AI 자동화 개요
AI 자동화는 작업을 간소화하고 수작업을 줄이며 효율성을 높여 기업 운영 방식을 재편하고 있습니다. 반복적인 프로세스를 자동화하고 의사 결정을 향상시킴으로써 AI는 조직이 더 빠르고 정확하며 혁신적으로 운영할 수 있도록 돕습니다.
현대 비즈니스를 위한 AI 자동화
AI 자동화가 효율성, 혁신 및 성장을 지원하는 방법과 AI를 사용하여 운영을 간소화하고 조직에서 더 스마트하게 확장하는 방법을 알아보세요.
핵심 사항
- AI 자동화는 기계 학습 및 자연어 처리와 같은 인공지능을 사용하여 일상적인 작업을 수행하고 프로세스를 간소화합니다.
- 고객 서비스, 마케팅, 공급망 관리 및 인사 등 다양한 비즈니스 기능을 지원합니다.
- 이 접근 방식은 운영 효율성을 개선하고 오류를 줄이며 비용을 절감하는 동시에 팀이 전략적 목표에 집중할 수 있도록 합니다.
- AI 자동화는 리더가 정보에 기반한 선택을 하고 비즈니스 요구를 예측하는 데 도움을 줍니다.
- AI는 창의적인 탐색, 새로운 제품 및 서비스 개발을 위한 여유를 제공함으로써 혁신과 성장을 이끌어냅니다.
- 윤리적인 AI 관행과 강력한 데이터 프라이버시 조치는 신뢰를 유지하고 책임 있는 구현을 보장하는 데 필수적입니다.
- AI 솔루션은 변화하는 시장 조건에 따라 진화하는 확장 가능하고 적응 가능한 시스템을 제공합니다. 구식의 경직된 기술과는 다릅니다.
AI 자동화란 무엇인가요?
AI 자동화는 인공지능을 사용하여 작업을 수행하거나 인간의 노력이 필요한 프로세스를 간소화하는 것을 의미합니다. AI 기능인 자연어 처리, 기계 학습 및 컴퓨터 비전을 자동화 기술과 결합하여 조직이 더 효율적이고 효과적으로 운영할 수 있도록 돕습니다.
AI는 반복적인 작업을 줄이고 정확성을 향상시키며 더 높은 가치의 사고를 위한 공간을 창출함으로써 사람들이 더 적은 자원으로 더 많은 일을 할 수 있도록 돕습니다. AI와 자동화는 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 오히려 이를 향상시킵니다. 조직이 혁신과 확장에 대한 압박을 받을 때, AI 자동화는 더 스마트하고 빠르며 일관된 운영을 위한 기반을 제공합니다.
AI 자동화를 구현하는 것은 기술적이면서도 전략적인 도전입니다. AI 자동화를 이해하고 신중하게 적용하는 기업은 변화하는 환경에서 적응하고 성장하며 선도할 수 있는 능력이 더 뛰어납니다.
AI는 반복적인 작업을 줄이고 정확성을 향상시키며 더 높은 가치의 사고를 위한 공간을 창출함으로써 사람들이 더 적은 자원으로 더 많은 일을 할 수 있도록 돕습니다. AI와 자동화는 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 오히려 이를 향상시킵니다. 조직이 혁신과 확장에 대한 압박을 받을 때, AI 자동화는 더 스마트하고 빠르며 일관된 운영을 위한 기반을 제공합니다.
AI 자동화를 구현하는 것은 기술적이면서도 전략적인 도전입니다. AI 자동화를 이해하고 신중하게 적용하는 기업은 변화하는 환경에서 적응하고 성장하며 선도할 수 있는 능력이 더 뛰어납니다.
AI 자동화를 사용하는 이유는 무엇인가요?
AI 자동화는 조직 전반에 걸쳐 즉각적이고 지속적인 가치를 창출합니다. 이러한 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
- 효율성 증가 AI 자동화는 사람들이 문서 처리, 대량 데이터 분석 또는 고객 문의 응답과 같은 일상적인 작업을 더 빠르게 완료할 수 있도록 도와줍니다. 이로 인해 더 전략적이고 창의적이며 대인 관계 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
- 정확도 향상 AI 시스템은 규칙을 따르고 이상을 감지하며 문제에 플래그를 지정하는 방식에서 일관성을 유지합니다. 이로 인해 수작업 오류가 줄어들고 팀이 재작업 없이 더 확신을 가지고 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
- 비용 절감 반복적인 워크플로를 자동화하면 수동 감독의 필요성을 최소화하고 다운타임을 줄여 운영 비용이 낮아집니다. 이러한 절감액은 성장과 혁신에 재투자될 수 있습니다.
- 더 큰 확장성과 유연성 AI 자동화는 운영을 확장하고 새로운 비즈니스 요구에 적응하는 것을 더 쉽게 만들어 주요 프로세스 개편 없이 가능합니다.
