AI 기술. AI 솔루션을 비즈니스 문제에 어떻게 연결합니까? | 비즈니스에서의 AI #51

귀하의 비즈니스를 위한 AI 기술 – 구현을 준비하는 방법은 무엇입니까?

비즈니스 이익을 위해 현대 기술을 적절하게 사용하려면 무엇을 알아야 합니까? 우선, 현재 개발 단계에서 모든 기업에 AI 기술이 필요한 것은 아니라는 사실입니다. 그러나 인공 지능의 발전 속도를 고려할 때 이제 인공 지능이 기업에 제공하는 기회에 대해 생각해 볼 가치가 있습니다.

디지털 존재에 의존하는 대부분의 중소기업은 이미 AI를 사용하여 비즈니스 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다. 고객 데이터를 사용하거나, 물류를 계획하거나, 현대적인 생산 라인을 개발하는 대기업도 혜택을 누릴 수 있습니다. 즉, 거의 모든 기업이 경쟁력을 유지하려면 AI 기술의 도움 없이는 곧 성공하지 못할 것입니다. 그러나 어디서부터 시작해야 할까요?

인공지능으로 해결하고 싶은 비즈니스 문제 정의

회사에서 AI 기술을 구현하는 첫 번째 단계는 이를 통해 해결하려는 비즈니스 문제를 자세히 설명하는 것입니다. 우리는 비즈니스 목표와의 관계를 명확히 하고 이해해야 합니다.

자사 제품에 대한 수요를 예측하는 데 어려움을 겪고 있는 소규모 제조 회사의 예를 살펴보겠습니다. AI 기술은 다음과 같은 용도로 사용될 수 있습니다.

• 현재 시장 데이터 분석,
• 경쟁적인 연구와
• 과거 판매동향 분석,

이를 통해 미래 수요에 대한 예측이 더욱 정확해질 것입니다.

더 큰 기관도 같은 일을 할 수 있습니다. 예를 들어 대출 절차를 최적화하려는 은행이 있습니다. 현재 가장 위험한 대출을 자동으로 거부하는 대출 신청에 특정 필터를 적용합니다. 그러나 은행은 나중에 상환 문제에 직면할 수 있는 너무 많은 신청을 승인합니다.

두 경우 모두 목표는 잠재적인 불량 대출을 식별하거나 계절적 수요 변동을 예측하는 등 계획을 용이하게 하는 예측 모델을 만드는 것입니다. 회사 규모에 관계없이 AI 기술 구현을 계획하는 첫 번째 단계에서는 우리가 보유한 고객 데이터에 특정 비즈니스 문제를 해결하는 데 필요한 정보가 포함되어 있는지 확인해야 합니다.

AI 기술 구현에 대한 목표와 기대 사항 정의

다음으로 설정된 비즈니스 목표를 달성할 데이터 분석 목표를 정의하는 것이 좋습니다. 목표는 구체적이어야 하므로 SMART 방법 등을 사용하세요. 그 이름은 구체적이고, 측정 가능하며, 달성 가능하고, 관련성이 있고, 시의적절하다는 단어에서 유래되었습니다.

AI 기술을 도입하는 소규모 회계법인의 SMART 목표는 다음과 같습니다. "12개월 이내에 데이터 입력 및 분석을 자동화하여 고객 서비스 시간을 50% 단축하고 정확도를 90% 향상시킵니다."

