워크플로를 전환하는 비즈니스 AI 활용 사례 10가지

기업은 매일 많은 양의 정보와 업무를 처리하기 때문에 중요한 일이 지연되기 쉽습니다. AI는 팀이 더 가치 높은 업무에 집중하면서 이러한 업무 부담의 일부를 더 빠르게 처리할 수 있는 방법을 제공합니다. AI는 조사, 업데이트 추적, 정보 정리, 아이디어를 유용한 비즈니스 자산으로 전환하는 일을 지원할 수 있습니다. 이 글에서 비즈니스 분야의 AI 사례를 살펴보고 AI를 현대적인 워크플로에 실질적으로 적용할 방법을 찾아보세요.

AI는 고객 서비스와 마케팅부터 데이터 분석, 리스크 관리에 이르기까지 다양한 분야에서 기업을 지원할 수 있습니다. 아래의 비즈니스 AI 활용 사례는 여러 팀이 AI를 통해 수작업을 줄이고 유용한 인사이트를 찾으며 일상 프로세스를 개선하는 방법을 보여줍니다.

AI를 적용하는 방법이 매우 다양하므로 기술 자체만 보기보다 실제 비즈니스 업무를 살펴보는 것이 도움이 됩니다. 다음 비즈니스 AI 활용 사례는 기업이 AI를 사용해 일상적인 과제를 해결하고, 시간을 절약하며, 더 나은 워크플로를 지원하는 방법을 보여줍니다.

AI는 기업이 고객 요구에 더 빠르고 효율적으로 대응하도록 지원하며 고객 서비스를 변화시키고 있습니다. AI 기반 도구는 고객 문의를 이해하고 즉시 답변을 제공하며, 지원팀이 대량의 요청을 처리하도록 돕습니다. 반복적인 상호작용을 자동화하면 기업은 응답 시간을 단축하는 동시에, 사람의 세심한 대응이 필요한 더 복잡한 문제에 상담원이 집중할 수 있습니다.

주요 활용 사례

• 즉각적인 지원을 위한 AI 챗봇: 자주 묻는 질문에 답하고, 제품 정보를 제공하며, 기본적인 문제 해결 과정을 안내합니다.

• 자동 티켓 분류: 고객 요청을 주제, 긴급도 또는 부서별로 분류해 응답 시간을 단축합니다.

• AI 기반 답변 제안: 고객 이력과 대화 맥락을 바탕으로 개인화된 답변 초안을 생성합니다.

• 고객 감정 분석: 피드백과 대화를 분석해 고객의 우려 사항을 파악하고 서비스 품질을 개선합니다.

실제 사례: Autodesk는 AI로 고객 문의를 처리합니다

Autodesk는 IBM Watson Assistant를 활용해 가상 고객 서비스 에이전트를 개발했습니다. 이 AI는 자연어 처리와 딥러닝을 사용해 고객 문의의 의도와 맥락을 이해하고 자동으로 답변을 제공합니다. IBM이 공개한 사례 연구에 따르면, 이 가상 에이전트는 월 약 10만 건의 대화를 지원하고 60개의 서로 다른 활용 사례를 인식하여 고객 서비스팀이 더 복잡한 요청에 집중할 수 있도록 돕습니다.

생성형 AI는 기업이 여러 채널에서 일관성을 유지하면서 마케팅 콘텐츠를 더 효율적으로 제작하도록 돕습니다. 마케팅팀은 AI를 활용해 아이디어를 생성하고, 콘텐츠 초안을 작성하며, 다양한 대상에 맞게 메시지를 조정하고, 창작 워크플로를 가속할 수 있습니다. 팀은 처음부터 시작하는 대신 AI를 창의적인 파트너로 활용해 캠페인 기획과 콘텐츠 제작을 지원받을 수 있습니다.

주요 활용 사례

• 블로그 및 아티클 생성: 콘텐츠 개요, 초안, 요약, SEO 중심 자료를 제작합니다.