- 더 나은 고객 환경 더 빠른 응답 시간, 개인화된 상호작용 및 일관된 서비스는 모두 더 강력한 고객 만족도와 충성도에 기여합니다.
AI 자동화의 주요 애플리케이션
AI 자동화는 핵심 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 작업 수행 방식을 변화시킵니다. AI 기반 도구를 일상 프로세스에 통합하면 조직 전반에 걸쳐 혜택이 확산됩니다.
AI 자동화가 영향을 미치고 있는 몇 가지 주요 영역은 다음과 같습니다.
AI 자동화가 영향을 미치고 있는 몇 가지 주요 영역은 다음과 같습니다.
- 고객 서비스: AI 기반 챗봇과 가상 에이전트는 팀이 고객 문의에 24시간 응답할 수 있도록 도와줍니다. 일반적인 문제를 해결하고 복잡한 사례를 에스컬레이션하며 이러한 도구를 통해 채널 전반에 걸쳐 일관된 지원을 제공합니다. Dynamics 365 Customer Service의 Microsoft Copilot은 예를 들어, 에이전트가 더 빠르게 답변을 찾고 실시간 컨텍스트에 따라 응답을 개인화하는 데 도움을 줍니다.
- 마케팅: AI를 사용하여 청중을 세분화하고, 콘텐츠를 개인화하며, 캠페인을 운영하면 마케팅 부서에 정확성과 효율성을 가져옵니다. 도구는 Dynamics 365 Customer Insights와 같은 고객 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하고 자동화된 워크플로우를 트리거하여 마케팅 팀이 적절한 메시지를 적시에 올바른 청중에게 전달할 수 있도록 합니다.
- 공급망 관리: AI는 가시성을 개선하고, 중단을 예측하며, 물류를 최적화하여 변화하는 공급망 조건과 요구에 적응하는 것을 더 쉽게 만듭니다. AI 기반 기능은 Dynamics 365 ERP 솔루션에서 예를 들어, 수요 예측, 재고 추적 및 공급업체 조정을 지원하여 조직이 더 원활하고 적응력 있는 공급망을 구축할 수 있도록 돕습니다.
- 인사: AI 자동화는 채용, 온보딩 및 직원 참여를 지원합니다. Dynamics 365 Human Resources의 Copilot과 같은 AI 지원 도구는 HR 팀이 적합한 후보자를 식별하고, 일상적인 작업을 간소화하며, 더 개인화된 직원 경험을 창출하는 데 도움을 줍니다.
- IT 운영: AI 자동화는 IT 부서가 수작업을 줄이고, 서비스 신뢰성을 개선하며, 복잡한 환경을 더 효율적으로 관리하는 데 도움을 줍니다. 한 가지 접근 방식으로 하이퍼자동화가 있습니다. 이는 AI, 로우 코드 도구 및 로봇 프로세스 자동화를 결합하여 가능한 한 많은 비즈니스 및 IT 프로세스를 자동화하는 전략입니다. 하이퍼자동화 솔루션은 티켓 분류, 사용자 프로비저닝, 시스템 모니터링 및 유지 관리를 포함한 IT 워크플로를 간소화하는 데 도움을 줍니다.
AI를 사용하여 고객 경험을 개선하기
사람들은 조건에 맞는 빠르고 개인화되고 일관된 상호작용을 원합니다. AI 자동화는 고객 경험을 더 반응적이고 관련성 있으며 직관적으로 만들어 이러한 기대를 충족하는 데 도움을 줍니다.
챗봇, 가상 비서 및 AI 에이전트와 같은 AI 기반 도구는 일반적인 질문을 처리하고 복잡한 작업을 안내하며 필요할 때 인간 에이전트에게 문제를 에스컬레이션합니다. 이 도구들은 항상 작동하고 항상 학습하며, 이는 시간이 지남에 따라 서비스 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다. AI 에이전트는 종종 지원 전문가와 함께 작업하도록 설계되어 컨텍스트를 수집하고 어떤 조치를 취할지 권장하며 문제를 더 빠르게 해결하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 지원 팀은 Dynamics 365 Customer Service의 Copilot을 사용하여 유용한 요약, 제안된 답변 및 실시간 지식 검색과 함께 더 빠르고 정확한 응답을 제공합니다.
예측 분석도 중요한 역할을 합니다. 고객 행동의 패턴을 분석함으로써 AI는 후속 메시지, 서비스 알림 또는 제품 추천 등 고객이 요청하기 전에 필요한 것이 무엇인지 식별하는 데 도움을 줍니다. 이러한 유형의 능동적인 지원은 신뢰와 충성도를 구축하는 데 도움이 됩니다.
AI 자동화는 다음과 같은 고객 경험을 개선합니다.