• 구체적인 목표(SMART)는 명확하고 잘 정의되어 있습니다. 예를 들어 SMART 목표는 "더 많은 고객에게 서비스를 제공할 것입니다"라는 규정 대신 자동화된 데이터 입력 및 분석과 같은 구체적으로 수행할 작업과 12개월 이내에 수행할 기간을 지정합니다.
• 측정 가능한 목표는 목표 달성 여부를 평가하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, “고객 서비스 시간을 절반으로 줄이고 정확도를 90% 향상”이라는 목표는 성능이 어떻게 향상되었는지 확인할 수 있기 때문에 측정 가능합니다.
• 회사의 과거 실적을 고려하면 달성 가능한 목표가 현실적입니다. 예시의 목표는 회계법인이 이미 데이터 입력 및 분석에 대한 지식과 경험을 갖고 있는 경우 달성 가능합니다. AI 기술은 회사가 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 관련 목표는 생산성 및 고객 서비스 개선과 마찬가지로 예시에 설명된 회사의 전략 및 비즈니스 목표와 관련이 있습니다.
• 적시 목표에는 구체적인 완료 날짜가 있습니다. 이를 통해 진행 상황을 쉽게 평가하고 관리 가능한 하위 목표로 나눌 수 있습니다.

여기서 AI 기술은 대량의 데이터를 분석하고, 이상 징후를 탐지하고, 정확성을 보장하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

인공 지능을 사용하면 데이터 분석을 위한 성공 척도(예: 예측 모델의 90% 정확도)와 성공 평가를 위한 벤치마크(예: 오류율 감소)를 정의해야 합니다. 이를 통해 우리는 AI 구현이 의도한 비즈니스 이점을 가져왔는지 평가할 수 있습니다.

AI 기술의 종류와 응용에 대해 알아보세요.

비즈니스에 도움이 되는 AI 기술과 도구는 많이 있습니다. 가장 인기있는 것은 다음과 같습니다.

• 기계 학습(ML) – 명시적인 프로그래밍 없이 데이터를 기반으로 성능을 학습하고 개선하는 알고리즘. 예를 들어 고객의 구매 내역 및 선호도를 기반으로 고객이 관심을 가질 수 있는 제품을 추천하는 알고리즘이 있습니다.
• 딥 러닝(DL) – 인공 신경망을 사용하는 기계 학습의 고급 변형입니다. 무엇보다도 매장에서 고객의 얼굴을 인식하여 개인화된 서비스와 추천을 제공하는 데 사용됩니다.
• 자연어 처리(NLP) – 고객에게 개인화된 이메일을 작성하는 데 사용되는 텍스트 또는 음성 형태의 인간 언어를 이해, 해석 및 생성합니다.
• 가상 비서 및 챗봇 – 자연어로 대화를 수행하고 예를 들어 고객 서비스 부서에서 자동으로 전화에 응답하고 회사 제품에 대한 대화를 수행하는 보이스봇을 제공하는 자동화된 시스템입니다.
• 예측 분석 – 예를 들어 고객 이탈을 예측하는 데 사용할 수 있는 과거 데이터를 기반으로 미래 이벤트를 예측하는 모델을 구축합니다.
• RPA(로보틱 프로세스 자동화) – 데이터 입력, 송장 발행 등 반복적인 작업을 자동화합니다.
• 생성 AI – 텍스트, 이미지, 음성 또는 비디오를 생성하여 마케팅 자료 생성 속도를 크게 높이거나 이미지 및 주요 기능을 기반으로 온라인 상점에 대한 고유한 제품 설명을 자동으로 생성할 수 있습니다.

이러한 각 기술의 기능을 자세히 살펴보면 회사의 특정 비즈니스 문제에 적합한 AI 도구를 선택할 수 있습니다.

AI 기술 사용을 위한 데이터 준비

소규모 회사는 데이터 세트가 제한적인 경우가 많으므로 올바른 데이터 세트를 확보하는 것이 중요합니다. 그러나 이 제한된 세트라도 간단한 AI 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 소규모 온라인 상점에서는 고객 구매 데이터를 사용하여 개인화된 제품 추천을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 고객 행동과 같은 충분한 기록 데이터가 있는지 확인한 후에는 다음과 같이 클라우드에서 사용할 수 있는 즉시 사용 가능한 AI 도구와 데이터를 결합하는 것으로 충분합니다.

• Amazon SageMaker – 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하기 위한 플랫폼
• Microsoft Azure Machine Learning – 예측 모델을 생성하고 사용하기 위한 도구입니다.
• Vertex AI Platform – Google 클라우드의 AI 및 ML 도구 세트입니다.

