대화하듯 업무 최적화하기… 생성형 AI가 일하는 방식을 어떻게 바꾸고 있나

Revolutionizing Process Intelligence with GenAI

생성형 AI와 비즈니스 프로세스 혁신: 연간 4.4조 달러의 경제적 가치 창출

비즈니스 혁신 커뮤니티 PEX 네트워크가 공개한 보고서에 따르면, 1990년대부터 비즈니스 프로세스 관리(BPM)와 프로세스 인텔리전스는 조직 발전의 필수 요소였다. 기술이 발전하면서 비즈니스 운영을 최적화하는 데 도움이 되었지만, 프로세스 간소화와 규정 준수에 대한 핵심 초점은 변함없이 유지되었다. 그러나 이제 그 풍경이 바뀌고 있다. 인공지능(AI)이 비즈니스 세계를 재편하고 있으며, 운영 혁신과 AI 기반 프로세스 최적화를 이전과는 비교할 수 없는 수준으로 가능하게 하고 있다.

맥킨지(McKinsey)는 생성형 AI(GenAI)가 세계 경제에 연간 2.6조 달러에서 4.4조 달러까지 기여할 수 있을 것으로 추정했다. 이 혁신적인 영향력은 다양한 산업에 걸쳐 있다. 예를 들어, 소매 기업들은 데이터 추출 및 콘텐츠 생성부터 견적 비교 및 직원 생산성 향상까지 다양한 작업에 생성형 AI를 활용하고 있다. 소프트웨어 개발이든 창고 설계든, 생성형 AI의 응용 분야는 실로 무한하다.

프로세스 인텔리전스도 이러한 변화의 물결에 휩쓸려 비즈니스 프로세스를 분석하고 최적화하는 방식을 크게 개선했다. 프로세스 인텔리전스는 프로세스 성능을 이해하고, 비효율성을 식별하며 전반적인 효율성을 향상시키기 위해 데이터 수집, 분석 및 시각화에 의존한다. 프로세스 인텔리전스에서 생성형 AI의 새로운 응용은 프로세스 발견이나 프로세스 마이닝 내의 규정 준수 확인과 같은 기술을 대체하기 위한 것이 아니다. 대신 생성형 AI는 모델링, 프로세스 마이닝, 자동화 및 위험 관리를 포함한 통합 프로세스 인텔리전스 도구와의 상호 작용을 단순화할 수 있다. 그러나 주요 초점은 이러한 모듈을 향상시키는 것으로, 생성형 AI가 빠르게 발전하고 있기 때문에 가까운 미래에 가속화될 것이다.

생성형 AI의 프로세스 인텔리전스 적용 효과: 직원 효율성 70% 향상과 혁신 주기 30% 단축

프로세스 인텔리전스는 비즈니스 프로세스를 분석하고 최적화하기 위해 데이터 기반 인사이트와 기술을 사용하는 것이다. 이는 프로세스 성능을 이해하기 위한 데이터 수집, 분석 및 시각화, 비효율성 식별 및 전반적인 효율성 개선을 포함한다. 프로세스 인텔리전스의 핵심 구성 요소로는 데이터 수집, 프로세스 모델링 및 마이닝, 분석 및 인사이트, 최적화, 모니터링 및 제어가 있다.

프로세스 인텔리전스 이니셔티브가 성공하려면 관련된 모든 사람이 적극적으로 참여하고 최적화로 인한 변화를 수용해야 한다. 우리가 프로세스 이해를 향상시키기 위해 노력할 때, 새롭고 중요한 기능이 핵심 단계가 된다: 바로 생성형 AI다. 생성형 AI를 통해 사용자는 자연어를 사용하여 프로세스 관련 문제에 대해 문의하고 관련 정보, 분석 및 시각화를 응답으로 받을 수 있다. 이 혁명적인 기술은 디지털 시대의 모든 직원에게 없어서는 안 될 조수가 될 가능성이 있다. 생성형 AI를 프로세스 인텔리전스에 적용하는 이점은 단순한 편리함을 넘어선다:

생성형 AI는 사용자의 비전을 상세한 프로세스 디자인으로 신속하게 변환함으로써 시간과 노력을 절약한다. 이를 통해 검색 및 탐색 단계에서 프로세스 설계 단계로 빠르게 이동할 수 있다. 또한 생성형 AI는 반복적인 작업을 자동화하는 데 도움을 줌으로써 워크플로우를 가속화한다. 대규모 데이터셋을 관리하고, 패턴을 식별하며, 자동화에 가장 적합한 프로세스를 식별하는 데 도움을 주어 사용자가 더 전략적인 작업에 집중할 수 있게 하고 생산성을 크게 향상시킨다. 비즈니스 프로세스 관리(BPM) 민주화 측면에서는 기술적이지 않은 역할을 포함한 팀이 자연어를 활용하여 매우 관련성 높은 프로세스 인사이트를 추출할 수 있도록 하여 팀의 역량을 강화한다.