챗봇, 가상 비서 및 AI 에이전트와 같은 AI 기반 도구는 일반적인 질문을 처리하고 복잡한 작업을 안내하며 필요할 때 인간 에이전트에게 문제를 에스컬레이션합니다. 이 도구들은 항상 작동하고 항상 학습하며, 이는 시간이 지남에 따라 서비스 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다. AI 에이전트는 종종 지원 전문가와 함께 작업하도록 설계되어 컨텍스트를 수집하고 어떤 조치를 취할지 권장하며 문제를 더 빠르게 해결하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 지원 팀은 Dynamics 365 Customer Service의 Copilot을 사용하여 유용한 요약, 제안된 답변 및 실시간 지식 검색과 함께 더 빠르고 정확한 응답을 제공합니다.
예측 분석도 중요한 역할을 합니다. 고객 행동의 패턴을 분석함으로써 AI는 후속 메시지, 서비스 알림 또는 제품 추천 등 고객이 요청하기 전에 필요한 것이 무엇인지 식별하는 데 도움을 줍니다. 이러한 유형의 능동적인 지원은 신뢰와 충성도를 구축하는 데 도움이 됩니다.
AI 자동화는 다음과 같은 고객 경험을 개선합니다.
- 24시간 연중무휴 가상 지원 덕분에 해결 시간이 더 빨라집니다.
- 실시간 인사이트를 기반으로 더 개인화된 상호작용이 이루어집니다.
- 더 스마트한 서비스 라우팅으로 고객을 적절한 리소스와 연결합니다.
- 능동적인 접근으로 필요를 예측하고 자동으로 후속 조치를 취합니다.
데이터에 기반한 의사 결정
오늘날의 기업은 그 어느 때보다 많은 데이터를 생성하고 있으며, 이 데이터를 이해하는 데는 어려움이 따를 수 있습니다. AI 자동화는 원시 데이터를 명확하고 실행 가능한 인사이트로 변환하여 조직 전반에 걸쳐 더 빠르고 확신 있는 의사 결정을 지원합니다.
AI 기반 앱을 사용하여 팀은 대량의 구조화된 및 비구조화된 데이터를 실시간으로 분석합니다. 이 도구들은 추세를 식별하고 숨겨진 패턴을 발견하며, 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 인사이트를 제공합니다. 수동 보고서나 직감에 의존하기보다는, 의사 결정자는 시스템, 팀 및 고객 전반에서 실제로 발생하고 있는 것에 기반한 증거에 따라 행동합니다.
예측 분석은 이 접근 방식의 핵심 부분입니다. AI 모델은 과거 데이터를 사용하여 미래 결과를 예측하고, 팀이 필요를 예측하고 리소스를 더 효과적으로 할당하며 위험을 줄이는 데 도움을 줍니다. 공급망 관리, 판매 예측 및 고객 유지와 같은 분야에서 예측 분석은 조직에 경쟁 우위를 제공합니다.
AI를 통해 조직은 다음을 기대할 수 있습니다.
AI 기반 앱을 사용하여 팀은 대량의 구조화된 및 비구조화된 데이터를 실시간으로 분석합니다. 이 도구들은 추세를 식별하고 숨겨진 패턴을 발견하며, 그렇지 않으면 놓칠 수 있는 인사이트를 제공합니다. 수동 보고서나 직감에 의존하기보다는, 의사 결정자는 시스템, 팀 및 고객 전반에서 실제로 발생하고 있는 것에 기반한 증거에 따라 행동합니다.
예측 분석은 이 접근 방식의 핵심 부분입니다. AI 모델은 과거 데이터를 사용하여 미래 결과를 예측하고, 팀이 필요를 예측하고 리소스를 더 효과적으로 할당하며 위험을 줄이는 데 도움을 줍니다. 공급망 관리, 판매 예측 및 고객 유지와 같은 분야에서 예측 분석은 조직에 경쟁 우위를 제공합니다.
AI를 통해 조직은 다음을 기대할 수 있습니다.
- 더 정확한 예측으로 팀이 자신 있게 계획할 수 있도록 돕습니다.
- 더 빠른 보고 주기를 실시간 대시보드와 시각화로 제공합니다.
- 능동적인 경고로 문제가 발생하기 전에 문제에 플래그를 지정합니다.
- 수요 패턴이나 성과 데이터를 기반으로 한 더 나은 리소스 할당을 제공합니다.
운영 효율성과 자동화
AI 자동화는 운영을 간소화하고 반복적이고 수동적인 작업의 부담을 줄이는 실용적인 방법입니다. 사람과 기업이 더 빠르게 움직이고, 더 스마트하게 일하며, 일관성을 유지하도록 돕습니다. 특히 로봇 프로세스 자동화(RPA) 및 지능형 워크플로와 결합될 때 더욱 그렇습니다.
