비즈니스에서의 AI 활용: 사용 사례 및 중요한 이유

머신 러닝

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 시스템이 데이터를 통해 학습하고 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다. 

이러한 시스템은 고정된 규칙을 따르는 대신 대규모 데이터 세트에서 패턴을 식별하고 예측하거나 비정상적인 활동을 표시하는 기능을 점진적으로 개선합니다.

예를 들어, 머신러닝 모델은 비즈니스에서 미래 수익을 예측하거나 이상한 거래를 포착하는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 라벨이 지정된 예시(사람이 이미 분류한 데이터)가 제공되어 무엇을 찾아야 하는지 알 수 있을 때 더욱 효과적입니다.

자연어 처리(NLP)

자연어 처리(NLP) 는 컴퓨터가 인간의 서면 및 음성 언어를 해석하고 생성할 수 있게 해줍니다. 

이를 통해 기계가 자연스러운 방식으로 언어를 사용할 수 있으며 이메일의 텍스트, 음성 명령, 지원 티켓, 녹취록, 소셜 미디어 게시물 등 비정형 입력을 처리하도록 구축되어 있습니다. 

NLP는 다음과 같은 다양한 도구를 지원합니다:

• 고객 문의를 처리하거나 사용자에게 작업을 안내하는 AI 챗봇 및 가상 어시스턴트
• 알렉사, 시리, 구글 어시스턴트와 같은 음성 어시스턴트
• Gmail 또는 Microsoft Word와 같은 애플리케이션의 자동 수정, 예측 텍스트 및 문법 도구
• Google 번역 또는 DeepL 같은 번역 서비스
• 캡션, 음성 명령 또는 전사 서비스에 사용되는 음성-텍스트 변환 시스템

머신러닝 및 딥러닝과 결합된 NLP는 방대한 양의 지저분하고 구조화되지 않은 언어 데이터를 파헤쳐 가치 있는 정보를 추출할 수 있습니다.

딥 러닝

딥러닝은 신경망이라고 하는 대규모의 계층화된 네트워크를 사용하여 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하는 방식으로 데이터를 학습하는 머신러닝의 한 유형입니다. 이러한 네트워크는 패턴을 인식하기 위해 함께 작동하는 여러 계층의 간단한 처리 장치로 구성됩니다.

딥러닝이 특별한 이유는 이미지, 사운드, 텍스트와 같은 원시 데이터에서 직접 학습하고 이를 이해하는 방법을 스스로 학습한다는 점입니다. 네트워크의 각 레이어는 마지막 레이어를 기반으로 구축되며, 초기 레이어는 사진의 가장자리를 감지할 수 있고, 더 깊은 레이어는 얼굴 전체를 인식할 수 있습니다.

이 때문에 딥러닝은 복잡한 작업에 특히 강력합니다. 딥러닝은 얼굴 인식이나 신용카드 사기 적발과 같은 작업에 사용됩니다. 또한 자율 주행 자동차를 비롯한 최근의 많은 AI 발전의 배경에도 딥러닝이 있습니다.

Generative AI 

생성형 AI는 기존 데이터에서 패턴을 학습하여 텍스트, 이미지, 음악 또는 코드와 같은 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 

딥러닝 모델, 특히 대규모 언어 모델을 사용하여 구조와 스타일을 이해한 다음 프롬프트에 대한 응답으로 독창적인 결과물을 생성합니다.

ChatGPT, DALL-E 또는 MusicLM과 같은 도구에 익숙하실 텐데요, 모두 실제 사용 중인 제너레이티브 AI의 예시입니다. 

에이전트 AI

AI 에이전트는 단순히 콘텐츠를 생성하거나 프롬프트에 응답하는 것이 아니라 특정 목표를 향해 의도적인 작업을 수행하도록 설계된 소프트웨어입니다. 

