지난 뉴스레터에서는 업무를 자동화하는 내용을 다루었습니다.
이번 뉴스레터는 비즈니스에 도입할 수 있는 AI에 대해 말씀드리려고 합니다.
AI는 빠른속도로 발전하면서 생산성을 크게 높이고 있는데, 기업과 일반 사용자 모두 이 흐름에 동참해야할까요?
이번 뉴스레터에서는 AI를 도입했을 때 효과적인 영역과 리스크를 알아보겠습니다.
- AI를 도입했을 때 효과적인 6가지 비즈니스 영역
- AI 도입의 8가지 이점
- AI 도입의 8가지 리스크
AI를 도입했을 때 효과적인 6가지 비즈니스 영역
AI가 첨가되었을 때 결과물의 수와 효과를 높일 수 있는 영역 6가지를 소개드립니다.
- 마케팅
- 프로젝트 관리
- 데이터분석
- IT 제품개발
- CRM
- 직원관리
1. 개인화된 마케팅
콘텐츠 마케팅, 이메일 마케팅 등 다양한 마케팅 영역에 AI를 도입하면 고객과의 커뮤니케이션을 개인화할 수 있습니다.
완료하는데 며칠씩 걸리는 고정된 답변을 적절한 시점에 제공하여 기본적인 고객과의 소통을 유지할 수도 있어요.
예를들면 장바구니에 있는 물건이 3일동안 결제가 되지 않았을 때 물건 정보에 따라 구매유도 알림을 다르게 전달할 수 있는 거에요.
고객의 반응에 따라 다음 행동을 예측할수도 있죠.
2. 프로젝트 관리
AI가 특히 잘하는 영역이에요. 주어진 정보를 바탕으로 기준에 맞게 분류하고 정리하는거요.
프로젝트 관리에서 가장 힘든 부분은 정보를 입력해주고 분류하고 연결하는 것이에요.
AI가 없을때는 관리자가 티켓을 관리하고 분배하면서 진행사항을 파악했어요.
MotionAI와 같은 툴을 활용하면 자동으로 우선순위를 설정하고 업무일정까지 연결해줘요.
3. 데이터 분석
비즈니스마다 시장에 접근하는 방식은 모두 달라요.
어떤 기업은 제품개발에 몰입하고, 어떤 기업은 마케팅에 많은 투자를 하기도 합니다.
특히 경쟁우위를 확보해야하지만 리소스가 부족한 스타트업과 같은 기업 형태는 특히 자신이 몰입하는 영역 외 업무를 해내기 어려워요.
기술은 뛰어나지만 이외의 성과나 데이터를 분석하는데에 AI를 활용하면 신경쓰지못하는 영역을 보완할 수 있습니다.
매일 반복해서 데이터와 싸울 사람을 고용하지 못할 경우, 특히 마케팅과 영업이 약점일 경우에는 더욱 더 필요할거에요.
4. IT 제품개발
고객의 대규모 피드백이 있는 경우 AI가 해답이 될 수 있습니다. 앞서 말씀드렸듯이 정보가 명확히 주어진 경우 기준에 맞게 분류하고 정리할 수 있거든요.
기능요청, 버그수정, 대규모 업데이트에 피드백을 반영하는데에는 개발 난이도보다도 많은 조율을 하는 것이 더 어려울 때가 있어요. AI를 사용하면 제품 로드맵에서 시간이 많이 걸리는 분야를 효율적으로 개선할 수 있습니다.
또한 개발에 직접적으로 도움이 되는 CursorAI, WindsurfAI와 같은 툴을 활용하면 개발문서를 탐색하는 시간을 획기적으로 줄일 수 있어요.
5. CRM
AI활용 분야의 꽃이에요.
많은 고객의 정보를 절대 잊지 않고 추적하며 동기화까지 수행할 수 있어요.
누적된 고객정보를 바탕으로 이탈방지, 업셀링, 행동예측 등 다양한 전략으로 연결할 수 있습니다.
6. 직원관리
비즈니스를 운영하다보면 팀원의 경조사, 새로운 소식을 놓쳐서 어색해지는 경우가 발생해요.
신입사원에게는 온보딩 담당자를 붙여서 오랫동안 관찰해야하기도 합니다.
팀원들의 성과와 기술을 파악해야하기도 하죠.
AI가 직원의 온보딩, 학습, 경조사, 감정을 파악하는데 도움을 줄 수 있습니다.