RPA는 데이터 입력, 시스템 업데이트 또는 송장 처리와 같은 반복적인 인간 행동을 모방하기 위해 봇 소프트웨어를 사용합니다. AI와 결합되면 봇은 더 적응력이 뛰어나고 예외를 처리할 수 있으며, 패턴에서 학습하고 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 지능형 워크플로는 시스템, 데이터 및 의사 결정을 부서 간에 연결하여 한 단계 더 나아갑니다.
실제로 다음과 같이 활용됩니다.
RPA는 데이터 입력, 시스템 업데이트 또는 송장 처리와 같은 반복적인 인간 행동을 모방하기 위해 봇 소프트웨어를 사용합니다. AI와 결합되면 봇은 더 적응력이 뛰어나고 예외를 처리할 수 있으며, 패턴에서 학습하고 시간이 지남에 따라 개선됩니다. 지능형 워크플로는 시스템, 데이터 및 의사 결정을 부서 간에 연결하여 한 단계 더 나아갑니다.
실제로 다음과 같이 활용됩니다.
- 재무 팀은 AI를 사용하여 송장 일치 여부 확인, 사기 탐지 및 재무 보고를 자동화합니다.
- 운영 팀은 작업을 자동으로 라우팅하고 예외가 발생할 때 경고를 트리거하는 지능형 워크플로를 생성합니다.
- IT 팀은 일반적인 시스템 점검 및 문제 해결 단계를 자동화하여 지원 티켓 수를 줄입니다.
AI 자동화를 시작하는 가이드
사려 깊은 접근 방식은 AI 자동화를 구현하기 더 쉽게 만듭니다. 다음은 AI로 비즈니스를 구축하기 위한 단한 경로가 있습니다:
IT 리더들이 조직 전반에 걸쳐 성공적인 AI 채택을 어떻게 이끌고 있는지에 대한 더 깊은 통찰을 원하신다면, 'CIO의 이점: AI와 로우 코드로 더 빠른 혁신’이라는 전자책을 읽어보세요.
- 명확한 규칙을 따르는 고빈도 반복 작업을 식별합니다.
- 작업의 복잡성에 따라 올바른 도구 선택 — 구조화된 워크플로에는 RPA를, 판단이나 변동성이 있는 작업에는 AI 기반 도구를 사용하세요.
- 파일럿 프로젝트로 시작하여 단일 팀이나 부서에서 결과를 테스트하고 접근 방식을 다듬습니다.
- 시간 절약, 오류율 및 직원 피드백을 추적하여 영향을 측정합니다.
- 팀이 자신감을 얻고 새로운 기회가 나타남에 따라 점진적으로 확장합니다.
IT 리더들이 조직 전반에 걸쳐 성공적인 AI 채택을 어떻게 이끌고 있는지에 대한 더 깊은 통찰을 원하신다면, 'CIO의 이점: AI와 로우 코드로 더 빠른 혁신’이라는 전자책을 읽어보세요.
AI를 통해 혁신 및 성장 촉진
규모 확장의 장벽을 허물고 실험 속도를 높이며 새로운 인사이트를 발견함으로써 AI는 조직이 운영 방식과 제공하는 제품 및 서비스를 재고할 수 있는 여유를 만들어 줍니다.
산업 전반에 걸쳐 AI 자동화는 리더들이 전혀 새로운 비즈니스 모델, 제품 및 서비스를 탐색하는 데 도움을 주고 있습니다. 다양한 분야가 AI를 사용하여 혁신을 이끄는 방법은 다음과 같습니다.
1. 리테일
혁신은 항상 대규모의 혼란을 의미하는 것은 아닙니다. 새로운 아이디어를 테스트하거나, 워크플로를 개선하거나, 새로운 인사이트를 발견하는 작은 변화에서 시작되는 경우가 많습니다. AI 자동화는 팀이 더 빠르게 움직이고 아이디어를 실현하는 데 있어 위험을 줄이고 명확성을 높입니다.
수동 작업을 줄이고 데이터로 가능한 것을 확장함으로써 AI는 고객 경험 개선, 새로운 서비스 출시 또는 전혀 새로운 작업 방식을 탐색하는 등 의미 있는 발전을 위한 공간을 만듭니다.
산업 전반에 걸쳐 AI 자동화는 리더들이 전혀 새로운 비즈니스 모델, 제품 및 서비스를 탐색하는 데 도움을 주고 있습니다. 다양한 분야가 AI를 사용하여 혁신을 이끄는 방법은 다음과 같습니다.
