효율성은 더 이상 단순한 경쟁 우위가 아니라 비즈니스 필수 요소입니다. 운영 우수성을 달성한다는 것은 새로운 도구를 채택하는 것 이상을 의미합니다. 운영이 어떻게 실행되는지에 대한 완전한 재고가 필요합니다. 여기에 인공지능이 등장한다.
AI는 단순히 일상적인 작업을 자동화하는 것이 아닙니다. 이는 기업이 수요를 예측하고, 공급망을 관리하고, 데이터 기반 결정을 내리고, 실시간 과제에 대응하는 방식을 변화시키고 있습니다. AI는 또한 반복적이거나 수동적인 작업의 부담을 줄이고 추측을 줄여 팀 운영 방식을 변화시켜 직원들이 필요한 고부가가치 프로젝트에 집중할 수 있도록 합니다. 인간의 지능.
그러나 이것이 확장, 비용 절감, 시장 수요보다 앞서 나가기를 원하는 기업에게 무엇을 의미할까요? 이는 AI가 단순히 작업을 자동화하거나 점진적인 개선을 하는 것이 아니라 모든 수준에서 비즈니스가 운영되는 방식을 재고하여 더 스마트하고 빠르며 효율적인 운영을 추진하고 있음을 의미합니다.
운영 효율성의 조용한 파트너인 AI
상상해 보십시오. 당신은 운송 및 물류 회사를 운영하고 있습니다. 일반적으로 지속적으로 재고를 모니터링하고, 경로를 간소화하고, 고장을 예측하고, 유지 관리가 필요한 시기를 파악하는 엔지니어 팀이 필요합니다. 그러나 이제는 AI 기반 예측 정밀도를 통해 화물 수요를 정확하게 예측하고 계획할 수 있어 경로 최적화, 화물 효율성, 연료 절약 등이 가능해졌습니다. 한 사례에서는 AI 기반 화물 예측 솔루션이 글로벌 운송 회사의 9가지 목표를 달성하는 데 도움이 되었습니다.화물 수요 예측 정확도 5%적재 효율성을 높이고 공차 주행 거리를 30% 줄입니다.
금융서비스에서는 AI가 사기 탐지의 혁명. AI 시스템은 수백만 건의 거래를 조사하여 몇 초 만에 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 인간 분석가라면 며칠 또는 몇 주가 걸리는 작업입니다. 이러한 AI 기반 시스템은 이상 현상을 보다 빠르고 정확하게 포착할 뿐만 아니라 새로운 사기 패턴을 지속적으로 학습하여 시간이 지남에 따라 효율성을 향상시킵니다. 이 중요한 작업을 자동화함으로써 기업은 사기 관련 손실을 줄이고 팀이 더 높은 가치의 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다.
팀 운영에서 AI의 역할
AI는 단순한 작업을 자동화하거나 작업을 대체하는 것이 아닙니다. 성공적인 GenAI는 예측, 경로 계획, 직원 참여 및 고객 상호 작용과 같은 프로세스를 개선하여 팀이 일상 작업을 보다 효율적이고 지능적으로 운영하는 동시에 더 높은 가치의 이니셔티브에 집중할 수 있는 공간을 확보하도록 돕습니다.
좋은 예가 고객 서비스입니다. AI 기반 챗봇의 등장으로 기업은 이제 수천 건의 고객 상호 작용을 동시에 처리할 수 있습니다. 그러나 이러한 봇은 인간 에이전트를 대체하는 것이 아니라 인간 에이전트를 강화하는 것입니다. 봇은 간단한 쿼리를 처리하는 반면, 보다 복잡한 문제는 인간 팀에 전달되어 이제 보다 개인화되고 가치가 높은 서비스를 제공할 수 있는 대역폭을 갖게 됩니다. Gartner는 AI가 콜센터 업무량 최대 70% 감소 또한 인간 상담원이 해결하기 어려운 사례에 집중할 수 있도록 하여 고객 만족도를 향상시킵니다.
결과적으로, AI 고객 서비스 에이전트는 2026년까지 인건비를 800억 달러 절감할 것으로 예상됩니다.. 하지만 이 기술은 비용 절감에만 국한되지 않습니다. 더 스마트한 운영에 관한 것입니다. AI를 사용하면 기업은 더 빠르게 적응하고, 효율적으로 확장하고, 창의적인 문제 해결, 전략, 관계 구축 등 가장 영향력 있는 분야에 인력을 집중할 수 있습니다. 이러한 방식으로 AI를 활용함으로써 기업은 오늘날의 경쟁이 치열한 시장에서 더 큰 민첩성을 달성하고 운영을 예측, 대응 및 지속적으로 개선할 수 있는 시스템으로 전환하고 있습니다.
실제 성공: 올바른 방향으로 나아가는 기업
그렇다면 누가 책임을 맡고 있습니까? 몇몇 회사는 AI를 창의적으로 사용하여 운영을 혁신하고 업계에서 두각을 나타내고 있습니다.
아마존을 살펴보자. 그들의 창고는 AI 기반으로 유명함로봇이 시설 전체에서 상품을 자율적으로 이동시켜 보관을 최적화하고 인적 오류를 줄입니다. 그러나 이 모든 자동화에도 불구하고 Amazon은 계속해서 대규모 인력을 고용하고 있습니다. 이는 AI가 인간의 능력을 완전히 대체하기보다는 보완할 수 있음을 보여줍니다.