실제로 작동 중인 AI 에이전트의 예는 다음과 같습니다: 

• 데이터 파이프라인을 모니터링하고 주요 메트릭이 떨어지면 자동으로 엔지니어에게 알림을 보냅니다.
• 여러 캘린더를 스캔하고, 빈 시간대를 찾고, 미팅을 예약하세요.
• 여러 웹사이트의 제품 가격을 조사하고 구매 추천하기
• 고객 지원 플랫폼에 로그인하여 티켓을 에스컬레이션하고 팀을 위한 요약을 생성하세요.

챗봇의 명령에 의존하는 챗봇과 달리 에이전트 AI는 자율성을 특징으로 합니다. 에이전트 AI는 무엇이 필요하고 어떻게 해야 하는지 파악하여 결과에 따라 행동을 조정할 수 있습니다. 

1. 비용 절감

AI를 사용하는 기업은 인건비가 52% 절감되었다고 보고합니다. 

데이터 입력, 일정 관리, 일반적인 고객 요청 처리와 같이 시간이 많이 소요되는 작업을 AI가 자동화하기 때문입니다. 팀에서는 이러한 업무를 관리하기 위해 더 많은 인력을 고용하는 대신 AI를 활용하여 24시간 내내 쉬지 않고 즉각적으로 업무를 처리할 수 있습니다.

2. 데이터 기반 인사이트

AI는 고객 피드백, 영업 활동, 지원 로그 등 복잡하고 방대한 데이터 세트를 이해하는 데 도움을 줍니다. 스프레드시트나 보고서를 수동으로 분석하는 대신 AI를 사용하여 자동으로 패턴을 감지하고, 주요 트렌드를 파악하고, 주의가 필요한 부분을 강조 표시할 수 있습니다.

자체 개발한 예를 들어보겠습니다. Botpress 봇을 사용하여 제품 사용 데이터를 스캔하여 영업 기회를 발굴합니다. 

Mixpanel, HubSpot 및 내부 플랫폼에 연결하여 API 급증 또는 활성 사용자 급증과 같은 신호를 모니터링합니다. 의도가 높은 활동을 발견하면 컨텍스트와 권장 다음 단계를 통해 Slack 적합한 영업 담당자에게 핑을 보냅니다.

상상할 수 있듯이 이 작업은 사람이 하기에는 거의 불가능하고 엄청나게 지루한 일입니다. AI를 사용하면 중요한 순간을 포착하여 더 빠르게 대응할 수 있습니다.

3. 운영 효율성

AI는 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 대신해 효율성을 높여줍니다. 보고서 생성, 메시지 예약, 워크플로 관리, 후속 조치 트리거 등 모든 작업을 수작업 없이도 수행할 수 있습니다. 

그 결과, 팀원들은 미세한 업무 관리에서 전략 추진으로 초점을 전환할 수 있습니다. AI를 사용하는 기업의 63%가 운영 전반의 효율성이 향상되었다고 보고한 것은 놀라운 일이 아닙니다.

4. 확장성

회사가 성장함에 따라 업무량도 증가합니다. 하지만 그렇다고 해서 서둘러 팀 규모를 두 배로 늘릴 필요는 없습니다. AI는 여러분과 함께 확장할 수 있습니다. 

예를 들어, AI 리드 생성은 인바운드 관심도가 증가함에 따라 손쉽게 확장할 수 있습니다. 얼마나 많은 리드가 들어와도 자동으로 잠재 고객의 자격을 검증하고 적합한 팀으로 라우팅합니다.

다음은 회사의 성장과 함께 AI를 확장할 수 있는 몇 가지 다른 방법입니다:

• 직원을 더 고용하지 않고도 늘어나는 지원 티켓이나 FAQ를 처리할 수 있습니다.
• AI 기반 가이드와 챗봇으로 신규 사용자나 직원을 위한 교육을 자동화하세요.
• 성장하는 팀을 위한 복리후생 관련 질문, PTO 요청 또는 정책 설명을 관리하세요.
• 직원 수 증가에 따른 일상적인 기술 문제와 비밀번호 재설정을 처리하세요.

5. 고객 경험 개선

도입이 빠르게 가속화되고 있습니다: Gartner는 고객 서비스 팀의 80%가 고객 경험을 개선하기 위해 제너레이티브 AI를 사용할 것으로 예상합니다. 이는 AI가 대량의 요청을 처리하고, 상호작용을 개인화하며, 문제를 즉시 해결할 수 있기 때문입니다.

