AI 사용 사례 파악

학습 목표

이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 훌륭한 AI 사용 사례의 요소를 설명할 수 있습니다.
  
• 우선 순위가 지정된 AI 백로그를 구축할 수 있습니다.
  
• 첫 번째 AI 프로젝트를 선택할 수 있습니다.
  

비즈니스에 AI 도입

AI는 영업, 서비스, 마케팅, 법무, 인사, 재무, 정보 기술, 제품 개발, 운영 등 기업의 모든 영역을 혁신할 수 있는 힘을 가지고 있습니다. 하지만 AI 프로그램이 성공하기 위해서는 해당 비즈니스에 적합한 사용 사례를 선택해야 합니다. 그리고 올바른 사용 사례란 조직의 목표에 맞게 조정되고 실질적인 가치를 제공하는 사례입니다. AI 프로젝트를 신중하게 선택하지 않으면 원하는 성과를 달성하지 못하거나 전혀 구현하지 못할 수도 있습니다.

Coral Cloud와 함께 AI 사용 사례에 대한 우선 순위가 지정된 백로그 구축 방법에 대해 알아보겠습니다.

사용 사례에 대한 아이디어 수집

먼저 Coral Cloud의 AI 위원회는 잠재적인 사용 사례에 대한 아이디어를 구상하려고 하는데, 여기에는 창의력을 자극할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.

• 내부 크라우드소싱: 직원들이 실험해보고 의견을 제시하도록 권유합니다. 해커톤 및 워크샵을 열거나, 설문 조사를 실시하거나, 아이디어 교환 사이트를 개설하거나, 커뮤니티(예: Slack 채널)를 만들어 교육 및 지식 공유를 촉진할 수 있습니다.
  
• 비즈니스 프로세스 검토: 모든 비즈니스 프로세스에 대한 심층적인 분석을 실시하여 비효율성, 문제점, 자동화 및 AI가 큰 영향을 미칠 수 있는 영역을 파악합니다.
  
• 사용자 조사: 사용자 조사 팀이 아이디어 도출 단계에 참여하여 잠재적인 AI 사용 사례를 통해 사용자의 실질적인 문제를 해결할 수 있는지 확인합니다.
  
• 데이터 분석: 데이터 전문가가 패턴을 평가하고 데이터를 활용하여 AI 사용 사례에 대한 아이디어를 찾을 수 있습니다.
  
• 시장 동향 및 조사: 시장 조사를 활용하여 틈새와 기회를 찾고, 변화하는 구매자 행동을 예측하며, 시장 위험을 연구합니다. 경쟁사를 분석해 경쟁사가 AI를 어떻게 활용하는지 파악하여 AI 로드맵의 강점 및 약점을 평가할 수 있습니다.
  

Coral Cloud의 AI 리더십 팀은 이러한 방법 중 몇 가지를 사용하여 아이디어 도출 프로세스를 시작하고 다양한 아이디어를 수집합니다.

Coral Cloud의 사용 사례

Coral Cloud는 포괄적이고 협력적인 접근 방식 덕분에 인상적인 잠재적 AI 사용 사례 목록을 만들었습니다. 이 중에서 몇 가지를 살펴보겠습니다.

Coral Cloud가 꿈꾸는 AI 가능성 중 몇 가지를 살짝 엿볼 수 있었습니다. 더 많은 영감을 얻으려면 다양한 비즈니스 기능에 대한 구체적인 아이디어를 소개하는 Salesforce AI 사용 사례 라이브러리를 확인해 보세요.

사용 사례 평가

이제 어려운 부분이 시작됩니다. 아이디어가 너무 많은데, Coral Cloud는 실제로 어떤 사용 사례를 구현해야 할지 어떻게 파악할 수 있을까요? 비즈니스 인텔리전스 VP인 Alex가 조직의 AI 위원회에 고려해야 할 요소에 대해 안내합니다.

비즈니스 가치

앞서 학습했듯이 이상적인 사용 사례는 조직의 전략적 목표에 부합하며 실질적인 비즈니스 가치를 제공합니다. 내부 수익률 또는 순현재가치, ROI, 투자비 회수 기간 평가, 시나리오 모델링, 기회 비용 평가 또는 조직에 적합한 추정 기법을 사용하여 해당 가치를 계산할 수 있습니다. 각 사용 사례의 단기 및 장기 수익을 모두 고려해야 합니다. 기존 투자를 활용하는 것도 고려해야 합니다. 예를 들어 조직에 이미 내장된 AI 도구를 제공하는 소프트웨어 플랫폼이 있다면, 처음에는 해당 플랫폼을 사용해 몇 가지 사용 사례를 구현하는 데 집중하여 더 많은 ROI를 달성할 수 있습니다.

