비즈니스에서 AI를 구현하는 방법은 무엇입니까? 여기에 도움이 되는 가이드가 있습니다.

컴퓨터가 세상을 지배하는 미래를 보여준 영화를 모두 기억하십니까?

글쎄, 그 시간은 기술적으로 지금 입니다.

인공 지능(AI)의 발전으로 소규모 기업도 직관적인 기능과 프로세스를 워크플로에 쉽게 통합할 수 있습니다.

한때 공상 과학 영화에서만 가능한 것으로 여겨졌던 컴퓨터는 이제 데이터 분석을 수행하여 인간이 할 수 있는 것보다 더 빠르고 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

회사로서 이러한 유형의 기술을 활용하는 것은 성능을 개선하고 경쟁을 앞지르며 시간이 지남에 따라 수익을 낮추는 훌륭한 방법 입니다.

이것이 수반하는 내용과 비즈니스에서 AI를 구현하는 방법에 대해 자세히 알아볼 준비가 되셨습니까?

시작하자.

AI가 기업에 중요한 이유는 무엇입니까?

AI를 사용하는 것은 단순히 데이터를 추적하고 필요할 때 분석 보고서를 내놓는 것 이상의 의미가 있다는 것을 기억하는 것이 중요합니다.

대조적으로 기업에 중요한 이유는 대부분 생산성과 관련이 있습니다.

인공 지능이 사용 가능한 많은 앱과 SaaS 플랫폼에서 필수 요소가 되기 전에는 오늘날 소비자가 누리게 된 여러 서비스가 불가능했을 것입니다.

소프트웨어로 달성하는 데 몇 초가 걸리는 작업을 수행하려면 너무 많은 인간 팀 구성원이 필요합니다.

예를 들어 DoorDash에서 저녁 식사를 주문하거나 Uber에 전화를 거는 것은 모두 일종의 AI를 사용합니다. 주문을 하거나 차량 서비스를 요청하면 특수 소프트웨어가 몇 초 내에 현지 운전 기사를 귀하의 위치로 파견합니다.

수십 년 전만 해도 교환원에게 전화를 걸어 교환원에게 전화를 걸면 운전기사가 전화를 걸 수 있는지 확인해야 했습니다.

지금?

AI는 스마트폰의 버튼을 누르는 순간 운전자가 당신이 필요로 하는 것과 목적지를 정확히 알 수 있도록 합니다.

그리고 이는 기업이 소프트웨어 앱으로 대상 시장의 문제를 해결하기 위해 기술을 사용하는 방법을 AI가 교차시킨 수백만 가지 방법 중 작은 샘플에 불과합니다 .

비즈니스에서 AI를 구현하는 방법은 무엇입니까? 고려해야 할 7단계

물론 비즈니스에서 AI를 구현하는 방법을 배우는 것은 멋진 앱을 찾고 팀이 이를 활용하도록 권장하는 것 이상입니다.

특정 플랫폼이나 도구를 사용하기 전에 워크플로를 진정으로 개선하고 직원이 작업을 더 쉽게 완료할 수 있는지 확인해야 합니다.

또한 조직의 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다.

회사가 최첨단에 있다고 하기 위해 AI 소프트웨어를 추가하는 것은 결코 좋은 생각이 아닙니다.

AI를 구현할 때 고려해야 할 7단계는 다음과 같습니다.

1. AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것 알아보기

워크플로에 바로 AI를 추가하고 싶은 마음이 들 수도 있지만 먼저 이 기술이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 조사하는 것이 중요합니다.

보다 구체적으로, 특정 틈새 시장이나 산업에 가능한 것입니다.

영업, 마케팅, 서비스를 더 쉽게 만들어주는 직관적인 앱이 고객의 욕구를 더 쉽게 예측하는 데 많은 도움이 되었지만 완전히 완벽하지는 않습니다.

경우에 따라 AI 소프트웨어를 추가하는 것은 시간 낭비일 뿐입니다. AI의 기능이 제대로 수행되기 위해 필요한 만큼 정교하지 않기 때문입니다.

그러나 많은 산업에서 AI 사용이 주류가 되고 있습니다.

예를 들어, 의료 분야는 특정 소프트웨어 프로그램을 사용하여 다음을 수행합니다.

• 진단을 구체화하는 데 도움이 됩니다.
• 건강 기록을 더 잘 추적하십시오.
• 환자와 의사 소통합니다.

사용 가능한 옵션과 AI 영역이 전체적으로 어떻게 지속적으로 발전하고 있는지 충분히 조사하면 특정 기술이나 앱을 추가하는 것이 정말 좋은 생각인지에 대한 확고한 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 최종 목표에 대해 생각하기

다음으로 비즈니스에 AI를 추가하기 위한 최종 목표에 대해 생각해 보십시오.

