비즈니스에 미치는 AI의 일상적 영향

인공지능(AI)은 마케팅부터 HR에 이르는 비즈니스 분야에서 업무를 효율화하고 데이터를 분석함으로써 의사결정 속도를 높일 수 있습니다. IBM의 2021년 글로벌 AI 도입 지수(Global AI Adoption Index)에 따르면, 전 세계 기업의 74%가 AI를 도입하고 있거나 도입을 고려하고 있습니다.

이전에는 AI 비즈니스 창업을 위한 다양한 아이디어를 다루었습니다. 오늘은 이러한 흐름을 이어가며 AI가 이미 확립된 다양한 산업 분야의 비즈니스를 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.

Link to this section왜 사무실에 AI가 필요할까요?#

많은 사무 업무는 이메일 확인, 데이터 입력, 보고서 작성과 같은 반복적인 수동 작업을 포함합니다. 이러한 작업은 더 중요한 업무에 집중할 시간을 빼앗습니다. 연구에 따르면 67%의 사람들이 끊임없이 동일한 작업을 반복하고 있으며, 자동화할 수 있는 작업에 평균 주당 4.5시간을 낭비하고 있다고 느낍니다. AI는 이러한 업무의 대부분을 대신할 수 있습니다.

그림 1. 끝없이 반복되는 작업은 AI를 사용하여 자동화할 수 있습니다. 이미지 출처: Envato Elements.

AI가 일부 업무를 대신하면서 얻는 직접적인 결과는 인간이 더 전략적인 업무에 집중할 수 있게 된다는 것입니다. 하지만 전략적인 업무조차도 AI의 지원을 받을 수 있습니다. AI 예측 분석 도구는 새로운 기회를 식별하고, 문제를 표시하며, 과거 고객 데이터를 기반으로 제안을 개인화할 수 있습니다.

AI는 방대한 양의 데이터를 인간보다 빠르게 처리하고 분석할 수 있습니다. AI는 데이터에서 정보를 추출하여 인간이 더 정보에 입각한 의사결정을 내리도록 돕습니다.

예를 들어, AI는 공급망 관리와 관련된 의사결정을 도울 수 있습니다. 과거 매출 및 시장 동향 데이터를 분석하면 제품 수요를 예측하는 데 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 정확한 예측은 재고를 적정 수준으로 상시 유지하게 합니다. 마찬가지로 AI 시스템은 교통량과 날씨 같은 요소를 고려하여 최적의 배송 경로를 찾아냄으로써 비용을 절감하고 효율성을 향상시킵니다.

Link to this sectionAI가 위기 관리를 더 원활하게 만드는 방법#

AI는 단순한 사무 업무의 속도를 높이는 것 이상의 역할을 합니다. 또한 기업이 위기에 대처하고 운영을 원활하게 유지하는 방식을 변화시키고 있습니다. 95%의 비즈니스 리더들은 자신의 위기 관리 능력이 더 개선될 수 있다고 생각합니다. 이에 대한 해답이 바로 AI일 수 있습니다. AI 시스템은 데이터 분석과 예측을 활용하여 문제가 발생하기 전에 잠재적인 문제를 포착함으로써 기업이 더 잘 대비하고 필요할 때 신속하게 대응하도록 돕습니다. 이는 혼란으로 인한 영향을 줄여줍니다.

그림 2. 기업 내 위기 관리는 스트레스가 될 수 있습니다. 이미지 출처: Envato Elements.

AI는 또한 위기 상황에서 커뮤니케이션을 자동화하여 관련자 모두가 정확한 업데이트를 신속하게 받을 수 있도록 합니다. 위기 후에는 AI를 사용하여 발생한 상황을 분석하고 향후 대응을 개선할 수 있습니다. 과거의 실수로부터 학습함으로써 기업은 더욱 강력해지고 다음에 닥칠 수 있는 상황에 더 잘 대비할 수 있습니다.

Link to this section인재 채용에 AI 활용하기#

모든 기업의 HR 부서는 AI를 사용하여 방대한 정보를 훑어보고 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 파악할 수 있습니다. 이는 수천 개의 이력서를 분류하여 특정 직무에 완벽한 지원자를 찾아야 할 때 유용합니다.

Unilever와 같은 기업은 이미 이러한 AI 시스템 활용의 이점을 확인하고 있습니다. 이들은 HireVue와 같은 AI 도구를 사용하여 이력서를 검토함으로써 특정 직무에 가장 적합한 인재를 편견 없이 신속하게 찾아내어 연간 백만 파운드 이상의 비용을 절감하고 있습니다.