프로젝트의 성과를 측정하는 데 사용할 지표 및 KPI를 정의하는 것도 아주 중요합니다. 해당 프로젝트를 통해 더 나은 비즈니스 성과를 달성했다는 것을 증명하지 못하면 향후 AI 이니셔티브를 추진하는 데 어려움을 겪게 될 것입니다.

구현 용의성

조직은 비즈니스 가치 계산 외에도 AI 프로젝트 구현의 난이도를 평가해야 합니다. 구현 난이도를 평가하려면 다음을 고려해야 합니다.

• 기술적 실현 가능성: 프로젝트의 복잡성, 대략적인 일정, 확장성과 필요한 기술, 인프라, 시스템 통합, 사이버 보안 가드레일 등을 비롯한 기술적 요구 사항을 고려합니다.
  
• 운영 준비 상태: 각 사용 사례를 구현하는 데는 서로 다른 수준의 AI 성숙도와 전문성이 필요합니다. 또한 프로젝트를 시작하기 위한 변경 관리 프로세스의 비용을 추정하고 프로젝트의 규모 및 범위, 필요한 교육량, 변화에 대한 저항 수준, 비즈니스 운영에 미치는 잠재적 혼란과 같은 요소를 고려합니다.
  
• 데이터 준비 상태: 필요한 데이터를 사용 가능하고 고품질이며 통합되고 잘 관리되는 상태로 준비하는 데 얼마나 많은 노력이 필요한지 평가합니다. 또한 일부 사용 사례에서는 데이터 저장소 기능이나 데이터 인프라를 업그레이드해야 할 수도 있습니다. 동일한 데이터 집합을 잠재적으로 활용할 수 있는 사용 사례에 주목하세요. 이러한 사용 사례를 우선 순위에 두면 데이터 투자에 대한 수익을 높일 수 있습니다.
  
• 위험: AI를 처음 사용하는 경우 위험도가 낮고 영향력이 큰 사용 사례로 시작해 보세요. 하지만 빠른 성공과 고위험 기회 사이의 균형을 유지하고 AI 혁신과 보다 강력한 윤리적 AI 관행으로 이어질 수 있도록 합니다.
  
• 경영진의 동의: 경영진의 강력한 지원을 받는 사용 사례는 구현 과정이 더 원활한 경우가 많습니다.
  

Alex와 Coral Cloud의 AI 리더십 팀은 모든 AI 사용 사례를 신중하게 평가하여 추구할 가치가 있는 사례를 결정합니다. 핵심적인 조사 및 실사 중 일부는 조직이 각 프로젝트의 계획 단계를 시작할 때 실시됩니다. AI 전략을 개발하는 동안 위원회는 각 사용 사례의 가치와 투입해야 하는 노력의 정도를 추정할 수 있을 만큼의 작업만 수행합니다.

우선 순위가 지정된 AI 백로그 구축

Coral Cloud의 AI 위원회는 사용 사례를 평가하면서 각 사례를 프로젝트 관리 도구에 추가했습니다. 이제 모든 잠재적인 AI 사용 사례에 대한 백로그가 있으니 프로젝트를 추적할 수 있습니다. 다음 단계는 백로그의 우선 순위를 지정하는 것입니다.

프로젝트의 우선 순위를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 간단한 방법 중 하나는 비즈니스 가치와 구현 용의성을 비교하는 영향-노력 매트릭스입니다.

Coral Cloud의 사용 사례를 간단한 그래프로 나타내면 어디에 해당하는지 알 수 있습니다.

• 즉각적 성과: 사분면의 오른쪽 상단에 있는 사용 사례는 가치가 높고 노력은 적게 듭니다. AI에 대한 경험이 비교적 적다면 파일럿 프로젝트를 선택할 때 여기에서 시작하세요.
  
• 손쉬운 성취: 사분면의 오른쪽 하단에 있는 사용 사례는 가치가 낮고 노력이 적게 듭니다. 보다 중요한 프로젝트가 완료되었을 때 또는 장애물이 해결되기를 기다리는 동안 이 사례를 활용하세요.
  