• 개선하고 싶은 특정 지표가 있습니까?
• 새로운 소프트웨어 프로그램을 추가하면 이상적인 고객에게 더 쉽게 다가가거나 특정 서비스를 제공할 수 있습니까?

시장에는 수천 개의 다양한 옵션이 있으므로 이 최종 우선 프로세스를 사용하여 조직의 목표에 가장 적합한 특정 기능을 제공하는 목록으로 목록을 수정하는 것이 좋습니다.

프로세스의 이 단계에서는 영업, 마케팅 및 고객 서비스와 같은 다양한 팀과 브레인스토밍 하여 회사가 이러한 목표를 달성하는 데 가장 도움이 될 것이라고 생각하는 것이 무엇인지 알아내고 싶을 것입니다.

결국, 이들은 결국 소프트웨어를 사용하게 될 사람들이기 때문에 입력을 받는 것이 매우 중요합니다.

3. AI 구현을 위한 주요 가치 동인 발견

목표를 결정하고 팀과 브레인스토밍을 마친 후에는 인공 지능 구현의 주요 동인을 식별해야 합니다.

일부 기업의 경우 이는 생산성을 높이고 운영 비용을 절감하는 능력일 수 있습니다.

다른 경우에는 고객에게 더 나은 가치와 더 많은 혜택을 제공할 수 있습니다.

조직의 목표와 AI가 최종 사용자에게 어떻게 도움이 될 수 있는지 아는 것이 중요합니다.

왜요?

구현이 성공적인 것으로 간주되기 위해 달성해야 하는 두 가지 주요 목표를 제공하기 때문입니다.

그 후 프로세스를 현실로 만들기 위해 선택한 소프트웨어 또는 하드웨어는 실제로 이러한 두 가지 작업 측면을 달성하는 방법일 뿐입니다.

4. 기술 도입을 위한 내부 역량 평가

여기에서 기술 채택의 실제 생성 및/또는 구현이 흥미로워지기 시작합니다.

앞으로 나아갈 방법에 대한 확고한 결정을 내리기 전에 이를 실현하기 위한 비즈니스 내부 역량이 무엇인지 결정해야 합니다.

이 시간 동안 몇 가지 질문을 하고 싶을 것입니다.

• 첫째, 이러한 유형의 프로세스에 숙련된 사내 직원이 충분합니까?
• 둘째, 아웃소싱할 예산이 있습니까?

어떤 경우에는 회사가 너무 작아서 기존 SaaS 또는 다른 광범위한 솔루션을 통합하는 것이 유일한 옵션일 수 있습니다.

다른 엔터프라이즈 수준 조직은 프로젝트를 완료하기 위해 팀원을 고용하거나 기술 회사에 맞춤형 솔루션을 아웃소싱하는 등 반대 방향으로 갈 수 있습니다.

5. 시스템 구축 또는 통합

알고리즘이 매우 복잡해질 수 있기 때문에 맞춤형 AI 기술을 처음부터 구축하는 데 시간이 걸린다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

이것이 당신이 가고 있는 길이라면 마침내 최종 단계에 도달하기 위해 몇 개월 또는 심지어 1년 이상을 기다릴 준비를 하십시오.

그러나 미리 만들어진 시스템을 사용하면 일반적으로 훨씬 더 빠르게 통합할 수 있습니다.

이 시나리오에서 귀사는 AI 회사의 담당자와 협력하여 소프트웨어 앱을 설치하고 직원을 교육하는 등의 작업을 수행할 것입니다.

이것은 확실히 당신이 서두르고 싶지 않은 것입니다.

너무 많은 대형 브랜드와 기업이 AI를 올바르게 설정하는 데 충분한 시간을 들이지 않고 AI에 뛰어들면 데이터 유출, 시스템 오류 및 부적절하게 교육을 받은 직원의 실수와 같은 일이 발생할 수 있다는 어려운 방법을 배웠습니다.

6. 일정 기간 동안 시스템 테스트

새로운 AI 프로그램이나 기술이 작동되면 미리 정해진 기간 동안 시스템을 테스트해야 합니다.

산업 및 플랫폼 사용 방법에 따라 몇 주에서 몇 개월까지 걸릴 수 있습니다.

그 기간 동안 데이터를 추적하여 전반적인 목표를 달성하는 데 진전이 있는지 확인하는 것이 중요합니다 .

• 새로운 AI 구현 덕분에 고객이 받고 있는 서비스에 더 만족하고 있습니까?
• 직원들이 이 업그레이드를 통해 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있습니까?

주문 시간, 판매 개선, 생산성 및 성과와 같은 구체적인 사실을 볼 수 있을 때 비즈니스에서 AI를 구현하는 방법에 대해 더 큰 결정을 내릴 수 있습니다.

7. 개선하기

이에 비해 AI는 비즈니스 세계에서 상당히 새로운 유형의 기술입니다.

