디지털 혁신 및 자동화에서 AI의 전략적 역할

TL;DR:디지털 혁신 및 자동화에서 AI의 역할

AI는 산업 전반에 걸쳐 자동화와 프로세스 관리를 빠르게 발전시키고 재편하고 있습니다. 이에 대비하려면 기업은 디지털 전환 목표를 명확하게 정의하고 디지털화(종이를 디지털로 전환)와 디지털화(디지털 데이터를 사용하여 프로세스 전환) 간의 차이점을 이해해야 합니다.

성공적인 AI 도입은 표준화되고 일관된 데이터 캡처와 직원 참여를 통해 프로세스 개선 사항을 파악하는 데 달려 있습니다. AI 기반 자동화는 생산성을 향상시키고 인적 오류를 줄이며 실시간 모니터링과 표준화된 워크플로를 통해 규정 준수를 지원합니다. 이러한 변화를 수용하는 조직은 진화하는 산업 환경에서 경쟁 우위를 확보하게 될 것입니다.

Intoware의 최고 수익 책임자인 Bradley Flook은 자동화 개선을 돕기 위해 인공 지능이 수행해야 하는 역할을 살펴보고 기업이 준비하기 위해 취해야 할 단계를 탐구합니다.

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션 모란

개빈 스미스

데이브 그린

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우리 모두는 최근 몇 년 동안 업계를 휩쓴 디지털 혁명을 목격했습니다. 기업의 운영을 간소화할 수 있는 새로운 기술이 등장함에 따라 '연결된 인력' 및 '디지털 혁신'과 같은 용어는 이사회실과 현장에서 일반화되었습니다.

그러나 인공 지능(AI)이 놀라운 속도로 발전하고 약 82%의 제조업체가 향후 12~18개월 동안 이 분야에 예산을 늘릴 계획이라고 보고함에 따라 디지털 혁명은 더욱 가속화될 것입니다.

그렇다면 조직은 무엇을 준비해야 할까요? 그리고 자동화 및 프로세스 관리와 관련하여 AI가 제공하는 이점은 무엇입니까?

가장 먼저 중요한 것은 기업이 디지털 혁신 여정의 목표를 명확히 하는 것입니다.

이는 기본으로 돌아가 디지털화와 디지털화의 차이를 이해하는 것부터 시작됩니다.

디지털화 대 디지털화

두 용어는 비슷하게 들리지만 완전히 다른 의미를 갖습니다.

디지털화는 문자 그대로 종이 문서를 디지털화하여 항목을 비트와 바이트로 전송하려는 움직임을 요약합니다.

사진부터 중요한 회사 문서까지, 우리가 종이에 의존하던 점점 더 많은 항목이 사이버 공간으로 이동하여 정보 보호 기능이 향상되고 이전보다 접근성이 높아졌습니다.

"데이터 캡처를 보장하는 디지털 프로세스를 통해 조직은 작업 완료 시간부터 병목 현상 및 비효율성 식별에 이르기까지 비즈니스 운영에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다."

그러나 이 프로세스 자체로는 비즈니스를 변화시킬 수 없습니다. 디지털화 그럴 겁니다.

디지털화는 조직의 데이터가 고급 디지털 기술을 통해 처리되고 비즈니스 내에서 디지털 혁신을 목적으로 사용되는 것을 의미합니다.

디지털화된 데이터는 캡처 및 처리되어 기업이 시스템과 프로세스를 분석하고 결과적으로 기업 운영 방식에 큰 변화를 가져올 수 있는 풍부한 데이터를 제공합니다.

디지털 혁신의 선구적인 연구자인 조지 웨스터만(George Westerman)은 이를 다음과 같이 완벽하게 요약합니다. "디지털 혁신이 제대로 이루어지면 애벌레가 나비로 변하는 것과 같지만, 잘못되면 정말 빠른 애벌레만 남게 됩니다."

데이터의 가치

문서의 디지털화와 프로세스 관리를 위한 디지털 기술의 도입은 대단한 진전이지만, 그 자체만으로는 충분하지 않습니다. 특히 AI가 현재 테이블에 있는 상황에서는 더욱 그렇습니다.

AI의 부상으로 시스템과 프로세스를 완전히 개편할 수 있는 잠재력이 있다는 것은 잘 문서화되어 있습니다. 하지만 이를 성공적으로 수행하려면 처음부터 조직 전체에 올바른 종류의 데이터 캡처 프로세스를 마련해야 합니다.

이 정보는 처음에는 인간의 입력에서 나오며 직원을 모든 디지털화 및 AI 전략의 중심에 두어 자신의 작업 방식과 존재하는 데이터 접점을 이해하고 직원과 협력하여 보다 생산적이고 효율적으로 간소화할 수 있는 영역을 식별합니다.

데이터 캡처를 보장하는 디지털 프로세스를 통해 조직은 작업을 완료하는 데 걸리는 시간부터 발생하는 병목 현상까지 비즈니스 운영에 대한 풍부하고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 그러면 이 데이터는 조직 전체에서 AI를 효과적으로 활용하는 데 필요한 견고한 기반을 제공합니다.