• 큰 투자: 사분면의 왼쪽 상단에 있는 사용 사례는 큰 변화를 가져올 수 있지만, 많은 노력이 필요하고 더 많은 위험이 따릅니다.
  
• 돈 구덩이: 사분면의 왼쪽 하단에 있는 사용 사례는 가치가 낮고 노력이 많이 들기 때문에 추구할 가치가 없습니다.
  

영향-노력 매트릭스가 여러분의 조직에 적합하지 않은 경우 다양한 우선 순위 지정 프레임워크에 대해 자세히 알아보려면 리소스 섹션을 참조하세요.

첫 번째 AI 프로젝트 선택

우선 순위 지정 연습을 완료한 후 Coral Cloud의 AI 리더십 팀은 구현할 가능성이 있는 즉각적 성과의 고가치 프로젝트 몇 가지를 식별했습니다. 처음에 어떤 것을 선택해야 할까요?

Coral Cloud는 파일럿 프로젝트를 결정할 때 다음 요소를 고려합니다.

• 규모 및 속도: 기본 제공 AI 솔루션으로 6개월 이내에 구현할 수 있고 데이터 정제나 통합이 거의 필요하지 않은 프로젝트 3가지로 목록을 줄입니다.
  
• 위험 및 성공: 위험도가 낮으면서 성공 가능성이 높은 프로젝트를 선택합니다. 측정 가능한 비즈니스 결과를 입증하면 AI 프로그램이 더 많은 지지를 받게 됩니다.
  
• 조직 적합성: 어떤 프로젝트가 조직의 현재 역량 및 자원에 부합하는지 평가합니다.
  
• 도입 용의성: 사용자가 AI 프로젝트를 얼마나 쉽게 도입할 수 있는지, 얼마나 많은 변경 관리가 필요한지를 고려합니다.
  
• 확장성: 어떤 사용 사례가 다른 사업부 또는 다른 지역으로 확장될 수 있는 가능성이 있는지 고려합니다.
  
• 학습 기회: 데이터 처리 및 통합과 같은 AI 배포의 다양한 측면에서 가장 가치 있는 교훈을 줄 수 있는 프로젝트가 무엇인지 생각합니다.
  

AI 위원회는 오랜 숙고 끝에 마침내 고객 경험 팀의 간소화된 체크인 프로세스를 최종 우승작으로 선택했습니다! 이렇게 결정한 Coral Cloud는 AI 혁신을 향해 나아가고 있습니다.

이 뱃지를 완료하면 AI + 데이터: 프로젝트 계획 모듈로 이동하여 Coral Cloud가 AI 기반 체크인 개선에 대한 파일럿 프로젝트를 성공적으로 계획하기 위한 단계를 자세히 살펴보세요.

AI 전략 개선

AI 파일럿 프로젝트를 수행하여 얻을 수 있는 이점 중 하나는 이러한 실험의 결과가 AI 전략을 테스트하고 개선하는 데 도움이 될 수 있다는 점입니다. Alex와 Coral Cloud AI 위원회의 나머지 구성원은 모든 AI 프로젝트를 시작한 후 전략에 대해 다시 논의하고, 분기마다 새로운 아이디어, 변경된 목표 및 요구 사항, AI 기술 발전에 따라 재평가하고 우선 순위를 다시 지정합니다. 물론 AI를 배포할 때마다 규정 준수를 위해 AI 재고를 업데이트하는 것도 잊지 않습니다.

이제 여러분 차례입니다! 이 모듈에서 배운 내용을 바탕으로 조직이 자체 AI 전략을 개발하여 이러한 기술 변화를 탐색하고, AI 역량을 점진적으로 발전시키는 로드맵을 구축하고, AI를 통해 실질적인 가치를 제공할 수 있도록 도움을 주세요. 멋진 새 AI 전략을 수립하면 AI 혁신에 한 걸음 더 가까워집니다.

리소스

• PDF: AI 적용: AI 사용 사례를 찾고 우선 순위를 지정하는 방법
• 외부 사이트: 제품 우선 순위 지정에 대한 최고의 가이드 + 8가지 프레임워크
• Salesforce 웹 세미나: AI 로드맵 구축: 성공에 이르는 5가지 전략적 단계(가입 필요)
• Salesforce 설계자: AI 로드매핑
• 외부 사이트: 첫 번째 AI 프로젝트 선택 방법