Shell은 성공적인 예입니다. AI 기반 프로세스 리엔지니어링. 그들은 AI 드론을 검사 및 유지 보수 작업에 통합하기 위해 에너지 시설을 재설계했습니다. 이러한 변화는 대규모 발전소와 풍력 발전 단지의 주기 시간을 단축했을 뿐만 아니라 검사관이 더 중요한 시설 문제에 집중하고 데이터 분석을 사용하여 의사 결정을 내릴 수 있게 해주었습니다.
전자상거래 분야에서 Klarna는 GenAI를 활용하여 고객 경험을 재구상하고 운영 워크플로를 최적화하고 있습니다. AI 기반 코딩 도우미인 Kiki는 고객 지원, 내부 운영, 재무 예측 전반에 걸쳐 통합되고 있으며 이미 여러 곳에서 사용되고 있습니다. 인력의 90%. 더 빠른 응답 시간과 향상된 해결 정확도로 더 많은 고객을 관리하는 것 외에도 AI를 통해 Klarna는 대규모 혁신을 이룰 수 있습니다. 일상적인 프로세스의 운영 효율성은 GenAI를 통해 새로운 CRM 및 HR 기능을 구축하는 데 관심을 집중하면서 새로운 성장 기회를 창출하고 있습니다.
이들 기업은 기본적인 자동화에만 AI를 사용하는 것이 아니라 운영을 처음부터 다시 생각하고 있습니다. 복잡한 과제를 해결하기 위해 AI를 활용함으로써 가능성의 경계를 넓히고 올바른 전략을 통해 AI가 창의적이면서도 혁신적인 도구가 될 수 있음을 입증하고 있습니다.
조직을 위한 실용적인 시사점
귀하의 회사가 AI를 운영에 도입하는 것을 고려하고 있다면, 중요한 것은 작게 시작하되 크게 생각하는 것입니다.
- 명확한 문제부터 시작하세요. 하룻밤 사이에 모든 것을 점검하려는 목표를 세우지 마십시오. 대신, 워크플로우 간소화, 오버헤드 감소, 의사결정 개선 등 AI가 가장 큰 가치를 제공할 수 있는 영역을 식별하십시오. AI는 회사의 성장을 지연시키는 구체적이고 어려운 문제를 해결할 때 가장 잘 작동합니다.
- 고품질 휴먼 프로세스 구축: 프로세스를 식별하거나 반복하여 잘 정의된 지점에 도달합니다. 이 프로세스를 세분화한 다음 작은 부분으로 자동화해야 합니다.
- 품질을 먼저 해결한 다음 비용을 낮추십시오. 최고 품질의 모델을 선택하고 충실도가 높은 솔루션을 해결한 다음 저렴한 대안을 찾는 데 집중하세요. 이 접근 방식을 사용하면 먼저 타당성을 테스트할 수 있습니다.
- 인간의 지능을 활용하세요: 사내 운영 분야 전문가가 매우 긴밀하게 협력하여 모델의 결과를 반복하고 개선하도록 합니다. 이는 (a) QA 및 테스트 모델 출력, (b) SFT 데이터 생성, (c) 생산 후 성능 모니터링 등 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다.
- 민첩한 방식으로 프로세스의 일부를 자동화합니다. 자동화하기 쉬운 프로세스의 특정 부분을 선택하십시오. 볼륨이 높지만 매우 정확해야 하는 사용 사례(예: 고객 지원을 위한 L1 지원)부터 시작하세요. 빠른 승리는 확장의 추진력을 구축할 것입니다.
- 변경 관리: rAI는 일자리를 대체하는 것 외에도 직원들이 더 높은 가치의 역할로 이동할 수 있는 기회를 만듭니다. 창의적 문제 해결, 상황에 따른 의사 결정, 감성 지능 등 기계가 부족한 부분에서 인간의 창의성을 활용하여 AI와 함께 작업할 수 있도록 직원의 기술을 향상하세요.
AI와 직원 간의 협업에 집중함으로써 기업은 새로운 기회를 열 수 있습니다. 그들은 AI를 사용하여 인력을 대체하는 것이 아니라 향상시킬 수 있습니다. 이 접근 방식은 직원들을 전략적 역할에 배치하고 AI는 반복적인 작업을 처리하여 효율성과 인적 자본 개발을 위한 상생 시나리오를 만듭니다.
미래를 내다보며
AI는 모든 경우에 적용되는 일률적인 솔루션은 아니지만 운영에서 AI의 역할이 점점 커질 것이라는 점은 분명합니다. 이를 효과적으로 활용하는 기업은 더 빠르게 확장하고, 더 현명한 결정을 내릴 수 있으며, 궁극적으로 점점 더 경쟁이 심화되는 시장에서 앞서 나갈 수 있습니다. 미래는 혁신을 수용하고 현상 유지에 도전하는 것을 두려워하지 않는 사람들의 것입니다.
따라서 이제 막 AI를 탐색하기 시작했거나 AI 사용 범위를 확장하려는 경우 목표는 단순한 자동화가 아니라 변화라는 점을 기억하십시오.
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