AI 창립자인 Andrew Louder가 말하는 AI가 어떻게 생산성을 높일 수 있는지 알아보세요.

AI 기반 혁신을 향해 경주하는 비즈니스 환경에서 문제는 AI 도입 여부가 아니라 어떻게 도입할 것인가입니다.

AI의 부상은 운영을 최적화하고 경쟁 우위를 확보하려는 기업에 새로운 가능성의 물결을 가져왔습니다. 이제 조직에는 혁신적인 결과를 약속하는 다양한 도구와 솔루션이 제공되며, 과제는 올바른 도구를 선택하는 것뿐만 아니라 원활한 통합과 채택을 보장하는 것에도 있습니다.

이것이 바로 Andrew Louder의 전문 분야입니다. Andrew는 기업이 AI 전략과 프로세스를 개발하여 운영을 최적화하고 경쟁 우위를 확보하도록 돕는 컨설팅 회사인 Louder Co.의 창립자이자 CEO입니다. 그는 또한 팟캐스트 Dallas Based Innovators의 호스트이자 Social Venture Partners의 이사이자 파트너이기도 합니다. Andrew와 그의 동료들은 지난 6~7년 동안 AI 솔루션에 대해 이야기해 왔지만 최근 생성 AI의 발전, 특히 ChatGPT의 출시로 모든 것이 바뀌었습니다. 갑자기 다들 들어가고 싶어지네요.

숫자는 그 자체로 말해줍니다. Stanford University와 MIT의 연구자들은 1년 동안 진행한 연구에서 생성적 AI가 지원 상담원의 생산성을 평균 14% 증가시켰으며, 신입 상담원과 성과가 가장 낮은 상담원 사이에서는 35% 증가한 것으로 나타났습니다. 마찬가지로, McKinsey는 최신 보고서인 생성적 AI의 경제적 잠재력 에서 생성적 AI가 고객 관리의 생산성을 최대 45%까지 높일 수 있다고 추정합니다. 그리고 Louder Co.의 고객은 이미 그 효과를 느끼고 있습니다. 한 고객은 직원을 한 명도 추가하지 않고도 연간 매출이 1,000만 달러에서 2,000만 달러에 가까워졌습니다.

잠재력은 엄청납니다. AI는 도구 그 이상으로 펼쳐지기를 기다리는 변화입니다. 그런데 정확히 어디서부터 시작해야 할까요? 어떤 영역이나 문제점을 먼저 해결해야 합니까? 자신만의 맞춤형 솔루션을 구축해야 합니까, 아니면 기성 솔루션을 구입해야 합니까? 구매하는 경우 올바른 도구를 선택하고 있는지 어떻게 확인할 수 있습니까?

오늘 에피소드에서는 Andrew Louder를 만나 귀하의 비즈니스에 적합한 AI 도구를 선택하고 구현하는 방법에 대해 이야기를 나눴습니다.

다음은 몇 가지 주요 내용입니다.

• 예전에는 AI를 배포하려면 비용이 많이 드는 맞춤형 빌드가 필요했지만 최근 발전으로 인해 기성 솔루션에 액세스할 수 있게 되었습니다. 그럼에도 불구하고 구축과 구매 결정은 요구 사항과 프로세스에 따라 달라집니다.
• 변경 관리는 간과되는 경우가 많지만 새로운 시스템을 성공적으로 채택하려면 매우 중요합니다. 여기에는 전사적 인식, 의사소통, 교육이 포함됩니다.
• AI 준비 상태 평가는 AI 구현의 최적 수준을 결정하는 동시에 채택을 위한 문제점과 빠른 성공 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 요구 사항을 평가하고 시스템을 비교하고, 구성 가능한 도구의 우선 순위를 지정하고, 변경 관리에 투자하고, AI 정책을 작성하여 기성 AI 채택의 위험을 최소화합니다.
• AI 효율성을 보장하려면 데이터 관리 계획을 구현하고 정확한 데이터, 정책 및 문서를 통해 강력한 지식 기반을 구축하세요.