특정 솔루션이 회사에서 얼마나 잘 작동하는지에 대한 합리적인 양의 데이터가 있으면 수정을 시작할 수 있습니다.

아마도 이것은 고객에게 연락하거나 앱과 상호 작용하는 방법에 대한 알고리즘 설정을 변경하는 것과 같은 간단한 것일 수 있습니다.

직원이 특정 기능으로 수행할 수 있는 작업을 완전히 점검하는 것과 같이 훨씬 더 복잡할 수 있습니다.

많은 변수가 있지만 주요 아이디어는 실제로 한 가지로 귀결됩니다. AI가 최적으로 작동하는지 또는 결과를 개선하기 위해 변경해야 하는지 여부입니다.

AI 구현의 이점

이제 AI 구현이 비즈니스에 중요한 이유와 구현 방식에 대한 일반적인 프로세스를 살펴보았으므로 AI 구현의 이점을 살펴보겠습니다.

AI는 고객 서비스를 더 쉽게 만듭니다

고객은 필요할 때 필요한 답변을 얻을 수 있는 기능을 원합니다.

AI를 사용하면 이 프로세스가 크게 개선됩니다.

챗봇과 자동화된 메시징을 사용하여 개인은 필요한 표면 수준의 답변을 빠르고 쉽게 얻을 수 있습니다.

그런 다음 추가 후속 조치가 필요한 경우 소프트웨어에서 실제 사람에게 연락하도록 지시할 수 있습니다.

궁극적으로 이는 더 높은 수준의 고객 만족도와 조직으로서의 더 나은 평판으로 이어집니다.

AI가 포함된 소프트웨어 프로그램은 일정 및 청구를 개선할 수 있습니다.

일정 및 청구는 많은 회사에서 어려움을 겪는 두 가지 영역입니다.

고맙게도 전체 프로세스를 간소화하고 훨씬 쉽게 처리할 수 있는 수많은 AI 프로그램이 있습니다.

예를 들어 AI를 사용하여 긴급 수리 요원을 파견하고 고객에게 기술자의 위치에 대한 실시간 GPS 추적을 제공하는 배관 회사는 엄청난 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

또한 AI를 통한 자동 청구는 귀사가 고객에게 지불할 가능성을 높입니다 .

이것이 작동하는 이유에 대한 예는 말 그대로 수천 가지가 있지만 요점은 AI가 이러한 일반적인 작업을 수행하고 더 나은 결과를 위해 단순화한다는 것입니다.

시간과 비용을 절약해주는 인공 지능

결론적으로 말하자면 많은 기업이 운영에 AI를 활용하는 이유는 엄청난 시간과 비용을 절약할 수 있기 때문입니다.

결국, 고객 서비스, 약속, 판매 및 기타 요소와 같은 것이 컴퓨터로 처리되면 공수의 필요성이 크게 줄어 듭니다.

최종 결과는 직원의 급여 비용을 낮추고 생산성 을 향상시켜 궁극적으로 장기적으로 수익에 영향을 미칩니다.

AI 구현 성공 사례

AI를 성공적으로 운영에 구현한 회사의 몇 가지 예를 찾고 계십니까?

➤ 아마존 은 최근 워싱턴의 한 편의점에 AI 시스템을 구현했습니다. 그곳에서 카메라는 품목과의 고객 상호 작용을 추적하고 계산 대기 시간을 줄입니다.

➤ Twitter 는 AI를 활용하여 사용자 콘텐츠 내에서 잠재적인 증오심 표현이나 테러를 감지합니다. 인공 지능의 이러한 사용이 완벽하지는 않지만 일부 문제를 줄이는 데 도움이 됩니다.

➤ Starbucks 는 AI를 사용하여 고객이 매장 중 한 곳의 지오펜스 근처에 있는 시점을 확인합니다. 이에 대한 응답으로 고객에게 주문할 기회를 알리는 메시지가 화면에 표시됩니다.

그리고 이것들은 AI가 B2B 환경 내에서 소비자로서의 일상 생활과 교차하는 수많은 방법 중 세 가지에 불과합니다.

요약: 비즈니스에 AI를 구현하고 이것이 중요한 이유

기술이 계속 향상됨에 따라 비즈니스에 AI를 구현한다는 아이디어는 더 이상 할리우드에서 나온 말이 아닙니다.

미래가 도래했으며 조직에서 이러한 종류의 기술을 선택하는 것이 시장 내에서 경쟁력을 유지하는 좋은 방법입니다.

이 주제에 대해 더 알고 싶으십니까?

그런 다음 PR 20/20 및 Marketing Artificial Intelligence Institute의 설립자이자 CEO인 Paul Roetzer와 함께 마케팅에서 AI의 역할 에 대한 녹화된 웨비나를 확인하십시오.