기술 서비스 업계, 생성형 AI로 혁신

기술 서비스 제공업체들이 생성형 인공지능(AI)을 활용해 자사의 운영 방식과 서비스 제공 방식을 혁신적으로 개선하고 있다. 이러한 변화로 인해 기업들은 더 빠르고, 생산적이며, 높은 품질의 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 일부 IT 서비스 기업들은 AI를 활용해 제안요청서(RFP) 대응과 영업 자료를 맞춤화하는 데 성공했다. 이를 통해 기존 자료에서 관련 기술 역량과 성공 사례를 신속하게 추출하여 특정 고객에게 가장 적합한 강점과 성과를 효과적으로 보여줄 수 있게 되었다. 또한 여러 기술 서비스 기업들은 사내 챗봇을 개발해 인사와 IT 관련 문의에 대응하고 있으며, 일부 기업은 AI를 활용해 지식 관리와 교육 시스템을 개선하고 있다. 이러한 변화는 기업의 내부 효율성을 크게 향상시키고 있다.

생성형 AI를 활용한 서비스 제공 방식의 혁신은 놀라운 성과를 보여주고 있다. 코드 생성, 문서화, 테스팅 분야에서는 최대 30%의 생산성 향상을 달성했으며, 프로세스 아웃소싱 분야에서는 AI와 자동화를 결합해 생산성, 고객 만족도, 솔루션의 정확도를 크게 개선하고 있다. 특히 한 대형 글로벌 아웃소싱 기업은 생성형 AI와 자동화를 통해 송장 처리 시간을 절반으로 줄이는 데 성공했다. 이는 AI 기술이 실제 비즈니스 프로세스에 미치는 긍정적인 영향을 잘 보여주는 사례다. 콜센터 분야에서도 생성형 AI의 영향이 두드러질 것으로 예상된다. 향후 2-3년 내에 비음성 상호작용의 50%, 단순 음성 상호작용의 25-35%, 복잡한 음성 상호작용의 10% 정도가 생성형 AI로 대체될 수 있을 것으로 전망된다. 이러한 변화는 고객 서비스의 질을 높이는 동시에 기업의 운영 효율성을 크게 개선할 것으로 기대된다.

선도적인 기술 서비스 기업들은 개별 사용 사례가 아닌 ‘사용 사례 패밀리’ 관점에서 생성형 AI 기회를 바라보고 있다. 사용 사례 패밀리란 연속적인 프로세스 그룹에 초점을 맞춘 사용 사례 집합을 의미한다. 이러한 접근법은 동일한 기술 투자와 활성화를 통해 더 많은 가치를 창출할 수 있다는 장점이 있다. 또한 단일 사용 사례가 내부 생산성 향상에 초점을 맞추는 데 반해, 동기화된 사용 사례 패밀리는 지속적인 고객 가치를 제공할 수 있어 반복 구매, 제품 또는 서비스 매출 증가, 새로운 추천으로 이어질 수 있다. 이는 기업들이 AI 기술을 더욱 전략적이고 포괄적으로 활용할 수 있게 해주는 중요한 접근 방식이다.

기술 서비스 기업들이 생성형 AI 솔루션 배포에서 선호되는 파트너가 되기 위해서는 여러 핵심 요소들이 중요할 것으로 보인다. 먼저, 고객의 도메인과 프로세스에 대한 깊은 이해와 혁신 track record가 필수적이다. 또한 단기 및 장기 가치 실현을 위한 사용 사례 명확화, 우선순위 지정, 순서 지정 능력이 요구된다. 기술 옵션과 배포 유형에 대한 친숙도도 중요한 요소이며, 확장 가능한 모델 애그노스틱 가속기와 빌딩 블록을 보유해야 한다. 마지막으로 성과 기반 보상 모델을 통해 고객과의 이해관계를 일치시키는 것이 중요하다. 이제 생성형 AI를 활용해 더 나은 운영과 서비스 제공을 하는 것은 기술 서비스 제공업체들에게 기본이 되었다. 그러나 진정한 경쟁 우위는 고객을 위해 게임을 바꾸는 AI 솔루션을 제공하는 데서 온다. 이를 위해서는 새로운 기술뿐만 아니라 신중한 고려와 집중이 필요하다. 모든 제공업체가 모든 이에게 모든 것을 제공할 수는 없기 때문에, 각 기업은 자사의 강점을 파악하고 이를 바탕으로 특화된 AI 솔루션을 개발하는 데 주력해야 할 것이다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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