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법적 고비에서 벗어나다

Liam Geraghty: 안녕하세요. Inside Intercom에 오신 것을 환영합니다. 저는 리암 게라티입니다. 고객 서비스는 AI 혁명의 최전선에 있으며 모두가 이를 따라잡기 위해 노력하고 있습니다. 최근 우리는 2023년 고객 서비스의 AI 현황 보고서를 발표했는데, 이 보고서에서는 지금 이 순간이 기회로 가득하다는 사실을 발견했습니다. 고객 서비스 전략에 AI를 빨리 채택할수록 경쟁 우위를 확보할 가능성이 커집니다. 이것이 바로 오늘 우리가 AI에 대해 이야기하고 AI를 사용하여 생산성을 자유롭게 만드는 방법에 대해 이야기하는 이유입니다. AI를 비즈니스에 통합하는 작업을 전문으로 하는 Louder Co.의 창립자이자 CEO인 Andrew Louder보다 대화를 나누기에 더 좋은 사람이 있을까요? 앤드류, 쇼에 오신 것을 매우 환영합니다.

Andrew Louder: 리암, 저를 초대해 주셔서 정말 감사합니다. 영광이고, 그 일에 참여하게 되어 기쁩니다.

“AI가 도달하기 어렵고 위협적이라고 느끼는 시대는 이제 끝나야 합니다”

Liam: AI의 힘에 대해 훌륭한 프레젠테이션을 하셨습니다. 이 형사 변호 법률 회사에 대한 매우 흥미로운 이야기로 시작됩니다. 그 이야기를 우리와 공유해 주실 수 있는지 궁금합니다.

앤드류: 네, 고마워요, 리암. 맥락상 저는 Vistage라는 동료 그룹의 일원이었으며 다양한 유형의 그룹이 있습니다. CEO 그룹과 신흥 리더 그룹이 있습니다. 저는 미국 전역을 여행하며 여러 다른 그룹에게 이 프레젠테이션을 전달했습니다. 그리고 제가 표현하고 싶은 주요 메시지는 AI가 도달하기 어렵고 위협적이라고 느끼는 시대는 끝나야 한다는 것입니다. 접근이 빠르고, 비용이 상대적으로 저렴하고, 구현 시간이 상대적으로 짧은 AI 도구가 너무 많습니다.

"AI가 모든 정보를 상대적으로 빠르게 처리할 수 있기 때문에 사례당 약 1,000시간에서 약 40~50시간으로 단축되었습니다."

저는 우리 형사 변호사 로펌의 고객에 대한 이야기로 이야기를 시작합니다. 전체 프로세스를 이해하는 사람들에게는 e-Discovery 단계에서 큰 병목 현상이 발생합니다. 그들은 고객을 뒷받침할 증거를 찾기 위해 2, 3, 테라바이트 이상의 전자 데이터를 분류해야 합니다. 그리고 그 결과는 일반적으로 6~7명으로 구성된 팀이 주당 60, 70시간의 높은 스트레스를 받으며 작업하는데, 그들은 전체 정보의 약 25%만 샅샅이 조사합니다.

그리고 우리는 "보세요. 당신을 도울 수 있는 AI 도구가 있습니다."라고 말했습니다. 우리는 Nextpoint라는 도구의 구현 프로세스를 거쳐 출시했습니다. 그리고 우리가 발견한 것은 AI가 모든 정보를 상대적으로 빠르게 처리할 수 있기 때문에 사례당 1,000시간에 가까운 작업 시간에서 약 40~50시간으로 줄었다는 것입니다. 전체 방정식의 핵심 부분은 AI와 인간의 상호 작용입니다. 관리 담당자 팀이 모든 정보를 직접 확인하고, 검증하고, 다시 실행하고, 자신감을 갖고 계속 진행할 수 있는 곳입니다.

