“2시간 걸리던 업무가 20분으로” 기업들의 생성형 AI 활용 실태와 미래 전략

Generative AI for Business: Successes, Challenges, and the future

“2시간 걸리던 업무가 20분으로” – 생성형 AI로 기업 업무 효율 혁신

기술 산업을 위한 시장 조사 및 분석을 전문으로 하는 영국 기반의 리서치 회사 SlashData가 공개한 보고서에 따르면, 생성형 인공지능(GenAI)이 기업 환경에서 업무 효율성을 획기적으로 개선하고 있다. 세일즈와 마케팅 분야에서 생성형 AI는 인간의 능력을 증강시키고, 일상적인 워크플로우를 효율적인 운영으로 전환하는 데 크게 기여하고 있다. 한 세일즈 매니저는 “이전에는 2시간 걸리던 작업이 이제는 20분 만에 완료됩니다. 정확도 문제가 있긴 하지만, 많은 업무에서 AI는 효율성을 극적으로 향상시켰습니다”라고 말했다.

기업들은 주로 효율성 향상, 반복 작업 자동화, 의사결정 능력 강화를 위해 생성형 AI를 도입하고 있다. 세일즈 분야에서는 리드 자격 심사, 고객 세분화, 맞춤형 접근 방식 등에 AI 기반 도구를 활용하여 수동 작업을 줄이고 전환율을 높이고 있다. 마케팅 분야에서는 AI가 콘텐츠 생성을 혁신적으로 변화시켜 블로그, 소셜 미디어 게시물, 이메일 캠페인을 품질과 일관성을 유지하면서 대규모로 제작할 수 있게 되었다.

마케팅과 세일즈 경계를 허무는 생성형 AI, 리드 생성부터 콘텐츠 제작까지 전방위 활용

세일즈 분야에서 생성형 AI는 리드 생성 최적화, 프로세스 관리 간소화, 고객 상호작용 향상에 광범위하게 사용되고 있다. AI는 잠재 고객을 식별하고, 연락을 자동화하며, 세일즈 커뮤니케이션을 개인화하는 데 도움을 준다. 또한 트렌드와 과거 데이터를 분석하여 세일즈 팀이 더 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있게 지원한다. 세일즈 브리프 작성과 워크플로우 관리와 같은 관리 업무를 자동화함으로써, AI는 세일즈 전문가들이 관계 구축과 거래 성사에 집중할 수 있도록 돕고 있다.

마케팅 분야에서는 콘텐츠 생성, 소셜 미디어 카피라이팅, 이미지 향상에 중요한 역할을 하고 있다. 브랜드 일관성을 유지하면서 빠르게 매력적인 콘텐츠를 생성하는 데 도움을 준다. 마케터들은 또한 데이터 기반 인사이트를 활용하여 메시지를 개인화하고 타깃 오디언스를 개선하는 캠페인 최적화에 AI를 활용하고 있다. 고품질 시각 자료, 인포그래픽, 멀티미디어 콘텐츠 개발이 쉬워져 크리에이티브 자산 제작도 AI의 도움을 받고 있다.

세일즈와 마케팅 모두에서 공통적으로 사용되는 AI 기반 작업도 있는데, 특히 커뮤니케이션과 관리 영역에서 두드러진다. AI는 통화 녹음 및 요약, 이메일 응답 관리, 내부 협업 지원에 사용되고 있다. 또한 아이디어 개선과 워크플로우 효율성 향상을 위한 스파링 파트너 역할도 한다. 반복적인 작업을 처리함으로써, AI는 세일즈와 마케팅 팀 모두가 고부가가치 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있는 시간을 확보해 준다.

“브랜드 톤까지 학습하는 AI” – 시간 절약과 콘텐츠 개인화로 업무 혁신

생성형 AI의 가장 즉각적이고 가시적인 이점 중 하나는 다양한 작업을 완료하는 데 필요한 시간을 크게 줄이는 능력이다. AI 기반 도구는 보고서를 빠르게 요약하고, 세일즈 브리프를 생성하며, 관리 업무를 자동화하고, 반복적인 프로세스를 간소화할 수 있다. 이를 통해 직원들은 수동 데이터 처리에서 벗어나 더 높은 가치의 전략적 활동에 집중할 수 있게 되었다.