생성형 AI의 정밀 알고리즘은 오류를 최소화하고 일관된 결과를 보장함으로써 프로세스 실행 품질을 크게 향상시킨다. 데이터 기반 인사이트를 제공하는 생성형 AI는 분석의 편향을 크게 줄일 수 있으며, 객관성을 추구한다. 그러나 AI 모델이 편향을 포함할 수 있는 데이터로 훈련된다는 점을 기억하는 것이 중요하며, 결과를 해석하고 정보에 기반한 결정을 내리기 위해 인간의 감독이 여전히 중요한 역할을 한다.

프로세스 마이닝과 결합된 생성형 AI는 비즈니스 질문에 대한 즉각적인 임시 답변을 제공하여 빠른 의사결정을 위한 실시간 인사이트를 제공한다. 이는 현재 데이터를 기반으로 하기 때문에 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 이상적이며, 역량 있고 민첩한 운영을 가능하게 한다. 또한 생성형 AI를 통해 그렇지 않으면 발견하기 어려운 인사이트를 발견할 수 있으며, 다양하고 복잡한 프로세스 질문에 대한 맞춤형 답변을 받을 수 있어 보다 심층적인 비즈니스 이해가 가능해진다.

ARIS AI 컴패니언: 자연어로 복잡한 비즈니스 프로세스를 간소화하는 AI 도구

ARIS AI 컴패니언은 비즈니스 프로세스 분석을 향상시키기 위한 최고의 도구다. 숙련된 모델링 전문가든 막 시작하는 사람이든, ARIS AI 컴패니언이 도움을 줄 준비가 되어 있다. 효율성, 사용자 친화성 및 지능이 융합되어 분석 능력을 새로운 차원으로 끌어올리는 ARIS AI 컴패니언과 생성형 AI로 비즈니스 프로세스 분석의 미래를 수용하라. 직접 변화를 경험하고 프로세스 분석 여정의 모든 잠재력을 활용해 보자.

이제, 비즈니스 프로세스 분석 경험을 혁신할 ARIS AI 컴패니언의 두 가지 특별한 새로운 기능을 살펴볼 준비를 하자. ARIS AI 컴패니언은 정보를 구조화하고 이를 대화형 모델로 변환하는 데 모델링 전문가와 초보자를 지원하도록 설계되었다. 간략한 설명을 작성하든 상세한 표준 운영 절차(SOP)를 작성하든, ARIS AI 컴패니언이 모든 단계에서 도움을 준다. 사용자는 특정 키워드나 검색어를 알 필요 없이 쉽게 올바른 콘텐츠에 접근할 수 있다. ARIS AI 컴패니언은 ARIS 콘텐츠 데이터베이스를 기반으로 질문에 직관적으로 응답하며, ARIS 저장소의 기본 데이터에 대한 참조로 뒷받침되는 답변을 제공한다.

산업별 생성형 AI 활용 사례: 제조부터 통신까지 5개 산업의 프로세스 혁신

제조 산업에서는 AI 기반 최적화를 통해 공급망 프로세스를 최적화함으로써 다운타임을 줄이고 효율성을 높일 수 있다. 헬스케어 분야에서는 AI 기반 비즈니스 프로세스 자동화를 사용하여 환자 진료 워크플로우를 간소화함으로써 서비스 제공 및 환자 만족도를 향상시킬 수 있다. 금융 부문에서는 비즈니스 분석에 자연어 처리를 적용하여 위험 평가 및 사기 탐지 프로세스를 개선할 수 있다. 소매업에서는 데이터 기반 인사이트와 프로세스 효율성 및 최적화를 위한 AI를 통해 재고 관리 및 고객 서비스의 품질을 향상시킬 수 있다. 통신 산업에서는 비즈니스 프로세스를 위한 생성형 AI를 활용하여 네트워크 성능과 고객 지원 운영을 크게 향상시킬 수 있다.


주문 관리 영역에서는 수동 작업을 최소화하고 적시 배송을 위한 프로세스를 향상시키며, 터치리스 주문 및 효율적인 미결 주문 처리를 우선시하는 방향으로 개선이 이루어진다. 조달 부문에서는 지불 조건 최적화, 프로세스 자동화 및 단일 소싱과 관련된 위험 완화를 통해 관행을 간소화할 수 있다. 금융 공유 서비스에서는 중복 송장 및 지불 조건의 불일치와 같은 문제를 해결하기 위해 조달-지불(P2P) 및 주문-현금(O2C) 프로세스를 최적화할 수 있다. 지속가능성 측면에서는 물류에서 CO2 배출을 줄이고 공급업체 지속가능성 표준을 향상시키기 위한 이니셔티브를 구현할 수 있다. 제조 부문에서는 소비 패턴을 분석하여 재고 수준을 최적화하고, 중복 자재를 제거하며, 운전 자본을 줄일 수 있다. 내부 감사 영역에서는 생성형 AI를 통해 지속적인 감사 모델을 향해 나아갈 수 있다.

