2024년 AI 자동화를 위한 4가지 사용 사례

인공지능 (AI)은 많은 산업 분야에서 게임 체인저로 등장했습니다. 예측 AI 기술은 오래된 프로세스를 재구성하여 조직의 시간, 비용 및 좌절감을 줄이는 데 도움이 되었습니다. 다양한 조직에서 AI 솔루션을 활용하여 운영을 간소화하고 궁극적으로 생산성을 향상하여 예술에서 금융에 이르기까지 산업을 변화시켰습니다.

일부는 AI의 부상을 한탄하며 AI 인수 가능성에 손을 댔지만, 다른 일부는 기계 학습, 알고리즘, 컴퓨터 비전의 힘을 인식하여 업무를 변화시키고 진정으로 바늘을 움직이는 혁신으로 돌아갈 수 있음을 인식했습니다. 발전을 향해.

생산성 향상을 위한 AI

AI는 많은 조직에서 생산성에 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 반복적인 작업을 자동화하고 직원들이 업무 중 더 높은 가치를 지닌 부분에 집중할 수 있도록 함으로써 AI는 더 많은 창의성, 혁신 및 문제 해결을 위한 길을 열어줍니다.

InCheq의 고객 성공 관리자인 Brianna Van Zanten은 "AI는 작업 완료 시간 및 품질 추세를 분석하고 과거 성과 및 파트너십을 기반으로 특정 팀 구성원을 할당함으로써 인정과 동기 부여 문화를 장려합니다."라고 말합니다. “데이터 기반 통찰력을 통해 근로자의 업적이 인정되면 개인주의 능력에 대한 가시적인 기록을 제공합니다.”

더 많은 근로자들이 사퇴의 메시지에 귀를 기울이고 개인적으로나 직업적으로 보람 있는 일을 추구하는 가운데, AI를 활용하여 더 나은 업무 문화를 조성하는 것은 기업의 생산성은 물론 인재 유지와 직원 만족도에도 도움이 될 수 있습니다. 성과 데이터에서 얻은 실행 가능한 통찰력을 통해 AI는 직원을 위해 더 나은 직장을 만들 수 있을 뿐만 아니라 조직 전체의 전반적인 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

콘텐츠 제작을 위한 AI

AI의 부상과 함께 창조 분야의 많은 사람들은 예측 AI 창조가 인간 창의성의 종말을 의미한다는 것을 두려워했습니다. 그러나 몇몇 조직에서는 생산성을 높이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 창의성을 높이는 데 필요한 공간을 제공하기 위해 AI를 사용하는 방법을 배웠습니다.

Wine Crush Podcast의 호스트인 Heidi Moore는 "팟캐스트 진행자로서 저는 팟캐스트 산업에 대한 AI의 혁신적인 잠재력을 입증할 수 있습니다."라고 설명합니다. “기존 팟캐스트 워크플로우에 AI를 통합하면 이는 단순한 추가 프로세스가 아니라 패러다임의 변화입니다. 방대한 데이터 세트를 선별하는 AI의 기능을 통해 청중의 선호도와 현재 추세에 깊이 공감하는 흥미로운 주제를 예측하고 생성할 수 있습니다. 이러한 예측 능력은 청취자를 사로잡고 충성도 높은 청중 기반을 조성하는 콘텐츠 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다.”

창의적 프로세스에서 벗어나 루틴을 자동화함으로써 창의적인 기업가와 리더는 창의적 공간 내에서 작업의 재미있는 부분을 실험하고 즐기는 데 더 집중할 수 있습니다. AI를 창의적인 작업에 방해가 되는 존재가 아닌 협업 파트너로 본다면, 더 효율적인 프로세스를 얻을 수 있을 것입니다.

공급망을 위한 AI

팬데믹 기간 동안 드러난 것처럼 글로벌 공급망의 효율성과 건전성은 비즈니스에 매우 중요합니다. AI의 도입으로 공급망 공간의 사람들은 전통적인 프로세스를 최적화하고 전 세계적으로 원활하게 운영되는 기술 기반 방법을 탐색할 수 있게 되었습니다.

Sourcing Solutions International의 글로벌 영업 부사장인 Joseph Schlossberg는 “AI와 RFID 기술은 특히 친환경 제품의 효율성과 지속 가능성을 향상시키는 등 공급망 운영을 변화시키는 데 중추적인 역할을 할 수 있습니다.”라고 말합니다. “RFID의 실시간 추적 기능과 AI의 분석 능력을 통합함으로써 공급망 프로세스를 크게 간소화하고 정확한 재고 관리를 보장하며 불필요한 낭비를 줄일 수 있었습니다. 이러한 시너지 효과는 급속한 시장 변화에 적응하고 자원을 보다 효과적으로 관리하는 데 필수적입니다.”

공급망 내 AI 사용은 최근 지속 가능성에 대한 추진에 큰 영향을 미칩니다. Schlossberg는 “AI는 수명 주기 영향, 공급망 관행 및 제품 사용에 대한 광범위한 데이터를 평가함으로써 보다 지속 가능한 의사 결정과 혁신을 촉진합니다.”라고 설명합니다. "이는 제품 설계를 개선하고 우리가 사용하는 재료와 프로세스가 환경에 미치는 영향을 예측하는 데 도움이 됩니다."

금융 속의 AI

AI는 정확성이 가장 중요한 금융과 같은 산업에서도 중요한 역할을 합니다. MDRN Capital의 Aaron Cirksena는 “점점 더 많은 금융 자문가가 기술 발전을 수용함에 따라 AI가 계속해서 더 큰 역할을 수행하고 있습니다.”라고 말합니다. 방대한 데이터 세트를 분석하고 투자자를 위한 귀중한 통찰력을 발견할 수 있는 능력을 갖춘 AI는 복잡한 금융 세계에서 새로운 기회를 열어줄 수 있습니다.

Cirksena는 “우리는 AI를 투자 관리, 예측 AI 기반 추천 제공, 회사의 일상 운영에서 자문가 지원 등 다양한 방법으로 사용할 수 있습니다.”라고 말합니다. "또한 더 많은 자문가가 고객 커뮤니케이션을 위해 AI를 수용하고 새로운 리드 소스를 찾는 데 도움을 주고 있습니다."

금융 공간 내에서 이러한 기술을 수용하는 금융 기관은 변화하는 시대에 맞춰 진화하지 않거나 심지어 굽히지 않기로 선택한 경쟁사보다 우위를 점할 수 있습니다. AI가 일상 생활의 일부가 되면서 더 많은 투자자와 일상적인 은행 소비자가 AI가 가져올 수 있는 가치와 효율성을 기대하게 될 것이며 AI를 제공할 수 있는 조직을 선호하게 될 것입니다.

AI 자동화는 거의 모든 산업에 흔적을 남겼습니다. 미래를 향해 나아가면서 의료부터 예술까지 AI의 잠재력은 우리가 일하고, 생산하고, 혁신하는 방식을 재편할 것을 약속합니다.