비즈니스 리더는 어떻게 조직의 AI를 준비할 수 있나요? 성공의 4가지 열쇠

IT 리더 중 12%만이 자신의 팀이 받은 AI 관련 요청을 지원할 수 있다고 말합니다. 데이터 사일로와 데이터 통합은 채택의 가장 큰 장애물로 남아 있습니다.

IDC는 기업들이 2023년에 생성적 AI 솔루션에 160억 달러를 투자했으며 2027년에는 1400억 달러를 투자할 것으로 추산합니다. Salesforce의 CRM 연구를 위한 AI 동향에 따르면 연평균 성장률(CAGR)은 70%입니다. 보고서의 핵심 요약은 다음과 같습니다.

1. 고객이 AI를 평가할 때 신뢰가 첫 번째 작업입니다. 소비자는 점점 AI를 일상 생활의 일부로 만들고 있지만 신뢰와 투명성의 기반이 요구되는 복합적인 감정을 가지고 기술에 접근하고 있습니다. 일반 인구의 74%는 AI의 비윤리적 사용을 우려하고 있으며, 63%는 AI의 편견을 우려하고 있습니다.
   
2. 기업은 데이터 기반을 평가합니다. AI가 잠재력을 발휘하려면 훌륭한 데이터가 필요합니다. 기술의 발전으로 인해 기업은 데이터의 품질, 적시성 및 보안을 평가하게 되었습니다. 기술 의사결정자의 86%는 AI의 결과가 데이터 입력만큼 좋다는 데 동의합니다.
   
3. AI 사용 사례는 기업 전반에 걸쳐 구체화됩니다. 콘텐츠와 커뮤니케이션을 생성하든 프로세스를 최적화하든 관계없이 팀은 투자가 증가함에 따라 업무 흐름에 AI를 통합할 수 있는 최선의 방법을 찾고 있습니다. 영업, 서비스, 마케팅, 상거래 팀의 92% 이상이 최소한 AI 투자를 고려하고 있습니다.
   
4. AI 시대에 맞춰 직장 기술과 정책이 진화하고 있습니다. 직원들은 AI가 자신의 경력에 미치는 혁신적인 영향을 인식하고 있지만 고용주는 이들의 성공을 지원하는 데 크게 뒤쳐져 있습니다. 사무직 근로자의 56%는 제너레이티브 AI가 자신의 역할을 변화시킬 것이라고 믿고 있지만, 회사에서 AI 사용에 대한 명확한 정책을 제공했다고 답한 직원은 21%에 불과합니다.
   

CRM용 AI 보고서의 상위 15개 주요 결과는 다음과 같습니다.

1. 직장에서 생성 AI의 사용이 폭발적으로 증가하고 있습니다. Z세대 근로자 10명 중 무려 7명이 생성 AI를 사용하고, 밀레니얼 세대 10명 중 6명 이상(63%)이 생성 AI를 사용합니다. 그리고 생성 AI 사용자의 52%는 기술 사용이 증가하고 있다고 말합니다.
   
2. AI에 대한 회사의 투자는 향후 5년 동안 엄청나게 증가할 것입니다. IDC는 AI 기반 클라우드 솔루션의 매출 영향이 2022년부터 2027년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 20%를 기록하고, 생성 AI 솔루션에 대한 기업의 투자가 2023년부터 2028년까지 연평균 성장률(CAGR) 70%를 기록할 것으로 예측합니다.
   
3. Gen AI는 사무직 직원에게 중요한 도구로 빠르게 자리잡고 있습니다. 생성 AI 사용자의 72%가 고용되어 있습니다. 이는 미국 노동 참여율 62%보다 훨씬 높은 비율입니다. 사무직 직원의 56%는 생성 AI가 자신의 역할을 변화시킬 것이라고 믿습니다.
   
4. 사무직 직원의 AI 채택이 가속화됩니다. 2024년 1월 기준으로 사무직 직원 4명 중 1명은 직장에서 AI 도구를 사용해 본 적이 있다고 말합니다. 이는 5명 중 1명만이 같은 작업을 한다고 답한 것에 비해 24% 가속된 수치입니다. 몇 달 전.
   
5. 신뢰와 관련성은 AI 채택의 핵심 동인입니다. 일반 인구의 88%는 생성 AI가 자신의 삶에 어떤 영향을 미칠지 확실하지 않습니다.
   
6. 신뢰는 회사의 핵심 핵심 가치입니다. 일반 인구의 68%는 AI의 발전으로 인해 회사의 신뢰성이 더욱 중요해진다고 믿습니다. 제너레이티브 AI의 유용성은 일반 대중 사이에서 아직 입증되지 않았습니다. 단지 10%만이 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 된다고 전적으로 신뢰합니다.
7. AI 최종 사용자에게 보안과 개인정보 보호는 중요합니다. 일반 인구의 64%는 생성 AI가 더 안전하다고 믿을 경우 생성 AI를 시도하거나 더 자주 사용할 의향이 있습니다.
8. '쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다'는 것은 데이터 및 분석 실무자들 사이에서 오랜 세월 동안 내려온 진언이었습니다. 그러나 분석의 86%와 IT 리더는 AI의 결과가 데이터 입력만큼 좋다는 데 동의하며, 87%는 AI의 부상으로 인해 데이터 관리의 우선순위가 높아진다는 데 동의합니다.
   
