AI는 공식적으로 비즈니스 우선 순위입니다. IDC는 35.8년 AI에 2019억 달러 지출 전년 대비 44% 증가했으며, 1,500명의 기업 리더 Accenture는 AI 확장에 실패하면 XNUMX년 안에 사업을 접을 것을 우려한다고 말했습니다. AI를 구현한 기업도 약속한 ROI를 보지 못하고 있습니다. 에 의해 연구 가트너, IDC 및 MITSloan 관리 검토 및 Boston Consulting Group 모두 기업이 우리가 AI라고 부르는 고급 알고리즘에서 긍정적인 수익을 창출하기 위해 고군분투하고 있음을 발견했습니다.
그래서 AI는 기업의 패배? 간단히 말해서 "아니오"입니다. 기업은 소규모 사용 사례나 데이터가 성공을 뒷받침하기에 불충분한 환경에서만 AI를 구현하는 중간 조치를 취하고 있기 때문에 AI와 씨름하고 있습니다. 그것은 그들의 사업이 허물어지게 만들고 있습니다.
엔터프라이즈 AI는 기업이 발을 담글 수 있는 것이 아닙니다. 회사 전체의 동의와 체계적인 계획을 통해 배에 비해 눈이 너무 크지 않도록 합니다. 경제적 기대치가 높을 때는 어려울 수 있습니다. 결국, Statista AI 소프트웨어 시장은 118년까지 2025억 달러 이상의 가치가 있을 것으로 추정되며, PwC의, AI는 15.7년까지 세계 경제에 2030조 26억 달러를 기여하고 지역 경제의 GDP를 XNUMX%까지 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
그러나 투자 수익은 AI 배치의 정교함과 직접적인 상관관계가 있습니다. AI를 성공적으로 구현하려면 기업이 장기적인 목표를 염두에 두고 크게 생각해야 합니다.
연중무휴 운영
예를 들어 연중무휴 24시간 운영해야 하는 비즈니스를 생각해 보십시오. 7시간, 특히 다중 시장 서비스와 관련된 많은 문제와 비용이 있습니다. 가장 큰 것은 항상 사무실에 있을 수 있는 충분한 인재를 확보하기 위한 투쟁입니다. 이것이 대부분의 기업이 단일 시간대 내에서 많은 서비스를 제한하는 이유입니다. 그러나 클라이언트와 고객이 언제든지 지원을 기대하는 끊임없이 연결된 세상에서 상시 접속 솔루션의 필요성이 그 어느 때보다 시급합니다.
시간이 지남에 따라 "학습"할 수 있는 AI인 인지 AI는 모든 비즈니스를 상시 가동되고 항상 준비된 엔티티로 전환할 수 있습니다. 인지 AI는 조직 데이터를 활용하여 24시간 내내 고객의 질문에 답하고 양식 생성과 같은 작업을 인간의 개입이 거의 또는 전혀 없이 처리할 수 있습니다. 이를 통해 전 세계 고객이 가장 편리할 때마다 비즈니스에 참여할 수 있으며 인간 직원에게 7/4.5 서비스를 제공해야 하는 부담을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 확장 가능합니다. 다국적 통신 회사인 Telefónica는 처음으로 콜 센터에서 귓속말 에이전트로 디지털 음성 비서를 사용했습니다. 오늘날 지능형 음성 어시스턴트는 매월 100만 통의 통화 또는 밤낮으로 전 세계 모든 통화의 XNUMX%를 처리합니다. Telefonica는 고객 통화 포기를 핵심 문제로 파악하고 인지 AI 솔루션으로 문제를 해결함으로써 AI를 대규모로 사용하여 비용을 절감하고 그 과정에서 고객 경험을 개선할 수 있었습니다.
궁극적으로 기계 학습과 신경망 기술로 뒷받침되는 AI는 의사 결정, 학습 및 대화 참여의 핵심을 포괄하는 인지 프로세스의 자동화를 허용함으로써 비즈니스 세계를 혁신할 것입니다.