• 소셜 미디어 콘텐츠 제작: 다양한 플랫폼에 맞는 캡션, 게시물 아이디어, 캠페인 콘셉트를 생성합니다.

• 이메일 마케팅 최적화: 개인화된 이메일 초안을 작성하고 고객 세그먼트에 따라 메시지를 조정합니다.

• 광고 문구 생성 및 테스트: 헤드라인, 설명, 홍보 메시지를 여러 버전으로 제작합니다.

실제 사례: Coca-Cola는 창의적인 캠페인에 생성형 AI를 활용합니다

Coca-Cola는 OpenAI와 Bain & Company가 개발한 AI 기반 플랫폼 Create Real Magic을 출시했습니다. 이 캠페인을 통해 사용자는 Coca-Cola의 브랜드 자산과 생성형 AI를 활용해 독창적인 작품을 만들 수 있었습니다. 이후 Coca-Cola는 연말연시 캠페인과 기타 소비자 대상 창의적 경험으로 생성형 AI 활용을 확대했습니다.

AI는 고객 정보를 분석하고 반복 작업을 자동화하며 영업 프로세스 전반에서 인사이트를 제공해 영업팀의 효율을 높입니다. 잠재 고객 식별부터 개인화된 고객 접촉 준비까지, AI는 영업 담당자가 관리 업무에 쓰는 시간을 줄이고 고객 관계 구축에 더 집중할 수 있도록 합니다.

주요 활용 사례

• 리드 점수화 및 검증: 고객 행동을 분석해 잠재력이 높은 리드를 식별합니다.

• 영업 이메일 자동화: 개인화된 고객 접촉 이메일과 후속 메시지를 생성합니다.

• 회의 요약 및 실행 항목: 영업 대화에서 핵심 내용을 추출하고 후속 작업을 만듭니다.

• 영업 예측: 과거 데이터를 분석해 향후 매출 추세를 예측합니다.

실제 사례: KPN은 AI로 영업팀을 지원합니다

KPN은 마케팅 및 영업팀을 지원하기 위해 Salesforce와 함께 Microsoft 365 Copilot for Sales를 도입했습니다. 이 회사는 AI 도구를 활용해 리드 생성과 검증을 지원하고, 일상적인 작업을 자동화하며, 고객 데이터 품질을 개선하고, 영업 제안을 지원합니다. KPN은 마케팅 및 영업 직원 50명이 참여하는 개념 검증으로 시작했습니다.

기업은 매일 방대한 양의 데이터를 생성하지만, 이 정보를 유용한 인사이트로 전환하는 일은 쉽지 않을 수 있습니다. AI는 기업이 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하며, 수작업 분석으로는 쉽게 파악하기 어려운 추세를 발견하도록 돕습니다. 이를 통해 팀은 더 빠르게 데이터 기반 의사결정을 내리고 고객, 시장 및 비즈니스 성과를 더 잘 이해할 수 있습니다.

주요 활용 사례

• 자동 보고: 비즈니스 데이터를 요약하고 보고서를 더 빠르게 생성합니다.

• 추세 분석: 고객 행동과 시장 상황의 변화를 파악합니다.

• 예측 분석: 수요, 판매 실적, 미래 결과를 예측합니다.

• 데이터 요약: 대규모 데이터 세트를 명확한 비즈니스 인사이트로 전환합니다.

실제 사례: Wipro Enterprises는 AI를 활용해 판매 인사이트를 생성합니다

Wipro Enterprises는 Vertex AI와 BigQuery를 사용해 판매 혁신 플랫폼을 구축했습니다. 이 플랫폼의 추천 엔진은 과거 판매 데이터, 지역 구매 추세, 매장 구매력을 분석해 영업팀에 제품 추천을 제공합니다. Google Cloud에 따르면 이 방식으로 소매 매장당 제품 라인 수가 15%~20% 증가했습니다.

