AI는 현대 지식 작업을 둘러싼 대화를 계속 지배하고 있으며, 수많은 산업의 일상 프로세스에 스며들고 있습니다. 기업이 AI에서 유용성을 계속 찾으면서, 그것에 대한 감정 신중한 낙관주의와 전면적인 회의주의 사이 어딘가에 맴돌고 있다.
비즈니스 세계에서 많은 사람들이 이 기술의 유용성을 보고 있는 동시에 많은 직무 역할의 기능 방식을 바꿀 수 있는 잠재력에 대해 고심하고 있습니다. AI가 일자리를 완전히 대체하거나 없앨 것이라는 두려움은 대체로 사라지고 대체된 것으로 보입니다. 피로를 바꾸다근로자들은 AI를 최대한 활용해 그 잠재력을 끌어내라는 요구를 받고 있으며, 이는 오랫동안 확립된 지위를 뒤집고 있습니다.
SaaS 회사는 AI가 조직 내에서 시스템의 기능을 계속 변화시키면서 경쟁력을 유지해야 하는 압박을 받고 있습니다. 그러나 AI를 수용함으로써 엔터프라이즈 SaaS 회사는 자신이 가장 잘하는 것을 활용하면서 고객에게 양쪽의 장점을 모두 제공하기 위해 출력을 극대화할 수 있습니다.
AI가 SaaS에 위협을 가하는 곳
AI가 비즈니스에 더욱 깊이 자리 잡으면서, 기업이 SaaS 플랫폼을 배포하고 참여하는 방식이 바뀌고 있습니다. 많은 SaaS 기업이 이제 다음과 같이 묻고 있습니다. AI의 부상이 내 비즈니스에 어떤 영향을 미칠까요?
확실한 답은 없지만, 기업의 장기적 생존 가능성을 알려주는 몇 가지 단서가 있습니다. AI가 잘하는 일(보고서 생성, 콘텐츠 생성, 통찰력 수집 등)은 이러한 출력에 초점을 맞춘 SaaS 플랫폼에 위협이 될 수 있습니다.
그러나 광범위하게 말하면 AI를 둘러싼 가장 큰 두려움은 반드시 거시적 수준이 아니라 개별 근로자 수준에서 발생합니다. 기업은 여전히 여러 비즈니스 사례를 해결하기 위해 SaaS 플랫폼이 필요하지만 AI의 핵심 역량에 초점을 맞춘 특정 역할은 증강될 위험이 있습니다. 이러한 직업이 완전히 없어질 것이라는 것은 아니지만 생산성과 가치를 극대화하기 위해 AI 활용에 대한 집중이 증가할 수 있으며, 따라서 이러한 직원들에게 AI를 배우고 이해하고 일상 업무에 통합하라는 압력이 증가할 수 있습니다.
물론 AI의 기하급수적인 성장과 도입으로 인해 향후 5년간의 개발이 SaaS 기업에 어떤 의미를 갖게 될지 말할 수는 없습니다. 위험 분석 기업의 강점을 이해하고 AI가 뛰어난 분야와 비교하는 것을 의미합니다. 분명한 것은 AI가 강력한 도구이며, 이를 가장 효과적으로 활용하는 플랫폼과 근로자가 장기적으로 더 나은 성과를 거둘 것이라는 것입니다.
AI가 SaaS 플랫폼을 대체할 수 없는 이유
AI의 더욱 흥미로운 응용 분야 중 하나는 코드를 작성하는 능력입니다. 기업 리더들은 AI가 SaaS 솔루션을 만드는 데 필요한 코드를 생성할 수 있다고 오랫동안 이론화해 왔지만, 자세히 설명하면 공상 과학 소설과 비슷합니다. 기업이 소프트웨어 요구 사항을 보고 AI 엔진에 제품을 설명하면 짜잔, 맞춤형 SaaS 플랫폼이 완성됩니다.
불행히도(또는 다행히도) 우리는 30년 전보다 그 현실에 훨씬 더 가까워지지 않았습니다. SaaS 플랫폼을 뒷받침하는 복잡한 시스템을 만드는 데 필요한 기술적 능력은 생성적 AI가 만들어낼 수 있는 것을 훨씬 넘어섰고 가까운 미래에도 여전히 인간의 개입이 필요할 것입니다.
