비즈니스 기회
서비스 비즈니스에 AI가 필요하십니까?
인공 지능은 현재 가장 큰 대세이며, 금융에서 의료, 소매업에 이르기까지 여러 산업이 AI를 채택하지 않으면 뒤처질 위험이 있습니다.
Workday의 최근 연구에 따르면 서비스 제공업체는 AI 시류에 자동으로 편승해서는 안 됩니다. 대신, 그들은 전략에 따라 결정을 내려야 합니다. 요컨대, AI와 서비스 회사의 경우 더 많은 것이 반드시 더 좋은 것은 아닙니다.
서비스 프로바이더가 다른 계산에 직면하는 이유
당신은 제조업체입니까? 그런 다음 AI가 품질 저하 없이 비용을 절감하고 필요한 투자 수익을 제공한다면 계속 사용해 보십시오.
그러나 물리적 제품을 만드는 것이 아니라 고객을 위해 일을 하는 서비스업은 다릅니다. 공산품과 달리 서비스는 고객이 '공동 생산'합니다. 고객은 파이를 주문하는 것과 같은 간단한 일을 복잡하게 만들 수 있습니다.
고객을 대하는 것은 학계에서 고객 상호 작용의 불확실성이라고 부르는 것을 초래합니다. 이러한 불확실성은 고객과의 상호 작용 범위, 그리고 고객이 원할 수 있는 다양한 제품이라는 두 가지 원인에서 비롯됩니다.
예를 들어 레스토랑을 생각해 보십시오. 고객은 원하는 것을 주문하고 적합하다고 생각되는 다양한 요리를 결합한 다음 음식이 나오면 먹습니다. 고객은 잘못된 결정을 내릴 수 있지만 레스토랑은 그 결정에 갇혀 있습니다.
고객이 서버(또는 더 심하게는 요리사)와 상호 작용하도록 허용하면 대체품을 요청하거나 재료에 대해 질문하거나 특별한 것을 만들도록 설득하려고 할 수 있습니다. 태블릿을 통해 세트 메뉴에서 선택하는 것으로 제한하면 그 중 어느 것도 발생하지 않습니다. 비유를 계속하자면, 레스토랑은 소수의 표준 요리를 제공할 수도 있고, 고객이 맞춤화할 수 있는 많은 요리를 제공할 수도 있습니다.
서비스 비즈니스를 운영하는 경우 이미 고객 상호 작용 전략에 따라 다양한 선택을 했을 것입니다. 예를 들어, 금융 서비스 회사를 운영한다고 상상해 보십시오. 사무실은 고객에게 편안하고 편리하며, 고객의 요구 사항을 검토하기 위해 긴 회의를 할 수 있도록 설계되었습니까? 아니면 고객과의 시간을 제한하고 전화나 앱을 통해 고객과 함께 작업합니까?
마찬가지로, 각 고객을 위해 무엇을 할 것인지 거의 알 수 있도록 제품을 제한합니까? 아니면 고객의 요구와 선택에 따라 서비스가 크게 달라지나요? 예를 들어 CPA와 세무 준비 앱을 비교해 보세요.
불확실한 세상에서 비즈니스 수행
고객이 생산 공정에 얼마나 많은 불확실성을 도입할 수 있습니까? 이는 서비스 비즈니스가 AI를 채택하는지 여부를 안내하는 주요 요소 중 하나여야 합니다.
그 이유를 이해하기 위해 학자들이 정보 처리 이론이라고 부르는 이론으로 우회해 보겠습니다. 이 작업에 따르면 조직은 위험을 줄이기 위해 지식을 사용하여 불확실성에 대처합니다. 서비스 기업의 핵심 과제는 서비스 생산에 지식을 배치하는 것입니다.
인적 자본이라고도 하는 개별 지식은 인간 작업자가 문제를 해결하고 고객의 요구를 충족함에 따라 서비스 생산의 불확실성을 줄입니다. 그러나 인적 자본은 회사가 아닌 직원의 소유이며 확장 가능하지 않다는 문제가 있습니다. 긍정적인 측면은 고객이 여전히 인간과의 상호 작용을 중요하게 생각한다는 것입니다.
지식의 다른 형태는 "조직 자본"으로 알려져 있습니다 : 회사 자체가 소유하는 성문화 된 지식. 조직 자본은 회사에 속하고 확장된다는 고유한 장점이 있습니다. 조직 자본의 한 형태인 AI는 분명히 이러한 장점을 가지고 있습니다.
정보처리 이론은 불확실성에 대처하기 위해 지식을 조직화하는 세 가지 기술을 제공합니다.
