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회의 일정 조정·신입 교육··· 기업 생산성 높이는 'AI 비서'

2017.02.09 Bruce Harpham  |  CIO
오늘날 지식 노동자가 겪는 어려움을 꼽는다면 대표적인 것이 과도한 업무 부담(워크로드)과 낮은 생산성이다. 전자의 경우 소모적인 업무를 없애고 개선하는 시스템이 해법이 될 수 있다. 이를 위해 프로세스 중심의 제품과 서비스가 많이 나와 있다. 후자는 어떨까? 사람의 생산성에 대한 것이므로, 관리자가 부하 직원을 교육하는 것이 한 가지 방법일 수 있다. 그리고 새로운 대안으로 AI 비서를 말하는 사람도 많다. 그렇다면 AI 비서는 실제로 기업이 사용할 만큼 준비가 됐을까?

소비자용 AI 비서를 기업용 솔루션으로 사용할 수 있는지 판단하려면 사용자 인터페이스와 디자인의 변화를 보면 된다. 예를 들어 2011년 출시된 애플 시리(Siri)는 인터넷 검색과 알림 설정 등 다양한 기능을 지원한다. 시리는 여러 다양한 작업 수행하는 데, 꽤 우수한 능력을 발휘한다. 이제 '포괄적인 음성 기반 AI'에는 시리 외에 아마존 알렉사, 구글 나우도 있다. 이제 기업이 AI 비서로 직원의 생산성을 향상하는 3가지 방법을 살펴보자.



스케줄링(일정 수립 및 조정) 문제 해결
미팅 일정을 한번 잡으려면 여러 차례 메시지를 주고 받는 것이 기본이다. 많은 직장인이 경험하는 '공통된' 어려움이다. 특히 외부 사람이 참여하는 미팅 일정 조정은 '고통'이 더 커진다. 몇 년 전 스케줄온스(ScheduleOnce)와 캘린드리(Calendly) 같은 웹 기반 스케줄링 도구가 등장한 것도 이 때문이다. 이들 서비스는 유용하지만 제약이 있다. 반면 AI에는 이런 한계가 없다.

실제로 'x.ai'는 사용자를 대신해 미팅 일정을 잡고 조정하는 AI 개인 비서이다. 웹 애플리케이션 에이전시인 기크 시카고(Geeks Chicago)의 대표 마크 툭슈어는 "회사 직원, 고객, 잠재 고객과 미팅 일정을 조정하기 위해 약 6개월 전부터 x.ai를 이용하고 있다. x.ai로 미팅 일정 수립을 자동화 해 매달 1~-2시간을 절약하고 있다. 준비가 됐을 때 CC 필드에 이메일 주소만 추가하면 시스템이 미팅 일정을 잡아준다"라고 말했다.

이어 "x.ai를 이용하면서 AI나 자연어 처리에 큰 문제를 경험한 적이 없다. x.ai가 효과적인 이유 중 하나는 스케줄링에 전문화된 AI이기 때문이다. 구글 캘린더 등 인기 캘린더 플랫폼과도 통합할 수 있다. 선호도를 설정해 늦은 저녁 등 불편한 시간에 미팅 일정을 잡지 않도록 할 수도 있다"라고 말했다.

x.ai는 특정 기능에 초점을 맞춘 전문 가상 개인 비서의 장점을 잘 보여준다. x.ai는 여러 기능이 아닌 스케줄링 기능만 제공한다. 또 이메일 사용에 초점을 맞춰, 오디오 처리가 필요 없다. x.ai는 2014년 설립된 신생 회사이다. 다른 SaaS와 마찬가지로 무료 버전은 기능이 제한되어 있다. 반면 유료 버전은 더 많은 기능을 제공한다.

신입 직원의 업무 습득 지원
신입 직원의 교육 문제는 아주 오래된 숙제이다. 그들은 직장 환경에 적응하기 위해 배워야 할 것이 많고, 회사는 이들이 이른 시일 내에 생산성을 발휘하기 원한다. 처음 직장 생활을 시작했을 때를 생각해 보라. 수첩을 들고 다니면서 만난 사람의 이름, 회사 내에서 사용하는 용어, 은어 등을 적었을 것이다. 동시에 가능한 빨리 회사와 업무에 익숙해지기 위해 노력했을 것이다.

