비즈니스에서 인공 지능을 사용하는 7가지 방법

인공 지능(AI)은 오랫동안 인류를 파괴하려는 사악한 존재로 여겨져 온 새로운 기술입니다. 그러나 비즈니스의 인공 지능은 프로세스를 간소화하고 조직을 다음 단계로 끌어올릴 수 있습니다. 그렇다면 AI란 정확히 무엇일까요?

AI는 "인간처럼 작동하고 반응하는 지능형 기계의 생성을 강조하는 컴퓨터 과학의 영역"입니다.

인공 지능이 있는 컴퓨터가 수행하도록 설계된 일부 활동에는 음성 인식, 학습, 계획, 데이터 분석 및 문제 해결이 포함됩니다. 즉, 일반적으로 컴퓨터가 아닌 인간과 연관되는 특성입니다.

직장에서 AI를 사용하는 방법을 더 잘 이해하려면 먼저 AI가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해해야 합니다.

기계 학습

기계 학습은 AI에서 가능한 한 빨리 많은 양의 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 학습 알고리즘을 사용하면 시간이 지남에 따라 사람이 데이터를 인식하는 능력이 향상되는 방식을 기계가 모방할 수 있습니다. 더 많은 데이터가 처리될수록 더 많은 인공 지능이 학습하는 것처럼 보입니다.

이것은 비즈니스에서 큰 이점을 가지고 있습니다. 엄청난 양의 데이터를 분석하기 위해 사람을 고용하는 대신 AI가 대신 처리하고 문제와 패턴을 더 빨리 찾아낼 것입니다.

딥러닝

딥 러닝은 연결된 인공 지능 노드의 웹을 결합하여 신경망을 만들 때 얻는 것입니다. 이것들은 함께 작동하여 여러 가지 다른 자극을 동시에 식별하고 분석할 수 있습니다.

머신 러닝을 데이터 처리에 사용할 수 있다면 딥 러닝은 자율 주행 자동차와 같은 고급 작업에 사용할 수 있습니다.

인공 지능의 예

당신은 그것을 깨닫지 못할 수도 있지만 AI 시스템은 우리 일상 생활에서 점점 더 널리 퍼지고 있습니다.

물론 자율주행차나 사이버 보안과 같은 공상과학 같은 용도가 많이 있습니다. 그러나 챗봇 형태의 고객 서비스나 사기 탐지와 같이 다소 덜 흥미로운 작업에서도 점점 더 보편화되고 있습니다.

인공 지능은 지능적이기 때문에 광범위한 작업을 수행하는 데 꽤 능숙합니다. 따라서 비즈니스 애플리케이션에서 더 많이 사용되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

McKinsey 연구에 따르면 기업의 56%가 비즈니스의 최소 한 영역에서 AI를 구현합니다.

좋습니다. 나쁜 것은 아니며 많은 조직에서 이를 프로세스에 통합하고 있습니다. 그렇다면 비즈니스에서 인공 지능의 다른 응용 프로그램은 무엇입니까?

다음은 비즈니스 운영을 한 단계 끌어올리는 데 도움이 되는 7가지 용도입니다.

1. 챗봇으로 고객 지원 최적화

챗봇 시장이 2030년까지 39억 9000만 달러에 이를 것으로 예상된다는 사실을 알고 계셨습니까? 세계 최대 전자상거래 기업 아마존? 그들은 챗봇을 사용합니다. 그리고 그것이 그들에게 충분하다면 당신에게도 충분합니다.

챗봇은 자연어 처리를 사용하여 웹사이트와 앱을 통해 사람과의 실제 대화를 복제합니다. 챗봇은 말이나 글을 통해 인간의 입력을 이해하고 반응할 수 있습니다.

고객 문제를 더 빨리 해결하는 데 도움이 되므로 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 그리고 기계이기 때문에 언제든지 고객과 대화할 수 있어 영원히 '보류'되는 시대를 종식시킬 수 있습니다.

이러한 봇은 고객 지원 팀을 위한 뛰어난 데이터 수집 에이전트입니다. 그들은 가상 도우미 역할을 하여 지원 담당자에 대한 고객 데이터를 찾아 각 계정에 대한 완전한 기록을 보유할 수 있습니다.

콜드 리드를 핫 리드로 전환하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 리드 퍼널에 챗봇을 배치하면 방문자가 웹사이트와 상호작용할 때마다 챗봇이 예/아니오 질문을 하여 방문자가 사이트를 방문하는 이유를 파악할 수 있습니다.

답변에 따라 다른 프로모션 코드를 보내거나 특정 방문 페이지로 보내는 것과 같이 고객을 유치하는 방법을 고려할 수 있습니다.

