비즈니스에 미치는 AI의 일상적 영향

인공지능(AI)은 업무를 간소화하고 데이터를 분석하여 마케팅부터 인사(HR)까지 다양한 비즈니스 분야에서 의사결정을 앞당길 수 있습니다. IBM의 2021년 글로벌 AI 도입 지수에 따르면 전 세계 기업의 74%가 AI를 도입하고 있거나 도입을 고려하고 있습니다.

이전에는 AI 비즈니스 시작하기에 관한 다양한 아이디어를 살펴보았습니다. 오늘은 이 생각을 이어 여러 산업 분야에서 이미 자리 잡은 비즈니스를 AI가 어떻게 변화시키고 있는지 알아보겠습니다.

사무실에서 AI가 필요한 이유는 무엇일까요?#

사무실에서 하는 많은 업무에는 이메일 확인, 데이터 입력, 보고서 작성처럼 반복적이고 수작업이 필요한 일이 포함됩니다. 이러한 업무는 더 중요한 일에 쓸 시간을 빼앗습니다. 연구에 따르면 67%의 사람들이 같은 업무를 끊임없이 반복한다고 느끼며, 자동화할 수 있는 업무에 주당 평균 4.5시간을 낭비합니다. AI는 이러한 업무의 대부분을 대신 처리할 수 있습니다.

그림 1. 끝없이 반복되는 업무는 AI로 자동화할 수 있습니다. 이미지 출처: Envato Elements.

AI가 일부 업무를 맡으면 사람이 보다 전략적인 업무에 집중할 수 있는 여력이 생깁니다. 하지만 전략적인 업무도 AI의 도움을 받을 수 있습니다. AI 예측 분석 도구는 과거 고객 데이터를 바탕으로 새로운 기회를 파악하고, 문제를 알리며, 맞춤형 제안을 제공할 수 있습니다.

AI는 사람보다 훨씬 많은 양의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있습니다. 데이터에서 정보를 추출해 AI는 사람이 더 많은 정보를 바탕으로 의사결정을 내리도록 돕습니다.

예를 들어, AI는 공급망 관리와 관련한 의사결정을 지원할 수 있습니다. 과거 판매량과 시장 동향 데이터를 분석하면 제품 수요를 예측하는 데 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 정확한 예측을 통해 적정량의 제품을 항상 재고로 확보할 수 있습니다. 마찬가지로 AI 시스템은 교통과 날씨 등의 요소를 고려해 최적의 배송 경로를 찾아 비용을 절감하고 효율성을 높일 수 있습니다.

AI로 위기 관리를 원활하게 하는 방법#

AI는 사무 업무의 속도를 높이는 데 그치지 않습니다. 기업이 위기를 처리하고 운영을 원활하게 유지하는 방식도 바꾸고 있습니다. 95%의 기업 리더는 위기 관리 역량을 개선할 수 있다고 생각합니다. AI가 그 해답이 될 수 있습니다. AI 시스템은 데이터 분석과 예측을 활용해 잠재적인 문제를 발생 전에 파악하므로, 기업이 더 잘 대비하고 필요한 경우 신속하게 대응하도록 돕습니다. 이를 통해 업무 중단의 영향을 줄일 수 있습니다.

그림 2. 기업 내 위기 관리는 스트레스를 유발할 수 있습니다. 이미지 출처: Envato Elements.

AI는 위기 상황에서 커뮤니케이션을 자동화해 관련된 모든 사람이 정확한 최신 정보를 신속하게 받을 수 있도록 합니다. 위기가 지나간 후에는 AI를 활용해 발생한 일을 분석하고 향후 대응을 개선할 수 있습니다. 기업은 과거의 실수에서 배우며 앞으로 닥칠 상황에 더 강하고 철저히 대비할 수 있습니다.

AI를 활용한 인재 확보#

기업의 인사(HR) 부서는 AI를 활용해 방대한 정보를 살펴보고 사람이 놓칠 수 있는 패턴을 찾을 수 있습니다. 수천 건의 이력서를 검토해 특정 직무에 가장 적합한 지원자를 찾아야 할 때 특히 유용합니다.

Unilever와 같은 기업은 이미 이러한 AI 시스템을 활용해 성과를 거두고 있습니다. HireVue와 같은 AI 도구로 이력서를 검토해 특정 직무에 가장 적합한 인재를 신속하고 편향 없이 찾음으로써 연간 100만 파운드 이상을 절감하고 있습니다.

그림 3. AI는 인재 확보 절차를 어떻게 간소화할 수 있을까요?

