AI 자동화:생산성 및 수익성 가속화

2023년은 인공지능(AI) 분야에서 기념비적인 해였습니다. 콘텐츠 생성, 코드 생성, 사용자 생산성 향상 기능을 갖춘 OpenAI의 ChatGPT는 많은 사람들에게 없어서는 안될 도구로 자리매김했습니다.

ChatGPT는 인상적이지만 LLM(대형 언어 모델)의 하나의 응용 프로그램일 뿐입니다. AI 기반 자동화 솔루션은 강력한 LLM을 활용하여 인간 직원이 보다 창의적이고 생산적인 작업에 집중할 수 있도록 다양한 작업을 수행합니다.

이러한 높은 생산성으로 인해 상당한 경제적 이익이 발생합니다. McKinsey는 생산성 증가가 0.8%만 증가해도 국내총생산(GDP)이 10조 달러에 달할 수 있다는 사실을 발견했습니다. “기업 이익과 주주 이익은 생산성 향상과 직결된다”는 점에서 기업 경영자에게는 노동 생산성을 높여야 한다는 분명한 의무가 있다.

이 블로그에서는 이러한 AI 발전이 어떻게 직원들이 더 적은 비용으로 더 많은 일을 하고 직접적인 수익 개선으로 이어지는 데 도움이 되는지 자세히 알아볼 것입니다.

생산성 향상을 통한 수익 극대화

생성적 AI 및 기타 관련 기술은 노동 생산성의 새로운 영역을 나타냅니다. McKinsey의 최근 기사에 따르면 "제너레이티브 AI는 2040년까지 연간 0.1~0.6%의 노동 생산성 증가를 가능하게 할 수 있습니다." 하지만 이는 시작일 뿐입니다. 많은 기업이 이미 자동화를 통합했으며 "생성 AI를 다른 모든 기술과 결합함으로써 작업 자동화는 연간 생산성 증가에 0.2~3.3% 포인트를 추가할 수 있습니다."

생산성과 참여도가 향상되면 수익성이 향상됩니다. 실제로 직원의 참여도가 높은 기업은 "직원의 참여도가 낮은 기업보다 수익성이 21% 더 높습니다." 또한 직원들이 퇴사할 가능성이 훨씬 적습니다. 직원 10명 중 거의 9명은 업무에 몰입하면 직장을 그만둘 가능성이 낮다고 말합니다.

AI 기반 자동화 도구의 재정적 이점은 상당하지만, 고용주와 직원 모두 이 기술이 운영을 간소화하고 업무 경험을 풍부하게 한다는 사실도 깨닫고 있습니다.

전 세계 6,400명 이상의 근로자를 대상으로 설문조사를 실시한 UiPath 2023 자동화 세대(UiPath 2023 Automation Generation) 보고서에 따르면, "직원들은 일상적이고 반복적인 작업에 도움이 되는 자동화를 점점 더 찾고 있습니다... 또한 이 기술은 근무 시간에서 두려워하는 일상적인 작업을 제거하여 직원 만족도, 참여 및 생산성을 높일 수 있는 능력도 갖추고 있습니다. . . 또한 전체 응답자의 56%는 AI 기반 자동화 솔루션이 자신에게 힘을 실어줄 것이라고 믿습니다. 업무를 더 잘 수행하기 위해 노력하고 있으며 응답자의 44%는 일과 삶의 균형을 향상시킬 수 있는 직장 자동화 구축에 더 많이 기여하고 싶어합니다."

젊은 근로자들은 새로운 기술을 채택하는 데 앞장서는 경향이 있는데, 이는 자동화 세대(Automation Generation) 보고서에서 검증된 현상입니다. Z 세대의 거의 70%가 AI 기반 자동화에 대해 호의적인 시각을 갖고 있습니다. 그러나 X세대의 절반 이상, 베이비붐 세대의 44%도 이러한 도구의 가치를 인식하고 있습니다.

자동화 세대는 특정 연령이나 인구 통계에 국한되지 않습니다. 이는 AI 기반 자동화를 활용하여 업무 시간을 최대한 활용하는 다양한 분야의 전문가를 나타냅니다.

다음은 이 그룹이 이러한 도구를 활용하여 자신과 고용주 모두에게 이익이 되는 몇 가지 방법입니다.