1. 리테일
- 실시간 고객 행동을 기반으로 한 개인화된 제품 추천
- 변화하는 수요에 적응하는 자동화된 재고 관리
- 가이드 쇼핑 경험을 지원하는 AI 기반 에이전트
- 조기 진단을 지원하는 의료 이미징의 더 빠른 분석
- 환자를 위한 AI 지원 분류 및 증상 확인 도구
- 서류 작업을 줄이고 환자 치료 흐름을 개선하기 위한 자동화된 관리 워크플로
- 장비 고장을 예방하는 예측 유지 관리
- 이미지 인식 및 패턴 분석을 통한 AI 지원 품질 제어
- 실시간 공급망 및 수요 데이터를 활용한 더 스마트한 생산 계획
- AI 모델을 기반으로 한 사기 탐지로 비정상적인 활동을 표시합니다.
- 대규모로 고객에게 개인화된 금융 추천을 제공합니다.
- 감사 준비성을 향상하기 위한 자동화된 규정 준수 점검을 수행합니다.
혁신은 항상 대규모의 혼란을 의미하는 것은 아닙니다. 새로운 아이디어를 테스트하거나, 워크플로를 개선하거나, 새로운 인사이트를 발견하는 작은 변화에서 시작되는 경우가 많습니다. AI 자동화는 팀이 더 빠르게 움직이고 아이디어를 실현하는 데 있어 위험을 줄이고 명확성을 높입니다.
수동 작업을 줄이고 데이터로 가능한 것을 확장함으로써 AI는 고객 경험 개선, 새로운 서비스 출시 또는 전혀 새로운 작업 방식을 탐색하는 등 의미 있는 발전을 위한 공간을 만듭니다.
최신 AI 솔루션이 여러분의 비즈니스와 함께 성장하는 방법
비즈니스 요구가 진화함에 따라 이를 지원하는 도구도 따라가야 합니다. AI 자동화는 전통적인 시스템이 구축되지 않은 수준의 확장성을 제공합니다. AI는 빠르게 적응하고, 현대 플랫폼과 쉽게 통합되며, 새로운 데이터로부터 학습하면서 시간이 지남에 따라 계속 개선됩니다.
고정 규칙, 수동 업데이트 또는 하드코딩된 워크플로에 의존하는 레거시 시스템과 달리, AI 비즈니스 솔루션은 조직과 함께 성장하도록 설계되었습니다. AI는 새로운 입력에 반응하고, 워크로드를 자동으로 확장하며, 완전한 시스템 개편 없이 변화하는 조건에 적응합니다.
AI 자동화는 다음을 통해 유연하고 확장 가능한 운영을 지원합니다.
AI 자동화는 기업이 전통적인 도구의 제약 없이 자유롭게 실험하고, 확장하고, 변화에 적응할 수 있는 유연성을 제공합니다. 단일 프로세스를 확장하든 글로벌 운영을 변혁하든, AI는 여러분과 함께 발전하는 기반을 제공합니다.
고정 규칙, 수동 업데이트 또는 하드코딩된 워크플로에 의존하는 레거시 시스템과 달리, AI 비즈니스 솔루션은 조직과 함께 성장하도록 설계되었습니다. AI는 새로운 입력에 반응하고, 워크로드를 자동으로 확장하며, 완전한 시스템 개편 없이 변화하는 조건에 적응합니다.
AI 자동화는 다음을 통해 유연하고 확장 가능한 운영을 지원합니다.
- 10개의 요청을 처리하든 10,000개의 요청을 처리하든 관계없이 사용량에 따라 자동으로 확장되는 동적 워크로드 관리를 수행합니다.
- 새로운 우선 사항, 규정 또는 고객 요구가 나타날 때 모델을 재훈련하거나 개선할 수 있는 모델을 통해 변화에 적응합니다.
- 클라우드 플랫폼과 통합하여 팀, 지역 또는 사업부 간의 확장을 더 빠르고 원활하게 만듭니다.
- 변경할 때마다 IT 지원이 필요한 경직된 구성
- 현대 시스템이나 데이터 소스 간의 제한된 통합
- 예상치 못한 수요에 직면했을 때 더 느린 응답 시간
AI 자동화는 기업이 전통적인 도구의 제약 없이 자유롭게 실험하고, 확장하고, 변화에 적응할 수 있는 유연성을 제공합니다. 단일 프로세스를 확장하든 글로벌 운영을 변혁하든, AI는 여러분과 함께 발전하는 기반을 제공합니다.
윤리적 AI와 데이터 프라이버시
윤리적 관행과 강력한 데이터 프라이버시 보호는 고객, 직원 및 파트너와의 신뢰를 유지하는 데 필수적입니다. AI 자동화가 일상적인 운영에 더 많이 통합됨에 따라 이러한 시스템을 책임감 있게 구축하고 사용하는 것이 중요해졌습니다.
책임 있는 AI는 투명성에서 시작됩니다. 즉, 이해할 수 있고, 공정하며, 책임 있는 시스템을 설계하는 것을 의미합니다. AI 기반 도구는 인간의 판단을 지원해야 하며, 대체해서는 안 됩니다. 이들은 윤리적 가치를 반영하고, 편견을 피하며, 개인과 사회를 보호하는 명확한 경계 내에서 운영되어야 합니다.
