인공지능(AI)은 더 이상 대기업만의 전유물이 아닙니다. 오늘날, 소규모 기업들도 이 강력한 기술을 활용하여 프로세스를 최적화하고, 효율성을 높이며, 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 비록 인공지능이 처음에는 위협적으로 보일 수 있지만, 점진적이고 전략적으로 통합하는 것이 가능합니다. 이 기사에서는 소기업이 어떻게 접근 가능하고 효율적으로 도구를 시작할 수 있는지에 대해 다루고 있습니다.  

AI는 기업의 규모에 관계없이 다양한 측면을 변화시킬 수 있는 강력한 기술입니다. 일상 업무의 자동화, 복잡한 데이터 분석 및 의사 결정 개선은 소기업이 혜택을 받을 수 있는 몇 가지 방법에 불과합니다. 많은 사람들이 생각하는 것과 달리, 인공지능을 사용하기 위해 개발자 팀을 갖추거나 많은 돈을 투자할 필요는 없습니다. 쉬운 구현 도구들이 제공되며, 작은 조치로 기업들은 큰 성과를 거둘 수 있습니다.  

작게 시작하세요, 첫 번째 인공지능 프로젝트를 정의하세요.  

AI 구현을 시작할 때는 기술을 한 번에 전체 회사에 통합하려고 하지 않는 것이 중요합니다. 이상적인 것은 특정 문제를 해결하거나 비즈니스에 필수적인 프로세스를 개선하는 구체적인 프로젝트로 시작하는 것입니다. 일반적이고 매우 효과적인 예는고객 서비스 자동화.   

챗봇 및 가상 비서와 같은 도구는 고객의 자주 묻는 질문에 대응하고, 인력의 시간을 절약하며, 응답 속도를 향상시키기 위해 구현될 수 있습니다. 이것은 상당한 효율성 향상을 의미하며, 큰 투자를 필요로 하지 않습니다.  

첫 번째 AI 프로젝트의 대상이 될 수 있는 다른 분야는고객 맞춤형 제안와 a판매 예측 분석이 특정 프로젝트들은 쉽게 측정할 수 있어 관리자가 인공지능의 이점을 빠르게 파악하고 필요하다면 다른 요구 사항으로 확장하기 전에 조정을 할 수 있습니다.  

사용할 준비가 된 AI 도구  

인공지능이 깊은 기술 지식을 가진 사람만 접근할 수 있다는 신화는 더 이상 유효하지 않습니다. 오늘날 시장에는 거의 또는 전혀 맞춤화 없이 비즈니스에 통합할 수 있는 다양한 AI 도구들이 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다

• 챗봇과 가상 비서ManyChat과 Tidio와 같은 솔루션은 즉시 사용할 수 있는 챗봇으로 고객 서비스를 자동화할 수 있게 해줍니다. 그들은 전자상거래 플랫폼, 소셜 미디어 및 웹사이트에 통합될 수 있으며, 고객에게 실시간 지원을 제공합니다.
• 추천 시스템Recombee와 같은 도구는 이전 행동을 기반으로 제품 또는 서비스 추천을 제공하여 고객 경험을 맞춤화할 수 있게 합니다. 이 플랫폼들은 인공지능을 활용하여 데이터를 분석하고 관련 제품을 추천하여 판매 전환율을 높일 수 있습니다.
• 마케팅 자동화HubSpot과 Mailchimp와 같은 도구들은 인공지능을 사용하여 이메일 목록을 세분화하고 적절한 고객에게 적시에 맞는 콘텐츠를 추천합니다. 이것은 캠페인을 최적화하고 참여도를 높이는 데 도움이 됩니다.  

팀을 강화하세요: 기본 교육 및 AI 사용 장려  

어떤 새로운 기술의 도입도 팀의 역량 강화를 필요로 하며, 인공지능도 예외는 아니다. 모든 직원이 AI 전문가가 될 필요는 없지만, 도구가 어떻게 작동하는지 그리고 일상에서 어떻게 사용할 수 있는지 이해하는 것이 중요합니다. 제공하다기본 교육인공지능의 기본 개념을 소개하고, 실제로 각 부문의 업무를 어떻게 용이하게 할 수 있는지 보여줍니다.  

또한, 팀이 새로운 기술에 익숙해지도록 격려하세요. AI 통합은 직원들이 채택 과정에 참여하고 AI가 자신의 업무 흐름을 어떻게 개선할 수 있는지 이해할 때 더 쉽고 효과적입니다. 숙련은 회사가 도구를 최대한 활용할 수 있도록 할 뿐만 아니라 업무 환경 내에서 혁신 문화를 조성하는 데 도움이 될 것입니다.  

