ChatGPT의 최초 출시 이후 많은 관심을 불러일으킨 이후 지난 2년 동안 AI의 혁신적인 잠재력에 대한 수많은 논의가 진행되었습니다. 기업 리더들은 이 기술을 사용하여 운영 비용을 절감하기를 열망해 왔습니다. 하지만 아마도 놀라운 점은 많은 리더들이 AI 도구의 성공을 평가하는 데 사용하는 주요 지표가 평생 투자 수익률(ROI)이 아니라는 점입니다. 그것은 속도 ROI에.
위험 허용 범위가 줄어들고 매출 압박이 증가하는 가운데 리더들은 투자가 변화를 주도하고 빠른 성과를 거둘 것으로 기대합니다. 동시에, AI에 대한 과대광고는 사그라들고 있으며, AI 투자 수익에 대한 보다 실용적인 대화가 이뤄지고 있습니다.
다음 단계: AI가 작동하는 위치에 대해 알아보기
구독이 가장 중요한 오늘날 시장에서의 성공은 고객을 얼마나 잘 확보하느냐가 아니라 고객을 얼마나 잘 유지하느냐에 달려 있습니다. 대부분의 부문에서 시장은 과포화되어 있으며 많은 조직이 거의 동일한 품질의 유사한 서비스를 제공합니다. 고객 충성도 감소, 기대치 상승, 브랜드 전환 의지 증가로 인해 조직은 치열한 경쟁을 따라가기 위해 실수할 여지가 전혀 없게 됩니다. 고객 경험 (CX)는 그만큼 구독 기반 조직의 성공 여부를 결정하는 요소입니다.
이러한 환경에서 조직은 지출을 늘리지 않고 점진적인 개선에 의지함으로써 가장 잘 경쟁할 수 있습니다. 조직이 내리는 모든 선택은 처음에는 비용이 조금 더 들더라도 구체적이고 고객 중심적인 목표를 지향해야 합니다. 이는 AI 구현으로 확장됩니다. 조직에서는 AI를 기존 리소스의 대체품으로 사용하여 비용을 회수할 수 있는 방법을 문의해 왔습니다. 이제 그들은 AI가 어떻게 할 수 있는지 물어봐야 합니다. 만들다 고객과 협력하는 방식을 개선하여 조직에 가치를 부여합니다.
대답은 매우 간단합니다. AI에는 직간접적으로 CX를 개선하는 수많은 잠재적 애플리케이션이 있습니다. AI 기반 도구는 고객 행동 데이터를 사용하여 사용자가 적시에 올바른 메시지나 프로모션을 볼 수 있도록 함으로써 개인화를 향상할 수 있습니다. 동일한 데이터는 제품 개발을 안내하는 데 도움이 될 수 있으며, 조직이 고객의 요구 사항을 더 잘 충족하기 위해 활용할 수 있는 시장의 격차를 강조할 수 있습니다. 또한 조직을 더욱 적극적으로 만들어 중단을 예측하고 비상 계획을 활성화하며 필요한 정보를 사용자에게 전달할 수 있습니다.
그러나 이 작업은 주로 뒤에서 이루어지며 하루아침에 이루어질 수는 없습니다.
최고의 AI를 원하시나요? ‘보이지 않는’ 애플리케이션으로 시작
백엔드 또는 프런트엔드 사용 사례가 원하는 결과를 얻을 수 있는지 확실히 알 수 있는 유일한 방법은 먼저 AI의 보다 신중한 비하인드 스토리 기능을 활용하는 것입니다.
즉각적인 변화에 대한 헤드라인 뒤에는 AI의 핵심 기능인 분석이 있습니다. 대규모 언어 모델 ChatGPT와 같은 (LLM)은 명백한 유연성으로 주목을 받았지만 운영 위치에 관계없이 하나의 작업만 수행합니다. 정보를 요약합니다. 올바른 정보를 제공하는 것은 조직의 몫이며, 그러기 위해서는 시간이 걸립니다. 이는 대화에서 종종 누락되는 두 가지 사실이며, 이는 AI가 누리게 된 “빠른 수정” 평판의 종말을 나타냅니다.
다음 시대는 조직이 기술 기반을 구축함에 따라 AI를 통해 촉진되는 보이지 않는 개선으로 정의될 것입니다. 조직은 다음과 같은 도움을 주는 LLM으로 시작할 수 있습니다.
- 기존 데이터베이스를 통합하고 사일로를 무너뜨려 엔드투엔드 가시성과 이에 따른 컨텍스트를 제공합니다.
- 실시간 데이터 수집 도구를 구현하여 통찰력을 최신 상태로 유지하고 최신 추세, 패턴 및 혼란을 반영하세요.
- 조정 및 관리를 촉진하여 정확성을 보장하고 작업자가 인간의 손길이 필요한 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있도록 합니다.