디지털 시대에서 개인화된 콘텐츠는 세일즈와 마케팅 모두에서 핵심 차별화 요소가 되었다. 생성형 AI는 미디어 기획을 최적화하고, 고객 세분화를 개선하며, 특정 대상을 위한 맞춤형 광고 메시지를 작성할 수 있게 한다. 방대한 양의 소비자 데이터를 분석하여, AI는 기업이 다양한 인구 통계와 공감할 수 있는 콘텐츠를 생성하도록 도와 궁극적으로 참여율과 전환 결과를 향상시키고 있다. 한 마케팅 매니저는 “AI를 더 많이 사용하면서, 우리 브랜드의 톤과 고객과의 소통 방식을 학습하기 시작했습니다. 이제는 거의 수정할 필요가 없습니다”라고 언급했다.

AI 구현의 또 다른 중요한 이점은 운영 비용 감소다. 많은 기업들이 특히 미디어 기획과 콘텐츠 제작에서 외부 에이전시에 이전에 아웃소싱되었던 주요 프로세스를 자동화함으로써 상당한 비용 절감을 보고하고 있다. AI 기반 자동화 도구는 현재 광고 배치, 크리에이티브 제작, 고객 참여와 같은 작업을 처리하며, 비용이 많이 드는 타사 서비스의 필요성을 없애면서도 높은 수준의 출력을 유지하고 있다.

“설득력 있지만 사실이 아닌 정보” – 생성형 AI의 ‘환각’과 데이터 보안 위험

많은 조직이 생성형 AI를 워크플로우에 성공적으로 통합했지만, 다른 사용 사례로 확장하는 것은 여전히 어려움으로 남아있다. 직면하는 과제는 AI를 채택할지 여부가 아니라 구현을 효과적으로 확장하고 가치를 극대화하는 방법에 관한 것이다.

많은 조직에서 AI 확장에 관한 가장 큰 우려 중 하나는 AI 생성 출력에 대한 신뢰 부족이다. AI가 오해하기 쉽거나 잘못된 정보를 생산하는 경향(종종 “환각”이라고 불림)은 특히 정확한 데이터와 보고에 의존하는 분야에서 주저함을 야기한다. 직원들은 AI 생성 인사이트를 검증하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 의사 결정 신뢰성에 대한 우려를 불러일으킨다. 세일즈 운영 디렉터는 “AI는 매우 설득력 있게 들리지만 항상 사실적으로 정확하지는 않은 출력을 생성합니다. 도전 과제는 누군가가 이 정보를 확인하지 않고 신뢰한다는 것입니다”라고 말했다.

보안 및 데이터 개인 정보 보호 위험도 생성형 AI 사용 확장을 가로막는 중요한 요소다. 많은 기업이 민감하거나 독점적인 정보를 처리하며, 외부 AI 도구에 데이터를 입력하는 것에 대해 주의를 기울이고 있다. 데이터 유출, 제3자 접근, 규제 준수 문제의 위험으로 인해 조직은 AI 사용을 제한하거나 통제력을 유지하기 위해 사내 솔루션을 개발하고 있다. 한 세일즈 지원 매니저는 “우리는 많은 민감한 데이터를 처리합니다. 그 데이터가 어떻게 보호되는지 이해하지 못한 채 독점 정보를 외부 AI 시스템에 업로드할 여유가 없습니다”라고 언급했다.

“작은 거래는 AI가, 복잡한 협상은 인간이” – 생성형 AI와 인간의 균형 잡힌 미래

조직이 AI를 워크플로우에 계속 통합함에 따라, 주요 의견은 AI의 역할이 대체보다는 증강이 될 것이라는 점이다. AI는 점점 더 효율성을 향상시키고, 관리 부담을 줄이며, 전략적 의사 결정을 지원하는 도구로 간주되고 있으며, 인간 전문성을 직접 대체하는 것으로는 보지 않는다. 많은 전문가들은 AI 도입이 더 많은 기능으로 확대될 것이지만 정확성, 맥락 이해, 윤리적 적용을 보장하기 위해 인간의 감독을 유지하는 데 중점을 둘 것으로 예상한다.

