AI 자동화: 생산성과 수익성 가속화

2023년은 인공지능(AI) 분야에서 기념비적인 해였습니다. 콘텐츠 생성, 코드 생성, 사용자 생산성 향상 능력을 가진 OpenAI의 챗GPT(ChatGPT)는 많은 이들에게 없어서는 안 될 도구로 자리 잡았습니다.

하지만 챗GPT가 인상적이긴 해도, 그것은 거대 언어 모델(LLM)의 수많은 애플리케이션 중 하나일 뿐입니다. AI 기반 자동화 솔루션은 견고한 LLM을 활용하여 인간 직원을 더 창의적이고 생산적인 업무에 자유롭게 할 다양한 작업을 수행합니다.

이 높은 생산성은 상당한 경제적 이득을 동반합니다. 맥킨지(McKinsey)는 생산성 증가를 단 0.8%만 높여도 국내총생산(GDP)에서 10조 달러를 풀어낼 수 있음을 발견했습니다. "기업 이익과 주주 수익이 생산성 증가와 직접 연결되어 있으므로" 비즈니스 리더들이 노동 생산성을 높여야 할 명확한 명령이 있습니다.

이 블로그에서는 이러한 AI 발전이 직원들이 더 적은 것으로 더 많은 것을 할 수 있게 하여 어떻게 직접적으로 수익 개선으로 이어지는지 더 깊이 파고들 것입니다.

더 높은 생산성을 통한 이익 극대화

생성형 AI와 기타 관련 기술은 노동 생산성의 새로운 개척지를 대표합니다. 맥킨지의 최근 기사에 따르면 "생성형 AI는 2040년까지 연간 0.1~0.6%의 노동 생산성 증가를 가능하게 할 수 있습니다." 하지만 그것은 단지 시작일 뿐입니다. 많은 기업이 이미 자동화를 통합했으며, "생성형 AI를 기타 모든 기술과 결합하면 작업 자동화가 연간 생산성 증가에 0.2~3.3%포인트를 추가할 수 있습니다."

그리고 생산성과 몰입도 증가는 수익성을 개선합니다. 실제로 몰입도가 높은 인력을 가진 기업은 "몰입도가 낮은 직원을 가진 기업보다 21% 더 수익성이 높습니다." 게다가 그들의 직원들은 이직할 가능성이 훨씬 적습니다. 거의 10명 중 9명의 직원이 직장에서 몰입감을 느끼면 이직할 가능성이 적다고 말합니다.

AI 기반 자동화 도구의 재정적 혜택이 크지만, 고용주와 직원 모두 이 기술이 운영을 간소화하고 업무 경험을 풍부하게 한다는 것을 발견하고 있습니다.

전 세계 6,400명 이상의 근로자를 대상으로 한 UiPath 2023 자동화 세대 보고서(Automation Generation report)에 따르면, "직원들은 단조롭고 반복적인 작업을 돕기 위해 자동화를 점점 더 찾고 있습니다... 이 기술은 그들이 두려워하는 단조로운 작업을 근무일에서 제거함으로써 직원 만족도, 몰입도, 생산성을 높일 수 있는 능력도 있습니다... 모든 응답자의 56%가 AI 기반 자동화 솔루션이 그들이 일을 더 잘하게 할 것이라고 믿었고, 44%는 업무-생활 균형을 향상시킬 수 있는 직장 내 자동화 창출에 더 많이 기여하고 싶다고 했습니다."

젊은 근로자들이 신기술 도입을 주도하는 경향이 있는데, 자동화 세대 보고서가 이를 검증합니다. Z세대의 거의 70%가 AI 기반 자동화를 호의적으로 봅니다. 하지만 X세대의 절반 이상과 베이비붐 세대의 44%도 이러한 도구의 가치를 인식합니다.

자동화 세대는 특정 연령이나 인구통계에 국한되지 않습니다. AI 기반 자동화를 활용하여 근무일에서 더 많은 것을 얻는 다양한 전문가들의 단면을 대표합니다.

이 그룹이 자신과 고용주 모두에게 혜택을 주기 위해 이러한 도구를 활용하는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다:

새로운 기술을 배울 시간 확보

직원들에게 새로운 기술을 배울 시간을 주는 것은 기업에 전략적 이점입니다. PwC 설문조사에 따르면 "업스킬링 프로그램을 도입한 CEO의 93%가 생산성 증가, 인재 확보 및 유지 개선, 더 탄력적인 인력을 경험했습니다."