유연성이 매우 높기 때문에 챗봇이 인기를 얻고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 전 세계 소비자의 67%가 작년에 챗봇과 상호 작용했습니다.

잘 사용하면 챗봇은 비용을 절감하고 수익을 개선하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 향상된 고객 경험을 제공하고 비즈니스 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

보이스봇과 음성 커뮤니케이션

챗봇은 문자 대화만을 위한 것이 아닙니다. 또한 전화 통화에도 점점 더 많이 사용됩니다.

과거에는 미리 녹음된 메시지가 재생되고 올바른 부서로 이동하려면 키를 눌러야 했습니다. 스마트폰의 출현과 물리적 키패드의 종말로 AI 보이스봇은 당신이 원하는 것을 묻고 당신의 음성 응답을 이해할 수 있습니다. 어쨌든 대부분의 경우.

그러나 인간과 더 많이 상호 작용할수록 더 많은 데이터를 수집하고 더 많이 얻습니다. 그들은 이미 발신자의 기분을 해석하고 상황의 심각성을 평가할 수 있는 시점에 있습니다.

2. 이미지, 얼굴, 사물 인식

인공 지능은 또한 많은 관리 작업을 수행할 수 있을 정도로 광학 문자 인식 기술을 개선했습니다.

머신 러닝 덕분에 AI 기술은 이제 얼굴과 항목을 인식할 수 있을 정도로 발전했으며, 이는 많은 비즈니스 애플리케이션에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. 얼굴 인식은 보안을 위해 개인을 구별할 수 있는 반면 물체 감지는 사진을 구별하고 분석하는 데 사용할 수 있습니다.

이 기술은 사람의 얼굴을 쿠키처럼 취급하여 고객의 선호도에 따른 맞춤형 서비스를 제공합니다. 일부 조직에서는 고객의 성향을 진단하고 적절한 제품 권장 사항을 제공하기 위해 안면 인식을 실험하고 있습니다.

대체로 얼굴 인식의 미래는 매우 밝습니다. 2026년까지 세계 안면 인식 시장은 101억 1천만 달러에 이를 것으로 추정됩니다. 온라인 마케팅에서 이 기술의 사용이 이 수치의 큰 부분을 차지할 것으로 예상됩니다.

3. 더 스마트해진 IoT 제품

인공 지능은 더 스마트한 IoT(사물 인터넷) 제품을 만드는 데 큰 가능성을 가지고 있습니다. 오늘날 비즈니스 세계는 IoT의 발전과 함께 다양한 방식으로 변화하고 있습니다.

IoT 제품이 도대체 무엇인지 궁금하다면 인터넷에 연결된 제품이자 가전제품이다. 여기에는 Amazon의 Alexa와 같은 홈 어시스턴트가 포함되지만 세탁기 및 냉장고와 같은 가전 제품도 포함될 수 있습니다. 그런데 왜 세탁기가 인터넷에 연결되어야 합니까?

IoT는 데이터 처리를 완전히 바꿨습니다. 소비자 데이터에 대한 더 많은 액세스를 제공하는 것 외에도 이러한 장치는 사용자가 사용자와 상호 작용하는 방식을 추적하고 기록하여 사용자를 더 똑똑하게 만듭니다. 그리고 IoT 기술에 대한 연구가 날이 갈수록 더 많은 기반을 확보함에 따라 기업은 데이터를 보다 효율적으로 해석할 수 있습니다.

시장에 대한 더 나은 인식으로 모든 비즈니스의 생산성은 물론 제품도 향상될 수 있습니다. IoT 장치는 효율성을 높이고 고객이 제품을 사용하는 방식에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객에게 이익이 되도록 제품을 변경할 수 있습니다. 또한 미래의 제품과 서비스를 만들고 개선하는 데 필요한 데이터가 많다는 의미이기도 합니다.

4. 개인화된 경험 제공

AI의 핵심 기능의 최상위에는 방대한 양의 데이터를 평가하는 능력이 있습니다. AI 알고리즘은 과거 교환 및 구매 내역과 같은 수백만 개의 데이터 포인트를 사용하여 독특한 소비자 ID를 생성합니다.

이를 통해 고객이 선호하는 서비스 또는 제품을 매우 간단하게 정렬할 수 있으므로 고객의 경험과 참여도가 크게 향상됩니다.

이에 대한 한 가지 대표적인 예가 Netflix의 제안 엔진입니다. 데이터에 따르면 평균 시청자는 보고 싶은 콘텐츠를 선택하고 포기하는 데 최대 90초가 소요됩니다. 그러나 Netflix의 AI 지원 제안 엔진은 고객 유지를 개선한 맞춤형 추천을 통해 매년 최대 10억 달러를 절약합니다.

