기업이 챗봇을 넘어 생성형 AI를 활용하는 방법
진정한 변화는 채팅창 안에서 일어나고 있지 않습니다. 여러분이 매일 사용하는 도구 내부에서 일어나고 있습니다.
챗봇은 시작에 불과했습니다. 챗봇은 기술을 친숙하게 만들어 주었습니다. 하지만 진정한 변화는 더 깊은 곳에 있습니다. AI는 워크플로, 시스템, 그리고 의사결정 단계로 이동하고 있습니다. AI는 소프트웨어와 인프라의 보이지 않는 일부분이 되어가고 있습니다.
오늘날 기업들이 AI를 활용하는 방식은 다음과 같습니다:
임베디드 소프트웨어 기업들은 더 이상 직원들에게 데이터를 별도의 채팅창에 복사하여 붙여넣으라고 요구하지 않습니다. 대신 CRM, 스프레드시트, 대시보드에 AI를 직접 구축합니다.
- 영업 관리자는 딜(deal)을 업데이트하는 동안 제안된 후속 이메일을 받습니다.
- 고객 지원 상담사는 티켓을 읽는 동안 적절한 해결책을 확인합니다.
- 재무 분석가는 Excel에서 자동화된 요약을 받습니다.
AI는 목적지가 아닙니다. 여정의 일부입니다.
데이터를 지식으로 전환하기 대부분의 기업은 이메일, 계약서, 회의록을 포함한 방대한 양의 비정형 데이터를 보유하고 있습니다. AI는 이러한 데이터를 정답으로 바꿔줍니다.
폴더를 뒤지는 대신 다음과 같이 질문할 수 있습니다:
- 작년에 이 고객에게 무엇을 약속했나요?
- 이 계약서의 리스크를 요약해 주세요.
- 이 문제를 이전에 어떻게 해결했나요?
AI는 링크 목록 대신 직접적인 답변을 제공합니다.
워크플로 자동화 AI는 단일 작업에서 전체 프로세스로 확장되고 있습니다. 여러 단계의 작업을 처리하기 위해 서로 다른 도구들을 연결합니다.
- 재무: AI가 송장(invoice)과 구매 주문서(purchase order)를 매칭합니다.
- 마케팅: AI가 하나의 브리프(brief)를 바탕으로 광고 카피와 이메일 시퀀스를 생성합니다.
- 인사(HR): AI가 사람이 검토하기 전에 이력서를 스크리닝하고 순위를 매깁니다.
- IT: AI가 지원 티켓의 우선순위를 분류하고(triage) 간단한 문제를 해결합니다.
이러한 오케스트레이션(orchestration)은 시스템 간에 데이터를 이동시키는 반복적인 작업을 제거합니다.
소프트웨어 개발 개발자들은 단순히 코드를 작성하는 것 이상의 목적으로 AI를 사용합니다. 다음과 같은 용도로 활용합니다:
- 유닛 테스트 생성.
- 오래된 시스템 문서화.
- 오래된 코드를 새로운 프레임워크로 변환.
- 풀 리퀘스트(pull request)에서 보안 문제 탐색.
이를 통해 엔지니어들은 더 이상 아무도 완전히 이해하지 못하는 레거시 시스템과 소통할 수 있게 됩니다.
대규모 개인화 개인화는 과거에 소규모 그룹을 대상으로만 이루어졌습니다. 이제 기업은 개개인을 위한 경험을 만듭니다. 은행은 모든 고객을 위해 맞춤형 재무 요약서를 작성할 수 있고, 소매업체는 특정 쇼핑객의 취향에 기반하여 제품 설명을 작성할 수 있습니다.
리스크 및 컴플라이언스 AI는 컴플라이언스 팀이 새로운 규제를 요약하고 내부 정책의 공백을 찾는 것을 돕습니다. 사이버 보안 분야에서는 기술적 위협을 비즈니스 리스크로 변환해 줍니다. 여기서 목표는 속도입니다.
이것이 여러분에게 의미하는 바 생성형 AI는 하나의 기능(feature)에서 기반(foundation)으로 진화하고 있습니다. 가장 성공적인 AI는 눈에 보이지 않을 것입니다. 여러분은 AI를 사용하고 있다는 느낌조차 받지 못할 것입니다. 그저 업무를 더 빠르고 마찰 없이 수행하고 있다고 느끼게 될 것입니다.
Source: https://dev.to/pallavi_sharma_10c1a6f1da/how-enterprises-are-using-generative-ai-beyond-chatbots-kj2