SaaS 제공자는 기업이 의지하는 심층적인 도메인 전문 지식을 보유하고 있습니다. 기업이 AI가 이를 중심으로 소프트웨어를 생성할 수 있을 만큼 SaaS 플랫폼을 충분히 자세히 설명할 수 있다면 처음부터 SaaS 공급업체가 필요하지 않을 수도 있습니다. 특정 산업의 이면을 이해하는 것이 SaaS 성공의 핵심입니다.
산업을 아는 것은 중요하지만, 제품을 아는 것은 훨씬 더 중요합니다. SaaS 플랫폼은 누구보다 제품을 잘 이해하고, 강력한 고객 관계는 어떤 기술보다 고객의 사용 사례를 잘 이해한다는 것을 의미합니다. 장기적인 SaaS 실행 가능성의 핵심 중 하나는 고객이 제품을 사용하여 비즈니스에 대한 효과를 극대화하는 방법을 아는 능력입니다.
마지막으로, SaaS 플랫폼은 고객에게 없어서는 안 될 확립된 데이터 생태계에 의존합니다. 이러한 생태계는 업계 표준 데이터 프로토콜을 준수하고 데이터 거버넌스와 보안을 지원합니다. 또한 다른 플랫폼과의 통합을 지원하고 확장 가능한 솔루션을 구축하는 데 도움이 되는 일관된 데이터 언어를 제공합니다.
AI 도입이 SaaS 플랫폼에 우위를 제공하는 방식
장기적인 관점에서 보면 AI는 SaaS 플랫폼을 대체하는 것이 아니라 성능을 극대화하는 도구라는 것이 분명합니다. 이 기술을 가장 잘 통합하는 방법을 이해하는 플랫폼은 경쟁이 치열한 분야에서 두각을 나타낼 것입니다. AI가 계속 진화함에 따라 이러한 역량은 단순히 차별화 포인트가 아니라 모든 SaaS 플랫폼의 기본이 될 것입니다.
강력한 주문형 인사이트와 풍부한 보고서 생성과 같은 AI 기반 기능을 통합하면 클라이언트는 원시 데이터를 필요한 순간에 실행 가능한 것으로 전환할 수 있습니다. 데이터 수집과 구현 사이의 지연을 줄이는 것은 민첩한 비즈니스에 큰 이점입니다.
AI는 또한 대규모 개인화를 가능하게 하는 데 뛰어납니다. AI 알고리즘은 방대한 양의 사용자 행동 데이터와 선호도를 분석하여 고도로 맞춤화되고 사용자 정의된 경험을 제공할 수 있습니다. 최종 사용자의 요구 사항과 선호도에 따라 적응 가능한 플랫폼을 만드는 것은 사용자 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 더 높은 참여와 플랫폼 유용성을 촉진하여 궁극적으로 플랫폼을 고객에게 더 가치 있게 만듭니다.
마지막으로 AI는 SaaS 플랫폼에서 운영 효율성을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 자연어 처리 가이드를 통합하여 챗봇그리고 다른 교육적 요소는 클라이언트가 제공자와 일대일 상호 작용 없이도 플랫폼을 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI를 통해 SaaS 리더는 수동 개입의 필요성을 줄이고 오류를 최소화하며 서비스 제공을 가속화할 수 있습니다.
AI가 새롭고 흥미진진하며, 때로는 기업이 현재 모든 공급업체를 손에 넣을 수 있는 최신 AI 도구로 대체하고 싶어하는 것처럼 느껴지지만, 고객은 SaaS 플랫폼에 대한 투자를 없애고 싶어하지 않습니다. 그들이 원하는 것은 투자하는 플랫폼이 가능한 가장 효과적인 방식으로 AI와 같은 최신 기술을 활용하고 있다는 것을 아는 것입니다. SaaS 공급업체의 경우 AI를 통합하면 플랫폼 비즈니스 사례를 강화하고 고객에게 시대에 적응하려는 의지를 보여줍니다.
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