인공지능(AI)은 전 세계 기업들이 운영하는 방식과 방향을 혁신하고 있습니다. 대량의 데이터를 신속하게 처리하고 복잡한 패턴을 식별하는 능력은 운영 및 거버넌스 결함을 감지하는 강력한 도구가 되어 조직을 더 효율적이고 경쟁력 있으며 회복력 있게 만듭니다.
AI의 능력을 활용함으로써 회사들은 더 스마트한 결정을 내리고, 위험을 줄이며, 성과를 향상시킬 수 있습니다. 이 기술의 다양한 분야에서의 적용은 운영의 효율성과 효과성을 향상시킬 뿐만 아니라, 더 정확하고 실시간으로 기업의 상태를 파악할 수 있게 하여 잠재적인 문제에 신속하게 대응할 수 있도록 함으로써 거버넌스를 강화합니다.
그러나 인공지능을 이론에서 벗어나 실천에 옮기고, 다른 방법과 기술과 결합하여 효율성을 추구하는 것은 전략과 지식을 필요로 한다. 운영 분야에서 최적화에 대해 이야기할 때, 수많은 프로세스와 두 가지 명확한 경로가 있습니다: 첫 번째는 순수 자동화의 길로, RPA(로봇 프로세스 자동화) 도구를 통해 이루어집니다. 이 기술은 소프트웨어 로봇을 사용하여 반복적이고 수작업인 업무를 자동화하며, 이는 기업 시스템 내에서 인간이 수행하는 작업입니다.
다른 방법은 프로세스의 식별과 최선의 관행이 실제로 채택되고 있는지 여부를 다룹니다. 이 모든 매핑과 시장 벤치마크 내 질문은 매우 중요하며, 이 활동에서 인공지능은 상당히 도움을 줄 수 있습니다. 예측적으로 어떤 단계가 최적화되어 있고 어떤 단계가 적절한 가치를 창출하지 않는지 지적하며, 동일 산업의 회사들과 비교하여 실패를 예방하고 병목 현상과 작업 흐름에 대한 개선을 제안합니다.
운영상의 결함을 해결하기 위한 인공지능의 긍정적인 영향에는 반복 작업의 자동화도 포함됩니다(인공지능은 전문가들이 더 창의적이고 분석이 필요한 활동에 집중할 수 있도록 해줍니다) 그리고 오류 감소(작업 자동화는 인적 오류 가능성을 줄여 프로세스의 정확성을 높입니다). 이것에 대한 실시간 분석을 사기, 위험 관리, 감정 분석에 대해 수행하십시오.
여기서 우리가 다루고 있는 내용을 설명하는 데 실용적인 예만한 것이 없습니다. 산업 분야에서 인공지능은 센서 데이터를 분석하고 예방 정비를 제시하여 전체 기계 작동에 긍정적인 영향을 미칠 수 있으며, 작업 중단을 방지합니다. 은행과 보험사에게 행동 패턴은 금융 요청 및 보상 청구 사기 식별에 도움을 줄 수 있습니다.
또한, 인공지능은 고객 프로젝트의 자동화에 중요한 기여를 할 수 있으며, 정해진 매개변수에 따라 해석을 표준화하여 더 맞춤화된 결과를 제공하고, 효율성을 높이며 비용을 절감하고 만족도를 향상시킵니다.
이와 같이, 기업의 프로세스가 더 자동화될수록 운영상의 결함이 미치는 영향이 적어진다고 결론지을 수 있습니다. 이것은 자동화가 오류를 잡아내고 재처리할 수 있기 때문에 이상적인 시나리오입니다. 재작업량이 크지 않거나 소요 시간이 짧다면 용인할 수 있는 수준의 결함이지만, 각 조직의 성숙도 수준을 평가하는 것이 중요합니다.
이와 같은 맥락에서, 인공지능이나 기술은 질문하거나 비판할 권한이 없다는 점을 강조할 가치가 있습니다. 기계는 가르쳐진 것을 배우지만, 편향이나 윤리와 관련된 상황이 존재하며, 바로 그때 인간의 역할이 매우 중요하게 작용한다. 항상 누군가가 기술 도구를 관찰하고, 재지향하며, 피드백을 제공할 수 있어야 하므로, 지속적인 교육과 역량 강화는 최소화될 수 없다.
공장 바닥부터 IT 부서까지, 인공지능과 머신러닝을 포함한 두 가지 기술만 언급하더라도, 운영 효율성은 치열한 경쟁과 점점 더 맞춤형 배송을 요구하는 고객들 속에서 필수적입니다. 더 나은 의사 결정, 더 높은 효율성 및 최적화된 비용으로 우리는 모든 비즈니스가 추구하는 가장 높은 수익에 가까운 온전한 생태계를 갖추고 있습니다. 하지만 이러한 결과를 얻기 위해서는 프로세스를 이해하고, 측정하며, 자동화하고, 구조화된 거버넌스를 갖추는 것이 필수적입니다.