이는 이 회사에 있어서 엄청난 이득입니다. 이제 그들은 더 많은 비용과 급여를 추가하지 않고도 더 많은 수익을 창출할 수 있으며, 이러한 관리 작업 중 일부에 대해 정액 요금 구조로 전환하여 여전히 수익성을 유지할 수도 있습니다. 믿을 수 없을 만큼 강력합니다.

AI에 대비하기

Liam: AI에 대해 생각하는 리더들과 다른 많은 사람들에게(대부분의 사람들이 이 모든 AI 관련 분야에 익숙하지 않다고 말할 수도 있습니다), AI 솔루션 구축과 구매 사이의 주요 차이점은 무엇입니까? 기업은 자신의 요구에 어떤 접근 방식이 더 적합한지 어떻게 결정할 수 있습니까?

"예, AI를 구축하는 것이 상대적으로 단순해졌지만 여전히 많은 시간과 돈, 상심과 노력이 필요하고 잠 못 이루는 밤이 필요합니다."

앤드류: 당신과 내가 5~8년 전에 이 대화를 나눈다면 대답은 완전히 달라졌을 것입니다. 그 당시에는 AI를 비즈니스에 도입하려면 맞춤형 무언가를 구축해야 했을 가능성이 높았으며 이를 위해서는 많은 피, 땀, 눈물, 돈 및 시간이 필요했습니다. 그러나 이러한 도구와 워크플로우의 힘을 많은 사람들이 활용하여 강력한 애플리케이션을 만들 수 있는 AI 민주화 움직임이 있었습니다.

오늘날 구축 대 구매에 대한 분석은 몇 가지 요인에 의해 주도되지만 인식에서 시작됩니다. 해결해야 할 비전이나 문제가 있을 수 있으며, 거기에 무엇이 있는지 모르는 경우 구축 결정을 내리려는 자신을 발견할 수 있습니다. 그리고 그렇습니다. AI를 구축하는 것이 상대적으로 단순해졌지만 여전히 많은 시간과 돈, 상심과 노력이 필요하고 잠 못 이루는 밤이 필요합니다. 가능하고 비용도 많이 줄었지만 그렇게 생각하는 이유는 문제를 해결할 수 있는 솔루션이 세상에 없을 수도 있기 때문에 매우 독특한 것을 찾고 있기 때문입니다.

아마도 새로운 제품을 제공하는 라인에서든 내부 운영 방식에서든 주요 경쟁 차별화 요소를 구축하려고 할 것입니다. 그러나 이것이 바로 무언가가 아직 존재하지 않고 새로운 수익을 얻고자 하는 경우 구매하고 싶은 이유입니다. 그리고 분명히, 기성 제품을 구입하면 더 일반적으로 사용되고, 접근하기 쉽고, 상대적으로 구현이 빠르고, 상대적으로 저렴하며, 일반적으로 주요 운영 효율성 향상도 목표로 삼게 됩니다.

"포괄적인 대답은 절대적이기 때문에 AI를 활용해야 하는지 여부가 반드시 필요한 것은 아닙니다. 즉, 어느 정도, 어느 정도의 깊이, 심지어는 어느 정도의 변경 관리 속도를 움직여야 하는지에 관한 것입니다."

Liam: 우리 회사가 AI에 대비하기 위해 취해야 할 단계가 있나요?

앤드루: 그건 우리가 항상 듣는 질문이에요. 우리 웹사이트를 통해 받을 수 있는 AI 준비 상태 평가가 있으며, 그것이 측정하는 것은 AI를 활용해야 하는지 여부를 반드시 결정하는 것은 아닙니다. 왜냐하면 포괄적인 답변은 절대적이기 때문에 AI의 정도, 깊이 또는 속도에 달려 있기 때문입니다. 변화 관리는 움직이고 있거나 편안하게 움직여야 합니다. 우리는 전략 운영, AI 승인, 심지어 회사 구성원까지 평가하여 직원들이 얼마나 준비되어 있는지 파악합니다. AI를 염두에 두고 전략적으로 생각하고 있나요? AI 전략이 있나요? 많은 기업이 이제 막 AI에 대해 생각하기 시작했기 때문에 해당 전략 부분에서 다소 낮은 점수를 받았습니다.