증가된 교육 시간은 관리자들이 비용 효율적인 방식으로 기술 격차를 해소하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 세계경제포럼(World Economic Forum)은 "수요 기술이 직업 전반에서 변화함에 따라 기술 격차는 여전히 높습니다... 평균적으로 기업들은 근로자의 약 40%가 6개월 이하의 재교육을 필요로 할 것으로 추정하고, 비즈니스 리더의 94%가 직원들이 직장에서 새로운 기술을 습득할 것으로 기대한다고 보고합니다... 상당한 수의 비즈니스 리더들이 직원 재교육이 비용 효율적이며 중장기적으로 상당한 배당을 준다는 것을 이해합니다."라고 말합니다.

'딥 워크(Deep Work)'에 더 많은 시간 할애

디지털 도구는 지식 근로자가 근무 시간 동안 소통하는 것을 더 쉽게 만들었지만, 중단 없는 집중 기간을 희생시켰습니다. 아사나(Asana) 연구에 따르면 "지식 근로자 시간의 60%가 그들이 고용된 숙련된 전략적 업무가 아닌 조율에 쓰입니다. 이는 직장에서 집중을 우선시하는 팀이 경쟁사보다 더 나은 결과를 낼 수 있는 기회를 제공합니다."

이 혜택들은 단지 이론적이지 않습니다. 선도 기업들은 이미 AI 기반 자동화 투자에서 상당한 ROI를 실현하고 있습니다.

IBM의 기업 설문조사에 따르면 30-40%가 AI에서 비즈니스 가치를 찾고 있으며, 이는 2017년 이후 두 배로 증가했습니다. IBM이 인용한 한 예측에 따르면 AI는 2030년까지 16조 달러의 글로벌 경제 기여를 제공할 것입니다... AI는 비즈니스의 기술 요구사항과 그 기술을 가진 사람들 사이의 많은 간극을 생산성 향상으로 메울 것입니다.

케빈 크루웰(Kevin Krewell), 포브스 기고자

의료 산업에 비용 관리 솔루션을 제공하는 익스피언 헬스(Expion Health)는 그런 기업 중 하나입니다. 의료 기록, 자격 증빙 문서, 가격 정보 사이에서 그들은 관리해야 할 방대한 양의 민감한 비정형 데이터를 가지고 있었습니다. UiPath 비즈니스 자동화 플랫폼 도구(UiPath 도큐먼트 언더스탠딩 포함)를 활용하여, 익스피언은 이 데이터의 추출과 처리를 자동화할 수 있었습니다.

이 솔루션은 엄청난 생산성 개선을 가져왔습니다. 처리할 수 있는 청구 건수가 600% 증가했습니다. 다섯 개의 로봇이 "회사가 청구 처리에서 99% 성공률과 전체 97% 생산성 증가를 달성하도록 돕고 있습니다."

AI 기반 자동화가 기업의 수익 증대를 돕습니다

AI는 더 이상 단순한 유행어가 아닙니다. 선도 기업들은 기업 자동화와 AI를 통합하여 기술을 운영화하고 있습니다. 이는 고위 비즈니스 리더들에게 중대한 통찰입니다. 이 결합이 생산성과 수익성을 초과 충전하고 있기 때문입니다.

UiPath 비즈니스 자동화 플랫폼은 AI 기반 자동화를 신속하게 배포하고 가치를 실현하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 생성형 AI, 특화 AI, 또는 둘의 조합이든, UiPath는 귀사의 고유한 비즈니스 요구사항에 맞춘 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 자동화 솔루션을 제공합니다. 이 접근 방식은 AI가 상당한 ROI를 생성하는 데 필요한 맥락을 제공합니다.

전체 자동화 세대 보고서에는 AI 기반 자동화가 어떻게 생산성을 초과 충전하는지에 대한 더 많은 통찰이 담겨 있습니다. 직접 확인하고 보고서를 오늘 다운로드하세요.

편집자 주: 이것은 게스트 블로그 게시물입니다. 이 블로그 게시물에서 표현된 견해는 저자 자신의 것입니다.