출처: 구글 클라우드(https://cloud.google.com/)

자동화를 통해 개발자가 처음부터 모델을 구축하지 않고도 회사의 내부 시스템을 외부 AI 솔루션과 통합할 수 있습니다. 이를 통해 비용이 크게 절감되고 AI 구현 속도가 빨라집니다.

AI 구현 옵션을 살펴보고 올바른 방법을 선택하세요.

AI 기술을 비즈니스에 구현하는 다양한 방법이 가능합니다.

1. 개발자와 데이터 분석가로 구성된 사내 팀이 독점 AI 모델 및 시스템을 개발합니다.
2. 전용 AI 솔루션 구축을 외부 회사에 아웃소싱합니다.
3. "AIaaS(AI as a Service)" 모델에서 클라우드에서 사용할 수 있는 기성 AI 모델 및 도구 사용

위의 각 방법에는 비용, 구현 시간 또는 유연성 측면에서 장점과 단점이 있습니다. 그러나 소규모 기업은 앞서 언급한 AWS SageMaker 또는 Vertex AI와 같이 시장에서 사용 가능한 기성 AI 솔루션을 먼저 고려해야 합니다. 고객 행동을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 그리고 다음과 같은 더욱 전문화된 도구도 있습니다.

• 프로젝트 관리를 위한 AI 도구인 ClickUp은
• Jasper AI – 마케팅 자료 작성에 대한 AI 기반 지원,
• Microsoft Power BI – 이미지 인식 및 텍스트 분석을 위한 AI 기술을 탑재하여 데이터에서 숨겨진 귀중한 정보를 찾아내는 최고의 데이터 시각화 도구 중 하나입니다.

출처: 마이크로소프트(https://learn.microsoft.com/)

AI 구현의 비용과 이점을 고려하십시오.

새로운 기술을 구현하는 데에는 항상 비용이 따릅니다. AI의 경우 장기적인 이점이 초기 비용보다 더 큰 경우가 많습니다. 그러나 다음을 평가해야 합니다.

• 사내 AI 시스템을 개발 및 유지 관리하거나 외부 AI 플랫폼을 사용하는 데 드는 비용,
• 자동화된 프로세스와 더 나은 의사결정을 통한 잠재적 비용 절감,
• 향상된 고객 서비스, 보다 관련성이 높은 추천 등으로 인해 수익이 증가할 수 있습니다.
• 처리 시간 단축 및 오류 감소와 같은 기타 잠재적 이점.

예를 들어 배송 경로를 최적화하기 위해 AI 시스템에 투자하는 소규모 물류 회사는 연료비와 배송 시간을 크게 줄일 수 있으며, 이는 고객 만족도 향상과 동일한 시간에 더 많은 여행을 제공할 수 있는 능력으로 직접적으로 이어집니다.

변화에 대비하고 AI 기술 구현 결과를 모니터링합니다.

새로운 기술을 구현하려면 적응이 필요합니다. 직원과 비즈니스 프로세스는 이에 대비해야 합니다. 예를 들어 소규모 미용실의 경우 고객 일정 및 예약을 관리하기 위해 AI 기술을 구현하려면 직원 교육이 필요할 수 있지만 장기적으로는 더 나은 조직과 더 높은 고객 만족도로 이어질 수 있습니다.

AI 프로젝트의 효과를 지속적으로 모니터링하고 결과가 기대와 다를 경우 방향을 수정하는 것도 가치가 있습니다. 다음과 같은 조치:

• 예측 모델의 정확성,
• 전환율 또는
• 고객 만족

AI가 비즈니스 목표 달성에 도움이 되는지에 대한 정보를 제공할 것입니다. 또한 AI 모델을 지속적으로 개선하여 회사에 대한 관련성과 가치를 높일 수 있습니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 코칭하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 효과적으로 협력하는 방법을 다른 사람들에게 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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