AI를 실험 단계에서 비즈니스 성과로 전환하기 위해 답해야 할 3가지 질문

기업들은 비즈니스에서 AI의 잠재력을 보기 시작했습니다.

현재 Economist Enterprise가 1,200명 이상의 IT 기술 리더를 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 기업의 60%가 이미 운영에 자율 시스템을 사용하고 있습니다. 무려 90%에 달하는 경영진이 AI 도입이 기대 이상의 성과를 거두고 있다고 답했습니다. 그리고 이미 75%의 기업이 AI를 반영하여 직책명을 개편했다고 말합니다.

이제 기업이 이러한 열정을 실질적인 성과로 전환하고자 할 때, 초점은 사용자가 생산성과 효율성을 더욱 향상시킬 수 있도록 직관적이고 원활한 방식으로 AI를 제공하는 데 맞춰져야 합니다. 이러한 전환을 위해 비즈니스 리더는 다음 세 가지 핵심 질문을 고려해야 합니다.

• 직원들과 거버넌스가 준비되어 있는가?
• AI 도구에 쉽게 접근할 수 있는가?
• 직원들이 필요한 역량을 갖추고 있는가?

이 블로그에서는 안전하고 거버넌스가 확보된 AI 에이전트를 통해 사용자가 있는 곳에서 이들을 지원하는 방법에 대해 논의합니다.

직원들과 거버넌스가 준비되어 있는가?

자연어 인터페이스 덕분에 비즈니스 인텔리전스를 생성하는 데 SQL 전문 지식이 필수 요건이 아니며, 기술적 역량이 더 이상 자동화의 걸림돌이 되지 않습니다. 대신 기업 전반의 직원들은 고급 지식 없이도 독특하고 비즈니스에 중요한 방식으로 AI를 배포할 수 있는 기회가 늘어나고 있습니다.

하지만 획기적인 사용 사례를 발굴하려면 안전하게 실험할 수 있는 자유와, 새로운 AI 도구를 활용해 성과를 창출하는 방법에 대한 이해가 필요합니다. 현재 기대감과 실제 실행 가능성 사이에는 격차가 존재합니다.

보안 플랫폼은 직원들이 다양한 시나리오에서 AI 에이전트를 안전하게 테스트할 수 있는 기능을 제공하여 이러한 격차를 좁히는 데 도움이 됩니다. 적절한 가드레일이 없다면 기업은 직원의 사용을 제한해야 할 수 있으며, 이는 AI 도입을 늦추고 효과를 반감시킵니다. 이러한 이점에도 불구하고 Economist Enterprise 설문조사에 따르면 자율 워크로드에 대한 공식적인 거버넌스 프레임워크를 갖춘 기업은 절반도 되지 않습니다. 이는 지속 가능하지 않으며, 기업은 결국 이러한 감독 공백을 메워야만 하며 그렇지 않으면 그에 따른 결과를 감수해야 할 것입니다.

“거버넌스는 속도를 늦추는 것이 아닙니다”라며 Albertsons Companies의 머천다이징 기술 및 AI 부문 그룹 부사장 겸 트랜스포메이션 리더인 Karthik Iyer는 말했습니다. “오히려 이러한 수준의 속도와 규모를 가능하게 만드는 근간입니다.”

기업이 모든 AI 워크로드에 동일한 거버넌스 프레임워크를 적용할 수 있을 때 신뢰가 구축됩니다. 또한 직원들은 비즈니스 보안을 위협하지 않으면서 필요한 AI 기능에 자유롭게 액세스하고 새로운 기술을 연마할 수 있습니다.

AI 도구에 쉽게 접근할 수 있는가?

사용자가 AI 인터페이스에 액세스하기 위해 새 애플리케이션을 열거나 다른 탭으로 전환하도록 강제하는 것은 불편함을 유발하고 도입률에 영향을 미칩니다. AI 에이전트는 컴퓨터 앞의 사무직 직원이든 매장 현장의 리테일 직원이든 관계없이 직원의 자연스러운 워크플로우 내에서 액세스할 수 있어야 합니다. 여러 기기에서 사용할 수 있는 단일 채팅 인터페이스를 통해 CRM에서 Google Docs에 이르기까지 회사의 모든 중요한 데이터에 액세스하여 실시간 인사이트를 얻고 중단 없는 자동화를 실현할 수 있어야 합니다.

예를 들어, 마케팅 팀이 매일 사용하는 인텔리전스 대시보드에 AI 인터페이스를 직접 내장할 수 있습니다. 운영 현황을 대략적으로 파악한 후, 즉시 AI 에이전트를 활용해 더 깊이 조사하고 조치를 취하거나 아이디어를 구상할 수 있습니다. 단순히 이 트래픽 급증의 원인은 무엇인가요?라고 묻는 대신, 팀은 바로 앞으로 이를 어떻게 다시 재현할 수 있을까요?로 넘어갈 수 있습니다.

동일한 기능을 흔히 사용되는 다른 기업용 애플리케이션과 통합할 수 있습니다. 하지만 이러한 도구에 원활하게 액세스할 수 있도록 하려면, 사용자가 지속적으로 로그인 상태를 유지할 수 있는 자동화된 ID 관리 기능과 모든 상호작용에 걸친 일관된 거버넌스 및 비즈니스 로직 등의 기능이 에이전트 기반 인터페이스를 지원해야 합니다.

“AI는 모든 사람의 일상적인 업무 흐름에 원활하게 통합될 때 가장 효과적입니다”라고 KONE의 최고 정보 책임자(CIO)인 Ashish Agrawal은 말했습니다.

직원들이 AI를 최대한 활용하는 데 필요한 역량을 갖추고 있는가?

사내 도구가 너무 제한적이면 직원들은 내부 가드레일을 우회하게 되고 "섀도우 IT(shadow IT)"가 증가하여 심각한 거버넌스 문제를 초래합니다. 사용자는 인사이트를 원할 뿐만 아니라 그에 따라 조치를 취할 수 있기를 바랍니다. 나아가 AI 에이전트가 자신의 생각에 도전하고, 다음 단계를 안내하며, 심지어 자신을 대신해 조치를 취해주기를 점점 더 원하고 있습니다. 궁극적으로 시스템과의 상호작용은 숙련된 동료와 협업하는 것처럼 느껴져야 합니다. AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 전체 데이터 자산의 힘을 활용하여 맥락에 맞게 정확하고 실행 가능한 인텔리전스와 끊김 없는 자동화를 제공해야 합니다. 즉, 사용자를 대신해 조치를 취할 수 있는 AI 작업자가 되어야 합니다.

Economist Enterprise 보고서 전문을 검토하여 선도적인 기업들이 실제로 변화를 만들어내는 AI 기술을 통해 직원들이 있는 곳에서 이들을 어떻게 지원하고 있는지 알아보세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)