인공지능(AI) 도입을 위한 설득력 있는 비즈니스 사례를 구축하는 일은 전략, 스토리텔링, 체계적인 재무 모델링을 모두 통합하는 작업입니다. 기술 팀은 AI로 무엇이 가능한지에 집중하겠지만, 비즈니스 리더는 AI가 왜 중요한지, 그리고 누구에게 중요한지 꼼꼼히 살펴봐야 합니다.

AI 프로젝트를 승인받기 위해서는 AI의 잠재력을 정량화된 실제 성과로 전환하여 보여줘야 합니다. AI가 가장 큰 효과를 발휘할 수 있는 AI 비즈니스 사례는 혁신의 동인이 될 뿐 아니라 운영 효율성, 기업 리스크 해소 및 성장, 장기적 가치 등에서도 투자 가치를 발휘합니다.

먼저, 기술로 해결할 비즈니스 문제를 명확히 이해하세요. 다음 단계에 따르면 AI 비즈니스 사례를 수월하게 구축할 수 있습니다.

1. 비즈니스 문제 정의

AI 기술을 논의하기 전에 비즈니스 문제부터 명확히 정의하세요. AI 솔루션은 재정적 영향력과 조직이 해결해야 할 시급한 문제에 기반할 때 신뢰를 얻습니다.

  • 측정 가능한 결과를 낼 수 있는 과제 식별: 비효율적이거나, 수작업 중심적이거나, 고객 경험 격차가 성과를 저하시키는 영역을 찾아보세요. 낮은 예측 정확도, 높은 이탈률, 긴 처리 시간, 상담사의 비효율성을 예로 들 수 있습니다.
  • 아무것도 하지 않았을 때의 비용 정량화: 그 어떤 노력도 하지 않을 경우 어떤 재정적 손실이 발생할 수 있는지를 이해 관계자들이 알 수 있게 하세요. 실제 데이터를 사용해 해당 문제와 관련된 수익 손실, 초과 비용, 놓친 기회를 계산합니다.

예를 들어 다음과 같이 보고할 수 있습니다. “우리 회사의 수동적인 수요 예측 방식은 부정확한 예측으로 인해 연간 400만 달러의 과잉 재고와 150만 달러의 매출 손실을 일으키고 있습니다. 이러한 기능을 AI로 자동화하면 공급망 관리가 개선되어 영업 전환율이 개선될 것으로 예상합니다.”

명확성과 구체성을 갖추면 시급성을 강조하고 의미 있는 ROI 계산의 기반이 마련됩니다.

2. 전략적 목표에 맞춰 우선순위 정리

조직의 광범위한 전략 목표와 이니셔티브를 일치시키면 AI에 대한 시각이 ‘흥미로운 기술’에서 ‘중요한 투자’로 전환됩니다.

이를 효과적으로 수행하려면 AI 솔루션을 고객 경험 개선, 매출 성장 촉진, 운영 효율성 향상 등 조직이 정의한 목표를 직접적으로 실현하는 수단로서 제시합니다. 이때 경영진의 우선순위에 부합하는 용어를 사용하고, 가능하다면 회사의 전략 계획에 있는 문구와 내용을 인용하세요. 경영진이 명시한 목표를 더 잘 반영할수록 제안의 신뢰성과 관련성은 더욱 높아집니다.

다음으로, 성공의 구체적인 모습을 묘사합니다. AI 솔루션이 비즈니스에 미칠 영향, 즉 무엇을 개선하고, 간소화하고, 새로운 가능성을 열어주는지 설명합니다. 그런 다음, 여러 관점에서 측정 가능한 영향에 초점을 맞춰 예상하는 비즈니스 성과를 명확히 제시합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 재정적 측면: 지원 비용 절감, 전환율 상승, 수익 증가
  • 운영적 측면: 수작업 감소, 응답 속도 증가, 정확도 향상
  • 경험적 측면: 고객 만족도 향상, 직원 참여도 증가, 이직률 감소

예를 들어 다음과 같이 제시할 수 있습니다. ” AI 코파일럿 구현으로 통화 시간을 10% 줄여 연간 약 100만 달러의 비용 절감 효과를 볼 수 있으며, 모든 채널에서 보다 일관된 경험을 제공할 수 있습니다.”

귀사 상황에 가장 적합하며 우선순위가 높은 비즈니스 이점을 선택하세요.

3. 구체적 요구사항에 AI 솔루션 매칭

AI 기능을 기업의 구체적인 요구사항 및 고객 경험(CX) 성숙도에 맞게 매핑합니다. 이는 모든 조직이 초기 단계에서 AI의 가치와 ROI를 입증하는 핵심 전략입니다.