AI 기반 자동화는 반복적인 수작업을 줄이고 워크플로 효율성을 높여 기업의 일상 운영을 간소화합니다. 고정된 규칙을 따르는 기존 자동화와 달리 AI는 정보를 이해하고, 의사결정을 내리며, 다양한 상황에 적응할 수 있습니다. 이를 통해 팀은 부서 전반의 더 복잡한 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

주요 활용 사례

• 문서 처리: 청구서, 계약서, 비즈니스 문서에서 정보를 추출합니다.

• 작업 자동화: 일정 관리, 보고, 알림과 같은 반복 작업을 처리합니다.

• 워크플로 조정: 비즈니스 프로세스의 여러 단계를 연결하고 수작업 인계를 줄입니다.

• 정보 검색: 내부 리소스에서 관련 데이터를 빠르게 찾습니다.

실제 사례: BMW Group은 생성형 AI를 활용해 조달 검토를 자동화합니다

BMW Group은 AWS 및 Boston Consulting Group과 협력하여 조달을 위한 생성형 AI 솔루션인 Offer Analyst를 개발했습니다. 이 도구는 조달팀이 공급업체 제안을 분석하고, 이전에는 상당한 수작업과 조율이 필요했던 프로세스를 간소화하도록 돕습니다.

AI 어시스턴트는 직원 생산성과 내부 협업을 높이는 데 유용한 도구로 자리 잡고 있습니다. 기업 지식 소스와 연결하면 AI는 직원이 답변을 빠르게 찾고, 프로세스를 이해하며, 일상 업무를 완료하도록 도울 수 있습니다. 그 결과 정보 검색에 드는 시간을 줄이고 팀이 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있습니다.

주요 활용 사례

• 기업 지식 검색: 내부 문서와 데이터베이스에서 정보를 찾습니다.

• 신규 직원 온보딩 지원: 회사 정책과 프로세스에 관한 일반적인 질문에 답변합니다.

• 회의 지원: 논의를 요약하고 실행 항목을 만듭니다.

• 내부 지원 어시스턴트: 직원이 HR, IT, 운영 관련 질문을 해결하도록 돕습니다.

실제 사례: Starbucks는 생성형 AI로 직원을 지원합니다

Starbucks는 커피 매장 직원을 위해 설계된 생성형 AI 기반 가상 어시스턴트인 Green Dot Assist를 도입했습니다. 바리스타는 매장 내 iPad를 통해 질문하고 레시피, 일상 업무, 서비스 기준, 재고 안내 및 기타 운영 정보에 관한 대화형 답변을 받을 수 있습니다. Starbucks는 처음에 35개 커피 매장에서 이 도구를 시범 운영했습니다.

AI는 HR팀이 채용 프로세스를 개선하고 직원 관련 활동을 더 효율적으로 관리하도록 돕고 있습니다. 후보자 정보를 분석하고 관리 업무를 자동화함으로써 AI는 HR 담당자의 업무 부담을 줄이는 동시에 더 나은 인력 계획과 직원 경험을 지원할 수 있습니다.

주요 활용 사례

• 이력서 선별: 직무 요건에 맞는 역량을 갖춘 후보자를 식별합니다.

• 면접 일정 조율: 커뮤니케이션과 캘린더 관리를 자동화합니다.

• 직원 개발: 개인화된 교육 리소스를 추천합니다.

• 인력 분석: 채용 추세와 인력 수요를 파악합니다.

실제 사례: Silver Egg Technology, 생성형 AI를 이력서 심사에 활용

Silver Egg Technology는 IBM과 협력해 직무 기술서에 맞춰 이력서를 심사하는 데 watsonx.ai를 테스트했습니다. 이 회사는 시스템이 후보자를 평가하고 잠재적으로 적합한 지원자를 식별할 수 있도록 샘플 이력서와 직무 기술서를 제공했습니다. IBM은 개념 검증 결과, 채용 프로세스를 75% 더 빠르게 진행할 가능성이 확인됐다고 밝혔습니다.

AI는 수요 패턴을 분석하고 자원을 최적화하며 잠재적 차질을 예측해 기업이 더 지능적이고 민첩한 공급망을 구축하도록 돕습니다. 기업은 AI를 활용해 재고 관리를 개선하고 운영 비용을 줄이며 물류 및 조달 과정 전반에서 더 신속하게 의사결정을 내릴 수 있습니다.