그 직원이 오래함께할 수 있는 핵심 키워드를 찾는데 활용할 수도 있어요.
AI 도입의 8가지 이점
AI를 효과적으로 활용할 수 있는 영역 6가지를 알아봤습니다.
그렇다면 AI의 어떤 특징 때문에 다른 도구들보다 효과적일 수 있을까요?
AI가 효과적인 이유 8가지 입니다.
- 개인화
- 자동화
- 예측분석
- 고객 및 서비스 참여
- 혁신
- 확장성
- 비용 효율성
- AI 사용자의 최종 생산성
1. 개인화. 개인화
고객의 기대와 요구가 다양해지면서, 비즈니스에서는 개인화된 접근 방식이 핵심 성공 요인으로 자리 잡고 있습니다. 개인화는 고객에게 맞춤형 경험을 제공 과정에서 AI를 활용하면 효과적입니다.
개인화 예시:
- 고객 여정의 단계에 맞는 마케팅 메시지
- 메시지를 보낸 후 응답에 따라 실시간으로 메시지 조정
- 시장-시즌 맞춤 세분화
- 이전 활동에 따른 추천
개인화는 구매 이후에도 지속적으로 관리될 수 있습니다. 사람이 직접 모든 고객을 개인화 한다면 관리요소가 인지범위를 넘기기 쉽습니다. AI를 활용하여 모두 커버할 수 있습니다. 사람은 상황에 맞는 마케팅 전략과 같은 창의적인 일에 집중할 수 있습니다.
2. 자동화
빗자루 vs 로봇청소기
수동은 오래 걸립니다. 집중도 많이 하게됩니다. 그렇지만 최종 결과가 더 낫다고 확신할 수 있을까요?
범위가 넓어진다면? 더 자주 해야 한다면?
AI를 활용하면 대규모 자동화가 가능합니다.
신규 고객이 생겼을 때를 생각해 볼까요.
- AI 자동화는 신규 고객이 데이터베이스에 추가되었을 때 이를 감지하고 알립니다.
- 이후, 고객 관련 데이터를 자동으로 불러오며, 해당 고객이 속한 시장 세그먼트와 가입한 제품에 따라 가장 적합한 메시지를 결정합니다.
- 선정된 메시지는 자동으로 발송되며, 과거 이 세그먼트에서 높은 오픈율을 기록한 채널(DM, 이메일, SMS) 중 최적의 방법을 선택합니다.
- 이후 AI는 고객의 응답 여부와 메시지 열람 데이터를 기록하고, 이를 기반으로 향후 의사결정을 지원합니다.
AI는 이 모든 과정에서 효율성과 정확성을 극대화합니다.
특히 ‘오랫동안’ ‘열심히’ ‘재깍재깍’ 해야하는 일을 24시간 맡겨도 투덜거리지 않습니다.
3. 예측분석
과거 데이터를 통해 미래에 대한 예측을 합니다.
기업은 신규 고객을 유치하는 비용보다 기존 고객을 갱신하는 비용이 훨씬 저렴하다는 것을 알고 있어요.
그래서 이탈률, 유지율을 중요하게 보고 있죠.
AI 예측모델은 고객의 이탈, 유지를 추적 관찰하면서 경고할 수 있습니다.
전환 가능성이 높은 고객, 목표 달성 가능성이 낮은 직원을 찾을 수도 있습니다.
더욱 나아간다면 예고를 너머 직접 조치를 취할 수 있어요.
4. 고객 및 서비스 참여
서비스 백그라운드에서 AI가 다양한 역할을 수행하고 있습니다.
가장 많이 볼 수 있는 예시는 챗봇, 이메일, 전화가 있어요.
고객이 남긴 응답을 분석해서 응대 매뉴얼과 연결합니다.
시간이 지나면서 데이터가 쌓이게되면 잠재고객의 반응을 예측하는 수준까지 학습할 수 있어요.
고객의 질문을 이해하면서 점점 정교해지는 거죠.
5. 혁신
AI는 비즈니스 분야에 대한 편견이 없어요.
노동집약적 산업에서도 IT 프로그램이 도입되는 것 처럼 다양한 분야를 융합하고 연결할 수 있어요.
특히 서로 다른 영역에서 유사한 점을 매칭하여 분야를 확장하는데도 활용됩니다.
6. 확장성
비즈니스 확장은 모든 사업가의 목표이기도 하죠.