제가 자주 받는 또 다른 기회는 워크샵 형식으로 AI를 리더십 팀에 소개하는 것입니다. 그런 다음 신속한 평가라고 부르는 작업을 시작합니다. 이는 비즈니스의 주요 문제점인 문제와 이러한 문제를 잠재적인 AI 솔루션에 매핑하기 위해 해결해야 하는 지루한 수동 작업을 식별하는 훌륭한 출발점입니다. 우리는 빠른 성공 기회를 식별하고 이에 적합한 도구를 선택하고 구현하는 로드맵을 작성합니다. 많은 경우 준비 상태 평가, 회사 내 인식 구축, AI 기회의 낮은 열매 찾기, 이를 구현하여 훌륭한 성과와 성과를 얻고 AI 관련 비즈니스에 대한 자신감을 얻기 시작하는 것부터 시작됩니다.

"변경 관리는 간과되는 경우가 많습니다. CEO가 노력을 포기하고 '우리 사람들에게 링크를 보내자'고 말할 수 있도록 설정하는 데 이 모든 시간을 소비하기 때문에 부끄러운 일입니다."

Liam: 그렇다면 기성 AI 솔루션을 구매하는 경우 즉각적인 이점과 높은 투자 수익을 보장하기 위해 고려해야 할 가장 중요한 요소는 무엇이라고 생각하시나요?

앤드루: 내면을 바라보는 것에서부터 시작되는 것 같아요. 친구가 “안녕, 나 지금 자동차 쇼핑 중이야. 어떤 차를 사야 할까요?” 차를 추천해드릴 수는 있지만 님한테는 안 맞을 수도 있겠죠? 당신, 가족이 있나요? 빨리 가고 싶나요? 많은 물건을 견인해야 합니까? 따라서 귀하와 귀하의 비즈니스에 무엇이 적합한지 결정해야 합니다. 프로세스를 이해하고 필요한 요구 사항을 파악해야 합니다. 또한 비즈니스나 도구가 준수해야 하는 보안 또는 규정 준수 사항에 대한 가시성이 필요합니다. 그리고 그 외에도 어떤 통합 포인트를 알아야 합니까? 어떤 시스템 및 기타 애플리케이션과 통합하고 싶습니까? 해당 목록이 있으면 가능한 한 많은 요구 사항을 충족하고 해당 요구 사항뿐만 아니라 비용 분석을 기반으로 올바른 것을 선택할 수 있는 시장에 존재하는 항목이 적용됩니다. 주스를 짜낼 가치가 있나요? 그런 다음 도구 구성, 교육 및 테스트에 관한 구현을 시작합니다.

변경 관리는 간과되는 경우가 많으며, CEO가 노력을 포기하고 “우리 사람들에게 링크를 보내자. 우리는 그들이 해낼 것이라고 믿습니다.” 그들은 인식, 의사소통, 훈련이 필요합니다. 일부는 손을 잡고 있어야 할 것입니다. 그리고 이는 실제로 채택을 촉진할 것입니다. 우리는 고객이 전체 프로세스를 진행할 수 있도록 돕습니다. 그리고 제가 강조하고 싶은 것 중 하나는 고객이 시스템을 시험해 볼 수 있도록 도와서 시스템을 사용하는 사람들로부터 좋은 피드백을 얻을 수 있다는 것입니다. 그리고 이를 사용하는 사람들은 실제로 회사 변화에 긍정적인 영향을 미치는 사람이 됩니다.

생산성 향상제

Liam: 많은 기업들이 수익 증대를 위해 AI를 활용하고 싶어할 것입니다. 그것은 얼마나 달성 가능한가? 이미 그렇게 하고 있는 기업이 있는가?