결과를 모니터링하고 필요에 따라 조정하십시오  

AI 구현은 역동적인 과정입니다. 비록 기술이 강력하더라도, 각 비즈니스의 구체적인 요구에 맞게 조정이 필요합니다. 그래서, 그것이 필수적입니다결과를 모니터링하다AI 사용을 통해 얻어진 것들. 고객 만족도, 응답 시간, 운영 비용과 같은 핵심 지표를 분석하여 인공지능이 잘 작동하는 곳과 개선이 필요한 곳을 파악하십시오.  

이 데이터를 기반으로 도구나 프로세스에 조정을 하여 인공지능이 실제로 회사의 성장에 기여하고 있는지 확인할 수 있습니다. 유연성은 인공지능의 주요 장점 중 하나로, 그 솔루션은 기업의 목표와 시장 변화에 따라 맞춤화되고 적응될 수 있습니다.  

따라서 인공지능의 구현이 복잡하게 보일 수 있지만, 소규모 기업들은 간단한 프로젝트와 접근하기 쉬운 도구들을 활용할 수 있습니다. 비밀은 점진적인 접근 방식을 채택하고, 비즈니스의 특정 영역에 집중하며, 팀이 기술을 사용할 준비가 되어 있도록 하는 데 있습니다.   

적절한 도구 선택과 지속적인 결과 모니터링 및 적절한 조정을 통해 인공지능은 큰 경쟁 우위가 될 수 있으며, 소기업들이 점점 더 역동적이고 기술적인 시장에서 두드러질 수 있도록 합니다.

머신 러닝(ML)이 기업 환경에서 가장 혁신적인 기술 중 하나로 부상한 것은 오늘날의 일이 아닙니다. 기계의 학습 및 적응 능력은 새로운 데이터를 기반으로 하여 비즈니스 예측 가능성을 혁신하고 있습니다. 이로써 기업들은 실시간으로 운영과 전략을 조정하여 위험을 줄일 수 있습니다. 이 발전의 영향은 단순한 자동화를 넘어선 것으로, 조직이 소비자와 상호작용하는 방식, 프로세스를 최적화하는 방법, 그리고 새로운 성장 기회를 식별하는 방식을 재정의하고 있습니다.

기계 학습의 주요 장점 중 하나는 방대한 데이터를 분석하고 정확하게 패턴을 식별하는 능력입니다. 현재 환경에서는 경쟁이 치열하고 시장 동향이 빠르게 변화하기 때문에 소비자 행동, 경쟁 역학 및 글로벌 트렌드에 대한 최신 인사이트를 유지하는 것이 필수적입니다. 이 데이터를 활용하는 기업들은 경쟁사보다 앞서 나가며, 수요를 예측하고 운영상의 병목 현상을 파악하며 시장 변동에 신속하게 대응할 수 있습니다. 이것은 이미 예전부터 그랬다. 앞으로는 더욱 더 될 것입니다.

머신러닝과 인공지능(AI)의 통합은 맞춤화와 지속적인 혁신을 위한 다양한 기회를 제공합니다. 이것은 수요 예측 및 공급망 관리와 같은 중요한 분야에서 특히 중요하며, 작은 실수도 큰 재정적 손실을 초래할 수 있습니다. 알고리즘이 더 정교해져 기계가 더 자율적이고 효율적이며 최소한의 인간 개입으로 복잡한 결정을 내릴 수 있게 되었습니다.

머신러닝이 다양한 산업 분야에 촉진하는 중요한 변화는 기업의 재무 성과에도 직접적인 영향을 미치며, 이는 사기 위험의 감소와 대규모 운영 능력의 향상으로 이어집니다. 이점이 금융 기관에만 해당된다고 생각하는 사람은 착각하는 것이다. 기술 지원으로 소매업체, 산업 및 서비스는 점점 더 많은 안전 및 효율성 자산을 구축하여 경쟁업체를 수십 킬로미터 떨어진 곳에서 무방비 상태로 만들고 있습니다.

그러나 기계 학습의 대규모 채택을 위한 도전 과제 중 하나는 인프라와 역량 강화에 대한 투자 필요성입니다. 당연히 예상했던 대로, 기업들은 잘 구조화된 데이터 파이프라인과 알고리즘을 프로그래밍하고 결과를 해석할 수 있는 자격 있는 팀이 필요합니다. 또한, 데이터의 품질을 보장하고 모델의 정확성을 해칠 수 있는 편향을 방지하는 것이 중요합니다.