SHRM(Society for Human Resource Management)에 따르면, 3개월 이내에 회사를 그만 두는 직원이 약 17%이다. 또한, 회사를 그만 두는 가장 큰 이유 중 하나는 회사 적응 프로세스가 부실하기 때문이다. '탈라(Talla)'가 주목한 것도 바로 이점이다. 회사 적응 프로세스를 체계적으로 만들어주는 AI 서비스이다.

탈라는 여러 장점이 있지만, 특히 단계적으로 정보를 릴리스하는 기능과 Q&A 기능이 강력하다. 이 업체의 CEO 로브 메이는 "여러 법률의 임금 관련 조항 등 가장 관심이 많은 주제에 대한 수 많은 질문과 답변을 가지고 프로그래밍했다. 내부의 미팅 생산성 개선에도 이용하고 있다. 탈라가 미팅 전과 후에 빨리 데이터를 수집할 수 있도록 도와준다"라고 말했다.

이어 "휴가 관련 문의처럼 반복되는 HR 궁금증에 응대하는 데 AI 시스템을 이용하는 사례가 늘고 있다. 반면 괴롭힘 같이 민감한 문제를 해결하는 데는 아직 확실한 해법이라고 말할 수는 없다"라고 덧붙였다.

AI 서비스는 신입 직원의 생산성에 어떤 긍정적인 영향을 줄 수 있을까? 가장 일반적인 것 중 하나가 '반복'을 줄이는 것이다. 예를 들어, 입사 첫날 감당하기 힘들 정도로 많은 데이터를 제공하지는 않는다. AI는 이를 점차 늘려나간다. HR 담당자는 '올해 사용할 수 있는 휴일' 같이 중요하지 않은 질문에 대한 부담을 덜고, 리더십 트레이닝과 브랜드 구축 등 더 부가가치가 높은 일에 더 많은 업무 시간을 할애할 수 있다.

탈라는 현재 텍스트 기반 서비스로 구현돼 있으며, 슬랙(Slack)과 마이크로소프트 팀스(Microsoft Teams)와 통합할 수 있다.


BI 보고서 개선
IT 관리자와 리더의 우선 순위 중 하나는 비즈니스 인텔리전스(BI) 리소스에서 의미있는 인사이트는 도출하는 것이다. 특히 큰 사업 단위를 총괄하는 경영진은 제때 객관적인 데이터를 확보하는 것이 중요하다. 그러나 이를 위해 매일 직원에게 브리핑하라고 지시할 수는 없다. 그래서 이럴 때 필요한 것이 AI 비서이다.

프리미엄 리테일 서비스(Premium Retail Services)의 엔터프라이즈 소프트웨어 아키텍트 애론 헤이스는 매일 '시센스 에브리웨어(Sisense Everywhere)'를 이용해 비즈니스 현황에 대한 보고서를 받아본다. 시센스 에브리웨어는 아마존 에코 제품과 통합돼 음성으로 작동한다. 그는 "매주 시센스 에브리웨어를 이용해 100여 가지 쿼리를 처리한다. 스스로 놀랄 정도로 많이 사용한다. 인터페이스에 명령을 입력하는 대신 음성 명령을 이용해 더 빨리 처리할 수 있어 생산성이 향상된다"라고 말했다.

음성 기반 AI의 성능을 향상하는 데 있어 가장 큰 어려움 중 하나는 사투리와 외국어 악센트이다. 그러나 곧 이런 장애물도 사라질 전망이다. 시센스 제품 책임자인 가이 레비-유리스타는 "유럽과 이스라엘, 아메리카 등 여러 지역의 직원이 참여한 글로벌 팀이 있다. 아마존 에코가 큰 역할을 했다. 이제는 이런 지역적인 언어 처리와 악센트를 더 원활하게 처리할 수 있게 됐다"라고 말했다.

현재 시센스 에브리웨어 AI 인터페이스는 사전에 프로그래밍된 쿼리 및 보고서에 초점이 맞춰져 있다. 다른 신기술처럼 도입이 확대되면 생산성 측면의 더 다양하게 활용할 수 있게 될 것이다. 헤이스는 "경영진과 관리자를 대상으로 보고서 관련 생산성 향상을 위해 AI를 도입하라고 조언하고 있다"라고 말했다. ciokr@idg.co.kr
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