지금까지는 인재를 고용하여 교육하고 시스템을 만들어 자동화 시키면서 발전해왔습니다.
특히 시스템이 구축되는 순간 더욱 많은 고객을 담당할 수 있어요.
AI는 시스템의 약점, 병목현상이 일어나는 구간에서 활약할 수 있습니다.
직원이 빠졌을 때 시스템이 멈추지 않도록 만들어줄 수도 있죠.
인재고용부터 시스템 운영까지 모든 영역에서 AI가 개입할 수 있습니다.
7. 비용 효율성
AI 구독은 직원을 고용하는 것 보다 저렴합니다.
특히 한국에서는 직원과 관련된 노동법을 지키기도 어렵죠.
직원 교육과 AI학습 시간을 비교해도 AI의 효율이 좋습니다.
게다가 팀원이 언제 우리 회사를 떠나갈지도 모를 일입니다.
아르바이트 평균 근속기간은 7개월입니다.
IT업계 평균 근속기간은 2.5년입니다.
전기전자 업계는 2.2년 입니다.
금전적, 시간적 비용에 더해 스트레스를 줄이는데 AI가 도움을 줄 수 있습니다.
8. AI 사용자의 최종 생산성
AI를 활용하면 시작의 두려움을 줄이고 반복과 실행을 쉽게 만들어줍니다.
백지에서 시작할 때 막막했던 경험이 있다면 AI가 도와줄 수 있습니다.
또한 AI는 오류를 찾고 수정하는 규칙을 1년이 지나도 까먹지 않습니다.
CursorAI를 활용하는 개발자 1명이 3명 만큼의 생산성을 낸다고 하죠.
최종 생산되는 결과물의 양과 퀄리티는 사업에 직접적인 영향을 줍니다.
AI 도입의 8가지 리스크
AI는 예측, 대량 생산, 자동화에서 비롯된 여러가지 리스크가 있습니다.
1. 데이터 프라이버시 및 보안 문제
AI는 대량의 데이터를 활용하며, 민감한 정보가 유출될 위험이 있습니다. 반대로 ChatGPT에 중요한 독접 데이터를 입력할 경우 회사 전체의 기반 지식과 기술이 노출될 수 있습니다.
2. 데이터 품질 문제
AI 성능은 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 잘못된 데이터는 부정확한 결과를 초래하고, 업무에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
또한 항상 옳은 결과를 내지도 않습니다. 할루시네이션이라는 현상을 확인하고 통제할 수 있는 역량을 갖춰야합니다.
3. 편향된 알고리즘
AI 모델이 편향된 데이터를 학습하면 결과에 왜곡이 생길 수 있습니다. 이는 의사결정의 공정성과 신뢰성을 해칠 위험이 있습니다.
4. 기술 의존성 증가
업무의 핵심이 AI에 의존할 경우, AI의 시스템 장애나 오류 발생 시 업무가 마비될 수 있습니다.
5. 도메인별 핵심기술 보유문제
인공지능의 피상적인 응답에 의존하게 되면 본질적인 문제를 해결할 핵심 역량이 부족할 수 있습니다. 예를 들어 비즈니스를 운영할 때 발생할 수 있는 이권 다툼이나 최악의 상황에 대한 데이터는 AI가 미리 알고 대응할 수 없습니다. 또한 회사나 서비스의 평판이 시장에 어떤 영향을 미치고 있는지 알고있지 않습니다.
6. 도입 비용 및 유지 관리 부담
초기 개발 및 도입 비용이 높고, 시스템 업데이트와 유지 관리를 위한 추가 비용이 발생할 수 있습니다.
7. 직원 저항 및 변화 관리 문제
AI 도입으로 인한 업무 방식 변화에 대해 직원들이 거부감을 느낄 수 있습니다. 적절한 교육과 커뮤니케이션이 필요합니다.
8. 규제와 법적 문제
AI 도입이 관련 규제와 법적 요건을 충족하지 못할 경우, 또는 아직 정립되지 않은 규제의 잦은 변화에 따른 비즈니스 존속 문제가 있습니다.
함께 성장하는 비즈니스 커뮤니티에 초대합니다!AI 도입과 자동화, 비즈니스 혁신에 관심이 있다면, 우리 커뮤니티에서 더 많은 이야기를 나눠보세요.
다양한 인사이트와 실질적인 경험을 공유하며 함께 성장할 수 있는 공간입니다.
지금 바로 참여하세요! →
의견을 남겨주세요