의료 분야에서 AI는 방대한 양의 데이터를 분석할 뿐만 아니라 앞으로 나아가는 환자를 위한 모델 치료 계획도 만들 수 있습니다. 개인화 된 약물 알림 및 계절 독감 경고를 보낼 수 있습니다. 이 자동화 프로세스는 의료 직원에게 엄청난 시간을 절약해 줍니다.

5. 인공지능을 활용한 디지털 마케팅

AI가 디지털 마케팅에 미치는 영향은 엄청납니다. 사람들은 AI가 마케팅 및 리드 육성에 미치는 잠재적 영향에 대해 가장 기대하고 있습니다. 머지 않아 AI는 소셜 미디어 마케팅을 위한 더욱 발전되고 강력한 도구가 될 것입니다.

비즈니스의 인공 지능이 마케팅 활동에 영향을 미치는 가장 큰 방법은 리드를 육성하는 것입니다. 어떻게? 맞춤형 실시간 콘텐츠 타겟팅을 통해 행동 타겟팅 방식을 사용하여 AI는 판매를 육성하고 촉진하는 프로세스를 추적하고 시작할 수 있습니다.

타겟 마케팅

타겟 마케팅이 무엇인지 이미 잘 알고 있을 것입니다. 그렇지 않은 경우 마케팅 자료를 가장 많이 참여할 가능성이 있는 사람들에게 공개하는 과정입니다.

아마존과 아마존이 추천하는 제품은 표적 마케팅의 좋은 예입니다. 여러 구매 및 온라인 상점 방문을 포함하는 빅 데이터를 사용하여 Amazon은 사용자가 관심을 가질 만한 제품 목록을 제공할 수 있습니다.

웹 사이트 및 제품 권장 사항에만 국한되지 않습니다. Amazon에서 세탁 세제를 구입하면 Amazon의 AI가 새 병을 구입하는 빈도를 학습합니다. 데이터가 충분하면 예측 분석을 사용하여 사용자가 부족하다고 생각할 때 알려줄 수 있습니다.

이 자동화는 고객에게 도움이 되며 고객이 재방문을 원할 수 있도록 합니다. Accenture의 2021년 연구에 따르면 72%의 사람들이 기업이 자신의 요구 사항과 목표가 어떻게 변하는지 이해하기를 기대합니다.

여기에 AI를 통합하면 더 많은 데이터가 제공되고 각 고객에 대해 더 많이 배울수록 더 효과적이 됩니다.

콘텐츠 마케팅

걱정하지 마십시오. AI는 아직 콘텐츠 작가와 소셜 미디어 관리자를 직장에서 몰아내고 있지는 않지만 많은 도움이 되고 있습니다.

역사적으로 콘텐츠 마케터는 어떤 콘텐츠가 가장 효과가 있고 청중이 콘텐츠에 참여하는 방식을 결정하기 위해 많은 양의 분석 데이터를 쏟아부어야 했습니다. 그러나 AI의 등장은 더 이상 해당 데이터를 수집하고 해석하는 데 몇 시간을 보낼 필요가 없다는 것을 의미합니다.

콘텐츠 마케터는 이러한 도구를 사용하여 헤드라인을 최적화하고, 이메일 오픈율을 개선하고, 청중이 참여할 것으로 알고 있는 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

마이크로 인플루언서

겸손한 인플루언서가 AI의 손이 닿지 않는 곳에 있다고 생각했다면 다시 생각해 보십시오. 당신의 의견과 상관없이, 그것들은 디지털 마케팅의 큰 부분입니다. 이들의 부상에 이어 마이크로 인플루언서가 있습니다.

이름에서 알 수 있듯이 팔로워 수가 더 적습니다. 그러나 청중은 특정 주제에 대한 자신의 의견에 훨씬 더 많이 참여하고 관심을 갖는 경향이 있습니다.

AI는 세그먼트에서 훨씬 더 큰 인플루언서보다 브랜드에 더 많은 혜택을 줄 마이크로 인플루언서를 식별하여 도움을 줄 수 있습니다. 그것은 현대의 전국 신문 대신 작은 전문 잡지에 광고 비용을 지불하는 것과 같습니다.

6. 채용 프로세스 현대화

비즈니스의 인공 지능은 급여 및 인적 자원 부문에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이들은 모든 비즈니스에서 매우 중요한 부서이지만 전일제 HR 부서를 감당할 수 없는 소규모 조직에서 종종 무시됩니다. 2022년 인공 지능의 모든 용도 중 HR은 AI의 적용이 엄청난 시간 절약 효과를 가져올 수 있는 한 영역입니다.

