기업들이 챗봇을 넘어 생성형 AI를 활용하는 방법

진정한 변화는 채팅창 안에서 일어나고 있지 않습니다. 사람들이 매일 사용하는 도구 내부에서 일어나고 있습니다.

챗봇은 시작에 불과했습니다. 챗봇은 기술을 친숙하게 만들어 주었습니다. 하지만 진정한 변화는 워크플로, 시스템, 그리고 의사결정 과정 내부에서 일어납니다.

생성형 AI는 더 이상 직원이 직접 열어보는 도구가 아닙니다. 비즈니스를 운영하는 소프트웨어, 프로세스, 그리고 인프라의 일부가 되어가고 있습니다.

현재 기업들이 AI를 활용하는 방식은 다음과 같습니다:

임베디드 소프트웨어

기업들은 별도의 챗봇을 사용하는 대신, CRM, 스프레드시트, 지원 시스템에 AI를 직접 구축하고 있습니다. • 영업 관리자는 딜(deal) 정보를 업데이트하는 동안 후속 이메일 제안을 받습니다. • 고객 지원 상담사는 티켓을 읽는 동안 실시간으로 해결책을 확인합니다. • 재무 분석가는 Excel에서 즉각적인 요약 정보를 얻습니다.

비정형 데이터 관리

기업은 이메일, 계약서, 회의록 등 방대한 양의 데이터를 보유하고 있습니다. AI는 이를 활용 가능한 지식으로 전환합니다. • 직원들은 과거 고객과의 약속 사항에 대해 질문합니다. • 법무 팀은 긴 계약서의 리스크를 요약합니다. • 신입 사원은 회사 규정에 대해 즉각적인 답변을 얻습니다.

워크플로 자동화

이제 AI는 단일 작업이 아닌 다단계 프로세스를 처리합니다. • 재무: AI가 송장(invoice)과 구매 주문서(purchase order)를 대조합니다. • 마케팅: AI가 단 하나의 브리프(brief)로부터 광고 카피와 이메일 시퀀스를 생성합니다. • 인사(HR): 채용 담당자가 업무를 시작하기 전에 AI가 이력서를 스크리닝하고 순위를 매깁니다.

소프트웨어 개발

개발자들은 단순히 코드를 작성하는 것 이상의 목적으로 AI를 사용합니다. • 유닛 테스트를 생성하고 오래된 시스템의 문서를 작성합니다. • 오래된 코드를 현대적인 프레임워크로 변환합니다. • 수십 년 된 복잡한 레거시 시스템을 이해하기 위해 AI를 활용합니다.

대규모 개인화

기업들은 이제 단순히 대규모 그룹이 아닌, 개개인을 위한 경험을 만들어냅니다. • 은행은 개인화된 재무 요약 정보를 제공합니다. • 소매업체는 특정 쇼핑객에게 맞춤화된 제품 설명을 보여줍니다.

리스크 및 컴플라이언스

AI는 팀이 방대한 양의 규제 데이터를 처리할 수 있도록 돕습니다. • 새로운 규제를 요약하고 이를 내부 규칙과 비교합니다. • 기술적인 보안 위협을 비즈니스 리스크로 변환하여 설명합니다.

목표는 더 나은 챗봇을 만드는 것이 아닙니다. 목표는 AI를 보이지 않게 만드는 것입니다.

AI의 미래는 사용자가 직접 여는 도구가 아닙니다. 업무를 더 쉽고, 빠르고, 효율적으로 만들어주는 조용한 레이어(layer)입니다.

Source: https://dev.to/pallavi_sharma_10c1a6f1da/how-enterprises-are-using-generative-ai-beyond-chatbots-kj2

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi