최근 기술의 발전에 따라, 인공지능은 비즈니스 분야에서 혁신적인 변화를 주도하고 있습니다. 다양한 산업에서 AI는 비즈니스 프로세스를 개선하고, 효율성을 높이며, 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 이 글에서는 다양한 분야의 기업들이 AI를 어떻게 활용하여 비즈니스 가치를 높이고 있는지에 대한 12가지 방법을 소개합니다.
AI의 비즈니스 활용, 12가지 실용적 방법
1. AI가 클라우드 비용을 최적화하는 방법
클라우드 컴퓨팅은 현대 기업의 IT 인프라를 지원하는 중요한 부분이 되었습니다. 이 때문에 클라우드 비용 최적화는 매우 중요한 과제가 되었습니다. 기업들은 클라우드 인스턴스, 스토리지, 데이터 전송 등의 비용을 최소화하려고 노력하고 있으며, 이를 위해 AI가 활용됩니다. 예를 들어, 에어비앤비는 AI 알고리즘을 사용하여 AWS나 Azure와 같은 클라우드 서비스의 가격을 실시간으로 모니터링하고, 자동으로 최적의 가격으로 가상 머신 인스턴스를 예약하고 해지하는 방식으로 비용을 효과적으로 관리합니다. 이러한 실시간 최적화는 클라우드 비용을 절감하는데 큰 도움이 됩니다. 또한, AI는 클라우드 사용 패턴을 분석하여 예상 비용을 예측하고, 예기치 않은 리소스 사용량 증가에 빠르게 대응하여 비용을 절감하는 데 도움을 줍니다.
2. 대화형 AI 및 음성 어시스턴트, 비즈니스에서의 확장된 활용
음성 인식 기술과 대화형 AI는 고객 서비스 및 IT 지원 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술은 음성 명령을 인식하고 이해하여 사용자에게 유용한 정보나 서비스를 제공합니다. 예를 들어, 음성 어시스턴트를 사용하는 스마트 홈 장치는 사용자의 음성 명령을 해석하여 조명, 난방, 보안 시스템 등을 제어합니다. 또한, 고객 서비스에서는 음성 챗봇을 활용하여 사용자의 질문에 응답하고, 기본적인 지원 업무를 자동화하여 인간 에이전트의 업무 부담을 줄입니다. 이를 통해 기업은 고객 만족도를 높이고 서비스 품질을 향상시키고 있습니다.
3. 안정적인 웹서비스 및 전자상거래 운영을 위한 AI의 활용
현대 기업들은 웹 서비스 및 애플리케이션의 24/7 가동 시간과 안정성을 핵심 가치로 여깁니다. 시스템의 장애나 네트워크 문제로 인한 서비스 중단은 심각한 문제가 될 수 있으므로, 이러한 문제를 예방하고 해결하기 위해 AI가 적용됩니다. 예를 들어, 넷플릭스와 페이스북은 AI 기술을 활용하여 서버 문제를 사전에 예측하고 예방합니다. AI는 서버 및 네트워크의 성능 지표를 실시간으로 모니터링하고, 이상 징후를 감지할 때 즉각 대응합니다. 더 나아가, AI는 사용자의 행동과 데이터 패턴을 분석하여 웹사이트나 앱의 성능을 최적화하고, 사용자 경험을 향상시키는 데 기여합니다.
4. 예측 유지 관리를 통한 안전 및 효율 개선, GE 및 롤스로이스의 사례
기업들은 예측 유지보수를 통해 기계 및 설비의 상태를 파악하고 필요한 유지보수를 시간에 맞추어 수행하고 있습니다. 이를 통해 생산 라인이나 장비의 비효율성을 줄이고 시스템의 가동 시간을 최대화할 수 있습니다. 항공 업계에서는 GE와 롤스로이스와 같은 기업들이 항공기 엔진에 센서를 장착하고, AI를 활용하여 엔진 성능을 실시간으로 모니터링하고 예측합니다. 이렇게 얻은 데이터를 기반으로 AI는 엔진의 예상 수명과 수리가 필요한 경우를 예측하며, 비행 중의 잠재적인 문제를 사전에 파악합니다. 이를 통해 항공 기업은 비용을 절감하고 안전성을 높이는 데 도움을 받습니다.
5. AI 도구로 고객 서비스 혁신하기
AI는 고객 서비스 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. AI 챗봇은 고객의 질문에 빠르게 응답하고, 기본적인 고객 지원 업무를 자동화하여 서비스 담당자의 업무 부담을 줄이고 있습니다. 이를 통해 기업은 고객에게 지속적인 서비스를 제공하고, 고객 만족도를 높이며, 동시에 인건비를 절감합니다. AI 기반의 고객 분석은 고객의 우선순위를 식별하고, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 중요한 도구로 활용됩니다. 이를 통해 기업은 고객의 니드를 이해하고, 그에 따라 서비스나 제품을 조정하며, 고객 충성도를 높이고 매출을 증대시킬 수 있습니다.
6.AI를 활용한 개인화, 스포티파이, 아마존, 유튜브
기업들은 제품 및 서비스를 개인의 취향과 관심사에 맞춤화하는 개인화를 더욱 강조하고 있습니다. 예를 들어, 음악 스트리밍 서비스인 스포티파이는 AI를 활용하여 사용자의 음악 취향을 이해하고 개인 맞춤형 플레이리스트를 생성합니다. 이를 통해 사용자는 좋아하는 곡을 더 쉽게 찾을 수 있으며, 스트리밍 서비스는 사용자 이탈을 줄이고 매출을 증가시킬 수 있습니다. 아마존과 넷플릭스는 AI를 사용하여 사용자의 검색 및 시청 기록을 분석하고, 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제안함으로써 사용자 경험을 향상시키고 서비스 이용률을 높입니다. 이러한 개인화된 접근은 고객 유치와 유지에 큰 도움을 주며, 기업의 경쟁력을 높입니다.
7. IT 운영 관리와 AIOps, 델타항공의 디지털 시뮬레이션 환경
많은 기업이 IT 운영 관리에서 AI 기술을 채택하고 있습니다. AI Operations, 즉 AIOps 도구는 인기를 끌고 있으며, HPE 자회사인 옵스램프의 보고서에 따르면 기업들은 다음과 같은 목적으로 AIOps 플랫폼을 사용하고 있습니다.
- 지능형 알림: AIOps는 IT 운영팀에 대해 신속하고 중요한 알림을 생성하고 제공하여 문제에 대한 신속한 대응을 지원합니다.
- 문제 원인 분석: AIOps는 문제가 발생한 이유를 분석하고 관련 데이터를 조합하여 원인을 찾아냅니다.
- 이상 징후 및 위협 탐지: AIOps는 네트워크 및 시스템에서 이상 징후나 보안 위협을 감지하고 신속하게 대응합니다.
- 인시던트 자동 복구: AIOps는 특정한 인시던트가 발생할 때 자동으로 복구 작업을 수행함으로써 다운타임을 최소화합니다.
- 용량 최적화: AIOps는 IT 자원의 사용량을 모니터링하고 리소스를 효율적으로 할당하여 비용을 절감하고 성능을 최적화합니다.
델타항공은 악천후와 같은 어려운 조건에서 기체 안전성을 유지하기 위해 AIOps를 도입한 사례입니다. AIOps는 운항 중 발생하는 데이터를 분석하고 상업용 여객 항공 업계에서 처음으로 진행하는 프로젝트로, 장애 발생 전, 도중, 후에 중요한 의사 결정을 지원합니다.
8. 업무 효율화를 위한 AI 기반 프로세스 자동화, 아틀란틱 헬스 시스템, 존슨앤드존슨, AT&T
사람의 실수가 자주 발생하는 영역과 반복적인 프로세스를 자동화하는 데 AI는 매우 효과적입니다. AI를 활용하면 직원들은 더 복잡하고 핵심 업무에 집중할 수 있습니다.
아틀란틱 헬스 시스템은 코로나19 팬데믹으로 인해 업무량이 급증한 상황에서 프로세스 자동화를 도입하여 사전 승인을 얻는 프로세스를 간소화했습니다. 이를 통해 의사와 간호사는 환자에게 집중할 수 있게 되었고, 승인 및 진료 예약과 관련된 수작업을 줄였습니다.
존슨앤드존슨은 RPA를 활용하여 여러 부서에 걸친 복잡한 프로세스를 자동화하였습니다. 이를 통해 업무 효율성을 향상시키고 직원들의 업무 부담을 줄였습니다.
AT&T는 2015년부터 프로세스 자동화를 시작하여 수동 데이터 입력 작업을 줄였고, 이후 조직 전반의 다양한 프로세스를 간소화하여 업무를 효율화했습니다.
9. 재무 보고와 회계 분야에서 AI의 활용: 인튜이트와 PwC
인튜이트는 재무 계획과 관련된 데이터 분석을 개선하기 위해 AI를 사용하고 있습니다. 이 회사는 연간 7억 3,000만 건 이상의 AI 기반 소비자 상호 작용을 통해 하루에 580억 건의 머신러닝 예측을 수행합니다. 인튜이트는 자체 개발한 AI 운영 체제(GenOS) 플랫폼의 대규모 금융 언어 모델을 활용하여 세금, 회계 및 현금 흐름 처리와 관련된 데이터를 특히 효과적으로 처리하고 있습니다.
PwC는 인튜이트와 유사하게 자연어 처리, 머신 러닝, 딥러닝 등 다양한 AI 기술을 활용하여 재무 보고 및 회계 업무에서 효율성을 개선하고 정확도를 높이는데 기여하고 있습니다. AI는 금융 리포트 및 세무 업무에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있으며, 빅데이터를 효과적으로 분석하고 예측 모델을 개발하는 데 사용됩니다.
10. 스마트 채용 및 채용 프로세스 개선을 위한 AI, 아마존, 유니레버, 슈나이더 일렉트릭
아마존, 유니레버, 슈나이더 일렉트릭과 같은 기업들은 스마트 채용을 통해 인력 확보 및 채용 프로세스를 개선하고 있습니다. AI 기술은 다음과 같은 방식으로 채용을 혁신하고 효율화합니다.
- 자동화된 스크리닝 및 평가: 이력서 및 지원서의 초기 스크리닝 및 후보자 평가를 자동화하여 인력 소비를 줄입니다.
- 예비 면접: AI 기반 면접 도구를 사용하여 후보자의 능력과 적합성을 미리 평가합니다.
- 데이터 기반 의사 결정: 채용 프로세스의 데이터를 분석하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
- 개인화된 경험: 후보자와의 상호 작용을 개인화하여 채용 경험을 향상시킵니다.
이를 통해 기업들은 적합한 인재를 보다 신속하게 채용하고 비용을 절감하며 팀의 생산성을 향상시킵니다.
11. AI를 활용한 안전 및 품질 관리, 보잉 및 구글
AI는 안전 및 품질 관리 분야에서 중요한 역할을 수행합니다. 보잉은 예측 유지 관리를 통해 항공기의 안전성을 높이고 운영 효율성을 개선하고 있습니다. AI는 항공기의 엔진 및 부품 상태를 실시간으로 모니터링하고 고장을 예측하며 정비 일정을 최적화합니다. 이는 비행 안전과 스케줄 준수에 중요한 기여를 합니다.
구글은 자체적으로 개발한 AI 기술을 활용하여 제품 및 서비스의 품질을 향상시키고 있습니다. AI는 제품 생산 과정에서 불량품을 식별하고 문제를 조기에 해결함으로써 소비자에게 더 높은 품질의 제품을 제공합니다.
12. 인력 배치 최적화: 월마트, 스타벅스, 코스트코, 델타항공, 타겟
월마트, 스타벅스, 코스트코, 델타항공, 타겟과 같은 대규모 소매업체와 서비스 제공업체들은 AI를 사용하여 인력 배치를 최적화하고 있습니다. AI 기술은 다음과 같은 방식으로 인력 관리를 개선합니다.
- 수요 예측: AI는 판매 예측 및 트래픽 예측을 수행하여 적절한 시간에 적절한 수의 직원을 배치합니다.
- 근무 일정 최적화: AI는 직원의 근무 일정을 최적화하여 고객 서비스 품질을 유지하고 노동 비용을 절감합니다.
- 직원 역량 관리: AI는 직원의 역량과 경험을 고려하여 최적의 업무 배치를 제공합니다.
오늘은 AI를 비즈니스에 활용하는 12가지 방법 및 사례를 알아보았습니다. 인공지능은 기술의 발전과 함께 다양한 산업 분야에서 기업들의 경쟁력을 향상시키는 중추적인 역할을 하고 있습니다. 기업들이 위에서 소개한 12가지 방법을 통해 비즈니스 프로세스를 개선하고, 비용을 절감하며, 고객 경험을 향상시키고 있습니다. 이러한 AI의 활용은 기업들에게 새로운 비즈니스 모델과 기회를 제공하며, 지속 가능한 성장을 가능케 합니다. 앞으로도 AI는 지속적인 발전을 거듭하며, 기업들의 비즈니스 전략과 혁신에 더욱 중요한 영향을 미칠 것입니다.
