미국 경제 전문지 포브스는 24일(현지시간) 인공지능(AI)을 활용해 생산성을 향상할 수 있는 7가지 방법을 소개했다.
1. 회의 개선
AI가 회의를 없앨 수는 없다. 사실, 코로나19 대유행은 원거리에서도 인간 관계를 유지하는 것이 얼마나 중요한지를 보여줬다. 하지만 AI는 적어도 회의 전후에 있는 비효율적인 행정업무를 줄이는 데 도움이 될 수 있다.
예를 들어 AI 음성 비서 ‘구글 듀플렉스’는 약속을 잡을 수 있다. 보이시아(Voicea)의 EVA 비서는 회의에 참석해 주요 하이라이트 장면을 포착해 파일화하고 추후 실행 가능한 내용을 정리, 공유할 수 있다. 소니아(Sonia)라고 불리는 또 다른 AI 음성 비서는 비슷한 일을 하지만 사용자의 통화 내용을 기록, 자동으로 주요 항목을 요약하도록 고안됐다.
2. 영업 및 마케팅 강화
많은 고객관계관리(CRM) 솔루션이 AI 분석을 통합해 영업 팀이 통찰력이 담긴 결과물을 자동으로 내놓을 수 있게 됐다. 예를 들어, 세일즈포스(Salesforce)의 ‘아인슈타인(Einstein) AI’ 기술은 어떤 고객이 더 많은 수익을 창출할지 예측할 수 있고 어떤 고객이 고객 맞춤형 서비스를 받을 가능성이 가장 높은지 예측할 수 있다. 이와 같은 정보를 바탕으로 영업 사원은 시간과 에너지를 가장 중요한 곳에 집중할 수 있다.
그리고 챗봇을 광범위하게 사용하는데 이는 조직이 판매량을 늘리고 수익을 창출하며 열성 팬 수를 늘리는 데 도움 된다. 한 예로, 영국 소매업체 ‘마크 앤 스펜서’는 고객이 주로 겪는 문제를 해결하기 위해 웹사이트에 가상 디지털 비서 기능을 추가했다. 이 기능을 도입하지 않았다면 실망한 고객이 사이트를 이탈하면서 입게 되었을 수 있는 수백만 파운드에 달하는 손실을 아낄 수 있었던 것으로 알려졌다.
3. 고객 서비스 개선
콜센터 운영과 관련해 자동화는 새로운 영역이 아니다. 한동안 간단한 질문에 자동화된 서비스가 제공돼 왔다. 하지만 한 기술 회사는 AI가 자동으로 (사람의) 고객 서비스 통화 품질을 판단하는 업무를 지원할 수 있다고 말한다. 트랜스코스모스의 AI 솔루션은 ‘인간의 정확도로 빠르게’ 콜센터 서비스 품질을 자동으로 평가하고 음성인식 시스템보다 2배 이상의 정확도로 부적절하고 문제가 있는 고객 서비스를 탐지할 수 있다.
4. 제품 개발 절차 개선
생성적 디자인(Generative design)은 AI를 이용해 창의적인 절차를 강화하는 첨단 분야다. 생성적 디자인 소프트웨어(SW)는 디자인 목표와 기타 요구 사항을 충족할 수 있는 모든 설계도를 탐구한다. 즉, 한 가지 아이디어에서 여러 디자인을 빠르게 뽑아낼 수 있다. SW는 어떤 디자인이 부합하고 부합하지 않는지를 알아내는 데 있어 많은 시간을 절약한다. 또한 적합하지 않은 시제품을 제작하는 데 드는 비용을 절감할 수 있다.
5. 콘텐츠 생성 자동화
이 기사는 로봇이 쓴 게 아니다. 그러나 AI타임스 같은 조직이 AI의 도움으로 기사를 작성하는 범위 내에서 기계는 매력적이고 유익한 텍스트를 만들 수 있게 됐다. 제품 설명, 웹 카피 작성에서부터 업계 기사 및 보고서 작성에 이르기까지 다양한 AI 기반 도구를 콘텐츠 제작에 활용할 수 있다. 예를 들어, 전자 상거래 선두 업체 알리바바의 AI 카피도구 ‘AI 카피라이터’는 1초에 광고 카피 2만 줄을 만들 수 있다. .
6. 제조 공정 개선
제조에 있어서 로봇 사용은 잘 자리 잡았다. 하지만 최신식 로봇 시스템은 인간과 함께 작동하며 사람과 원활하고 안전하게 상호 작용할 수 있다. 이러한 현상은 ‘협동 로봇(cobots)’이라는 용어를 새로 만들어 냈다.
로봇은 머신 비전(machine vision) 같은 AI 기술을 통해 주변 사람을 인식한다. 예를 들어 속도를 조정하거나 사람을 피하고자 후진하는 등의 방식으로 대응할 수 있다. 즉, 인간과 로봇 모두 최대한 능력을 발휘할 수 있도록` 작업 흐름을 설계할 수 있다. 협동 로봇은 프로그래밍하기 쉽고 간편하게 설정할 수 있으며 가격이 보통 2만4000달러에 달한다. 이 로봇은 중소 기업이 대형 제조 업체와 경쟁할 수 있도록 지원하는 현실적인 선택지이다.
7. 신규 채용
인사는 AI와 명확히 연계되어 보이지 않을 수 있다. 하지만 AI는 채용을 포함해 인사 과정에서 많은 활용 사례가 발견되고 있다. 세계적 생활용품 업체인 유니레버의 경우 1년에 직원 약 3만명을 채용하고 180만건의 입사 지원서를 처리하는데, 채용 과정을 간소화하고 개선할 방법을 찾는 것이 필수적이다. 그래서 유니레버는 AI채용 전문가 파이메트릭스와 협력해 잠재적 입사자의 초기 평가를 수행할 수 있는 온라인 플랫폼을 만들었다. 유니레버에 따르면, AI 역량 평가 플랫폼 덕분에 지원자 면접과 평가에 할애되는 시간 가운데 약 7만 시간을 줄일 수 있었다고 한다.
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