데이터 프라이버시도 매우 중요합니다. AI 시스템은 효과적으로 작동하기 위해 대량의 데이터에 의존하며, 그 데이터를 보호하는 것은(특히 개인적이거나 민감한 정보에 대해) 타협할 수 없는 일입니다. 조직은 AI 구현이 일반 데이터 보호 규정과 같은 지역 및 산업별 규정을 준수하도록 해야 합니다.
윤리적이고 프라이버시를 고려한 AI 솔루션을 구축하기 위해 조직은 다음을 수행해야 합니다.
AI가 책임감 있게 개발되고 적용될 때, 기술뿐만 아니라 이를 사용하는 조직의 무결성에 대한 신뢰가 생깁니다.
Microsoft는 공정성, 안정성과 안전성, 개인 정보 보호와 보안, 포용성, 투명성 및 책임에 근거하여 책임 있는 AI에 대해 원칙에 기반한 접근 방식을 활용합니다. Microsoft의 책임 있는 AI에 대한 접근 방식과 관련하여 자세히 알아보세요.
책임 있는 AI는 투명성에서 시작됩니다. 즉, 이해할 수 있고, 공정하며, 책임 있는 시스템을 설계하는 것을 의미합니다. AI 기반 도구는 인간의 판단을 지원해야 하며, 대체해서는 안 됩니다. 이들은 윤리적 가치를 반영하고, 편견을 피하며, 개인과 사회를 보호하는 명확한 경계 내에서 운영되어야 합니다.
데이터 프라이버시도 매우 중요합니다. AI 시스템은 효과적으로 작동하기 위해 대량의 데이터에 의존하며, 그 데이터를 보호하는 것은(특히 개인적이거나 민감한 정보에 대해) 타협할 수 없는 일입니다. 조직은 AI 구현이 일반 데이터 보호 규정과 같은 지역 및 산업별 규정을 준수하도록 해야 합니다.
윤리적이고 프라이버시를 고려한 AI 솔루션을 구축하기 위해 조직은 다음을 수행해야 합니다.
- 고품질의 대표성 있는 데이터를 사용하여 AI 결과물에 대한 편견을 줄일 수 있습니다.
- 투명성을 위한 설계를 통해 든 사람이 결정이 어떻게 이루어지는지 이해할 수 있도록 합니다.
- 특히 인간의 영향력이 높은 분야에서 자동화된 프로세스에 대해 인간이 계속 감독하게 합니다.
- 거버넌스, 액세스 제어 및 암호화로 데이터의 생애 주기 전반에 걸쳐 데이터를 보호합니다.
- 발전하는 규정을 최신 상태로 유지하고 관행을 조정하여 규정 준수를 유지합니다.
AI가 책임감 있게 개발되고 적용될 때, 기술뿐만 아니라 이를 사용하는 조직의 무결성에 대한 신뢰가 생깁니다.
Microsoft는 공정성, 안정성과 안전성, 개인 정보 보호와 보안, 포용성, 투명성 및 책임에 근거하여 책임 있는 AI에 대해 원칙에 기반한 접근 방식을 활용합니다. Microsoft의 책임 있는 AI에 대한 접근 방식과 관련하여 자세히 알아보세요.
AI 자동화의 도전 과제와 이를 극복하는 방법
AI 자동화의 이점은 분명하지만, 많은 조직은 AI 자동화를 시작할 때 실질적인 도전 과제에 직면합니다. 이러한 도전 과제는 장애물이 아니라 자동화 과정의 일부입니다. 올바른 전략과 지원이 있다면, AI 도전 과제를 해결하여 더 지속 가능하고 성공적인 결과를 달성할 수 있습니다.
가장 일반적인 도전 과제로는 다음의 몇 가지가 있습니다.
가장 일반적인 도전 과제로는 다음의 몇 가지가 있습니다.
- 높은 구현 비용 도구, 인프라 또는 변경 관리에 대한 초기 투자는 특히 소규모 팀이나 조직에게는 부담스러울 수 있습니다.
- 기존 도구와의 통합 많은 기업이 레거시 소프트웨어에 의존하고 있어 운영 중단 없이 새로운 AI 솔루션을 연결하기가 어렵습니다.
- AI 전문 지식 부족 AI 시스템을 구축하고 배포하며 관리하려면 내부에서 쉽게 구할 수 없는 전문 기술이 필요한 경우가 많습니다.
- 작은 규모로 시작하여 점진적으로 확장 파일럿 프로젝트를 통해 팀은 특정 영역에서 AI 자동화를 테스트하고, 결과를 측정하며, 더 넓게 확장하기 전에 접근 방식을 개선할 수 있습니다.