조직 변화는 효과적인 구현을 위한 첫 번째 단계이며 시스템과 직원 모두에게 확장됩니다. 이 시점에서 리더는 잠재적인 장애물을 극복하기 위해 AI 배포가 직원과 업무에 영향을 미칠 수 있는 방식도 고려해야 합니다. 기술 향상 및 재교육 프로그램을 개발하면 직원이 새로운 기술과 함께 효과적으로 일할 수 있도록 준비하는 데 도움이 됩니다. AI 자체는 눈에 보이지 않는 또 다른 응용 프로그램 중 하나로 이러한 노력에 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 활용 데이터를 기반으로 개인의 지식 격차를 강조할 수 있습니다. 이러한 종류의 정보는 근로자가 성공하는 데 필요한 모든 것을 갖추도록 교육 프로그램을 안내할 수 있습니다.
조직이 정확하고 최신 기록을 통합하고 AI 사용 방법과 시기를 이해하는 직원을 갖추게 되면 “보이지 않는” 도구의 또 다른 계층을 추가할 수 있습니다. 차세대 솔루션은 비즈니스 운영 방식, 고객이 원하는 것, 방해 요소에 대한 심층적인 이해를 돕는 분석에 중점을 두어야 합니다. 이러한 솔루션은 서로를 기반으로 구축되며 각 단계에서 새로운 수준의 통찰력이 드러납니다.
보다 구체적으로 설명적 분석은 과거 데이터를 사용하여 과거 패턴을 식별합니다. 그들은 무슨 일이 일어났는지 조직에 알려줍니다. 진단 분석은 추가 데이터를 사용하여 발생한 상황을 맥락화하고 원인을 식별하며 사건 및 변경의 영향을 강조합니다. 그들은 조직에 왜 그런 일이 일어났는지 알려줍니다. 예측 분석은 과거 이벤트에서 얻은 통찰력을 사용하여 제안된 변경 사항의 영향을 모델링하고 추세를 파악합니다. 조직에 무슨 일이 일어날지 보여줍니다. 처방적 분석은 이러한 모든 결과를 사용하여 정보에 입각한 결정을 내립니다. 그들은 조직에 다음에 무엇을 해야 할지 알려줍니다.
이와 같은 분석 솔루션은 AI의 고급 기능을 활용할 수 있지만 처음에는 거의 모든 프로세스가 백그라운드에서 발생한다는 점에 주목할 가치가 있습니다. 결국 예측 및 규정 알고리즘이 소비자 지향 솔루션에 진출할 수 있지만 이는 중요한 내부 기반이 마련되어야만 가능합니다.
AI의 허니문이 끝나면 마법의 해결책이라는 평판도 사라질 것입니다. 그러나 이러한 인식을 없애는 것은 기술의 잠재력을 최대한 실현하는 데 중요합니다. 혁신적인 AI 애플리케이션으로 내일의 헤드라인을 장식하려는 리더는 먼저 이 기초 작업을 완료해야 합니다. 이는 점점 더 빠른 수익에 대한 압박 속에서 삼키기 힘든 알약일 수 있습니다. 그러나 AI의 가치에 대한 보다 전체적이고 점진적이며 장기적인 평가로 나아가면 조직은 수익을 가속화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 리더에게 수정해야 할 사항에 대한 명확한 그림을 개발하고, 가장 큰 영향을 미칠 작은 변화에 대한 통찰력을 제공하며, 내일의 수익성을 손상시키지 않고 오늘 수익을 창출할 수 있는 건전한 전략을 개발할 수 있는 능력을 개발할 수 있는 도구와 시간을 제공합니다.
엔드투엔드의 실용주의
화려한 사용 사례가 첫눈에 고객을 유혹할 수 있고, 비용 절감 기회가 기업 리더의 눈길을 끌 수 있지만, 둘 다 장기적으로 AI의 영향을 정의할 가능성은 없습니다. 대신, 이 기술은 규모에 따른 실질적인 개선을 추진하는 비하인드 스토리 작업의 동의어가 될 것입니다.
허니문 단계의 끝은 AI와의 보다 성숙한 관계의 시작을 의미하며, AI가 어떻게 진정으로 고객 경험을 향상하고 수익성을 높일 수 있는지 신중하게 고려해야 합니다. 궁극적으로 핵심은 AI를 빠른 해결 방법이 아니라 오늘날 점점 더 복잡해지는 운영에서 고객 충성도, 만족스러운 경험 및 간단한 솔루션을 추구하는 전략적 파트너로 보는 것입니다.
앞으로 몇 달, 몇 년 안에 더 깊이 파고들어 변화에 전념하고 단기 및 장기 투자로서 AI의 잠재력을 인식하는 조직이 탁월한 조직이 될 것입니다.
게시물 AI의 허니문 단계는 끝났고, 다음 단계는 무엇입니까? 처음 등장한 Unite.AI.