문제
점점 더 많은 대기업이 AI 에이전트에 투자하고 이를 운영 효율성의 미래로 보고 회의론의 물결이 커지고 있습니다. 이러한 기술의 잠재력에 대한 기대감이 높아지는 반면, 많은 조직에서는 현실이 기대에 미치지 못하는 경우가 많다는 사실을 깨닫고 있습니다. 이러한 실망감은 크게 두 가지 주요 문제, 즉 과장된 약속과 비즈니스 문제의 매우 구체적인 성격에 기인할 수 있습니다.
AI는 데이터 분석 및 프로세스 자동화와 같은 특정 작업에서 탁월할 수 있지만 많은 조직은 이러한 도구를 업무에 적용하려고 할 때 어려움을 겪습니다. 독특한 워크플로. Lexalytics의 기사는 AI 과대 광고 열차에 뛰어들기 위해 AI를 통합할 때 어떤 일이 발생하는지 크게 강조합니다. 그 결과는 종종 좌절감과 기술이 잠재력을 발휘하지 못한다는 느낌입니다.
AI 구현 중 실망의 원인
AI 구현에 대한 실망의 원인은 다양합니다.
- 중요한 문제는 많은 회사 명확한 전략이나 정의된 목표 없이 AI 도입을 서두르는 경우가 많습니다. 이러한 방향성 부족으로 인해 AI 이니셔티브의 성공 또는 실패를 측정하기가 어렵습니다. 기업은 실제 요구 사항에 맞지 않는 도구를 배포하게 되어 자원 낭비와 환멸을 초래할 수 있습니다. 그렇다면 적절한 계획과 준비 없이 AI를 통합하면 어떻게 될까요? 음, 맥도날드와 같은 경우가 있습니다. 3년간의 준비 끝에 2024년 여름, 맥도날드는 IBM과 협력하여 드라이브 스루 주문을 받을 수 있는 AI 에이전트를 출시했습니다. 잘못 설계된 모델로 인해 AI가 고객을 이해하지 못하게 되었습니다. 가장 주목할만한 사례 중 하나는 TikTok의 두 고객이 AI에게 주문에 치킨 맥너겟을 계속 추가하여 결국 260개에 도달하자 중단해달라고 간청한 것입니다.
- 데이터 품질은 또 다른 중요한 관심사입니다. AI 시스템은 시스템에 입력된 데이터만큼만 우수합니다. 입력 데이터가 오래되었거나 불완전하거나 편향된 경우 결과는 필연적으로 수준 이하입니다. 불행하게도 조직에서는 데이터의 결함에도 불구하고 AI가 기적을 일으킬 것이라고 기대하면서 이러한 근본적인 측면을 간과하는 경우가 있습니다.
- 통합 문제는 또한 심각한 장애물을 야기합니다. AI를 기존 시스템에 병합하는 것은 복잡할 수 있으며, 특히 레거시 시스템에 의존하는 기업의 경우 기술적 문제와 호환성 문제가 드러나는 경우가 많습니다. 철저한 계획과 리소스가 없으면 이러한 통합 과제는 AI 이니셔티브를 탈선시키고 실망감을 증폭시킬 수 있습니다.
회사 워크플로에서 AI 에이전트 사용 사례
이러한 장애물에도 불구하고 AI 에이전트는 워크플로를 간소화하고 다양한 영역에서 효율성을 높여 비즈니스 운영을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
AI의 가장 매력적인 애플리케이션 중 하나는 고객 지원입니다. AI 기반 챗봇은 일상적인 문의를 처리할 수 있어 상담원이 더 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 해줍니다. 반복적인 작업을 자동화함으로써 직원은 자신의 에너지를 보다 전략적인 책임에 집중할 수 있습니다. 고객지원에 AI를 접목한 가장 큰 사례 중 하나는 텔스트라호주의 통신 회사입니다. Telstra는 Ask Telstra라는 자체 AI 에이전트를 출시했습니다. 회사가 공유한 결과는 다음과 같습니다. 통화에 대한 후속 조치가 20% 감소했으며 상담원의 84%가 고객 상호 작용에 긍정적인 영향을 미쳤다고 말했으며 상담원의 90%가 더 효과적이었습니다.
영역에서는 마케팅 자동화AI도 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다. AI 에이전트는 고객 행동과 선호도를 분석하여 참여도와 전환율을 높이는 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 바이엘의 팀은 AI를 사용하여 독감 약에 대한 수요를 예측했으며, AI 모델이 독감 사례의 50% 급증을 예측했을 때 이를 사용하여 마케팅 전략을 조정했습니다. 그 결과는 놀라웠습니다. 전년 대비 클릭률이 85% 증가하고, 클릭당 비용이 전년 대비 33% 감소했으며, 장기적으로 웹 사이트 트래픽이 2.6배 증가했습니다.