그림 3. AI는 어떻게 인재 채용 과정을 간소화할 수 있을까요?

우리는 인간이 직접 면접을 볼 필요가 없는 세상으로 나아가고 있습니다. AI로 생성된 면접관들이 면접을 진행하고 인간 HR 팀에 피드백을 제공할 수 있습니다. 2020년 조사에 따르면 55%의 기업이 채용 과정의 자동화에 대한 투자를 늘리고 있었습니다.

이것은 AI가 HR 분야에서 인간을 대체할 것임을 의미할까요? AI 주도의 일자리 대체에 대한 두려움은 이해할 만하지만, 미래는 인간과 AI의 협업으로 정의될 가능성이 더 높습니다. AI는 데이터를 처리하고 패턴을 찾아내는 데 탁월하지만, 틀을 깨고 창의적으로 생각하며 타인을 이해하는 인간의 능력은 그 무엇도 능가할 수 없습니다.

Link to this sectionAI로 지속가능성을 포용하기#

환경, 사회, 지배구조(ESG)는 투자자가 기업의 윤리적 및 지속가능성 관행을 평가하는 데 사용하는 기준입니다. 이러한 기준은 재무 성과를 넘어 기업이 환경 영향을 어떻게 관리하고, 직원을 어떻게 대우하며, 스스로를 어떻게 지배하는지 이해하고자 합니다. 사회가 친환경적인 방향으로 나아감에 따라 ESG 측정은 전 세계 기업들에 점점 더 중요해지고 있습니다.

머신러닝 및 자연어 처리(NLP)와 같은 AI 기술은 기업이 ESG 기준을 충족하고 있는지, 그리고 지속가능성 관행을 어떻게 개선할 수 있는지 파악하는 데 사용될 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 분석하여 환경 영향, 직원 처우 및 기업 지배구조와 관련된 패턴을 식별할 수 있습니다. 이 분석에서 얻은 통찰력은 환경 발자국을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 마찬가지로 NLP 기술을 사용하여 소셜 미디어와 설문조사 같은 곳에서 텍스트 데이터를 깊이 있게 파고들어 사람들이 지속가능성 노력에 어떻게 반응하고 있는지 파악할 수 있습니다.

이는 빙산의 일각에 불과합니다. 다음을 포함하여 ESG 분야에서 AI가 활용되는 예는 많습니다.

• ESG 보고 자동화: 정확한 보고를 위해 데이터 수집 및 분석을 간소화합니다.
• 에너지 효율 개선: 건물 및 제조 과정에서 에너지 사용을 최적화하여 배출량을 줄입니다.
• 다양성 및 포용성 촉진: 기업이 다양성 노력을 개선하고 공정한 채용 관행을 촉진하도록 돕습니다.
• 순환 경제 관행 촉진: 자원 활용 최적화, 제품 재사용 및 재활용 장려, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 폐기물을 최소화함으로써 기업이 순환 경제 모델로 전환하도록 지원합니다.

Link to this section비즈니스의 법률 분야에 AI 도입하기#

AI는 또한 기업이 상각으로 인한 매출 손실을 방지하고 매출 누수를 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI를 사용하여 워크플로우와 프로세스를 개선함으로써 법률 사무소는 더 효율적이고 수익성 있게 운영될 수 있습니다.

LawGeex와 같은 기업은 AI를 사용하여 법률 문서를 빠르게 분석합니다. 이들의 AI 시스템은 잠재적인 문제를 포착하고, 중요한 부분을 지적하며, 문서가 규칙을 준수하는지 확인합니다. 이는 전체 법률 절차를 훨씬 더 효율적으로 만듭니다.

세계 최대의 항공 승객 권리 보호 기업 중 하나인 AirHelp는 AI 봇을 보상 청구 대리인으로 사용하고 있습니다. 이 봇들은 고객 청구를 처리하고 항공사로부터 보상을 받을 자격이 있는지 평가합니다. 현재 이 봇들은 95%의 정확도로 전체 청구의 30%를 평가하고 있습니다.

그림 4. AirHelp의 챗봇 허먼을 만나보세요.

Link to this sectionAI, 사이버 공격으로부터 기업 보호#

AI는 위협 인텔리전스 분야에서 여러 유용한 애플리케이션을 가지고 있습니다. 그중 하나는 자동화된 위협 탐지이며, AI는 잠재적 위협을 나타내는 이상 징후와 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 실시간으로 의심스러운 행동을 식별할 수 있습니다. 이는 위협에 대한 신속한 대응과 제거를 가능하게 합니다.