예를 들어, 온라인 소매업체는 검색 기록을 기반으로 상품을 추천하고 주문 추적, 반품 처리, 배송 정보 업데이트와 같은 작업을 즉시 처리하는 AI 챗봇을 배포할 수 있습니다.

스타터 AI 솔루션의 비용

소규모 비즈니스를 위한 AI 에이전트를 실험하고 싶지만 부담 없이 AI에 입문하고 싶다면 기본 요금제를 무료로 사용하거나 월 dollars 확장할 수 있습니다. 

이러한 스타터 옵션은 일반적으로 기본적인 자동화 및 가벼운 분석 기능을 제공합니다. 리드 생성 봇, 고객 서비스 도우미, 간단한 HR 도우미 등 많은 비용을 들이지 않고도 AI를 사용해 볼 수 있는 좋은 방법입니다.

미드 레인지 AI 솔루션의 비용

이제 좀 더 고급 기능을 원하는 경우, 중간 단계의 AI 요금제는 일반적으로 포함된 기능에 따라 월 200달러에서 1,000달러 사이입니다. 

이러한 요금제는 일반적으로 사용자 지정 워크플로, 심층 분석, 타사 도구와의 통합, 더 높은 사용량 한도 등 고급 사용 사례를 지원합니다.

엔터프라이즈 AI 솔루션 비용

엔터프라이즈 측면에서는 일반적으로 연간 15,000달러부터 시작하여 규모와 사용자 지정 요구 사항에 따라 가격이 올라갑니다. 

이러한 플랜에는 고급 분석, 감사 로그, 사용자 지정 SLA, 기술 전문가의 실무 지원 등이 포함되어 있는 경우가 많습니다.

마케팅

마케터는 디지털 마케팅 AI 에이전트를 통해 캠페인 계획 및 실행 방식을 개선하여 더 빠르게 움직일 수 있습니다. 이를 통해 팀은 더 효율적으로 작업하고 고객에게 더 관련성 높은 경험을 제공할 수 있습니다.

오늘날 AI가 마케팅을 어떻게 혁신하고 있는지 알아보세요:

• 이탈 또는 전환 가능성을 예측하는 모델을 통해 고객 행동을 예측하여 팀이 적절한 순간에 개입하거나 이중화할 수 있습니다.
• 각 고객 세그먼트에 맞는 대규모 콘텐츠 생성 및 개인화
• 웹사이트 활동, 캠페인 참여, 제품 사용과 같은 실시간 행동을 분석하여 잠재고객 세그먼트를 생성하세요.
• 라이브 퍼포먼스를 기반으로 CTA와 타이밍을 최적화하여 A/B 테스트 자동화하기
• 과거 데이터를 사용하여 캠페인 결과를 예측하여 라이브 시작 전에 참여도 및 ROI를 예측하세요.

판매

AI는 행동 데이터를 분석하여 구매 가능성이 가장 높은 리드를 예측함으로써 담당자가 더 많은 거래를 성사시킬 수 있도록 도와줍니다. 영업 챗봇과 같은 도구는 점수를 부여하여 잠재 고객의 우선 순위를 정하므로 담당자는 막다른 길에 있는 잠재 고객을 쫓는 시간을 줄이고 구매 의사가 높은 리드에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 그 결과 영업 주기가 단축되고 성공률이 높아집니다.

AI는 다양한 방식으로 영업팀을 지원할 수 있습니다:

• 행동, 적합성, 의도에 따라 자동으로 리드의 점수를 매기고 우선순위를 지정합니다.
• 상호 작용을 기록하고 거래 진행 상황을 추적하여 CRM을 최신 상태로 유지하세요.
• 사용 패턴과 구매 내역을 분석하여 상향 판매 또는 교차 판매 기회를 파악하세요.
• 이탈 위험 또는 거래 가능성을 예측하여 담당자가 중요한 부분에 집중할 수 있도록 지원
• 거래 단계, 과거 결과 및 구매자 행동에 따라 후속 조치 시기 또는 보낼 메시지와 같은 차선책을 추천합니다.
• AI 리드 생성은 잠재 고객의 자격을 검증하고 적합한 팀으로 연결합니다.