첫 번째는 조직자본의 한 형태인 규칙과 프로그램을 갖는 것이다. 두 번째는 계층적 구조를 갖는 것입니다. 여기에서 일선 작업자는 복잡한 문제를 더 잘 알고 있는 관리자에게 에스컬레이션합니다. 세 번째는 목표 지향적 조정(goal-oriented coordination)으로, 기업은 하위직 직원들에게 조직의 중요한 목표에 따라 의사결정 자율성을 부여함으로써 불확실성에 대처할 수 있습니다. 이 마지막 두 가지는 지식이 풍부하고 경험이 풍부한 근로자, 즉 인적 자본에 의존합니다.
이것이 서비스 전략에 부합하는 방법은 다음과 같습니다. 대부분 소비자를 위한 선택의 폭이 좁고 고객과의 상호 작용이 제한된 기업은 조직 자본을 사용합니다. 오늘날에는 일반적으로 규칙과 프로그램 위에 기술 솔루션을 제공합니다. 다양한 제품을 제공하지만 고객 상호 작용이 제한된 기업은 문제가 체인을 통해 전달되는 계층 구조를 사용합니다. 그리고 광범위한 제품과 높은 고객 상호 작용을 모두 갖춘 기업은 대상 또는 목표에 따라 조정된 일선 지식 근로자를 사용합니다.
기술은 후자의 두 가지 모드를 강화할 수 있지만, 더 넓은 범위의 서비스를 제공하거나 더 많은 고객 선택권을 제공하는 데 드는 비용은 기업이 인간 지식 근로자에 더 의존하게 된다는 것입니다.
AI의 전략적 사용
정교한 형태의 조직 자본인 AI는 고객 상호 작용의 불확실성을 줄일 수 있습니다. 회사는 그것을 소유하고 확장할 수 있습니다. 그러나 여전히 규칙과 데이터 세트에 얽매여 있으며, 몇 가지 예를 들자면 창의적인 솔루션을 찾고, 서로 다른 개념을 연결하고, 인간 상호 작용의 뉘앙스를 이해하는 등 인적 자본이 여전히 이점을 제공하는 불확실성 영역이 있습니다.
문제는 이 모든 것을 전략적으로 탐색하여 고객 전략과 인적 및 조직 자본을 응집력 있는 방식으로 결합하는 것입니다. 도움이 될 수 있는 네 가지 규칙을 마련했습니다.
1. 전략적 균형을 유지하세요.
결제와 같은 예측 가능한 작업의 경우 자동화는 효율성을 높이고 희생을 거의 하지 않습니다. 그러나 복잡하고 다양한 고객 요구는 인간의 전문 지식과 상호 작용의 유연성과 공감을 요구합니다. 최적의 접근 방식은 자동화가 일상적인 작업을 지원하고 자동화가 처리할 수 없는 뉘앙스를 인간이 처리하는 두 가지 모두의 균형 잡힌 통합에 있는 경우가 많습니다.
2. 강점을 활용하십시오.
AI를 사용하여 객관성과 포괄성이 중요한 데이터 분석 및 의사 결정 프로세스와 같은 작업을 탐색합니다. 이를 통해 금융 및 의료와 같이 실수가 큰 결과를 초래할 수 있는 서비스에서 정확성과 신뢰성이 보장됩니다. 반면, 신뢰, 개인적 관계 및 평판이 중요한 서비스에서는 강력한 고객 관계를 구축하고 유지하기 위해 인간 상호 작용을 우선시합니다.
3. 시너지 효과를 낼 수 있는 기회를 모색합니다.
인간의 능력과 AI 기술 간의 역동적인 상호 작용을 장려하여 서로가 서로에게서 배울 수 있도록 합니다. 이는 현재 운영을 향상시킬 뿐만 아니라 인간과 AI가 모두 발전할 수 있는 환경을 조성합니다. 이는 회사의 지식 기반과 적응성을 지속적으로 확장함으로써 경쟁사에 비해 지속 가능한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
4. 문맥을 고려하십시오.
고객의 특정 요구와 가치를 평가하여 인적 자원과 기술 자원의 적절한 조합을 결정합니다. 이러한 균형은 시간이 지남에 따라 기술이 발전하고 고객의 기대치가 변화함에 따라 바뀔 수 있음을 인식합니다.
이러한 가이드라인을 따르면 서비스 기업은 AI를 운영에 통합하는 복잡성을 탐색하고 모든 세계의 장점을 활용하여 고객의 요구 사항을 효과적이고 지속 가능하게 충족할 수 있습니다.
이상의 기사는 2024년 5월 30일 TechXplore에 게재된 “Does your service business need AI? Here are four rules to help you decide”제목의 기사 내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : Does your service business need AI? Here are four rules to help you decide (techxplore.com)