이를 위해 Genesys는6단계의 경험 오케스트레이션 성숙도를 통해, 지능적이고 개인화되고 연결된 고객 여정을 제공하는 기업의 역량을 분류하고 있습니다. 이는 AI 투자 유형을 비즈니스가 추구하는 결과에 매칭하는 기본 틀을 제공하며, 운영의 효율성과 사람 중심의 경험 제공 사이에 균형을 잡아줍니다.

중점 분야에는 수작업 감소를 위한 자동화, 직원의 빠른 응답을 돕는 AI 기반의 증강 기능, 보다 적극적인 참여를 유도하는 개인화 또는 최적화 등이 포함됩니다.

적절한 수준으로 AI를 준비하면 과도한 구축 및 투자를 방지하고, ROI와 영향력에 기반한 로드맵을 작성할 수 있으며, 기능이 발전함에 따라 가치가 기하급수적으로 증가합니다.

현재의 비용, 투자, 비즈니스 이익 분석: 현재의 비용 구조를 분석하고 AI 기반 모델과 비교하면, 비용 절감뿐만 아니라 투자 준비 상황도 파악할 수 있습니다.

총비용 평가부터 시작하세요. 여기에는 구현 비용, 지속적인 비용, 현 시스템 지원에 필요한 내부 리소스가 포함됩니다. 가능하다면 이러한 기준선을 AI로 지원되는 더 효율적인 모델과 비교해 보세요. 이 분석으로 잠재적인 실질적 비용 절감에 대한 명확한 추정치를 파악할 수 있습니다.

다음으로, AI 투자 자체를 평가하세요. 제안된 해결책의 비용은 얼마인가요? 현재의 툴이나 수동 프로세스에서 어떤 것들을 대체할 것인가요? 그리고 어디서 중복된 지출을 줄이거나 없앨까요?

마지막으로, 측정 가능한 재무 지표를 통해 비즈니스 이점을 평가하세요. 이때 다음 사항에 중점을 둡니다.

  • 장기 이익을 파악하기 위한 순현재가치(NPV)
  • 투자를 얼마나 빨리 회수할 수 있는지 판단하기 위한 투자 회수 기간
  • 최상 및 최악 시나리오를 모델링하기 위한 민감도 분석

이 구조화된 접근법은 이해 관계자들이 AI 투자에 관한 데이터 기반 의사결정에 필요한 재무적 명확성과 신뢰를 제공합니다.

4. 미래지향적 통합 설계

AI 솔루션을 평가할 때는 즉각적인 기능을 넘어 기술이 보다 광범위한 에코시스템에 어떻게 통합될지 고려합니다. 많은 비용을 초래하는 시스템 중단을 피하기 위해 기존 CRM, ERP, 워크포스 툴과 원활하게 연동되는 솔루션을 선택하는 것이 좋습니다.

오픈 API 아키텍처로 구축된 플랫폼을 찾아보세요. 비즈니스 요구사항의 변화에 발맞춰 유연하게 확장할 수 있습니다. 또한 AI를 음성, 채팅, 소셜 등 여러 채널로 확장할 수 있는지도 확인합니다.

마지막으로, 공급업체의 전략적 파트너십을 검토하여 장기적인 협력과 지원을 약속받으세요. 미래지향적인 통합은 지속적인 가치 창출의 핵심입니다.

위 단계를 따라 AI 도입의 필요성을 입증하여 프로젝트에 대한 동의를 얻으면 실행 단계를 명확히 계획할 수 있습니다.

5. 현실적인 일정표로 구현 로드맵 작성

성공적인 AI 도입은 명확하고 실행 가능한 로드맵에서 시작됩니다. 우선순위를 정하는 것으로 시작하세요. 무엇이 먼저 시행되어야 하며, 이유는 무엇인가요?

비즈니스 성과 실현에 영향을 줄 수 있는 AI 솔루션 내 모든 종속성을 고려합니다. 그 다음에는 프로젝트를 명확한 이정표가 있는 여러 단계로 나누어 진행합니다. 통합 작업, 사용자 교육 등 다소 긴 시간이 요구되는 활동도 반드시 고려합니다.

잠재적 위험에도 대비하세요. 데이터 품질, 변화에 대한 저항, 사용자 채택은 조기에 해결하지 않으면 가치 실현을 늦출 수 있습니다. 적절한 인재를 참여시키는 것 또한 중요합니다. 가장 큰 과제는 기술이 아니라 리소스 가용성인 경우가 많습니다.

주요 분야의 전문가들은 트랜스포메이션을 위한 활동과 일상 업무 사이에서 곤란을 겪는 경우가 많습니다. 잘 구체화된 로드맵은 앞으로의 작업을 한눈에 파악할 뿐 아니라, 성공적인 완수에 필요한 적절한 지원을 확보하는 데도 도움이 됩니다.

이해 관계자 의견 수집: AI 이니셔티브는 처음부터 관련 담당자들이 참여하고 그들의 의견이 함께할 때 성공합니다. 프로세스 초기에 컨택센터 관리자, IT 팀, 고객 경험 리더와 협력하여 요구사항을 파악하고 우선순위를 조율하세요. 결정이 어떻게 이루어지는지, 어떤 기준이 가장 중요한지를 모두가 이해하도록 합니다.