주요 활용 사례

• 수요 예측: 향후 고객 수요와 계절적 변화를 예측합니다.

• 재고 최적화: 적정 재고 수준을 유지하고 낭비를 줄입니다.

• 물류 계획: 배송 경로와 운송 효율을 개선합니다.

• 공급업체 관리: 공급업체의 성과와 위험을 분석합니다.

실제 사례: Amazon, AI로 제품 수요 예측

Amazon은 Supply Chain Optimization Technologies(SCOT)를 통해 AI와 머신러닝을 활용하여 수요를 예측하고, 어떤 제품을 어느 수량으로 어느 주문 처리 시설에 재고로 둘지 결정합니다. Amazon은 자사 시스템이 매일 수억 개 제품의 수요를 예측한다고 말합니다. 최신 예측 모델은 지역별 수요를 예측할 때 날씨와 휴일 일정 같은 요인도 고려합니다.

AI는 고객 요구를 조사하는 단계부터 초기 콘셉트를 만들고 디자인을 개선하는 단계까지 제품 팀의 개발 과정 전반을 지원합니다. 피드백을 분석하고 아이디어를 생성함으로써 AI는 기업이 더 많은 가능성을 탐색하고 제품을 더 효율적으로 시장에 출시하도록 돕습니다.

주요 활용 사례

• 고객 조사 분석: 리뷰와 피드백에서 사용자 요구를 파악합니다.

• 제품 아이디어 발굴: 시장 기회를 바탕으로 새로운 콘셉트를 생성합니다.

• 프로토타입 제작: 제품 아이디어의 초기 버전을 빠르게 만듭니다.

• 디자인 개선: 사용자 선호도에 따라 조정 사항을 제안합니다.

실제 사례: Mabe, 머신러닝으로 제품 개발 개선

주요 가전제품 제조업체인 Mabe는 머신러닝과 데이터 시각화를 활용해 현장에서 사용 중인 제품의 센서 데이터를 분석합니다. 이 회사는 분석 결과를 활용해 고객이 가전제품을 사용하는 방식을 파악하고, 발생 가능성이 있는 고장을 예측하며, 새 제품 모델 개발에 반영합니다. Siemens는 이러한 접근 방식이 Mabe의 제품 개발 프로세스 개선과 더 효율적인 개발 전략 수립에 도움이 됐다고 밝혔습니다.

AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고 비정상적인 패턴을 탐지해 기업이 잠재적 위험을 식별하도록 돕습니다. 금융 거래부터 사이버 보안 모니터링까지, AI는 조직이 위협에 더 빠르게 대응하고 전반적인 위험 관리 프로세스를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

주요 활용 사례

• 사기 탐지: 의심스러운 거래와 비정상적인 활동을 식별합니다.

• 사이버 보안 모니터링: 잠재적인 보안 위협을 탐지합니다.

• 위험 평가: 데이터를 분석해 발생 가능한 비즈니스 위험을 예측합니다.

• 규정 준수 모니터링: 규제 요건에 맞는지 문서와 활동을 검토합니다.

실제 사례: Mastercard, AI로 결제 사기 탐지

Mastercard는 AI와 머신러닝을 활용해 결제 활동을 분석하고 실시간 사기 탐지와 위험 의사결정을 지원합니다. Mastercard의 Brighterion AI로 구동되는 Transaction Risk Management 솔루션은 거래를 실시간으로 평가하여 잠재적 사기를 식별하는 동시에 오탐을 줄이는 데 도움이 됩니다. Mastercard는 이 기술이 고객 경험에 미치는 영향을 최소화하면서 추가 사기를 최대 40%까지 탐지할 수 있다고 밝혔습니다.

AI가 비즈니스의 여러 영역을 어떻게 지원할 수 있는지 파악했다면, 이제 중요한 것은 그 역량을 실제 업무에 적용하는 일입니다. 팀에는 일상 프로세스에 단계를 더하지 않으면서도 복잡한 업무를 처리할 수 있는 도구가 필요합니다.

