드롭박스, 델타, PwC 등 안쓰는 곳이 없다··· 현재 기업에서 AI를 활용하는 방식 12가지

다양한 산업 분야 속 기업이 비즈니스 가치를 제공하기 위해 챗봇, 유지 보수 등에 AI를 결합하고 있다. 그중에서도 AI가 빠르게 영향을 미치고 있는 분야는 다음 12가지로 정리할 수 있다.
 

전 세계 많은 기업이 프로세스 간소화, 비용 최적화, 인적 오류 방지, 고객 지원, IT 시스템 관리, 반복적인 작업 완화 등 다양한 용도로 인공지능(AI)을 구현하고 있다. 생성형 AI의 확산으로 이제 기업 내 인공지능 사용 사례는 더욱 늘어날 것이다.

컨설팅업체 딜로이트는 기업이 AI를 어떻게 실용적으로 사용하고 있는지에 대한 이해를 높이기 위해 13개국 2,620명의 글로벌 비즈니스 리더를 대상으로 ‘AI 전환 촉진’이라는 주제로 설문조사를 실시했다. 해당 설문 결과에서는 금융 서비스부터 정부 및 공공 서비스에 이르기까지 다양한 업종에서 이미 AI를 활용하는 사례를 확인할 수 있었다.

다음은 고객 서비스를 개선하고 비즈니스 비용을 절감하며 비즈니스 프로세스를 강화하는 등 인공지능의 잠재력을 기업이 어떻게 활용하고 있는지 정리한 내용이다. 

1. 클라우드 가격책정 최적화
많은 기업이 클라우드 비용을 절감하고 클라우드 애플리케이션을 실행하기 위한 비용 효율적인 솔루션을 찾기 위해 AI에 의존하고 있다. 에어비앤비는 AI를 사용하여 AWS의 가격을 최적화하고, 용량을 관리하고, 맞춤형 비용 및 사용 데이터 도구를 구축하고, 스토리지 및 컴퓨팅 용량을 최적화하는 데 AI를 활용하고 있다. 

드롭박스의 경우 AI를 사용하여 클라우드 비용과 운영 지출을 최적화하면서 AWS에 대한 의존도를 낮추고 그 과정에서 약 7,500만 달러 규모의 비용을 절감했다는 보도도 있었다. 

다시 말해 AI 도구는 클라우드 사용 패턴을 파악하여 비용 예측 결과를 개선하고, 클라우드 사용의 이상 징후를 감지하고, 비용 감축 기회를 제공할 수 있다. 또한 더 비용 효율적인 리소스를 찾아내 기업이 클라우드 가격과 지출을 최적화하는 데 도움을 준다.

2. 음성 어시스턴트 및 대화형 AI
챗봇과 음성 어시스턴트와 같은 대화형 AI 도구는 점점 인기가 지는 추세다. 기업은 AI로 상품의 접근성을 높이고, 고객 지원을 강화하고, IT 지원 담당자의 업무 부담을 줄일 수 있다. 대표적으로 에스티로더는 시각 장애인이 화장할 때 쓸 수 있는 음성 지원 메이크업 어시스턴트를 출시하며 상품의 접근성을 높였다. 

미 신용협동조합 펜타곤 크레딧 유니온(Pentagon Credit Union, PenFed)에서는 챗봇과 대화형 AI를 사용하여 고객 질문에 답변을 더 빨리 제공하는 동시에 고객 서비스 담당자의 업무 부담을 줄였다.

3. 가동 시간 및 안정성 최적화
웹서비스나 전자상거래 운영이 중요한 기업에서는 가동 시간과 웹사이트 안정성을 유지하는 것이 늘 최우선 과제다. 이때 AI는 시스템, 네트워크, 프로세스에서 비효율성, 잠재적 중단을 지속적으로 스캔한다. 사람이 쉽게 확인하기 어려운 위협을 식별해주기도 한다. 그런 면에서 가동 시간을 확보하고 안정성을 높이기 위해 AI를 도입하는 기업이 더 많아지고 있다.