상담사의 피드백을 경청하는 일 또한 필수입니다. 그들의 현장 인사이트는 데이터만으로는 알 수 없는 기회를 만들기도 합니다. AI를 성공적으로 도입 및 활용하는 기업은 단순히 AI의 기능만 쫓는 것이 아니라 측정 가능한 고객 중심의 개선을 제공하는 데 집중합니다.

추상적인 혁신을 실질적인 성과로 전환

지금까지 언급한 이 모든 것들은 실제로 기업의 AI 도입 여정에서 발견되는 중요한 인사이트입니다. 그리고 이들은 조율이 필요한 중요 요소들입니다.

Genesys 가치 캔버스(Value Canvas)는 조직이 CX 솔루션의 비즈니스 가치를 명확히 정의하고 전달할 수 있도록 돕는 전략적 프레임워크입니다. 가치 캔버스는 AI 기반 컨택센터 및 옴니채널 플랫폼과 같은 기술 제공을 각 고객의 구체적인 목표와 문제에 맞춰 조정하기 위한 광범위한 방법론 중 하나입니다.

이 협력 툴은 이해 관계자들이 가장 중요하게 여기는 명확한 결과, 실제적인 영향, 측정 가능한 성공 경로에 대한 의견을 조율하는 데 도움을 줍니다. 기술에 바로 뛰어드는 대신, 고객의 문제에서 출발해 우선순위가 정해진 전략적 해결책으로 팀을 안내합니다.

먼저, 긴 대기 시간, 긴 처리 시간, 낮은 고객 만족도와 같은 일반적인 비즈니스 문제를 파악하고, 근본 원인을 찾아냅니다 이를 통해 AI 자동화, 증강, 분석 등 어떤 기능이 문제 해결에 가장 효과적인지 정확히 파악할 수 있습니다.

Genesys 가치 캔버스는 영향 분석도 지원합니다. 팀은 ROI 모델링, 비용 절감, 효율성 향상에 관한 지침을 통해 어떤 사용 사례가 가장 큰 가치를 제공할지 파악할 수 있습니다. 벤치마크를 사용하든 협업을 통해 정량화된 비즈니스 사례를 구축하든, 가치 캔버스는 AI 기술이 가진 가능성을 실제 투자할 만한 가치가 있는 근거로 바꿔줍니다.

무엇보다도, 가치 캔버스는 라이프사이클 계획을 지원합니다. 발견부터 실행에 이르기까지, 핵심 결정, 목표, 단계를 제시하여 단기적인 성과만이 아닌, 장기적인 가치 실현을 장려합니다.

또한 가치 사슬 사고를 촉진합니다. AI 역량과 비즈니스 성과를 연결하고, KPI 및 ROI 추정치를 계층화함으로써, 이해 관계자들은 운영 이니셔티브가 수익 성장, 충성도 향상과 같은 전략적 목표를 어떻게 지원하는지 정확히 확인할 수 있습니다.

마지막으로, 가치 캔버스는 이해 관계자 간의 조율을 통해 기술 및 비즈니스 팀이 통일된 스토리를 전달할 수 있도록 합니다. 이를 통해 사용자는 “무엇을?”, “왜?”, “어떻게?”에 대한 답을 명확하고, 실행 가능하며, 결과에 기반한 형식으로 요약할 수 있습니다.

인사이트에서 실행까지, AI ROI에 집중하세요

Genesys 가치 캔버스는 복잡하게 느껴질 수 있는 AI 투자 논의에 명확성과 일관성을 제공합니다. Genesys에서는 이를 활용해 고객의 과제와 솔루션을 매핑하고, 경영진이 어디서 어떻게 가치를 창출할지 이해하도록 돕습니다.

가치 캔버스는 기업의 디지털 성숙도와 준비 수준에 맞춰 조정이 가능합니다. 팀은 기술 및 비즈니스 이해 관계자 모두가 공감할 수 있도록 가치 스토리를 맞춤화할 수 있습니다. 이를 통해 실제 벤치마크를 기반으로 정보에 기반한 자신감 있는 의사결정을 내릴 수 있습니다.

Genesys 가치 캔버스를 트랜스포메이션을 위한 청사진이라고 생각하세요. 모든 AI 투자가 의미 있고 측정 가능한 결과와 연결되도록 하고, 역량이 발전함에 따라 그 효과도 더욱 강력해집니다.

전 세계 기업들이 AI 및 자동화를 위해 Genesys Cloud™ 플랫폼을 선택하는 데는 이유가 있습니다. Genesys Cloud AI가 귀사의 비즈니스 전략에 어떻게 부합하는지 전문가에게 연락해 자세히 알아보세요.