앤드루: 확실히 있어요. 저는 강연에서 실제로 Intercom의 제품인 Fin을 강조했습니다. 누군가 손을 들고 말했습니다. “저희가 처음 Fin을 구현하기 시작했을 때 온라인으로 고객 서비스 지원을 제공하는 5명의 팀이 있었습니다. Fin을 출시했고, 이제 그 5명이 20명에 해당하는 커버리지와 지원을 제공하고 있습니다.” 엄청나죠? 이는 엄청난 ROI입니다. 따라서 성장을 목표로 삼던 특정 사업의 경우 이제 급여에 해당 비용을 지출할 필요가 없습니다. 이 도구는 이를 사용하는 직원에게 적응하여 기하급수적인 요소가 될 수 있습니다.

“MIT에서는 생산성 향상이 40% 증가했다는 연구 결과를 발표했습니다. McKinsey도 비슷한 연구를 했는데 2030년까지 30%가 달성될 것으로 나타났습니다.”

리암: 정말 듣기 좋네요. 하지만 시간과 비용은 사람들이 이것에 관해 많이 언급하는 것입니다. 이는 분명히 비즈니스에 필수적인 지표입니다. AI 솔루션 구매 결정을 내릴 때 시간과 비용 요소를 평가하기 위한 전략을 개발하려는 사람들에게 하고 싶은 말은 무엇입니까?

앤드루: 보세요, 많은 데이터가 나오고 있습니다. 고려해야 할 세 가지 숫자를 알려드리겠습니다. 알았죠? MIT는 생산성 향상이 40% 증가했다는 연구 결과를 발표했습니다. McKinsey는 유사한 연구를 수행하여 2030년까지 30%가 달성될 것이라고 밝혔습니다. Deloitte는 AI와 기계 학습이 비즈니스에서 37%의 생산성 향상을 가져올 것이라고 말하는 생성적 AI 열풍이 일어나기 전에도 하나를 발표했습니다. 사용자.

“연간 매출이 1,000만 달러에서 2,000만 달러에 가까워졌고 직원을 한 명도 추가할 필요가 없었던 고객이 있습니다.”

당신은 확실히 자신만의 숫자를 실행하고 사례별로 진행하여 "좋아요, 이 도구를 구현하면 생산성이 40% 향상되고 시간이 40% 단축될 수 있습니다. "라고 추정해 볼 수 있습니다. 우리는 사람들에게 시간당 X달러를 지불하고 있습니다…” 그 정도의 숫자에 도달하여 절약된 시간과 지출된 달러를 간단히 계산할 수 있다면 엄청난 ROI입니다. 그리고 나는 또한 방정식의 다른 부분, 즉 급여를 인상하지 않고도 달성할 수 있는 성장을 보고 있습니다. 우리는 연간 수익이 1,000만 달러에서 거의 2,000만 달러로 늘어났으며 직원 수를 한 명도 추가할 필요가 없었습니다. 직원은 8~10명 정도 더 구성되었을 것입니다. 이는 성장으로 인한 엄청난 수익성 향상입니다. 이는 비즈니스를 위해 실행하는 데 필요한 수학 방정식입니다.

Liam: 같은 연구인지는 모르겠지만 몇 회 전에 MIT 연구원인 Lindsey Raymond와 이야기를 나눴습니다. 양.

앤드류: 같은 거예요, 그렇죠. 고객 서비스에 엄청난 숫자가 있습니다.

위험 완화

Liam: AI는 새로운 것인데, 사람들은 이렇게 다양한 생각과 고민을 갖고 있어요. 위험을 제거하는 AI 구현은 많은 사람들에게 중요한 관심사입니다. 기업은 어떻게 올바른 기성 AI 도구를 선택하고 해당 통합과 관련된 잠재적 위험을 최소화할 수 있습니까?

Andrew: 무엇보다도 4단계 접근 방식을 따르는 것이 좋습니다. 요구 사항 수집, 선택, 구현 및 변경 관리의 네 단계가 있습니다. 그리고 우리는 전체 프로세스의 위험을 줄이고 올바른 도구가 선택되도록 설계했습니다. 그러나 더욱 중요한 것은 비즈니스 사용자가 이를 채택하고 있는지 확인하는 것입니다.

“이러한 단계를 거치는 이유는 가능한 한 최소한의 사용자 정의가 필요한 도구를 선택하기 위해서입니다. 맞춤화는 시간, 비용, 노력을 의미합니다.”

요구사항 수집부터 시작됩니다. 당신이 할 수 있는 일이 몇 가지 있습니다. 어떤 사람들은 제품에 대한 데모 상황을 시작하고 열린 캔버스를 가지고 들어오지만 우리는 그렇게 하지 않는 것을 권장합니다. 정확히 보고 싶은 내용에 대한 스크립트를 보내거나 데이터와 정보 중 일부를 공유하여 실제 비즈니스 시나리오를 시스템에 적용할 수도 있습니다. 민감한 정보인 경우 상호 NDA에 서명하여 대화를 계속하세요. 그러나 일단 작동하는 모습을 보고 3개, 4개, 5개 정도의 시스템을 잘 비교했다면 앞으로 나아갈 수 있다는 높은 수준의 자신감을 갖게 될 것입니다.

이러한 단계를 수행하는 이유는 가능한 한 최소한의 사용자 정의가 필요한 도구를 선택하기 위한 것입니다. 맞춤화는 시간, 돈, 노력을 의미합니다. 확실히 행복한 이야기가 있지만, 더 많은 비용과 구현 시간이 더 많이 소요될 위험과 가능성이 확실히 높아집니다. 고도로 구성 가능한 도구를 찾는 것이 도움이 됩니다.

이것의 또 다른 부분은 자리에 앉아 귀하의 비즈니스를 위한 AI 정책을 작성하는 데 오랜 시간이 걸리지 않으며 AI 정책이 귀하를 위해 많은 일을 할 수 있다는 것입니다. 직원들이 궁금해할 수 있는 질문에 답할 수 있으며 민감한 정보가 특정 채널을 거치지 않도록 보장할 수 있습니다. 아시다시피 ChatGPT에도 민감한 데이터에 대한 경고가 있기 때문입니다. 사람들은 그 점을 명심해야 합니다. 앉아서 정책을 수립하는 일이 거창할 필요는 없습니다. 30분밖에 안 걸릴 수도 있어요. 고객에게 AI를 어떻게 활용해야 할까요? AI의 책임성을 어떻게 강화해야 합니까? 우리가 그것을 사용해야 하는 사용 사례는 무엇입니까? 승인된 도구를 식별할 수도 있습니다. 그러나 이 두 가지, 올바른 도구를 선택하고 AI 정책 문서를 보유하는 단계별 접근 방식을 취하면 확실히 비즈니스에서 위험을 제거하고 성공을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

“가비지 인, 쓰레기 아웃은 AI의 큰 구성 요소입니다. 고객이 의지할 수 있는 올바른 문서, 올바른 정책 및 정보가 있는지 확인하세요.”

리암: 정말 좋은 조언이네요. 기업이 품질과 효율성을 저하시키지 않고 AI 솔루션을 신속하고 저렴하게 구현할 수 있는 방법에 대해 어떤 통찰력을 갖고 있습니까?

Andrew: 제가 Fin에 대해 들은 내용을 바탕으로 Intercom에서 진행되는 프로세스가 무엇일지 생각해 보겠습니다. 지식 기반에 대한 액세스를 활성화하면 사람들이 ChatGPT에서와 마찬가지로 질문을 할 수 있는 정말 훌륭한 기능이 있습니다. 내 생각에는 해당 지식 기반에 올바른 데이터, 정보의 진실 소스, 올바른 정책 매뉴얼, 고객 매뉴얼 등 무엇이든 존재하는지 확인하는 것입니다. 쓰레기를 넣고 쓰레기를 내보내는 것은 AI의 큰 구성 요소입니다. 고객이 의지할 수 있는 올바른 문서, 올바른 정책 및 정보가 있는지 확인하세요. 그리고 그들이 그 정보를 얻으면 그것은 정확합니다. 따라서 이를 수행하는 데 시간을 투자하는 것이 중요할 것입니다.