의사 결정자에게 더 많은 정보를 제공하고, 하위 수준 작업을 자동화하고, 후보자가 자신의 기술을 사용하는 방법을 감독하는 등 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

비즈니스의 인공 지능이 채용 프로세스를 혁신할 수 있는 네 가지 방법은 다음과 같습니다.

채용 담당자의 시간 절약

인재 확보 리더의 52%는 채용에서 가장 어려운 부분이 많은 지원자 중에서 후보자를 선별하는 것이라고 말합니다.

이력서를 살펴보는 것은 채용 워크플로에서 가장 시간이 많이 걸리는 부분 중 하나입니다. AI를 사용하면 채용 부서에서 더 이상 지원서를 읽는 데 시간을 할애할 필요가 없습니다. 대신 AI가 이들을 위한 스크리닝을 수행할 수 있습니다.

고용의 질 향상

AI 프로그램이 의사 결정 및 작업에 적합한 사람을 선택하는 데 실패하면 절약된 모든 시간은 아무 의미가 없습니다. 고맙게도 인공 지능은 후보자의 기술과 지식을 직무에 필요한 것과 일치시킬 수 있습니다. 실제 결과는 이미 직원당 매출이 4% 향상되고 이직률이 35% 감소한 것으로 나타났습니다.

편견 없는 결정

AI는 무의식적이거나 의식적인 편견을 완전히 제거할 수 있습니다. 후보자의 나이, 성별 또는 인종과 같은 정보를 완전히 무시하도록 프로그래밍할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 실제 잠재력을 기반으로 특정 작업에 가장 적합한 후보자만 고용할 수 있습니다.

하지만 조심하세요. 인간이 AI를 프로그래밍하기 때문에 일부 무의식적 편견이 의도치 않게 그물을 통과할 수 있습니다. AI를 사용하여 편견을 제거하려는 경우 프로그램에서 패턴을 지속적으로 모니터링해야 합니다.

7. 더 빠르고 정확한 예측

과거와 현재의 정보를 바탕으로 예측을 하는 과정입니다. AI는 IoT 제품이나 고객으로부터 데이터를 수집하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예측과 관련하여 인공 지능은 의사 결정의 정확성을 개선하고 이전에 인간이 저지른 모든 오류를 줄일 수 있습니다. 보다 정확한 예측은 비용 절감과 고객을 위한 더 나은 제품 및 서비스로 이어질 수 있습니다.

그리고 AI는 지속적으로 작업을 수행하기 때문에(플러그를 뽑지 않은 경우) 지속적으로 새로운 패턴을 인식합니다. 이는 비즈니스가 예측되는 모든 변화에 더 빠르게 대응할 수 있음을 의미합니다.

하지만 AI가 학습할 데이터가 비즈니스에 충분하지 않다고 생각한다면 어떻게 해야 할까요? 이 경우 보유한 데이터의 양과 품질에 따라 올바른 알고리즘을 선택하면 예측 정확도가 크게 향상됩니다.

외부 데이터를 사용하여 자체 데이터를 지원할 수도 있습니다. 외부 데이터는 일기 예보 및 패턴, 소셜 미디어 활동, 모바일 장치 위치와 같은 다양한 형태를 취할 수 있습니다. 자신을 강화하고 예측을 개선하는 데 사용할 수 있는 데이터 세트가 있다면 그만한 가치가 있습니다.

결론

새로운 기술은 왔다가 사라지며 항상 완벽하지는 않습니다. 그러나 AI의 이점은 비즈니스를 인수하는 것에 대한 우려보다 훨씬 큽니다. 걱정하지 마십시오. 아마 그런 일은 일어나지 않을 것입니다.

인공 지능은 일상적인 프로세스를 증강 및 향상하고 사람들이 더 똑똑하게 일할 수 있도록 돕는 환상적인 도구입니다.

이 새로운 기술은 완벽하지는 않지만 효과적인 도구와 마찬가지로 사람이 할 수 있는 것보다 빠르게 정보를 수집하고 평가할 수 있습니다. 또한 반복적인 작업을 없애거나 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.

비즈니스에서 인공 지능을 사용하는 속도가 빨라짐에 따라 조직에서는 이를 활용하여 일반 프로세스의 효율성을 높이고 전략적 결과를 간소화하며 의사 결정에서 추측을 제거하려고 합니다.

AI에 많은 이점이 있는데 어떻게 대응하시겠습니까? 아래 의견에 의견을 공유하십시오!