9. 데이터 전략은 드물고 통합 문제가 존재합니다. 직원의 53%는 포괄적인 고객/회사 데이터에 대해 AI를 교육하면 기술에 대한 신뢰가 높아진다고 말합니다. 데이터 통합은 기업의 주요 과제입니다. IT 리더의 95%는 통합 문제가 AI 채택을 방해한다고 말합니다.
10. 데이터 성숙도는 AI 준비 상태를 나타냅니다. 성숙도가 높은 응답자는 성숙도가 낮은 응답자보다 AI를 효과적으로 사용하는 데 필요한 고품질 데이터를 보유할 가능성이 두 배 더 높습니다.
11. 점점 늘어나는 데이터 모델 세트는 성숙도 수준의 발전을 요구합니다. AI를 보유한 엔터프라이즈 IT 리더 5명 중 4명은 이미 여러 모델을 사용하고 있다고 밝혔으며, 거의 10명 중 7명(69%)은 앞으로 몇 년 동안 사용하는 모델 수를 늘릴 것으로 예상합니다.
12. 기업 전반의 AI 사용 사례가 가속화되고 있습니다. 서비스 팀의 84% 는 내년에 AI 투자가 증가할 것으로 예상합니다. 마케터들은 AI 구현을 최우선 과제이자 최우선 과제로 꼽습니다. 영업 분야의 AI가 빠르게 성장하고 있습니다. 40%는 이미 영업에 AI를 사용한다고 보고했으며 영업 조직의 79%는 내년에 AI 구현을 기대하고 있습니다. 상거래 전문가들은 AI 구현을 최우선 과제로 꼽습니다.
13. IT는 비즈니스에서 AI 수요 사용량을 따라잡을 수 없습니다. IT 리더의 86%는 생성 AI가 곧 조직에서 중요한 역할을 하게 될 것이라고 믿습니다. IT 리더 중 12%만이 자신의 팀이 AI 관련 요청을 모두 지원할 수 있다고 말합니다. IT 분야의 직업 안정성과 관련하여 IT 리더의 62%는 AI가 자신의 경력에 미치는 영향을 우려하고 있습니다.
14. AI에 대한 직원 교육은 앞으로 더욱 늘어날 것입니다. 2022년에서 2028년 사이에 AI 기반 클라우드 솔루션으로 인해 1,160만 개의 일자리가 순증할 것으로 예상됩니다. 보고서에 따르면 현재 사무직 근로자의 62%가 자신이 생성 AI를 효과적이고 안전하게 사용할 수 있는 기술이 없다고 생각하는 것으로 나타났습니다. , 53%는 여기에서 가장 큰 가치를 추출하는 방법을 모른다고 말했습니다.
15. AI 교육의 도입이 뒤처지고 있으며 사용 정책이 불분명합니다. 사무직 직원들은 회사 승인 도구와 프로그램을 생성 AI의 효과적이고 안전한 사용을 위한 최우선 요소로 꼽았지만, 회사에서 그러한 정책을 제공했다고 응답한 비율은 21%에 불과했습니다.

CRM용 AI 동향 보고서에는 많은 중요한 동향이 강조되어 있습니다. 엔터프라이즈 비즈니스 리더는 AI 혁명에 대비하여 조직을 어떻게 준비할 수 있습니까? Salesforce 연구에 따르면 엔터프라이즈 AI 성공의 4가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.

1. 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈급 솔루션. 소비자 대상 생성 AI 챗봇은 레시피 작성이나 여행 일정 계획과 같은 간단한 작업에 탁월합니다. 그러나 엔터프라이즈 AI 사용 사례에서는 수행할 작업에 대한 더 깊은 이해가 필요합니다. 신뢰는 AI 기반 자동화의 장애물입니다. 사용자의 56%는 생성 AI에서 신뢰할 수 있는 결과를 얻는 데 어려움을 겪고 있습니다.

2. 관련성 있고 효율적인 AI 출력을 위한 데이터 기반입니다. AI 연구 현황에 따르면 기술 의사 결정자의 86%는 AI의 결과가 데이터 입력만큼 좋다고 믿고 있는 것으로 나타났습니다. 고객은 이미 CRM 플랫폼 내에 방대한 양의 신뢰할 수 있는 데이터를 보유하고 있으며, 적절한 연결과 통합 솔루션을 통해 기업은 조직 주변의 사일로에 갇혀 있는 정형 및 비정형 데이터를 잠금 해제하고 이에 대한 조치를 취할 수 있습니다.

3. 실험하기 쉽고 빠르게 촉진할 수 있는 턴키 솔루션입니다. CRM을 위한 AI 동향 보고서에서 분석된 직원 중 절반 이상이 직장에서 AI 도구를 사용하기 전에 회사가 규칙이나 지침을 정할 때까지 기다리지 않는다고 말했습니다. 직장에서 AI 사용에 대한 직원들의 관심과 열정을 따라잡기 위해 CIO와 IT 의사 결정자는 신속한 조치를 원합니다. 그러나 그들은 장기적으로 비즈니스를 지원하지 않는 솔루션에 얽매이지 않고 실험하기를 원합니다. 코드가 없거나 로우 코드로 쉽게 사용자 정의할 수 있는 턴키 솔루션을 사용하면 대규모 초기 투자나 부담스러운 유지 관리 비용 없이 AI를 빠르고 쉽게 배포할 수 있습니다.

4. 모델 선택 시 선택권과 유연성. AI 모델을 고려할 때 선택은 필수적이며 한 가지 크기가 모든 것에 적합할 수는 없습니다. 따라서 기업은 단일 모델 제공자에만 얽매이지 않아야 합니다. CRM용 AI 동향 보고서에 따르면 비즈니스 내에서 AI를 사용하는 기업 IT 리더 5명 중 4명은 이미 여러 모델을 사용하고 있으며 거의 70%가 향후 몇 년 동안 사용하는 모델 수를 늘릴 것으로 예상하고 있습니다.

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