사람이 직접 면접을 진행하지 않아도 되는 세상으로 나아가고 있습니다. AI로 생성된 면접 패널 구성원이 면접을 진행하고 사람으로 구성된 인사팀에 피드백을 제공할 수 있습니다. 2020년 설문조사에 따르면 기업의 55%가 채용 절차 자동화에 대한 투자를 늘리고 있었습니다.

그렇다면 AI가 인사 업무에서 사람을 대체한다는 뜻일까요? AI로 인한 일자리 감소를 우려하는 것은 이해할 수 있지만, 미래는 사람과 AI의 협업으로 정의될 가능성이 더 큽니다. AI는 데이터를 처리하고 패턴을 찾는 데 탁월하지만, 틀에 얽매이지 않고 사고하고 창의성을 발휘하며 다른 사람을 이해하는 능력은 사람을 따라올 수 없습니다.

AI로 지속 가능성 실현하기#

ESG는 환경·사회·지배구조 기준을 뜻하며, 투자자가 기업의 윤리 및 지속 가능성 관행을 평가하는 데 사용하는 기준입니다. 이러한 기준은 재무 성과를 넘어 기업이 환경에 미치는 영향을 어떻게 관리하는지, 직원을 어떻게 대우하는지, 기업을 어떻게 운영하는지 살펴봅니다. 사회 전반에서 친환경에 대한 관심이 높아지면서 ESG 지표는 전 세계 기업에 점점 더 중요해지고 있습니다.

머신러닝과 자연어 처리(NLP) 같은 AI 기법을 활용하면 기업이 ESG 기준을 충족하고 있는지, 지속 가능성 관행을 어떻게 개선할 수 있는지 파악할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 대규모 데이터세트를 분석해 환경 영향, 직원 처우, 기업 지배구조와 관련된 패턴을 식별할 수 있습니다. 이러한 분석에서 얻은 인사이트는 환경 발자국을 줄이는 데 도움이 됩니다. 마찬가지로 NLP 기법을 사용하면 소셜 미디어나 설문조사 등의 텍스트 데이터를 심층 분석해 지속 가능성 노력에 대한 사람들의 반응을 파악할 수 있습니다.

이는 빙산의 일각에 불과합니다. ESG 분야에서 AI를 활용할 수 있는 방법은 다음과 같이 다양합니다.

• ESG 보고 자동화: 정확한 보고를 위해 데이터 수집과 분석을 간소화합니다.
• 에너지 효율 개선: 건물과 제조 시설의 에너지 사용을 최적화하고 배출량을 줄입니다.
• 다양성과 포용성 증진: 기업의 다양성 확대 노력을 지원하고 공정한 채용 관행을 장려합니다.
• 순환 경제 관행 지원: 자원 활용을 최적화하고 제품 재사용 및 재활용을 장려하며 제품 수명 주기 전반에서 폐기물을 최소화하여 기업이 순환 경제 모델로 전환하도록 지원합니다.

기업의 법무 분야에 AI 도입하기#

AI는 기업이 손실 처리로 인한 매출 손실을 방지하고 매출 누수를 줄이는 데도 도움이 됩니다. AI를 활용해 업무 흐름과 프로세스를 개선하면 로펌은 효율성과 수익성을 높일 수 있습니다.

LawGeex와 같은 기업은 AI를 활용해 법률 문서를 신속하게 분석합니다. AI 시스템은 잠재적인 문제를 파악하고 중요한 부분을 짚어 주며 문서가 규정을 준수하는지 확인합니다. 덕분에 전체 법률 업무 절차의 효율성이 크게 높아집니다.

세계 최대 항공 여객 권리 보호 기업 중 하나인 AirHelp는 보상 청구 대리인으로 AI 봇을 활용하고 있습니다. 이 봇은 고객의 청구를 처리하고 항공사로부터 보상을 받을 자격이 있는지 평가합니다. 현재 청구의 30%를 95%의 정확도로 평가합니다.

그림 4. AirHelp의 챗봇 Herman을 만나보세요.

AI로 사이버 공격으로부터 기업 보호하기#

AI는 위협 인텔리전스 분야에서 여러 유용한 방식으로 활용됩니다. 그중 하나는 자동화된 위협 탐지입니다. AI는 잠재적 위협을 나타내는 이상 징후와 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 이러한 AI 시스템은 의심스러운 행동을 실시간으로 식별할 수 있습니다. 이를 통해 위협에 신속히 대응하고 제거할 수 있습니다.