한 가지 예를 들어보겠습니다: 웨이버 컨설팅 그룹은 사이트 방문자를 맞이하고, 상담을 예약하고, 캘린더와 동기화하는 AI 비서를 배치하여 단 3주 만에 상담 건수를 25% 늘렸습니다.

사이버 보안

AI는 실시간으로 위협을 감지하고 대응함으로써 사이버 보안에서 중요한 역할을 합니다. 피싱 시도나 무단 액세스와 같은 비정상적인 패턴이 있는지 네트워크 활동을 모니터링하고 문제가 발생하면 플래그를 지정합니다.

여기서 AI는 미묘한 이상 징후를 감지하고 새로운 공격 방식에 적응합니다. 오탐을 줄이고 자동으로 격리 조치를 실행하여 인간 팀이 개입하기 전에 피해를 최소화할 수 있습니다.

포네몬 연구소에 따르면 사이버 보안 전문가의 70%는 AI가 이전에는 탐지할 수 없었던 위협을 포착하는 데 매우 효과적이라고 답했습니다.

인적 자원 

HR 분야에서 AI, 특히 HR 챗봇은 "PTO가 얼마나 남았나요?" 또는 "온보딩 문서는 어디에 있나요?"와 같이 빠르게 쌓일 수 있는 일상적인 질문을 처리함으로써 실질적인 차이를 만들어냅니다. 직원들은 답변을 기다릴 필요 없이 즉시 답변을 받을 수 있습니다.

여기 Botpress 24시간 연중무휴 HR 도우미처럼 작동하는 Harry Botter(예, 정말)라는 Slack 봇을 사용합니다. 정책 조회부터 급여 캘린더, 온보딩 알림에 이르기까지 모든 작업을 도와줍니다. 덕분에 우리 팀은 수많은 시간을 절약하고 나머지 직원들도 훨씬 더 쉽게 일할 수 있게 되었습니다.

재고 관리

AI는 재고 수준, 수요 동향, 구매 패턴을 분석하여 재고를 관리합니다. 문제가 발생하기 전에 팀에 알림을 보내 과잉 재고와 품절을 방지할 수 있습니다. 

예를 들어 Zara는 AI를 사용하여 글로벌 패션 트렌드를 모니터링하고 생산량을 신속하게 조정하여 매출을 7% 늘릴 수 있었습니다.

고객 서비스

고객 지원은 24시간 연중무휴로 즉각적이고 정확한 지원을 제공하기 위해 AI로 혁신되고 있습니다. 일상적인 질문을 처리하고 자율적으로 문제를 해결합니다. 그 결과 응답 속도는 빨라지고 백로그는 줄어들며 고객 만족도는 높아집니다.

기존 봇과 달리 고객 서비스 AI 챗봇은 의도를 해석하고 지식 기반을 참조하며 작업을 완료할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 상호작용을 통해 학습하여 속도, 정확성, 고객 경험을 개선합니다.

개인 맞춤형 건강 코칭 플랫폼인 Take Able. 일상적인 고객 문의를 처리하기 위해 AI 챗봇을 통합하여 수동 지원 티켓의 65%를 줄이고 연간 5만 달러 이상의 지원 비용을 절감했습니다.

재무 및 회계

회계에서는 AI가 송장 발행 및 비용 분류와 같은 작업을 처리하여 이상 징후를 자동으로 표시하고 인적 오류를 줄일 수 있습니다. 따라서 월말 결산 속도가 빨라지고 팀은 더 높은 수준의 분석에 집중할 수 있습니다.

금융 분야에서 AI는 보다 전략적인 업무를 지원합니다. 현금 흐름을 예측하고 다양한 재무 시나리오를 모델링할 수 있습니다. 재무팀은 스프레드시트에서 인사이트를 수동으로 취합하는 대신 재무 챗봇을 사용하여 주요 지표를 자동으로 표시할 수 있습니다.