넷플릭스, 우버, 페이스북, 세일즈포스, 에어비앤비 등 많은 기업이 AI를 실행하여 서비스를 모니터링하고 유지 관리하고 고객이 서비스를 안정적으로 이용할 수 있도록 하고 있다. 24시간 디지털 서비스를 제공하는 기업의 경우 AI로 문제가 발생하기 전에 미리 파악할 수 있을 뿐만 아니라 충돌, 해킹, 직원 실수로 발생하는 오류도 줄일 수 있다.

4. 예측 유지 관리
GE는 항공기 엔진 데이터를 분석하여 관련 문제와 필요한 유지보수를 파악하고 있다. 이때 예측 유지보수 부분에서 AI를 정기적으로 활용하며 항공기의 전반적인 안전성을 높이고 있다. 롤스로이스도 예측 유지보수에 AI를 활용하여 제트 엔진의 효율성을 개선하고 비행기에서 발생하는 탄소 배출량을 줄이고 있으며, 예측 관련 분석 도구를 통해 유지보수 일정도 간소화했다. 

미 컬럼비아 특별지구의 상하수도국은 예측 유지보수를 사용하여 수도관 파손 위험성을 미리 식별하고 수거 시스템의 성능을 모니터링하고 있다. 해당 당국은 하수관의 CCTV 영상을 검토하여 실시간으로 유지 관리 필요성을 평가하는 ‘파이프 슬루쓰(Pipe Sleuth)’라는 AI 도구도 보유하고 있다.

5. 고객 서비스 운영
AI는 고객 서비스 운영 과정에서 필수 도구로 자리잡고 있다. 고객 입장에서는 필요한 지원을 더 빨리 받을 수 있고, 서비스 담당자와 콜센터 입장에서는 업무 부담을 줄일 수 있기 때문이다. 가령 루프트한자 항공 그룹은 팬데믹 사태로 취소 및 일정이 변경된 항공편을 찾아보려는 고객이 많아져 콜센터 문의가 폭주하는 것을 경험한 적이 있다. 그 이후 루프트한자 항공 그룹은 신기술을 활용한 디지털 전환 프로젝트에 착수했다.

다른 기업들도 소비자들의 높아진 기대치에 대응해 고객 서비스 분야에서 AI를 활용하고 있다. 맥킨지에 따르면 밀레니얼 세대의 약 67%가 ‘실시간 고객 서비스를 기대’하고 있으며, 75%의 고객이 ‘일관된 교차 채널 서비스 경험’을 기대하고 있다. 

음식물 쓰레기를 최소화하고 제품 목록을 자동으로 생성하는 도구를 만드는 데 챗GPT API를 활용하는 유니레버는 고객 서비스 센터로 전달되는 이메일을 필터링하여 스팸과 정상 메시지를 구분하고 관리하는 플랫폼을 구축하는 데 AI를 사용하고 있다.

6. 개인화
소셜 미디어 앱이나 스트리밍 서비스에 로그인하면 개인의 취향과 검색 습관에 환경이 맞춤화되며, 타겟팅 광고까지 표시된다. AI를 활용하면 기업은 목표하는 고객에게 제품과 콘텐츠를 더욱 가까이 제공하며, 사용하는 앱과 서비스가 사용자의 고유한 관심사에 맞도록 조정할 수 있다. 

이런 AI 기반 맞춤화 기술로 스포티파이는 새로운 아티스트를 이용자에게 소개하고 있다. 아마존은 가장 많이 구매한 제품을 구매할 시기를 소비자에게 알려주고 관심을 끌 만한 관련 제품을 제안한다. 유튜브는 이용자 관심사에 맞게 큐레이션 된 콘텐츠 피드를 제공한다. 