새로운 기술을 배울 시간 확보

직원들에게 새로운 기술을 배울 시간을 주는 것은 기업의 전략적 이점입니다. PwC의 조사에 따르면 "기술 향상 프로그램을 도입한 CEO의 93%가 생산성 향상, 인재 확보 및 유지 개선, 인력 탄력성 향상을 경험한 것으로 나타났습니다."

교육 시간을 늘리면 관리자가 비용 효율적인 방식으로 기술 격차를 해소하는 데 도움이 될 수도 있습니다. 세계경제포럼(World Economic Forum)이 언급한 바와 같이, "직무 전반에 걸쳐 수요가 많은 기술이 변화함에 따라 기술 격차가 계속해서 커지고 있습니다.... 평균적으로 기업에서는 약 40%의 근로자가 6개월 이내에 재교육이 필요할 것으로 추정하고 있으며, 비즈니스 리더의 94%는 직원이 업무에서 새로운 기술을 익힐 것으로 기대한다고 보고합니다.... 상당수의 비즈니스 리더는 직원의 재교육이... 비용 효율적이며 중장기적으로 상당한 영향을 미친다는 것을 이해하고 있습니다. 배당금.”

'심층 작업'에 더 많은 시간 보내기

디지털 도구를 사용하면 지식 근로자가 업무 시간 동안 의사소통을 더 쉽게 할 수 있지만, 방해받지 않고 집중할 수 있는 시간이 부족합니다. Asana의 조사에 따르면 "지식 근로자의 시간 중 60%는 고용된 숙련되고 전략적인 업무보다는 조정에 소비됩니다. 이는 경쟁사보다 더 나은 결과를 얻을 수 있기 때문에 업무에 집중하는 것을 우선시하는 팀에게 기회를 제공합니다."

이러한 이점은 단지 이론적인 것이 아닙니다. 선도적인 기업들은 이미 AI 기반 자동화 투자를 통해 상당한 ROI를 실현하고 있습니다.

IBM이 기업을 대상으로 실시한 조사에 따르면 30~40%가 AI에서 비즈니스 가치를 찾는 것으로 나타났으며 이는 2017년 이후 두 배로 증가한 것입니다. IBM이 언급한 한 예측에 따르면 AI는 2030년까지 전 세계 경제에 16조 달러를 기여할 것이라고 합니다. . . AI는 생산성을 향상시켜 기업의 기술 요구 사항과 그러한 기술을 보유한 사람 사이의 많은 격차를 메울 것입니다.

Kevin Krewell, Forbes 기고가

의료 산업에 비용 관리 솔루션을 제공하는 Expion Health는 이러한 기업 중 하나입니다. 의료 기록, 자격증명 문서, 가격 정보 등 관리해야 할 민감하고 구조화되지 않은 데이터가 엄청나게 많았습니다. Expion은 UiPath Document Understanding을 포함한 다양한 UiPath 비즈니스 자동화 플랫폼 도구를 활용하여 이 데이터의 추출 및 처리를 자동화할 수 있었습니다.

이 솔루션을 통해 처리할 수 있는 청구 건수가 600% 증가하는 등 생산성이 크게 향상되었습니다. 다섯 대의 로봇은 "회사가 99%의 청구 처리 성공률과 전반적인 97%의 생산성 향상을 달성하도록 돕고 있습니다."

AI 기반 자동화는 기업의 수익 증대에 도움이 됩니다

AI는 더 이상 단순한 유행어가 아닙니다. 선도적인 기업에서는 AI를 엔터프라이즈 자동화와 통합하여 기술을 운용하고 있습니다. 두 가지의 결합으로 생산성과 수익성이 극대화되므로 이는 고위 비즈니스 리더에게 중요한 통찰력입니다.

UiPath 비즈니스 자동화 플랫폼은 AI 기반 자동화의 가치를 신속하게 배포하고 실현할 수 있는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 생성적 AI, 특수 AI 또는 이 둘의 혼합 여부에 관계없이 UiPath는 고유한 비즈니스 요구 사항에 맞는 확장 가능하고 안정적인 자동화 솔루션을 제공합니다. 이 접근 방식은 AI에게 상당한 ROI를 생성하는 데 필요한 컨텍스트를 제공합니다.

전체 자동화 생성 보고서에는 AI 기반 자동화가 어떻게 생산성을 극대화하는지에 대한 더 많은 통찰력이 담겨 있습니다. 지금 직접 확인하고 보고서를 다운로드하세요.

편집자 주: 이 글은 게스트 블로그 게시물입니다. 이 블로그 게시물에 표시된 견해는 작성자 자신의 것입니다.