Kimi Work는 팀이 조사, 콘텐츠 제작, 분석 등 높은 수준의 업무에 AI를 실용적으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 직원들이 방대한 정보를 다루고 이를 명확하고 유용한 결과물로 전환하도록 도와줍니다. 또한 협업을 지원하고 복잡한 업무를 더 효율적으로 처리하는 데 활용할 수 있습니다. 따라서 일상적인 워크플로에 AI를 도입하려는 기업에 Kimi Work는 유용한 선택지가 될 수 있습니다.

복잡한 비즈니스 업무에는 여러 단계와 도구, 정보 출처가 필요한 경우가 많습니다. Kimi Work는 이러한 단계를 한데 연결해 팀이 프로세스 관리에 쓰는 시간을 줄이고 결과 활용에 더 집중할 수 있도록 돕습니다. 다음은 이러한 워크플로를 지원하는 주요 기능입니다.

• 비즈니스 목표를 완료된 업무로 전환: Kimi Work는 기업이 목표를 설정하는 단계에서 성과를 달성하는 단계까지 나아가도록 지원합니다. 비즈니스 목표와 기대 결과만 제공하면, 사용자가 모든 지시를 직접 입력하지 않아도 업무를 세분화하고 필요한 단계를 계획하며 작업을 실행하고 진행 상황을 검토할 수 있습니다.

• 여러 AI 에이전트로 복잡한 조사 수행: Kimi Work는 Agent Swarm을 사용해 여러 AI 에이전트가 병렬로 작업하며 복잡한 비즈니스 조사를 처리합니다. 폭넓은 조사 과제를 경쟁사 분석, 고객 인사이트, 가격 조사, 시장 동향 등 여러 영역으로 나누고, 조사 결과를 종합적인 분석으로 통합할 수 있습니다.

• 비즈니스 맥락과 데이터 활용: Kimi Work는 로컬 파일, 폴더, 웹 리소스, 전문 데이터베이스를 활용하여 비즈니스 맥락을 이해할 수 있습니다. 이를 통해 일반적인 답변을 제공하는 대신 실제 정보를 바탕으로 관련 비즈니스 자료를 분석하고 결과물을 생성합니다.

• 바로 활용할 수 있는 비즈니스 결과물 제작: Kimi Work는 조사 결과, 분석, 아이디어를 실용적인 비즈니스 자산으로 전환합니다. 팀이 추가로 편집, 공유하고 일상 워크플로에서 활용할 수 있는 보고서, 프레젠테이션, 스프레드시트, 웹사이트, 코드를 만드는 데 도움을 줍니다.

• 지속적인 비즈니스 모니터링 자동화: Kimi Work는 예약된 워크플로를 통해 기업이 중요한 변화를 지속적으로 파악할 수 있도록 지원합니다. 경쟁사, 시장 동향, 고객 신호, 비즈니스 지표를 정기적으로 모니터링하고, 수집한 정보를 지속적인 의사결정에 활용할 수 있도록 구조화된 업데이트로 정리합니다.

• 대화형 대시보드와 데스크톱 위젯 구축: Kimi Work는 자연어 프롬프트를 통해 비즈니스 요구 사항을 맞춤형 대시보드와 위젯으로 구현할 수 있습니다. 사용자는 시장 업데이트, 경쟁사 활동, 프로젝트 진행 상황, 재무 지표를 위한 대화형 보기를 만들고, 특정 영역에 주석을 달거나 선택해 추가로 다듬을 수 있습니다. 자주 사용하는 위젯은 빠르게 접근할 수 있도록 데스크톱에 고정할 수 있습니다.

AI 도입은 일회성 기술 업그레이드가 아니라 지속적인 프로세스로 접근할 때 가장 효과적입니다. 목표는 실용적인 기회를 찾고, 효과적인 방식을 검증하며, AI를 조직 전반으로 확대하기 전에 확신을 쌓는 것입니다. 다음 단계를 활용해 첫 AI 실험에서 더 폭넓은 비즈니스 도입으로 원활하게 이어가세요.