이제 생성 AI의 세계에서는 그 어느 때보다 데이터 관리 방법에 대한 계획이 있는지 확인해야 하는 다양한 비즈니스 사용 사례가 여기에 해당됩니다. 초안을 작성하고 최종 문서를 준비하는 샌드박스 환경에서 계속 살아볼 수 있는 기회를 갖고 싶습니다. 당신이 나와 같은 사람이라면 때때로 버전 17이 있지만 생성 AI가 그런 일을 겪는 것을 원하지 않습니다. 따라서 샌드박스와 프로덕션 수준 환경이 있는 곳, 즉 모든 진실 데이터 소스를 보관하는 곳에서 데이터 관리 계획을 세우는 것이 적절하게 작동하는지 확인하는 성공적인 전략이 될 것입니다. 올바른 ROI를 얻고 있으며 사용자들 사이에 혼란을 일으키지 않습니다.

Liam: 당신은 분명히 이것에 대해 다양한 기업과 이야기하고 있는 것 같습니다. 쉽게 사용할 수 있는 AI 솔루션으로 특히 혜택을 받은 산업이나 비즈니스 기능은 무엇입니까?

“그런 도구를 보지 않는 경쟁업체는 가만히 앉아서 '맙소사, 우리가 이걸 어떻게 잃었지?'라고 말할 수도 있습니다. 그들이 돈을 벌 수 있는 방법은 없어요.' 하지만 그렇습니다.”

앤드루: 제 말은, 뻔한 얘기처럼 들리겠지만, 솔직히 말하면 전부예요. 하지만 나는 다른 것보다 더 많은 것을 생각합니다. 건설이나 RFP 프로세스가 있는 유사한 분야 등 다른 업체로부터 사업을 수주하기 위해 입찰 상황에 있는 많은 생산직 산업에서 우리는 수익성과 마진을 높이기 위해 AI를 활용할 수 있는 능력을 향해 나아가고 있습니다. 특히 경쟁이 치열한 환경에서 그렇게 할 수 있는 도구를 활용할 수 있다면 높은 수익성을 유지하면서 더 많은 입찰에서 승리할 수 있도록 가격 경쟁력을 높일 수 있습니다. 반면에 그런 도구를 보지 않는 경쟁업체는 가만히 앉아서 “맙소사, 우리가 이걸 어떻게 잃어버렸지?”라고 말할 수도 있습니다. 그 사람들이 돈을 벌 수 있는 방법은 전혀 없어요.” 하지만 그렇습니다. 그들은 AI를 활용하여 효율성 향상을 추진하고 있습니다.

저는 건설 세계에서 AI 소프트웨어를 견적하고 출시하는 것을 보았습니다. 프로젝트 관리 소프트웨어를 본 적이 있습니다. 카메라를 머리에 쓰고 돌아다니면서 공사 진행 상황을 캡처하는 OpenSpace라는 도구가 있습니다. 나는 건설이 쉽게 얻을 수 있는 열매를 많이 맺는다고 믿습니다. 법률 회사는 또한 많은 종이와 많은 타이핑 등 옛날식 방식을 따르고 있습니다. 생성 AI와 기타 AI 관리 시스템 사이에서도 이러한 시스템이 적합하다고 생각합니다.

다음 파도를 타고

Liam: 마무리하기 전에, 우리는 고객 지원 분야에 있기 때문에 항상 묻고 싶습니다. 최고의 고객 서비스 경험이나 최악의 고객 서비스 경험은 무엇이었나요?

“고객 경험보다 이익과 프로세스가 우선입니다”

앤드류: 아, 이런. 개인적인 관점에서 묻는 겁니까, 리암?