또 다른 애플리케이션은 인간 사이버 보안 분석가를 지원하는 것입니다. 인간 분석가는 위협을 추적할 때 AI를 '포스 멀티플라이어(force multiplier)'로 활용할 수 있습니다. AI 알고리즘은 거대한 데이터 세트를 처리하여 숨겨진 위협을 밝혀낼 수 있습니다.

Darktrace와 같은 기업은 네트워크 사용량을 모니터링하기 위한 AI 시스템을 제공합니다. 이들의 시스템은 비정상적인 활동을 포착하고 사이버 공격이 발생하는 즉시 감지할 수 있습니다. 사이버 범죄자들이 온라인에서 범죄를 저지르는 새로운 방법을 찾음에 따라, AI는 이러한 위협을 탐지하고 제거하기 위한 필수 도구입니다.

Link to this sectionAI 영업 사원이 제품과 서비스를 홍보합니다#

지난 1년간 영업 부문에서 AI의 영향력은 부정할 수 없을 정도로 컸습니다. 이제 약 14%의 전문가들이 영업에 생성형 AI 도구를 사용하고 있습니다. 생성형 AI는 개별 고객의 선호도, 관심사, 구매 이력에 맞는 메시지를 작성할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 영업 팀은 전환 가능성을 높일 수 있습니다.

또한 AI 영업 도구는 후속 이메일 및 리드 자격 검토와 같은 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 인간 영업 담당자는 영업 과정의 더 복잡한 측면에 집중할 수 있게 됩니다. 한편, AI 기반 챗봇과 가상 비서가 고객 문의에 즉각적인 응답을 제공할 수 있습니다. 응답 지연을 방지함으로써 기업은 영업 퍼널 전반에 걸쳐 참여와 관심을 유지할 수 있습니다.

그림 5. 마케팅 전략은 더 높은 영업 전환율을 위해 AI를 통합할 수 있습니다. 이미지 출처: Envato Elements.

영업 팀은 일반적으로 마케팅 팀과 매우 밀접하게 협업하며, AI 이니셔티브 역시 함께 연계될 수 있습니다. 두 영역 모두에 AI를 적용함으로써 기업은 초기 참여부터 판매 및 그 이후 단계까지 일관되고 효율적인 고객 여정을 만들 수 있습니다. 데이터에 따르면 72%의 마케터가 개인화를 위해 AI를 사용하며, 마케팅 메시지와 영업 활동 간의 연계를 강화하고 있습니다. AI, 마케팅, 영업 간의 시너지는 궁극적으로 고객 만족도 향상과 매출 증대로 이어집니다.

Link to this section기업이 AI를 구현할 때 예상되는 과제#

AI는 기업이 활용할 수 있는 매우 강력한 도구이지만, 주의해서 사용하는 것이 중요합니다. 비즈니스 워크플로우에 AI를 구현할 때 예상되는 몇 가지 과제를 살펴보겠습니다.

• 데이터 편향(Data Bias) - AI 시스템을 학습시키는 데 사용되는 데이터가 불공정하거나 불완전하면 AI는 불공정한 결정을 내리게 됩니다. 데이터 편향은 차별로 이어지고 시스템의 신뢰성을 해칠 수 있기 때문에 각별한 주의를 기울여 다루어야 합니다.
• “블랙박스(Black Box)” 문제 - 일부 AI 시스템은 너무 복잡해서 전문가조차 AI가 어떻게 결론에 도달하는지 완전히 이해하지 못합니다. AI 모델의 결정 근거를 이해하는 것이 안전과 법률 규정 준수에 필수적인 의료 및 금융과 같은 산업에서 이러한 불투명성은 단점이 될 수 있습니다.
• 사회적 영향 - 기업은 또한 자신들의 AI 솔루션이 사회 전반에 어떤 영향을 미치는지 고려해야 합니다. AI 사용은 개인정보 보호, 공정성, 심지어 환경 측면에서 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다. 기업은 AI를 윤리적으로 사용하는 방법에 대한 강력한 규칙과 규정을 마련하고 문제가 발생하기 전에 해결해야 합니다.

Link to this section최종 평가#

기업들은 AI를 툴킷에 포함하기 위해 진화하고 있습니다. 지루한 작업을 처리하는 것부터 의사결정 개선, 고객 서비스, 비용 절감에 이르기까지, 비즈니스 세계에 미치는 AI의 영향은 매우 크며 꾸준히 성장하고 있습니다. 새로운 AI 기술이 개발됨에 따라 기업들은 콘텐츠를 제작하고, 데이터를 더 잘 활용하며, 문제에 대한 새롭고 혁신적인 솔루션을 찾을 방법을 더 많이 발견하게 될 것입니다.

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