AI·자동화로 비용은 줄이고 효율은 높이고…기업들 `디지털 혁신` 가속

기업들이 경쟁력 유지와 복잡한 운영 관리라는 이중고에 직면한 가운데, AI(인공지능)와 자동화 기술을 도입해 돌파구를 찾고 있다. 이들 기술은 업무 효율화뿐 아니라 비용 절감과 전반적인 성장을 견인하며 기업 경쟁력 강화에 핵심 역할을 하고 있다.

AI와 자동화의 시너지 효과

AI와 자동화는 반복적이고 시간 소모적인 업무를 처리함으로써 직원들의 부담을 덜어주고 있다. 예를 들어 AI 챗봇은 고객의 일반적인 문의에 신속히 응답하고 간단한 문제를 해결하며, 복잡한 사안은 상담원에게 이관한다. 이를 통해 응답 시간이 단축되고 직원들은 더 의미 있는 전략적 업무에 집중할 수 있다.

머신러닝은 공급망 관리 개선에도 중요한 역할을 한다. AI는 과거 트렌드를 분석해 수요 변화를 예측하고 비효율성을 파악하며 재고 수준을 최적화해 기업의 재고 부족이나 과잉 재고를 방지하고 시간과 비용을 절약하는 데 도움을 준다.

전방위적 효율성 향상

AI와 자동화는 기업 운영 방식을 혁신하고 있다. IBM에 따르면 AI 기반 고객 지원을 도입한 기업들은 비용을 최대 30% 절감하면서도 응답 시간을 개선할 수 있는 것으로 나타났다.

금융 분야에서는 머신러닝이 수천 건의 거래를 순식간에 스캔해 사기를 탐지하거나 이상 거래를 포착한다. 인사 분야에서는 AI가 이력서 검토, 우수 인재 식별, 이직률 예측을 지원한다. 유니레버는 AI를 활용한 채용 프로세스 자동화로 7만 시간을 절약했다. 지원자들은 온라인 플랫폼에서 화상 면접을 진행하고, AI는 자연어 처리와 바디랭귀지 분석을 통해 응답을 평가한다.

AI는 인력을 대체하는 것이 아닌 보조 역할을 한다. 반복적인 업무를 처리함으로써 직원들이 더 의미 있는 업무에 집중하고 더 나은 의사결정을 내리며 기업 성공에 더 큰 기여를 할 수 있게 한다.

품질은 유지하며 비용 절감

대부분 기업의 우선순위인 운영비용 절감을 AI와 자동화가 스마트하게 해결하고 있다. 수동 작업을 줄임으로써 비용이 많이 드는 실수를 방지하고 프로세스를 간소화할 수 있다. 자동화 시스템은 추가 인력 채용 없이도 증가하는 업무량을 처리할 수 있다.

맥킨지 보고서에 따르면 생성형 AI는 다양한 분야에서 연간 2.6조 달러에서 4.4조 달러의 생산성 향상을 가져올 수 있으며, 이는 15%에서 40%의 증가를 의미한다.

데이터 기반 의사결정

AI와 머신러닝은 기업의 고객 이해 방식을 혁신하고 있다. 피드백, 구매 습관, 시장 트렌드를 분석해 제품, 마케팅, 고객 참여에 대한 더 스마트한 의사결정을 돕는다. 예측 분석은 미래 트렌드를 더 정확하게 예측해 기업이 변화에 앞서 대응하고 위험을 줄이며 전략을 개선하는 데 도움을 준다.

스타벅스는 딥 브루(Deep Brew)라는 AI 플랫폼을 통해 개인화된 추천과 프로모션을 제공하며 운영을 개선했다. 2019년 말까지 딥 브루는 스타벅스의 고객 기반을 약 1,800만 명으로 늘리는 데 기여했으며, 미국 내 동일 매장 매출이 6% 증가했다.

고객 경험 향상

AI 기반 도구들은 기업의 고객 응대 방식을 혁신하고 있다. 보다폰의 AI 어시스턴트 토비(TOBi)는 월 100만 건의 상호작용을 처리하며 70%의 첫 응대 해결률을 달성하고 대기 시간을 단축했다. 보다폰의 VOXI 모바일 브랜드는 생성형 AI 챗봇을 출시해 '올해의 혁신상'을 수상했다.

손쉬운 사업 확장

월마트는 AI 기반 솔루션을 개발해 공급망을 효율화했다. 이를 통해 불필요한 운송거리 3,000만 마일을 줄이고 이산화탄소 배출량을 4,260만 kg 감소시켜 더 친환경적이고 효율적인 운영을 실현했다.

AI, 머신러닝, 자동화는 단순한 산업 트렌드를 넘어 기업이 더 효율적이고 전략적으로 운영될 수 있게 하는 혁신 기술이다. 일상적인 업무 처리부터 공급망 최적화, 고객 경험 개선까지 이들 기술은 기업의 비용 절감과 효율성 향상을 돕고 있다. AI와 자동화를 도입하는 기업들은 단순히 현상 유지를 넘어 경쟁이 치열해지는 시장에서 장기적 성공을 위한 기반을 다지고 있다.