AI는 또한 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 인적 자원. 에 따르면 의사결정 분석 저널AI는 정확성, 효율성, 유연성 측면에서 많은 이점을 가지고 있습니다. 이력서 심사, 특정 기준에 따른 우수 후보자 식별 등 채용 초기 단계를 자동화함으로써 AI는 상당한 시간을 절약하고 보다 객관적인 선발 프로세스를 보장합니다.
아마도 AI의 가장 매력적인 측면 중 하나는 효율성과 비용 효율성일 것입니다. 많은 시나리오에서 AI는 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 오류 감소 인간보다 워크플로를 단순화하려는 기업에게 매력적인 선택입니다. 반복적이고 시간이 많이 걸리는 작업을 자동화함으로써 조직은 인적 오류의 위험을 최소화하면서 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이러한 속도, 정확성 및 비용 절감의 조합을 통해 기업은 프로세스를 최적화하고 리소스를 보다 전략적으로 할당할 수 있습니다.
AI 에이전트 통합을 위한 조언
AI 에이전트를 회사 워크플로에 성공적으로 통합하려면 기업은 몇 가지 핵심 전략을 채택해야 합니다.
- 무엇보다도 구현하기 전에 명확한 목표를 정의하는 것이 중요합니다. 조직은 AI가 해결하기를 원하는 구체적인 과제를 식별하고 측정 가능한 결과를 설정하여 효율성을 평가해야 합니다. 이러한 명확성은 프로세스 전반에 걸쳐 필요한 조정을 용이하게 합니다. AI 통합이 단편화되어 있는 경우 통합 비용을 생산성 수준과 비교하고 통합이 회사에 긍정적인 영향을 미쳤는지 판단하기가 매우 어렵습니다. AI 유무에 관계없이 다양한 작업에 소요되는 시간, 특정 작업에 종사하는 사람의 수, 작업의 질을 측정합니다.
- 또 다른 중요한 고려 사항은 데이터 품질입니다. AI 시스템에 입력되는 정보가 정확하고 관련성이 있으며 편견이 없는지 확인하려면 강력한 데이터 관리 관행에 투자하는 것이 필수적입니다. 회사가 외부 솔루션을 사용하는 경우, 민감하고 개인적인 데이터가 AI에 입력되지 않도록 하세요. AI 데이터 위생은 많은 사람들에게 알려지지 않은 새로운 개념이므로 직원들에게 이에 대해 교육해야 합니다. 민감한 기업 데이터를 AI 모델과 공유할 수 없는 이유에 대한 훌륭한 자료 마이크로프로.
- 모든 새로운 기술과 마찬가지로 AI 도구가 통합되는 과정을 모니터링하는 것이 중요합니다. AI 도구를 사용하는 직원과 고객 지원 서비스 또는 기타 상호 작용 채널에서 모델과 상호 작용하는 고객 모두로부터 피드백을 수집하세요. 그렇게 하면, 초기 단계에서 버그와 문제를 감지할 수 있으며 소수의 운영 프로세스에만 영향을 미칩니다. 회사는 적응성의 문화를 조성하고 특히 구현 첫 단계에서 AI 모델을 면밀히 모니터링해야 합니다.
결론
기업은 AI를 마법의 솔루션으로 보기보다는 올바르게 사용하면 운영을 향상하고 성공을 이끌 수 있는 강력한 도구로 보아야 합니다. 문제는 AI가 고객과 고객의 요구 사항에 대한 지식 기반을 갖고 있으므로 정보 검색 시간을 절약하고 작업 도구를 제공할 수 있는 방법을 이해한다는 것입니다. 오늘날에는 특정 사용 사례에 AI 에이전트를 배포하는 것이 합리적입니다. 이 접근 방식을 통해 최대 가치 창출이 가능하기 때문입니다. 이는 현재 상당한 투자를 받고 있는 카테고리이며, 내년에는 의심할 여지 없이 주요 트렌드가 될 것이며 앞으로 훨씬 더 영향력 있는 카테고리로 발전할 수 있습니다. AI 골드러시는 언제 멈출까요?
게시물 AI 에이전트를 통한 회사 워크플로 최적화: 신화인가 현실인가? 처음 등장한 Unite.AI.