가장 진보된 인지 AI는 다양한 작업을 완료하고 "직장에서" 학습하는 방법을 찾을 수 있으므로 사람의 개입과 유지가 줄어듭니다. 반대로 RPA 봇과 같은 더 단순한 솔루션은 새로운 학습이 있을 때마다 다시 프로그래밍해야 합니다. 여기서 인지 AI 솔루션은 단순히 환경에 적응합니다.
지진 이동
위의 예는 AI를 사용하여 긍정적인 ROI를 창출할 뿐만 아니라 비즈니스 수행 방식을 변경하는 수단으로 사용할 수 있는 한 가지 사례에 불과합니다. 그러나 이것이 결코 AI를 사용하는 유일한 방법은 아닙니다. 맥킨지에 따르면, 직장 활동의 45% 현재 인간 중개에 의존하는 것은 기계에 의해 복제될 수 있으므로 기계 효율성으로 실행됩니다. 그러나 인간이 대체된다는 말은 아닙니다. 인간은 여전히 결과를 달성하는 데 필요한 작업을 식별하는 데 중심이 될 것이며 이러한 작업을 기반으로 워크플로우를 구축할 책임이 있지만 AI는 비즈니스 수행 방식을 변화시키는 자동화를 구축할 수 있습니다.
이전에는 회사의 고유한 요구 사항을 해결하는 자동화를 만드는 유일한 방법은 전담 엔지니어 팀이 비즈니스 프로세스를 조사한 다음 해결책에 도달하는 데 필요한 모든 단계를 식별하고 설명하는 것이었습니다. 대조적으로, 자동화 팀은 작업을 훨씬 더 짧은 시간에 수행할 수 있도록 하는 교육 알고리즘과 함께 특정 비즈니스 프로세스에 대해 교육을 받은 엔지니어로 구성될 수 있습니다. 이 프로세스는 여전히 많은 기업에서 사용되지만 문제는 그들이 구현하는 데 시간을 소비하는 자동화가 "한 번 고정되면 영원히 고정되는" 경우가 드물고 종종 반복적인 후속 프로세스가 필요하다는 것입니다.
그러나 지능형 자동화를 통해 시스템은 분석, 인지 AI 및 가이드 머신 러닝을 결합하여 새로운 자동화 생성을 가속화할 수 있습니다. 인간은 프로세스의 양쪽 끝에만 필요합니다. 처음에는 시스템에 대한 높은 수준의 지침을 설정합니다(예: 하드웨어 조달 워크플로와 같은 특정 작업을 관찰하라는 지시를 내린 다음 이러한 관찰을 기반으로 자동화를 권장함). . 마지막에는 생산에 들어가기 전에 제안된 자동화를 승인합니다. 전체 프로세스를 직접 실행하지 않고도 인간 직원은 새로운 제품 및 서비스를 고안하거나 고객 여정을 개선하는 것과 같이 가치를 더하는 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
올바른 투자
AI가 기업을 혁신하고 막대한 재정 및 생산성 향상을 가져올 것이라고 해도 과언이 아닙니다. 그것의 약속은 세계 경제에서 경쟁하기를 희망하는 모든 기업에게 피할 수 없는 항목입니다. 그러나 다른 투자와 마찬가지로 제대로 구현되지 않으면 위험이 높아 장기적으로 기업에 막대한 비용을 초래하여 문을 닫아야 할 수도 있습니다. 이 진화하는 기술을 최대한 활용하려면 포인트 자동화를 넘어 광범위한 비즈니스 목표의 핵심인 자동화 프로세스를 찾아야 합니다. 이것이 바로 기업이 효율성을 높이고 오버헤드를 절약하며 민첩성을 높일 수 있는 사고 방식입니다. 그러나 모든 사람이 극적인 변화에 기꺼이 뛰어들어 수용해야 합니다.