AI의 미래 영향이 논의되는 핵심 영역 중 하나는 고객 대면 역할, 특히 세일즈다. AI 기반 자동화가 낮은 가치의 대량 상호작용을 처리할 수 있는 반면, 많은 전문가들은 더 복잡하거나 높은 위험도를 가진 참여에는 인간 대표가 여전히 필수적일 것이라고 믿는다. AI는 리드 자격 심사 및 자동화된 후속 조치와 같은 간단한 세일즈 작업을 맡을 것으로 예상되지만, 관계 구축과 협상은 계속해서 인간의 직관과 경험에 의존할 것이다. 한 글로벌 얼라이언스 리드는 “작은 고객에게 판매하는 AI 담당자가 있는 세상을 볼 수도 있겠지만, 지금으로서는 세일즈 담당자가 여전히 필요합니다”라고 말했다.

앞으로 조직이 초점을 맞출 또 다른 중요한 측면은 AI 생성 출력의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 것이다. AI가 콘텐츠 제작, 의사 결정 지원, 자동화를 크게 가속화했지만, 잘못되거나 오해의 소지가 있는 정보(환각)를 생성하는 경향은 여전히 우려 사항으로 남아있다. 기업들은 AI 모델의 개선을 우선시하고 있으며, 더 나은 훈련 데이터, 내부 검증 메커니즘, 인간 개입 접근 방식을 통해 AI 생성 인사이트가 유용하고 신뢰할 수 있도록 보장하고자 한다.

FAQ

Q. 생성형 AI 도입 시 기업이 직면하는 가장 큰 과제는 무엇인가요?

A: 기업들이 생성형 AI를 도입할 때 직면하는 가장 큰 과제는 ‘AI 환각’ 문제와 데이터 보안 위험입니다. AI가 사실처럼 들리지만 정확하지 않은 정보를 생성할 수 있어 검증이 필요하며, 민감한 기업 데이터를 외부 AI 시스템에 업로드할 때 발생할 수 있는 데이터 유출과 보안 문제도 큰 우려사항입니다. 또한 직원들의 AI 사용에 대한 교육 부족과 조직 내 AI 사용 표준화 부재도 도전 과제로 꼽힙니다.

Q. 생성형 AI가 기업에 가져오는 주요 이점은 무엇인가요?

A: 생성형 AI는 기업에 시간 절약, 콘텐츠 개인화, 비용 절감, 의사결정 개선 등의 이점을 제공합니다. 이전에 몇 시간 걸리던 작업이 몇 분 내에 완료되어 직원들이 전략적 업무에 집중할 수 있게 되었고, 고객 데이터 분석을 통해 개인화된 콘텐츠를 대규모로 제작할 수 있게 되었습니다. 또한 외부 에이전시 의존도를 줄이고 내부 자동화를 통해 운영 비용을 절감하며, AI 기반 분석을 통해 실시간 데이터에 기반한 더 나은 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

Q. 미래에 생성형 AI는 기업 환경에서 어떤 역할을 할 것으로 예상되나요?

A: 미래에 생성형 AI는 인간 직원을 대체하기보다는 보완하는 역할을 할 것으로 예상됩니다. 반복적이고 시간 소모적인 업무는 AI가 처리하게 되어 인간은 창의성, 전략 개발, 복잡한 문제 해결, 관계 구축 등 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 될 것입니다. 또한 AI 모델은 계속 개선되어 ‘환각’ 문제가 줄어들고 더 정확하고 신뢰할 수 있는 출력을 제공할 것입니다. 성공적인 기업은 AI의 효율성과 인간의 창의성, 비판적 사고, 관계 관리 등 고유한 강점 사이에서 적절한 균형을 찾아 활용하는 기업이 될 것입니다.

해당 기사에서 인용한 보고서는 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: SlashData

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.