기술만이 변화의 유일한 촉매제가 아니라 변화를 수용하는 준비가 회사를 앞으로 나아가게 하는 것이다. 변화 준비 마인드셋 촉진, 팀 훈련 제공 및 목표 조정을 포함한 변화의 인간적 요소는 기술 자체만큼 중요한 것으로 입증되었다.

AI와 프로세스 인텔리전스의 미래: 자동화된 데이터 분석으로 전문가 의존도 낮추는 민주화 시대

오늘날의 빠른 시장에서 지속적인 개선은 조직이 경쟁력을 유지하기 위한 핵심이다. 조직 내에서 자체 개선 시스템을 구축하려면 지속적인 최적화와 프로세스 관리가 필요하여 복원력과 고객 요구에 신속하게 대응할 수 있는 능력을 보장한다. 생성형 AI를 통한 프로세스 관리의 민주화와 원활한 정보에 대한 접근성 증가는 프로세스 인텔리전스 소프트웨어 채택에 큰 변화를 가져올 것이다.

생성형 AI가 프로세스 인텔리전스를 혁신할 한 영역은 데이터 분석이다. 이는 엑셀런스 센터가 사용자에게 분석을 안내하고 설명하는 데 소요되는 시간을 줄이도록 한다. 직원들은 더 이상 정보를 위해 선임 동료에게만 의존하지 않고, 이제 통합 관리 시스템(IMS)을 사용하여 관련 질문을 제기하고 AI 생성 답변을 받을 수 있다. 직관적이고 자동화된 기능을 통해 사용자는 향상된 효율성을 경험하며 귀중한 인사이트를 신속하게 얻을 수 있다.

동시에, 이전에 수동으로 진행되던 많은 작업들이 AI에 의해 반자동화되어 효율성을 높이고 프로세스 인텔리전스 전문가들이 더 가치 있는 프로젝트에 집중할 수 있게 된다. 이러한 진전은 조직의 성장을 가속화하고 데이터 기반 이니셔티브에서 얻는 가치를 증폭시키는 것을 목표로 한다. 초점은 변환 노력을 운영화하여, 변환 과정을 간소화하기 위한 리더십과 지침을 제공하는 것이다. 미래는 AI 기반 자동화와 사용자 중심 접근 방식이 프로세스 인텔리전스의 새로운 시대를 이끌면서 유망해 보인다.

FAQ

Q: 생성형 AI와 일반적인 AI의 주요 차이점은 무엇인가요?

A: 일반적인 인공지능(AI)은 컴퓨터가 학습, 추론, 문제 해결과 같은 인간 지능과 유사한 작업을 수행할 수 있게 하는 광범위한 기술을 말합니다. 반면 생성형 AI(GenAI)는 AI의 하위 집합으로, 기존 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 새롭고 창의적인 콘텐츠를 생성하는 데 특화되어 있습니다. 생성형 AI는 프로세스 인텔리전스에서 자연어 쿼리를 통한 상호작용 단순화와 새로운 인사이트 생성에 탁월합니다.

Q: ARIS AI 컴패니언은 어떻게 비즈니스 프로세스를 개선하나요?

A: ARIS AI 컴패니언은 생성형 AI 기술을 활용하여 사용자가 자연어로 프로세스 관련 질문을 할 수 있게 해주고, 모델 생성을 지원하며, 복잡한 프로세스 데이터에서 즉각적인 인사이트를 제공합니다. 기술적 지식이 없는 사용자도 쉽게 프로세스 분석에 참여할 수 있어 업무 효율성이 향상되고, 의사결정이 빨라지며, 프로세스 품질이 개선됩니다.

Q: 생성형 AI를 프로세스 인텔리전스에 도입할 때 고려해야 할 점은 무엇인가요?

A: 생성형 AI 도입 시 고려해야 할 주요 사항으로는 데이터 품질과 완전성 확보, AI 모델이 가질 수 있는 편향성 인식, 인간의 감독 유지, 그리고 기술 변화에 대응하기 위한 조직의 변화 관리가 있습니다. 기술만으로는 충분하지 않으며, 변화를 수용하는 조직 문화와 적절한 훈련이 성공적인 구현을 위해 필수적입니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: PEX 네트워크

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.