• AI의 높은 영향력을 낼 수 있는 활용 사례 파악

먼저 상당한 시간이 소요되거나 반복 작업이 많고, 지연을 자주 일으키는 업무를 찾으세요. AI가 명확한 비즈니스 문제를 해결하고 측정 가능한 효과를 제공할 수 있는 영역을 우선순위에 두세요. 이렇게 하면 팀이 실질적인 변화를 만들 수 있는 개선에 집중할 수 있습니다.

• 명확한 목표와 성공 지표 설정

도구를 선택하거나 프로젝트를 시작하기 전에 AI로 무엇을 개선하고 싶은지 정하세요. 절감한 시간, 비용 절감, 더 빠른 응답 시간, 결과물 품질 향상과 같은 실용적인 지표를 설정하세요. 목표가 명확하면 진행 상황을 측정하고 프로젝트가 가치를 제공하는지 판단하기가 쉬워집니다.

• 데이터 품질과 가용성 평가

AI는 관련성 높고 정확하며 잘 정리된 비즈니스 데이터에 접근할 수 있을 때 더 좋은 성능을 발휘합니다. 기업이 이미 보유한 정보를 검토하고 누락되었거나 오래되었거나 중복되었거나 접근하기 어려운 기록을 파악하세요. 이러한 문제를 초기에 해결하면 AI가 생성한 결과의 품질과 신뢰성을 높일 수 있습니다.

• 소규모 파일럿 프로젝트로 시작

관리 가능한 활용 사례 하나를 선택해 제한된 팀, 프로세스 또는 부서에서 먼저 테스트하세요. 소규모 파일럿을 통해 직원들은 문제를 파악하고 피드백을 공유하며 기술이 어떻게 작동하는지 이해할 수 있습니다. 여기서 얻은 내용을 바탕으로 AI를 더 큰 워크플로에 도입하기 전에 개선하세요.

• 예산에 맞는 도구 선택

기능, 가격, 확장성, 보안, 기존 워크플로와의 호환성을 기준으로 AI 도구를 비교하세요. 현재 비용뿐 아니라 조직 전반에서 사용량이 늘어날 때 발생할 수 있는 비용도 고려해야 합니다. 팀에 현재 필요하지 않거나 사용하지 않는 고급 기능에 비용을 지불하지 않도록 하세요.

• 직원에게 AI 활용 교육 제공

직원에게는 AI 도구를 효과적으로 사용하는 방법과 인간의 판단이 여전히 중요한 영역에 대한 실질적인 안내가 필요합니다. 유용한 프롬프트 작성, AI 생성 정보 검토, 비즈니스 데이터 보호, 부정확한 결과 처리에 관한 교육을 제공하세요.

• 결과 모니터링 및 점진적 확장

AI 워크플로를 시작한 후에도 성과를 계속 추적하여 원래 목표를 충족하는지 확인하세요. 지표를 검토하고 직원 피드백을 수집하며, 주의가 필요할 수 있는 예상치 못한 문제를 찾아보세요. 프로젝트가 꾸준한 가치를 제공하면 다른 팀과 프로세스로 점진적으로 확대하세요.

AI는 기업이 시간을 절약하고 정보를 효율적으로 관리하며 일상 업무를 간소화하도록 도울 수 있습니다. 실용적인 활용 사례를 선택하고 작은 규모로 시작하면 도입 과정을 더 수월하게 관리할 수 있습니다. 이 비즈니스 AI 활용 사례는 기술이 일상 업무와 복잡한 업무 모두를 어떻게 지원할 수 있는지 보여 줍니다. Kimi Work는 AI를 비즈니스 워크플로에 도입하고 높은 수준의 업무를 더 효율적으로 처리하도록 돕습니다. 더욱 강화된 개인정보 보호 및 보안 체계를 원한다면 비즈니스 요구에 맞춘 AI 기능을 제공하는 Kimi Business를 구독하세요.