운영

AI는 문서 처리 및 데이터 입력과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 운영 효율성을 향상시킵니다. 수동 입력 없이도 워크플로우가 계속 진행되므로 운영팀은 프로세스 개선에 집중할 수 있습니다.

예를 들어 Botpress 내부 피드백을 처리하는 데 AI 설문조사 봇을 사용합니다. 응답을 스캔하고 어조와 감정의 패턴을 감지하며 구조화된 요약을 생성하여 몇 시간이 걸리는 수작업 검토를 단 몇 분 만에 인사이트로 전환합니다.

1. Botpress

AI 기반 챗봇을 구축하거나 워크플로우를 자동화하려는 경우 Botpress 이를 위해 특별히 설계된 선도적인 AI 에이전트 구축 플랫폼입니다.

단순한 챗봇을 훨씬 뛰어넘는 솔루션입니다. 지원 규모를 줄이거나 반복적인 작업을 자동화하거나 내부 운영을 간소화하려는 경우 Botpress 이를 처리할 수 있는 유연성과 심층적인 기능을 제공합니다.

기본 제공 분석, 디버깅 도구, 시각적 흐름 빌더를 사용하면 대규모 개발팀 없이도 신속하게 제품을 출시하고 반복 작업을 수행할 수 있습니다.

2. 루시드차트

계획 단계에 있는 챗봇을 구축하기 전에 어떻게 작동해야 하는지 미리 파악하고 싶다면 Lucidchart가 좋은 도구입니다.

간단한 드래그 앤 드롭 도구로 채팅 흐름, 의사 결정 트리, 기술 워크플로우를 스케치할 수 있는 직관적인 다이어그램 앱입니다. 코딩 없이도 로직을 시각화하고, 잠재적인 문제를 파악하고, 프로세스 초기에 팀으로부터 피드백을 받는 데 적합합니다.

3. Coveo

Coveo는 기업이 AI 기반 검색 및 추천을 통해 더욱 스마트하고 개인화된 디지털 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 

이커머스 사이트를 운영하든 지원 포털을 운영하든, 코베오는 머신 러닝을 사용하여 사용자가 필요로 할 때 가장 관련성 높은 콘텐츠를 표시합니다.

특히 대규모 카탈로그나 복잡한 고객 여정을 가진 기업에게 유용합니다. 

실시간으로 검색 결과와 추천을 맞춤화하여 검색 가능성을 개선하고 참여도를 높이며 수작업 없이도 전환율을 높일 수 있는 Coveo.

4. HubSpot

HubSpot은 이미 영업 및 마케팅 관리를 위한 플랫폼으로 널리 사용되고 있습니다. 이제 팀이 이미 하고 있는 작업을 향상시키는 기본 제공 AI 기능을 제공합니다. stack 전면 개편하는 대신 기존 워크플로우에 AI를 계층화할 수 있습니다.

AI 기반 도구는 리드 검증, 미팅 예약, 콘텐츠 제작, CRM 자동화를 지원하므로 가파른 학습 곡선 없이 AI 사용을 시작하려는 팀에 이상적입니다. 

5. Yellow.ai

Yellow.ai 확장 가능한 다국어 챗봇이 필요한 대규모 조직을 위해 설계된 AI 자동화 플랫폼입니다. 

노코드/로코드 빌더가 있어 개발자가 아닌 사람도 쉽게 사용할 수 있으며, 사전 구축된 템플릿과 통합 기능으로 팀에서 필요에 맞는 봇을 빠르게 출시할 수 있습니다. 

Yellow.ai 지원을 간소화하고 대규모로 운영 부하를 줄이려는 기업에 이상적입니다.

6. IBM watsonx Assistant

IBM watsonx Assistant 는 고객 서비스 애플리케이션을 위한 가상 및 음성 어시스턴트를 구축하도록 설계된 대화형 AI 플랫폼입니다. 

