생성형 AI와 자동화가 모든 기업을 변화시키는 방법

생성형 AI의 미래가 기대되시지 않나요? 현재 AI 관련 작업을 하는 많은 사람들이, 지금이 자신들의 경력에서 가장 흥분되는 시기라고 말할 것이고 그 이유는 아주 명확합니다. 작년에 ChatGPT가 출시된 이후로 감동적인 이미지 생성부터 자율 에이전트에 이르기까지, 매주 인상적인 새로운 발전이 이루어지고 있으며, 모든 기업은 이러한 기술이 어떻게 그들의 비즈니스와 산업을 바꿀지 고민하고 있습니다.

이 열기에 과장된 면이 있을 수 있겠지만, 관심은 지극히 타당합니다. 이러한 모델의 성능은 AI 분야에서 큰 도약이며, 많은 산업과 미래의 일자리를 재편할 것입니다.

이 현상의 미래에 대해 예측하는 대부분의 리더들이 같은 결론에 도달하고 있습니다. 이 기술을 최대한 활용하면 모델의 고립된 출력을 넘어설 수 있다는 것입니다. 실제 잠재력은 이러한 모델을 포함시킬 수 있는 전체 워크플로와 이러한 모델을 통해 실행할 수 있는 동작에 있습니다.

프롬프트에서 이메일을 생성하는 것도 좋지만, 관련 고객 컨텍스트에서 자동으로 메일을 생성하고 클릭 한 번으로 보낼 수 있다면 더 좋을 것입니다. 업무에서 여러 애플리케이션을 거쳐 작업을 완료하는 방법을 알려주는 것도 좋지만, 실제로 해당 작업을 대신 수행해주는 것이 더 좋을 것입니다.

이것이 생성형 AI와 자동화의 결합이 강력한 이유입니다. 자동화는 생성형 AI 모델의 강력한 기능을 현실에 적용하기 위한 동작 계층을 제공합니다.

생성형 AI가 가능하게 하는 매우 다양한 새로운 사용 사례와 접근성은 자동화를 크게 증가시키고, 그에 따라 전사적으로 직원 생산성이 급증할 것입니다. 이 과정에서, 사용자를 지원하고 프로세스를 촉진하기 위해 현재 사용되고 있는 자동화 방식의 몇 가지 잘 확립된 패턴과 새로운 생성형 AI 모델의 엄청난 대화 능력이 가능하게 하는 몇 가지 새로운 방식을 따를 것입니다.

생성형 AI와 자동화를 결합하여 업무 환경을 혁신한 사용 사례를 세 가지 범주로 나눠 살펴보겠습니다.

무인 프로세스 자동화

Automation Anywhere와 같은 자동화 플랫폼을 사용하면 이미 많은 프로세스를 백그라운드에서 완전히 또는 부분적으로 자동화할 수 있습니다. 이제 이러한 프로세스에 생성형 AI를 포함시킬 수 있게 되었으므로, 이전에는 인간 사용자가 정보를 검토하거나 데이터를 추출하거나 메시지를 작성해야 했던 단계들도 자동화할 수 있습니다.

예를 들어, 새로운 생성형 AI 모델은 화물 운송장과 같이 형식이 복잡하거나 일관성이 없어 수동적인 개입이 필요했던 문서에서 데이터를 안정적으로 추출할 수 있습니다. 마찬가지로, 고객에게 보내는 이메일을 작성하는 것처럼, 자동화에서 사용자가 정보를 검토하고 판단을 내려야 했던 단계들을 이제 지침에 따라 자동으로 고품질의 맞춤화된 커뮤니케이션을 작성하는 모델로 자동화할 수 있습니다.

유인 자동화 또는 사용자 지원 자동화

Automation Co-Pilot을 사용하면 오늘날의 거의 모든 애플리케이션에 자동화를 포함시켜 애플리케이션을 전환할 필요 없이 사용자에게 컨텍스트 내에서 작업을 제공할 수 있습니다.

Automation Co-Pilot은 이제 생성형 AI의 강력한 기능을 가지게 되어 더 많은 작업을 수행하며, 모든 직원에게 필수적인 동반자가 되고 있습니다. 예를 들어, Automation Co-Pilot을 사용하여 검토 중인 기록의 주요 정보를 요약하면 다음 단계를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 생성형 AI를 사용하여 시스템 전반에서 문서나 메시지와 같은 비구조적인 데이터를 포함한 주요 정보를 자동으로 추출할 수 있습니다.

이러한 작업을 자동화하면 분명하게 사용자의 시간이 절약될 뿐만 아니라, 인간의 판단력과 AI의 장점이 결합되어 품질이 향상되고 오류가 줄어듭니다. Automation Co-Pilot을 사용한다는 것은, 더 많은 일상적인 작업을 자동화와 AI가 처리하고 직원들은 더 가치 있는 창의적인 작업에 집중할 수 있게 되어 행복도가 올라간다는 의미입니다.

AI가 자동화의 인터페이스 역할 수행

ChatGPT와 같은 모델들이 보여준 다양한 능력을 고려하면, 미래에는 모든 직원이 정보를 검색하고 지원을 얻고 조치를 취하기 위해 AI 인터페이스에 액세스하게 될 것으로 예상됩니다.

채팅 기반의 AI 환경이 다른 시스템과 동적으로 상호 작용하여 작업을 완료하고 데이터를 검색하는 방법을 보여주는 ChatGPT 플러그인이나 Google의 Gen App Builder 등을 통해, 기본 인터페이스 역할을 수행하는 AI의 가능성을 확인했습니다. 그러나 이러한 모델이 사용자를 대신하여 효과적으로 작업을 수행할 수 있으려면 필요한 조치를 취할 수 있는 자동화 플랫폼에 연결되어야 합니다.

AI를 뒷받침하는 자동화 플랫폼은 CRM에서 ERP에 이르는 다양한 기록 시스템에 접근하고, 승인된 워크플로를 중심으로 비즈니스 규칙을 적용하며, 매우 다양한 형식의 정보를 처리하는 방법을 알고 있어야 합니다. 자동화의 강력한 기능이 뒷받침되어야 AI가 모든 직원이 업무를 더 효율적이고 높은 품질로 처리할 수 있게 하는 기본 인터페이스가 될 수 있습니다.

다음 몇 주 동안 의료, 은행, 제조 등 다양한 산업에 걸쳐 구체적인 사용 사례를 공유하는 더 많은 블로그 글을 게시할 예정이니 기대해 주십시오.

생성형 AI와 자동화의 강력한 힘을 비즈니스에서 활용할 준비가 되셨나요? 지금 Bot Store에서 ChatGPT 통합 패키지를 다운로드하여 사용 사례에 맞게 구축을 시작해 보십시오.

(또한 이 블로그의 편집자 겸 공동 운영자 역할을 한 생성형 AI에게 큰 감사를 표합니다.)