또 다른 활용 분야는 사람인 사이버 보안 분석가를 지원하는 것입니다. 분석가는 위협을 탐지할 때 AI를 활용해 역량을 크게 강화할 수 있습니다. AI 알고리즘은 방대한 데이터세트를 처리해 숨겨진 위협을 찾아낼 수 있습니다.

Darktrace와 같은 기업은 네트워크 사용을 모니터링하는 AI 시스템을 제공합니다. 해당 시스템은 비정상적인 활동을 포착하고 사이버 공격이 발생하는 순간 이를 탐지할 수 있습니다. 사이버 범죄자가 온라인에서 범죄를 저지르는 새로운 수법을 찾아내는 만큼, AI는 이러한 위협을 탐지하고 제거하는 데 반드시 필요한 도구입니다.

AI 영업 담당자의 제품 및 서비스 제안#

지난 한 해 동안 영업 분야에서 AI가 미친 영향은 분명히 컸습니다. 전문가의 약 14%가 현재 영업 업무에 생성형 AI 도구를 사용하고 있습니다. 생성형 AI를 사용하면 개별 고객의 선호도, 관심사, 구매 이력에 공감하는 메시지를 작성할 수 있습니다. 이를 통해 영업팀은 전환 가능성을 높일 수 있습니다.

또한 AI 영업 도구는 후속 이메일 발송이나 잠재 고객 분류와 같은 반복 업무를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 사람인 영업 담당자는 영업 과정의 더 복잡한 측면에 집중할 수 있습니다. 한편 AI 기반 챗봇과 가상 비서는 고객 문의에 즉시 응답할 수 있습니다. 응답 지연을 방지하면 기업은 영업 퍼널 전반에서 고객의 참여와 관심을 유지할 수 있습니다.

그림 5. 마케팅 전략에 AI를 통합하면 판매 전환율을 높일 수 있습니다. 이미지 출처: Envato Elements.

영업팀은 일반적으로 마케팅팀과 긴밀하게 협력하며 AI 이니셔티브도 두 팀 간에 확장할 수 있습니다. 두 영역 모두에 AI를 적용하면 기업은 첫 고객 접점부터 판매 이후까지 일관되고 효율적인 고객 여정을 만들 수 있습니다. 데이터에 따르면 마케터의 72%가 개인화를 위해 AI를 활용하여 마케팅 메시지와 영업 활동 간의 연계를 강화하고 있습니다. AI, 마케팅, 영업 간의 시너지는 궁극적으로 고객 만족도를 높이고 매출을 증대합니다.

AI를 도입할 때 기업이 예상할 수 있는 과제#

AI는 기업이 활용할 수 있는 매우 강력한 도구이지만, 신중하게 사용하는 것이 중요합니다. 비즈니스 업무 흐름에 AI를 도입할 때 예상되는 몇 가지 과제를 살펴보겠습니다.

• 데이터 편향 - AI 시스템을 학습시키는 데 사용된 데이터가 불공정하거나 불완전하면 시스템도 불공정한 결정을 내리게 됩니다. 데이터 편향은 차별을 일으키고 시스템의 신뢰성을 해칠 수 있으므로 각별히 주의해 다뤄야 합니다.
• ‘블랙박스’ 문제 - 일부 AI 시스템은 매우 복잡해 전문가조차 시스템이 결론에 도달한 과정을 완전히 이해하지 못합니다. AI 모델의 결정 근거를 이해하는 것이 안전과 법규 준수에 중요한 의료 및 금융 같은 산업에서는 이러한 불투명성이 단점이 될 수 있습니다.
• 사회적 영향 - 기업은 AI 솔루션이 사회 전반에 미치는 영향도 고려해야 합니다. AI를 사용하면 개인정보 보호, 공정성, 심지어 환경 측면에서도 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다. 기업은 AI를 윤리적으로 사용하는 방법에 관한 엄격한 규칙과 규정을 마련하고 문제가 발생하기 전에 해결해야 합니다.

최종 결론#

기업은 AI를 업무 도구에 포함하며 진화하고 있습니다. 지루한 업무 처리부터 의사결정과 고객 서비스 개선, 비용 절감에 이르기까지 AI가 비즈니스 세계에 미치는 영향은 막대하며 꾸준히 커지고 있습니다. 새로운 AI 기술이 발전함에 따라 기업은 콘텐츠를 만들고, 데이터를 더 효과적으로 활용하며, 문제를 해결할 혁신적인 방법을 찾을 기회를 더욱 많이 얻게 될 것입니다.

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