비즈니스에서 AI 활용하기: 작은 성공의 비결

인공지능(AI)은 많은 사람이 두려워하는 '일자리 파괴자'도 아니고, 많은 사람이 기대하는 공상 과학에 나오는 '구원자'도 아닙니다.

과대광고와는 별개로, AI는 광고에 비해 미미한 결과를 제공하는 도구입니다.

많은 직원들은 대체될 ​​것을 두려워하기보다는 AI의 기대에 못 미치는 성과에 회의적입니다.

AI 플랫폼 제공업체 Writer의 최고전략책임자인 케빈 정은 이런 감정이 꽤 흔한 일이라고 말했습니다.

이 경험을 한 후, 많은 직원들은 결과에 크게 실망했고 더 이상 AI에 대한 환상을 갖지 않게 되었습니다.

이는 기술에 대한 반감이 아니라, 만병통치약으로 과장 홍보되는 도구에 대한 불만일 뿐입니다.

개인화된 AI 학습 경로를 제공하는 회사인 TeamLift에 따르면, 작게 시작하는 것이 AI로부터 실질적이고 측정 가능한 이점을 얻는 방법입니다.

AI가 아직 완벽하지 않더라도 제품 개발 주기를 가속화합니다.

AI 광고와 현실 사이의 '격차'는 분명하다. 기업이 프로세스에 AI를 도입할 때, 전면적인 개편을 단행하기보다는 가장 노동 집약적인 작업을 파악하고 해당 작업에 소요되는 시간을 줄여야 합니다.

핵심은 시스템을 방해하지 않고 시간을 절약하기 위해 간소화해야 할 작업을 "명시하고 수치스럽게 밝히는" 것입니다.

TeamLift를 사용하면 고객 피드백을 가속화하고, 경쟁업체 정보를 수집하고, 프로그래밍을 최적화하고, 품질을 보장할 수 있습니다.

로봇 예술가 아이다가 지난 5월 스위스 제네바에서 열린 글로벌 인공지능 서밋에서 그림을 그리는 모습. (사진: THX/TTXVN)

회사의 제품 개발 스프린트 주기는 8일에서 5일로 단축되었는데, 이는 AI의 마법 덕분이 아니라 작고 타겟을 잡은 개선 덕분입니다.

TeamLift는 연구 측면에서 Claude, Grok, Felo라는 챗봇을 결합하려고 시도했습니다. 초기 결과는 만족스럽지 못했습니다. 이 도구는 때때로 모순되는 정보를 제공하거나 실제가 아닌 예를 "만들어냈습니다".

명령을 조정한 후(예를 들어 Grok에게 경쟁사 업데이트를 요점으로 요약하도록 요청하고, Claude를 사용하여 교차 참조를 수행) TeamLift는 조사 시간을 8시간에서 45분으로 단축했습니다.

정확성을 보장하기 위해 여전히 두 번 확인해야 하지만, 이 방법은 처음부터 알아내려고 하는 것보다 훨씬 더 효율적입니다.

처음에는 회사에서 강제로 시간을 주지 않고 직원들이 스스로 탐험할 수 있는 시간을 주었습니다. 3개월 만에 10명으로 구성된 연구팀이 절약한 총 시간은 29시간에서 약 107시간으로 늘어났습니다. 이는 거의 한 달 치 생산성에 해당합니다.

이러한 기능은 TeamLift가 제품을 더 빠르게 출시하는 데 도움이 됩니다. 그러나 AI 도구는 그 불안정성으로 인해 때로는 사용하기 어려울 수 있습니다. 놀라울 정도로 똑똑한 경우도 있고, 반복적인 테스트가 필요한 경우도 있습니다.

그럼에도 불구하고, 그들은 회사의 사업 방식을 실제로 바꾸었습니다. 제품 업데이트를 더 빠르게 출시할 수 있게 되면 고객 만족도와 유지율과 같은 주요 지표에 긍정적인 영향을 미칩니다.

중요한 점은 TeamLift가 대체되는 것이 아니라, 직원들이 지루한 작업에 소비하는 시간이 줄어들 것이라는 점입니다.

작게 시작하세요. 하지만 어쨌든 시작하세요.

최근 TeamLift 고객 중 한 명이 AI를 이용해 전체 프로세스를 한 번에 "개편"하고 싶어했습니다. 그들은 "왜 전체 프로세스를 AI에 맡겨 처리하게 할 수 없는 걸까?"라고 궁금해합니다.

모든 것을 할 수 있는 "초인"으로서의 AI는 매혹적인 전망입니다. 하지만 모든 일을 한꺼번에 하려고 하면 오히려 혼란스러워질 수 있습니다.

TeamLift의 조언: 모든 것을 한꺼번에 해결하려고 하지 마세요. 작게 시작해서 점차 키워나가세요. TeamLift에서는 연구 시간을 단축한 것이 효과를 거두었습니다.

2024년 5월 30일 스위스 제네바에서 열린 글로벌 인공지능 서밋에서 방문객들이 로봇과 체스를 두고 있다. (사진: THX/TTXVN)

다른 회사에서는 이메일 초안을 작성하거나 데이터를 분석하는 일이 될 수도 있습니다. 모든 작은 성공은 다음 단계로 가는 문을 열어줍니다.

오늘날 AI는 이러한 단계별 접근 방식을 활용합니다. 중요한 것은 모든 권한을 위임하는 것이 아니라, 사람들에게 그들을 도울 수 있는 강력한 도구를 제공하는 것입니다.

AI를 강력한 도구라고 생각해 보세요. AI가 집 자체를 지을 수는 없지만, 목수의 작업을 더 빠르고 덜 힘들게 만들어 줄 것입니다.

AI가 지금 당장 할 수 있는 일, 즉 수동 작업 간소화, 데이터 분석, 초안 작성에 집중함으로써 기업은 직원들이 창의성, 전략, 연결 등 여전히 인간의 손길이 필요한 부분에 집중할 수 있도록 할 수 있습니다.

기대치를 관리하면서 추진력 창출

위험은 AI의 한계에 있는 것이 아니라, 작은 것부터 시작하는 것의 힘을 가리는 과대광고에 있습니다.

리더들이 AI를 "기적의 치료제"로 묘사하면, 스스로 환멸을 느끼게 됩니다. 반대로, AI를 점진적인 개선의 여정으로 표현할 때, 직원들은 더 수용적입니다.

약속이 실제 결과로 뒷받침될 때 신뢰가 쌓입니다. 처음에는 결과가 미미하더라도요. AI는 아직 진행 중인 작업이며, 공상과학 영화에서 보는 것과 같은 완전한 자동화의 꿈은 아직은 아닙니다.

현실적인 관점에서 시작해서 거기에서 추진력을 쌓아가는 것이 중요합니다. AI 기술이 발전함에 따라 이러한 이점은 더욱 늘어날 것입니다.

가장 좋은 결과는 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라, AI가 우리가 단계적으로 생산성을 높일 수 있도록 돕는 것입니다.

여기서의 이야기는 AI가 실패할 것인지, 아니면 지배할 것인지에 대한 것이 아니라, 지속적인 개선 로드맵과 실제 효과에 초점을 맞춰 강력한 조수로서 가장 적합한 역할을 찾는 것입니다.

(베트남+)

출처: https://www.vietnamplus.vn/lam-chu-ai-trong-kinh-doanh-bi-quyet-tu-nhung-thanh-cong-nho-post1039272.vnp