- 유연하고 상호 운용 가능한 도구를 선택하세요. 기존 시스템과 통합되도록 설계된 AI 플랫폼을 찾아 표준 API와 커넥터를 사용하여 대규모 재작업을 피하세요. 로우코드 솔루션이 어떻게 유연성을 지원할 수 있는지에 대해 더 알고 싶다면, 'CIO를 위한 로우코드 가이드: 개발자 부족을 극복하기'라는 전자책을 다운로드하세요.
- 교육 및 파트너십에 투자하세요. 내부 팀의 역량을 강화하고 기술 파트너와 협력하면 지식 격차를 해소하고 채택을 가속화할 수 있습니다. Microsoft는 AI 준비를 지원하기 위해 다양한 학습 자료 및 인증을 제공합니다.
- 비즈니스 결과에 집중 해결하고자 하는 문제에 대한 명확한 이해를 바탕으로 구현을 진행하세요. 이것은 올바른 사용 사례의 우선 순위를 정하고 팀 간의 지원을 원활하게 하는 데 도움이 됩니다.
AI 자동화의 실제 영향
산업 전반의 조직들이 AI 자동화를 통해 효율성 증가와 상당한 비용 절감을 포함한 측정 가능한 결과를 이미 달성하고 있습니다. 다음은 비즈니스가 적응하고 확장하며 더 나은 결과를 제공하는 데 AI가 어떤 도움을 줄 수 있는지를 보여주는 몇 가지 실제 Microsoft 고객 사례입니다.
- ERGO Insurance는 그리스에 본사를 두고 있으며, Microsoft Azure를 사용하여 AI 기반 가상 도우미인 Χαρά(즐거움)를 도입했습니다. 이 도우미는 고객이 정책을 갱신하고, 결제를 하고, 24시간 연중무휴 지원을 받을 수 있도록 도와주며, 들어오는 문의의 60%를 자동화합니다. 이 변화는 고객 만족도를 향상하고 직원들이 더 복잡한 사례를 처리할 수 있도록 여유를 주었습니다. “가상 에이전트를 통해 시작된 대화에서 85%의 고객 만족도를 달성한 것은 좋은 신호입니다. 우리 사용자들이 이러한 상호작용에 만족하고 있다는 것을 보여줍니다.”라고 ERGO 그리스의 고객 및 디지털 변환 분야의 최고 책임자인 Rea Theleriti는 말했습니다.
- The Hanover Insurance Group은 비즈니스 전반에 걸쳐 일관되고 확장 가능한 AI 자동화를 추진하기 위해 기업 자동화 전담 부서(Enterprise Automation Practice)를 신설했습니다. “우리의 목표는 혁신 문화를 조성하는 것이었습니다.”라고 자동화 전략 및 서비스 부사장인 Mukul Talwar는 말했습니다. 이 회사는 Microsoft Power Automate를 사용하여 인수, 청구 및 고객 서비스 전반에 걸쳐 수십 개의 시간 소모적인 프로세스를 자동화했습니다. 18개월 만에 팀은 100개 이상의 자동화 프로젝트를 제공하여 속도를 개선하고 수작업 오류를 줄임으로써 직원들이 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 했습니다.
- 홍콩 대학교(HKU)는 Microsoft 365 Copilot과 Copilot Studio를 채택하여 교직원의 효율성과 학생 지원을 개선했습니다. 교직원은 Copilot을 사용하여 관리 작업을 간소화하고 성과 데이터를 분석하며 하이브리드 학습을 위한 과정 내용을 개인 맞춤화합니다. 2024년 8월, HKU는 신입생의 학업 문의를 지원하기 위해 Copilot Studio로 구축된 AI 기반 에이전트인 First-Year UG Copilot을 출시하여 교직원의 업무 부담을 줄이고 온보딩 경험을 개선했습니다. “Microsoft 365 Copilot은 안전하고 포괄적인 GenAI 솔루션을 제공합니다.”라고 정보 책임자이자 대학 사서인 Flora Ng이 말했습니다. “Microsoft Copilot Studio는 우리 IT 팀이 대량의 문의를 동시에 처리할 수 있는 맞춤형 봇을 만들 수 있게 해줍니다.”
AI 자동화의 미래 추세
AI 자동화는 빠르게 진화하고 있으며, 작업 수행 방식에 대한 새로운 가능성을 보여 주고 있습니다. 도구가 더 지능적이고 적응 가능하며 협업적으로 변함에 따라 사람과 기술이 더욱 밀접하게 협력하는 미래를 만들어 가고 있습니다.
주요 변화 중 하나는 자율 AI의 부상입니다. 이는 전체 워크플로를 관리하거나 최소한의 인간 개입으로 상황 인식 결정을 내리는 시스템입니다. 이 도구들은 복잡하고 동적인 환경을 처리하도록 설계되었으며, 변화하는 조건에 따라 행동을 조정합니다. 물류, 사이버 보안 및 운영과 같은 분야에서 자율 AI는 이미 기업들이 더 빠르게 대응하고 더 신뢰성 있게 운영하는 데 도움을 주고 있습니다.