리암: 응, 물론이지.

앤드류: 저는 콘택트렌즈를 착용해요. 저는 1-800-CONTACTS로 전화해서 주문하는 것을 좋아합니다. 답변이 너무 빠르거든요. 그들은 내 정보를 눈앞에 가지고 있습니다. 그들은 그것이 어떻게 작동하는지 알고 있습니다. 이곳 Dallas-Fort Worth 지역에는 Moxie Pest Control이라는 정말 훌륭한 회사도 있습니다. 그들은 고객으로서 제가 직접 볼 수 있는 뛰어난 고객 서비스를 고객에게 제공합니다.

최악의 고객 경험, 이런. 여기서 누군가를 폭발시키고 싶은지 모르겠지만 불행히도 너무 일반적입니다. 고객 경험보다 이익과 프로세스가 우선시되는데, 이것이 제가 인터콤을 사랑하는 또 다른 이유입니다. 프로세스와 경험을 모두 병합할 수 있습니다. 비즈니스 측면에서 볼 때 사용 및 설정이 매우 쉽습니다. 고객 입장에서는 정말 멋진 반응을 보여줍니다. 어떤 회사의 홈페이지를 보고 오른쪽 하단에 인터콤이 있는데 그걸 사용해야 할 때, 제가 경험하게 될 일에 대해 꽤 기분이 좋습니다.

Liam: 그러면 당신과 회사의 다음 단계는 무엇인가요? 올해 남은 기간 동안 어떤 큰 계획이나 프로젝트가 있나요?

“지금 내가 하고 있는 대화의 대부분은 AI 101 수준에 관한 것입니다. 제가 앞으로 6~9개월, 어쩌면 더 빨리 준비하고 있는 것은 다음 단계입니다.”

앤드루: 아, 물론이죠. 우리는 지금 당장 수요를 따라잡기 위해 노력하고 있습니다. 우리는 지난 6~7년 동안 비즈니스 제안의 일부로 AI 솔루션에 대해 이야기해 왔습니다. 좀 더 개념적인 대화였기 때문에 다소 오르막길이었습니다. 그러나 ChatGPT를 사용하면 생성 AI에서 무슨 일이 일어나고 있는지, Copilot에서 나오는 이러한 도구 중 일부, Google이 수행하는 작업이 훨씬 더 구체화되고 있습니다. 그 뒤에는 와우 요소가 있습니다. 생산성 수치는 그 자체로 말해줍니다. 따라서 우리에게는 계속해서 메시지를 전달하고, 가치를 창출하며, 이를 통해 고객을 지원할 준비를 하고 있습니다.

우리는 또한 이것의 다음 물결을 보고 있습니다. 지금 제가 하고 있는 대화의 대부분은 AI 101 수준입니다. 제가 앞으로 6~9개월, 어쩌면 더 빨리 준비하고 있는 것은 다음 단계입니다. 우리가 추구할 수 있는 가장 큰 것은 무엇입니까? 또 어떤 것들이 더 영향력이 크나요? 이것이 우리가 준비하고 있는 일이며, 가능한 최선의 방법으로 고객에게 서비스를 제공할 수 있도록 최전선에 머물려고 노력하고 있습니다.

Liam: 사람들은 어디에서 당신과 연락을 할 수 있나요? 아마도 이 발표를 듣고 싶어하는 사람들이 많이 있을 것입니다. 사람들이 당신을 어디서 찾을 수 있나요?

Andrew: 알겠습니다. 저희 웹사이트는 Louderco.com입니다. Instagram과 LinkedIn에서도 우리를 찾을 수 있습니다. 이메일로 저에게 연락하고 싶으시다면 [email protected]으로 연락주세요. 채팅을 할 수 있어서 기뻐요.

Liam: Andrew, 오늘 나와 함께 해주셔서 정말 감사합니다.

앤드류: 안녕하세요, 기쁘네요. 정말 고마워요, 리암.