사람의 실수 줄이기

그러나 작업할 회사 데이터와 함께 AI 도구를 제공하려면 정보가 표준화되고 일관성이 있는지 확인하기 위한 자체 프로세스가 필요합니다.

작업이나 프로세스를 수동으로 설명하거나 직원이 작업 기반 질문이나 요청에 대해 맞춤형 응답을 제공하도록 허용하는 경우 항상 오류 위험이 높아집니다.

사람들은 자연스럽게 항목이나 프로세스를 다양한 방식으로 설명하지만, 이는 워크플로우 자동화 도구에 데이터를 입력하고 AI를 활용할 때 문제를 일으킬 수 있습니다.

이 정보를 표준화하면 사람들이 미리 채워진 목록에서 선택하거나 표준화된 프롬프트를 사용할 수 있게 되어 불일치가 제거되고 결과적으로 수집된 데이터의 표준이 향상되어 조직 내 프로세스 전반에 걸쳐 통일성을 보장할 뿐만 아니라 AI에 명확하고 일관된 정보를 제공할 수 있습니다.

"AI는 아무데도 가지 않습니다. 계속 존재할 것이며 이미 업계의 작동 방식을 빠르게 형성하고 있습니다. 기술이 발전함에 따라 경쟁력을 유지하려는 조직에서는 보조를 맞추는 것이 핵심이 될 것입니다."

자동화를 위한 AI 강화

디지털 혁신이 시작되고 표준화된 데이터 캡처 프로세스가 마련되고 직원이 변화에 참여하고 투자하게 되면 AI 도구는 디지털 워크플로우와 절차를 빠르고 쉽게 생성하여 조직을 지원하고 생산성을 높이며 전반적으로 인적 오류가 발생할 가능성을 줄이는 데 사용할 수 있습니다.

이에 대한 좋은 예는 회사가 업계 표준 및 규정을 준수하는 것입니다. 이는 업계의 중요한 관심사입니다.

AI 기반 워크플로 자동화는 예방적 유지 관리 작업, 인증, 교육 요구 사항, 문서 공유 등 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 필요한 조치를 취하고 인력이 따라야 할 표준화된 디지털 프로세스를 거의 즉각적으로 생성하여 모든 작업이 올바른 방식으로 수행되고 문서화되고 검증 가능하도록 보장할 수 있습니다.

이와 함께 AI 시스템은 실시간 모니터링 및 보고를 촉진하여 잠재적인 규정 준수 문제가 확대되기 전에 팀에 경고할 수도 있습니다.

"AI 기반 워크플로 자동화는 규정 준수 요구 사항을 거의 즉각적으로 충족하여 모든 작업이 올바르게 수행되고, 문서화되고, 검증 가능하도록 보장하는 표준화된 디지털 프로세스를 생성할 수 있습니다."

변혁적인 변화

AI는 아무데도 가지 않습니다. AI는 여기에 있으며 이미 산업이 작동하는 방식을 빠르게 형성하고 있습니다. 우리는 혁명의 한가운데에 있으며 워크플로우 자동화에서 AI의 역할은 계속 커질 것입니다. 속도를 유지하는 것이 핵심이 될 것이며, 기술이 더욱 발전함에 따라 경쟁력을 유지하고 프로세스 관리의 미래에 획기적인 변화를 가져올 AI와 협력하기 위해 올바른 프로세스를 지금 마련하는 것은 조직입니다.

FAQ:자동화 분야의 디지털 혁신과 AI

디지털화와 디지털화의 차이점은 무엇인가요?
디지털화는 종이 문서를 디지털 형식으로 변환하는 것이며 디지털화는 디지털 데이터를 사용하여 비즈니스 프로세스를 변화시키고 최적화하는 것입니다.

AI에 데이터 표준화가 왜 중요한가요?
데이터 입력의 일관성과 정확성을 보장하고 오류를 줄이고 AI에 신뢰할 수 있는 정보를 제공하여 작업 흐름을 효과적으로 자동화합니다.

AI는 어떻게 자동화에서 인간의 실수를 줄인가요?
AI는 표준화된 디지털 워크플로우를 생성하고 수동 또는 다양한 입력을 제한함으로써 프로세스 전반의 불일치와 실수를 최소화합니다.

AI는 규정 준수 관리에 어떤 이점을 제공하나요?
AI는 규정 준수 작업, 문서화 및 모니터링을 자동화하고 문제가 에스컬레이션되기 전에 팀에 경고하며 검증 가능한 조치를 보장할 수 있습니다.

직원이 AI 및 디지털 혁신 전략에 참여해야 하는 이유는 무엇인가요?
기존 워크플로와 데이터 포인트에 대한 중요한 통찰력을 제공하여 비효율성을 식별하고 새로운 시스템 채택을 개선하는 데 도움이 됩니다.

경쟁력을 유지하려면 AI 도입이 필요한가요?
예, AI가 계속 발전함에 따라 산업 전반에 걸쳐 효율적인 프로세스 관리 및 자동화에 필수적인 요소가 되고 있습니다.

기업이 AI를 활용하기 위해 취해야 할 첫 번째 단계는 무엇입니까?
명확한 디지털 혁신 목표를 설정하고 강력하고 표준화된 데이터 캡처 프로세스가 마련되어 있는지 확인하세요