재정적 장벽에도 불구하고, 보고서의포춘 비즈니스 인사이트시장은 이미 이 기술 업데이트를 위해 조직되고 있음을 보여줍니다.연구에 따르면 전 세계적으로 2022년 약 192억 달러였던 머신러닝 관련 수익은 2030년까지 2,259억 1천만 달러에 이를 것으로 예상되며 연평균 성장률은 약 36.2%에 달할 것입니다. 즉, 업데이트하지 않는 기업들은 경쟁력을 유지하는 데 많은 어려움을 겪을 것입니다.

머신 러닝은 많은 비즈니스의 생존에 결정적인 요소입니다. 이 변혁의 최전선에 서기 위해 조직들은 실시간 데이터 수집 및 처리에 초점을 맞춘 전략적 접근 방식을 채택하고, 전문 인재의 양성에 집중해야 합니다. 이 도전들을 극복하는 사람들은 복잡한 의사결정을 자동화하고 혁신을 촉진하여 시장에서 앞서 나갈 수 있는 더 높은 자격을 갖추게 될 것입니다.

새로운 것에 대한 매력 또는 익숙한 것의 안전함? 우리는 항상 이 의문을 가지고 있습니다. B2B 마케팅에서는 종종 "새로운 것"을 다음 큰 진실로 분류합니다. 그가 정말로 그렇게 혁신적인 사람일까?당신은 정말 새로운 것을 찾고 있는지 아니면 이미 알고 있는 것을 잘 포장한 재해석만을 추구하고 있는지 생각해 본 적이 있나요?

진실은 우리 뇌가 안정성과 예측 가능성을 좋아한다는 것이다. 예측 가능한 환경은 코르티솔(스트레스 호르몬) 수치를 낮추고 웰빙 감각을 높인다는 연구 결과가 있습니다. 케임브리지 대학교(영국)의 연구에 따르면, 작업 환경에서 예측 가능한 패턴에 대한 친숙함은 생산성을 최대 27%까지 향상시킬 수 있습니다.

그러나 우리는 종종 "다름"을 추구하는 것이 분별력을 능가하는 시대에 살고 있습니다. 그리고 그 결과로 수년간 이미 확립된 트렌드들이 새로운 이름으로 다시 등장하여 마치 새로운 혁명인 것처럼 시장을 사로잡고 있습니다.

B2B 디지털 마케팅의 몇 가지 실용적인 예를 들겠습니다

• 인플루언서 마케팅그는 최첨단 디지털 혁신으로 취급됩니다. 그러나 1940년대에 에드워드 버네이즈(공공관계의 아버지)는 이미 인플루언서의 힘을 보여주었으며, 브랜드와 유명 인사를 연결하여 영향을 미쳤습니다.
• 고객 경험 (CX) –비록 "뜨거운" 용어이지만, "고객을 중심에 두다"라는 개념은 1960년대 필립 코틀러의 마케팅 매뉴얼에 처음 등장했습니다.
• 온라인 커뮤니티온라인 커뮤니티는 B2B 및 B2C 상호작용의 미래로 여겨지지만, 사실 1990년대 초기 인터넷 포럼과 최초의 그룹들의 진화에 불과합니다.

그렇다면 왜 우리는 이 순환에 빠졌을까? 왜 새로운 것 또는 새로움의 아이디어는 뇌에서 보상 시스템을 활성화시켜 도파민을 방출한다. 그래서 우리는 '절대적 진리'라는 깃발을 들게 되는 것이다. 전 futurist Seth Godin이 말했듯이: "오래된 아이디어는 새로운 맥락에 적용될 때 새로운 가치를 가질 수 있다."

또 다른 통찰력은 사이먼 시넥이 말한 것으로, "사람들은 당신이 무엇을 하는지 사는 것이 아니라, 왜 하는지를 산다." 이것은 우리를 진정으로 중요한 것, 즉 목적과 영향력으로 다시 이끕니다.

많은 "새로움" 속에서 우리를 차별화시키는 것은 분별력입니다. 우리는 멈추고, 반성하며, 질문해야 한다: 이것이 정말 효과가 있나요, 아니면 단지 달라 보여서 매혹되는 것인가요?

당신이 B2B 디지털 마케팅 또는 다른 어떤 분야에 있든, 트렌드를 비판적인 시각으로 관찰하는 데 투자하고 스스로에게 물어보세요: "여기서 진정으로 새로운 것은 무엇인가?" 당신은 더 많은 새로움이 필요하지 않고 이미 작동하는 것에 대한 더 명확성과 의도가 필요하다는 것을 발견할 수도 있습니다.

그리고 당신은요? 새로운 것을 찾거나 효과가 있는 것을 찾으시나요?