AI 기반 개인화는 데이터, 고객 참여, 딥러닝, 자연어 처리, 머신러닝(ML) 등을 활용하여 최종 사용자와 고객에게 고도로 맞춤화된 경험을 제공한다. 대형 유통업체인 노드스트롬(Nordstrom)도 '노드스트롬 분석 플랫폼(Nordstrom Analytical Platform, NAP)'에서 AI을 활용하고 있다. 이 플랫폼은 고객 활동에 대한 보다 심층적인 인사이트와 고객에게 더욱 개인화된 경험을 제공하기 위한 예측을 제공한다.

노드스트롬은 또한 재고 관리, 물류센터 프로세스 탐색, 고객과 가장 가까운 매장으로 주문 경로를 지정 등 다양한 기능을 제공하는 과정에서 AI를 활용하고 있다.

7. IT 운영 관리
AI옵스(AIOps) 도구의 인기가 높아지고 있다. HPE 자회사인 옵스램프의 보고서에 따르면 기업들은 지능형 알림(70%), 문제 원인 분석(57%), 이상 징후 및 위협 탐지(52%), 인시던트 자동 복구(50%), 용량 최적화(27%)를 위해 AI옵스 플랫폼을 사용한다고 답했다. 

델타항공은 특히 악천후 속에서 기체 안정성을 유지할 때 참고할 수 있는 ‘글로벌 운항을 위한 본격적인 디지털 시뮬레이션 환경’을 구축하는 데 AI옵스를 사용했다. 델타항공에 따르면, 상업용 여객 항공 업계에서는 처음으로 진행하는 프로젝트였다. 델타항공은 AI 도구를 통해 운영 데이터 포인트를 분석했으며, 결과적으로 델타항공 직원은 ‘대규모 장애 발생 전, 도중, 후에 중요한 의사 결정’에서 도움을 받을 수 있었다.

8. 프로세스 자동화
AI는 사람의 실수가 발생하기 쉬운 영역 및 소모적인 프로세스를 자동화하는 데 효과적이다. 프로세스를 자동화하면서 직원은 더 복잡하고 핵심적인 업무에 집중할 수 있다. 아틀란틱 헬스 시스템은 코로나19 팬데믹으로 늘어난 업무량을 관리하기 위해 프로세스 자동화를 도입했으며, 그로 인해 사전 승인을 얻는 프로세스를 간소화했다. 사전 승인을 자동화하면서 치료 시간을 단축하여 의사와 간호사가 환자에게 집중할 수 있도록 하고, 승인 획득 및 진료 예약과 관련된 수작업을 줄인 셈이다.

존슨앤드존슨은 여러 부서에 걸쳐 있는 복잡한 프로세스를 식별하고 자동화하기 위해 RPA를 ML, AI 및 작업 마이닝과 결합했다. 

AT&T는 2015년부터 프로세스 자동화로 광범위한 수동 데이터 입력 작업을 줄였으며, 이후 조직 전반의 다양한 프로세스를 간소화했다.
 

9. 재무 보고 및 회계
인튜이트는 재무 계획과 관련된 데이터 분석을 개선하기 위해 AI를 사용하고 있다. 이때 연간 7억 3,000만 건 이상의 AI 기반 소비자 상호 작용을 통해 하루에 580억 건의 머신러닝 예측을 수행하고 있다. 인튜이트는 자체 생성형 AI 운영 체제(GenOS) 플랫폼을 사용하여 대규모 금융 언어 모델을 활용하고 있다. 해당 모델은 특히 세금, 회계, 현금 흐름 처리에 특화돼 있다. 이런 기술로 직원의 반복적인 작업을 줄이고 데이터 입력, 거래 범주화, 송장 처리를 간소화하여 오류를 줄이고 있다. 