대규모 언어 모델을 활용하여 고객 상호 작용을 학습함으로써 문제 해결의 효율성을 높이고 고객 대기 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다.

기존 챗봇과 달리 왓슨x 어시스턴트는 필요에 따라 지식 베이스를 쿼리하고, 설명을 구하거나, 사람 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다. 클라우드 및 온프레미스 설정을 포함한 다양한 환경에서 사용할 수 있습니다.

이 플랫폼은 음성 기능도 제공하므로 전화 고객 지원 시스템과 통합할 수 있습니다.

7. Kore.ai

Kore.ai 기업 및 소규모 비즈니스를 위해 설계된 다각적인 AI 챗봇 플랫폼을 제공합니다. 

이 플랫폼은 코딩 기술 없이도 지능형 가상 비서(IVA)를 만들 수 있는 노코드 접근 방식이 돋보입니다. 또한 보다 심층적인 커스터마이징을 위한 로우코드 옵션도 제공합니다.

Kore.ai 또한 은행 및 의료와 같은 민감한 분야에 필수적인 보안 및 규정 준수에 중점을 둡니다. 

다양한 산업에 적용할 수 있는 플랫폼은 기업이 프로세스를 간소화하고 고객과의 상호작용을 강화하는 데 도움이 됩니다. 

8. LivePerson

LivePerson 챗봇에 음성 및 메시징 기능을 제공하며, 사용자가 자신의 봇을 다른 커뮤니케이션 채널과 통합할 수 있도록 지원합니다. 

이 챗봇 앱은 대화형 클라우드에서 호스팅되는 고급 대화형 AI, 생성형 AI, 음성 AI 기능을 통해 사람과 같은 대화가 가능합니다. 이 제품은 웹사이트 방문자를 위한 음성 대화를 디지털화하는 데 능숙합니다. 

LivePerson 옴니채널 대화 제품군을 지원하는 타사 파트너십을 통해 봇이 Avaya 및 Amazon Connect를 통해 데이터에 연결할 수 있는 기능을 제공합니다.

내 비즈니스가 지금 당장 AI를 도입할 준비가 되었는지 어떻게 알 수 있나요?

시간이나 비용이 드는 명확한 문제가 있고, 해당 문제와 관련된 디지털 데이터가 충분하며, 하나의 사용 사례로 작게 시작하더라도 새로운 도구를 실험하고 팀을 교육할 의지가 있다면 비즈니스는 AI를 도입할 준비가 된 것입니다.

AI는 기술 기업에만 적합할까요, 아니면 전통 산업도 혜택을 받을 수 있을까요?

AI는 기술 기업뿐만 아니라 제조, 소매, 의료, 물류와 같은 전통 산업에서도 공급망 최적화, 유지보수 문제 예측, 고객 경험 개인화, 사기 탐지 등 모든 분야에서 AI의 가치를 활용함으로써 혜택을 누릴 수 있습니다.

비즈니스 상황에서 AI, 머신러닝, 자동화의 차이점은 무엇인가요?

AI는 인간의 지능을 모방하는 기계를 만드는 광범위한 분야이고, 머신러닝은 시스템이 데이터를 학습하여 명시적인 프로그래밍 없이도 시간이 지남에 따라 개선되는 하위 집합이며, 자동화는 수동 개입 없이 반복적인 작업을 실행하는 것을 의미합니다.

비즈니스에서 AI를 사용하면 직원을 대체해야 하나요?

비즈니스에서 AI를 사용한다고 해서 반드시 직원을 대체해야 하는 것은 아니며, 오히려 팀이 반복적인 업무에서 벗어나 전략적이거나 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 하여 사람과 AI가 함께 일할 수 있도록 하는 경우가 많습니다.

AI를 효과적으로 사용하려면 어떤 데이터가 필요하나요?

AI를 효과적으로 사용하려면 고객 상호 작용, 판매 기록, 지원 티켓, 제품 세부 정보 등 비즈니스 문제와 관련된 정형 또는 반정형 데이터가 필요하며, 이 데이터는 깨끗하고 일관성이 있어야 AI 도구가 패턴을 학습하고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.