 얻은 통찰력은 환경 발자국을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 마찬가지로 NLP 기술을 사용하여 소셜 미디어 및 설문 조사와 같은 곳에서 얻은 텍스트 데이터를 분석하여 사람들이 지속 가능성 노력에 어떻게 반응하는지 파악할 수 있습니다.

이것은 빙산의 일각에 불과합니다. ESG에서 AI의 응용 분야는 다음과 같이 다양합니다.

• ESG 보고 자동화: 정확한 보고를 위한 데이터 수집 및 분석 간소화.
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• 에너지 효율성 향상: 건물 및 제조 시설의 에너지 사용량 최적화, 배출량 감소
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• 다양성 및 포용성 증진: 기업이 다양성 노력을 개선하고 공정한 채용 관행을 장려하도록 지원합니다.
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• 순환 경제 관행 촉진: 기업이 자원 활용을 최적화하고 제품 재사용 및 재활용을 장려하며 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 폐기물을 최소화하여 순환 경제 모델로 전환하도록 지원합니다.

비즈니스의 법률 분야에 AI 도입

AI는 또한 기업이 상각으로 인한 수익 손실을 방지하고 수익 누수를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. AI를 사용하여 워크플로와 프로세스를 개선함으로써 법률 회사는 더욱 효율적이고 수익성이 높아질 수 있습니다. 

LawGeex와 같은 회사는 AI를 사용하여 법률 문서를 신속하게 분석합니다. 이들의 AI 시스템은 잠재적인 문제를 발견하고, 중요한 부분을 지적하며, 서류가 규칙을 준수하는지 확인합니다. 이는 전체 법률 프로세스를 훨씬 더 효율적으로 만듭니다.

세계 최대 항공 승객 권리 회사 중 하나인 AirHelp는 AI 봇을 보상 청구 대리인으로 사용하고 있습니다. 이 봇은 고객 청구를 처리하고 항공사로부터 보상을 받을 자격이 있는지 평가합니다. 현재 95%의 정확도로 청구의 30%를 평가합니다.

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AI는 사이버 공격으로부터 기업을 보호합니다.

AI는 위협 인텔리전스에 유용한 여러 응용 프로그램을 제공합니다. 그중 하나는 자동화된 위협 탐지입니다. AI는 잠재적인 위협을 나타내는 이상 징후와 패턴을 찾을 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 의심스러운 행동을 실시간으로 식별할 수 있습니다. 이를 통해 신속하게 대응하고 위협을 제거할 수 있습니다.

또 다른 응용 분야는 사이버 보안 전문가를 지원하는 것입니다. 인간 분석가는 위협을 탐색할 때 AI를 전력 증폭기로 사용할 수 있습니다. AI 알고리즘은 방대한 데이터 세트를 처리하여 숨겨진 위협을 찾아낼 수 있습니다.

Darktrace와 같은 회사는 네트워크 사용을 모니터링하는 AI 시스템을 제공합니다. 이러한 시스템은 비정상적인 활동을 감지하고 사이버 공격이 발생하는 즉시 포착할 수 있습니다. 사이버 범죄자들이 온라인에서 범죄를 저지르는 새로운 방법을 찾아냄에 따라 AI는 이러한 위협을 탐지하고 제거하는 데 필수적인 도구입니다.

AI 영업사원이 제품과 서비스를 홍보하고 있습니다.

영업 부문에서 AI의 영향력은 지난 한 해 동안 부인할 수 없을 정도로 컸습니다. 전문가의 약 14%가 현재 영업에 생성형 AI 도구를 사용하고 있습니다. 생성형 AI를 통해 개별 고객의 선호도, 관심사, 심지어 구매 내역까지 반영하는 메시지를 작성할 수 있습니다. 이를 통해 영업팀은 전환 가능성을 높일 수 있습니다.

또한 AI 영업 도구는 후속 이메일 및 잠재 고객 평가와 같은 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 영업 담당자는 영업 프로세스의 더 복잡한 측면에 집중할 수 있습니다. 한편, AI 기반 챗봇과 가상 어시스턴트는 고객 문의에 즉각적인 응답을 제공할 수 있습니다. 응답 지연을 방지함으로써 기업은 영업 퍼널 전반에 걸쳐 참여와 관심을 유지할 수 있습니다.

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영업팀은 일반적으로 마케팅팀과 매우 긴밀하게 협력하며, AI 이니셔티브도 함께 수행할 수 있습니다. AI를 두 영역 모두에 적용함으로써 기업은 초기 참여에서 판매 및 그 이상으로 일관성 있고 효율적인 고객 여정을 만들 수 있습니다. 데이터에 따르면 마케터의 72%가 개인화를 위해 AI를 사용하여 마케팅 메시지와 영업 노력 간의 연계를 강화합니다. AI, 마케팅 및 영업 간의 시너지 효과는 궁극적으로 고객 만족도 향상과 매출 증가로 이어집니다.

기업이 AI를 구현할 때 예상할 수 있는 과제

AI는 기업이 활용할 수 있는 매우 강력한 도구이지만, 신중하게 사용하는 것이 중요합니다. 비즈니스 워크플로에 AI를 구현할 때 예상할 수 있는 몇 가지 과제를 살펴보겠습니다.

• 데이터 편향 - AI 시스템 학습에 사용된 데이터가 불공정하거나 불완전하면 불공정한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 편향은 차별을 야기하고 시스템의 신뢰성을 저해할 수 있으므로 최대한 주의해서 처리해야 합니다.
• “블랙 박스” 문제 - 일부 AI 시스템은 너무 복잡하여 전문가조차도 결론에 도달하는 방법을 완전히 이해하지 못합니다. AI 모델의 결정에 대한 추론을 이해하는 것이 안전 및 법적 준수에 중요한 의료 및 금융과 같은 산업에서는 이러한 불투명성이 단점이 될 수 있습니다.
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• 사회적 영향 - 기업은 또한 AI 솔루션이 사회 전체에 미치는 영향도 고려해야 합니다. AI를 사용하면 개인 정보 보호, 공정성, 심지어 환경에 이르기까지 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 기업은 AI를 윤리적으로 사용하는 방법에 대한 강력한 규칙과 규정을 마련하고 문제가 발생하기 전에 해결해야 합니다.

최종 평결

기업은 AI를 툴킷에 포함하도록 진화하고 있습니다. 지루한 작업을 처리하는 것부터 의사 결정, 고객 서비스 개선, 비용 절감에 이르기까지 AI가 비즈니스 세계에 미치는 영향은 엄청나며 꾸준히 증가하고 있습니다. 새로운 AI 기술이 개발됨에 따라 기업은 콘텐츠를 만들고, 데이터를 더 잘 사용하고, 문제에 대한 새로운 혁신적인 솔루션을 찾는 방법을 더욱 많이 찾을 것입니다.

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