생성형 AI 역시 변화의 중심에 있습니다. 이 모델들은 콘텐츠를 생성하고, 정보를 요약하며, 코드를 작성하거나 의사 결정을 지원하여 다양한 산업과 역할에서 유용하게 사용됩니다. AI 자동화에 통합되면 생성형 도구는 더 빠른 문서화, 개인화된 커뮤니케이션 및 팀 간의 원활한 협업을 지원합니다.
AI 에이전트는 자율 기능과 생성 지능을 결합하여 다음 자동화 물결을 형성하고 있습니다. 이들은 생성형 추론과 작업 실행을 결합하여 의도를 해석하고 자연어로 응답하며 시스템 전반에 걸쳐 조치를 취할 수 있게 합니다. AI 에이전트는 이미 팀이 다단계 워크플로를 자동화하고 고객을 지원하며 IT 및 운영 직원의 수작업 부담을 줄이는 데 도움을 주고 있습니다. 이 모든 과정에서 인간이 통제할 수 있도록 유지합니다.
앞으로 몇 가지 다른 추세가 AI 자동화의 다음 물결을 형성하고 있습니다. 이에는 다음이 포함됩니다:
주요 변화 중 하나는 자율 AI의 부상입니다. 이는 전체 워크플로를 관리하거나 최소한의 인간 개입으로 상황 인식 결정을 내리는 시스템입니다. 이 도구들은 복잡하고 동적인 환경을 처리하도록 설계되었으며, 변화하는 조건에 따라 행동을 조정합니다. 물류, 사이버 보안 및 운영과 같은 분야에서 자율 AI는 이미 기업들이 더 빠르게 대응하고 더 신뢰성 있게 운영하는 데 도움을 주고 있습니다.
생성형 AI 역시 변화의 중심에 있습니다. 이 모델들은 콘텐츠를 생성하고, 정보를 요약하며, 코드를 작성하거나 의사 결정을 지원하여 다양한 산업과 역할에서 유용하게 사용됩니다. AI 자동화에 통합되면 생성형 도구는 더 빠른 문서화, 개인화된 커뮤니케이션 및 팀 간의 원활한 협업을 지원합니다.
AI 에이전트는 자율 기능과 생성 지능을 결합하여 다음 자동화 물결을 형성하고 있습니다. 이들은 생성형 추론과 작업 실행을 결합하여 의도를 해석하고 자연어로 응답하며 시스템 전반에 걸쳐 조치를 취할 수 있게 합니다. AI 에이전트는 이미 팀이 다단계 워크플로를 자동화하고 고객을 지원하며 IT 및 운영 직원의 수작업 부담을 줄이는 데 도움을 주고 있습니다. 이 모든 과정에서 인간이 통제할 수 있도록 유지합니다.
앞으로 몇 가지 다른 추세가 AI 자동화의 다음 물결을 형성하고 있습니다. 이에는 다음이 포함됩니다:
- 컨텍스트 인식 시스템이 의도를 이해하고 사람들의 행동에 맞춰 조정합니다.
- 로우저코드 및 노코드 플랫폼, 비기술 직원들이 솔루션을 구축하는 것을 더 쉽게 만듭니다.
- AI 거버넌스 도구, 투명성, 모니터링 및 대규모 제어를 지원합니다.
- 산업별 AI 솔루션이 에너지, 교육 및 의료와 같은 분야의 고유한 문제에 맞춰 조정됩니다.
자주 묻는 질문
- AI 자동화는 일반적으로 인간의 개입이 필요한 작업, 프로세스 또는 의사 결정을 자동화하기 위해 인공지능을 사용하는 것을 의미합니다. 이는 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 기술을 결합하여 비즈니스 운영의 효율성, 정확성 및 확장성을 향상시킵니다.
- AI 자동화의 일반적인 예로는 고객 서비스 문의를 처리하기 위해 AI 기반 가상 에이전트를 사용하는 것이 있습니다. 이러한 도구는 일상적인 질문에 응답하고 요청을 처리하며 문제를 에스컬레이션하여 인간 에이전트가 더 복잡한 지원을 할 수 있는 여유가 생기도록 줍니다.
- AI 자동화는 기업이 효율성을 높이고 수작업 오류를 줄이며 운영을 보다 효과적으로 확장하는 데 도움을 줍니다. 이는 실시간 인사이트를 통해 더 빠른 의사 결정을 지원하고, 보다 반응적이고 개인화된 서비스로 고객 경험을 개선합니다. 조직은 비용을 절감하고 부서 전반에 걸쳐 혁신을 가속화하기 위해 AI를 사용합니다.
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