PwC는 인튜이트와 유사하게 자연어 처리, 머신 러닝, 딥러닝, 모델 운영, 자동화된 ML, 디지털 트윈, 생성형 AI, 임바디드 AI(Embodied AI), 책임 있는 AI 등을 이용하며 컨설팅 결과물 수준을 높이고 있다. PwC는 점점 더 많은 기업이 재무 보고 및 회계 업무에서 AI의 이점을 인식하고 있다는 점에 주목하고 향후 3년간 10억 달러를 투자하여 AI 기능을 ‘확대 및 확장’할 계획이라고 밝혔다.

10. 모집 및 채용
아마존은 채용 프로세스에서 AI를 활용하여 이력서를 선별하고, 가장 적합한 역할에 맞는 후보자를 찾고 있다. 또한 채용 초기 과정에 진행하는 후보자 평가와 채용 담당자에게 데이터를 전달하여 후보자와 연락을 취할 때도 AI를 이용하고 있다. 즉 이력서를 분류하는 데 수반되는 수작업을 AI로 줄여 채용 프로세스와 채용 시간을 단축한 셈이다. 이미 이런 방식은 다른 기업에서도 일반적인 관행으로 자리 잡고 있다. 

화상 면접에도 AI를 활용할 수 있다. 매년 180만 건 이상의 입사 지원서를 처리하는 유니레버는 파이메트릭스(Pymetrics)와 제휴하여 영상 소프트웨어를 통해 지원자를 평가할 수 있는 온라인 플랫폼을 구축했다. 지원자가 30분 동안 질문에 답변하면, 소프트웨어가 자연어 처리 및 신체 언어 분석 기술을 사용하여 지원자의 신체 언어, 표정, 단어 선택 등을 분석하는 식이다. 

슈나이더 일렉트릭에서는 직원의 입사 후 활동을 위해 AI를 활용하고 있다. AI로 지속적인 학습 기회, 조직 내 새로운 프로젝트, 조직 전반의 생각 리더와의 네트워킹 기회를 연결함으로써 직원의 경력을 발전시키고 개발하는 데 도움을 주고 있다.

11. 안전 및 품질
AI는 안전 및 품질 보증 프로세스를 자동화하고 간소화하여 제조사와 소비자가 겪을 수 있는 위험성을 줄여준다. 동시에 더 나은 품질의 제품과 서비스를 제공하기도 한다. 

보잉은 AI를 사용하여 항공기 센서의 이상 징후를 감지하고, 항공기에서 수집한 데이터를 분석하며, 전반적인 비행 안전 수준을 개선하고 있다. 

AI를 제품에 통합하면 제품 자체에 대한 안전 그리고 제품 이용자와 관련된 안전성 모두 높일 수 있다. 예를 들어, 구글은 네스트 제품 라인업에 침입자는 물론 연기나 일산화탄소를 감지하는 기능을 갖춘 일명 AI 안전 기능을 구현했다. 또한 AI를 사용하여 실제 응급 상황인지 또는 오경보인지 식별하는 기능을 지원했다. 

올해 보잉은 또한 ‘현재 및 미래 국방 프로그램에서 자율 기능 및 인공 지능 분야에서 전략적 협력을 모색’하기 위해 쉴드 AI(Shield AI)와 제휴를 맺었다. 쉴드 AI는 AI가 GPS, 통신 또는 인간 조종사 없이도 드론과 항공기를 자율적으로 비행할 수 있도록 하는 ‘하이브마인드(Hivemind)’라는 기술을 개발했다.

12. 인력 배치 최적화
AI는 다양한 프로세스에 도입되어 관리자의 작업을 간소화할 수 있다. 특히 AI가 직원의 가용성, 고객 트래픽, 직원의 능력 및 선호도 등 여러 요소를 한꺼번에 고려하면 내부 직원의 배치와 일정을 최적화할 수 있다. 월마트, 스타벅스, 코스트코, 델타항공, 타겟 등 많은 기업이 AI를 사용하여 내부적으로 가장 적합한 일정을 찾고 있다. 
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