IT 리더가 생성 AI를 사용하여 데이터 격차를 해소하는 방법

~~~제이콥의 칼럼 - 업계 최초 브랜드의 비즈니스 모델 연구를 중심으로~~~

재작성된 내용은 다음과 같습니다. 출처: Lisa Ginther Huh

제너레이티브 AI는 최근 IT 리더십과 CIO 토론에서 일반적인 주제가 되었습니다. 이는 Gartner IT 심포지엄에서도 광범위하게 논의되지만 앞으로 나아갈 방향은 혼란스러울 수 있습니다. IT 리더의 86%는 생성적 AI가 곧 조직에서 중요한 역할을 하게 될 것이라고 믿고 있지만, 최근 연구에 따르면 비즈니스 리더의 33%는 데이터에서 통찰력을 도출할 수 없다고 보고했습니다. 그러나 비즈니스 리더의 4분의 3은 이미 생성 AI의 이점을 놓칠까 봐 걱정하고 있습니다

제너레이티브 AI 도구를 성공적으로 사용하려면 직원은 데이터에 대한 확실한 이해가 필요하지만 영업 전문가의 49%를 포함하여 조직 전반에 걸쳐 직원은 직장에서 생성 AI를 안전하게 사용하는 방법을 모른다고 보고합니다.

그렇다면 IT 리더는 어떻게 이러한 격차를 해소할 수 있을까요? 답은 생성 인공지능을 활용하는 것이다.

직원들에게 워크플로에 대한 관리형 AI 기반 통찰력을 제공하세요

Generative AI는 이메일, 휴대폰 등 직원이 근무하는 애플리케이션이나 Slack 및 Salesforce와 같은 애플리케이션에서 직접 인텔리전스, 인텔리전스 및 인텔리전스를 제공하여 빠르고 쉽게 데이터를 최대한 활용해야 하는 기업 사용자를 도울 수 있습니다. 데이터 분석을 단순화하고 민주화하기 위한 개인화된 상황별 통찰력.

팀의 가장 중요한 동인, 추세, 예측 및 특이치를 사전에 전달하고 직원에게 중요한 측정항목에 대한 맞춤형 요약을 제공하는 동시에 대화형, 상황별 데이터 쿼리를 위한 자연어 처리 기능을 활용합니다. 새로운 안내 질문이나 프롬프트를 제공하는 데 도움이 되는 전문적인 시각적 분석 플랫폼을 사용하면 단 한 번의 클릭으로 결과를 필터링하고, 더 많은 정보를 드릴다운하거나, 가능한 작업을 탐색할 수 있습니다. Slack 또는 Teams와 같은 협업 앱에서 모든 세부 정보를 동료와 공유하여 정보를 바탕으로 비즈니스 결정을 빠르게 내릴 수 있습니다

예를 들어 마케팅 담당자는 캠페인 효과를 측정하고 신제품에 대한 참여를 추적할 수 있으며, 영업 임원은 상향 판매 및 교차 판매 기회를 신속하게 식별할 수 있으며, 서비스 팀은 고객 충성도를 모니터링하고 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.

이러한 사례는 생성 AI 기능을 활용하여 비즈니스를 지원하는 방법을 보여줍니다. 배포를 고려할 때 영업사원의 63%가 고용주가 생성 AI 사용 방법을 배울 수 있는 기회를 제공하기를 원한다는 점을 명심하세요. 교육은 강력한 데이터 문화를 개발하는 데 있어 또 다른 필수 요소입니다. 데이터, 도구 및 프로세스에 대한 신뢰를 포함하여 모든 것이 신뢰를 바탕으로 구축되어야 합니다. 이 중요한 시기에 비즈니스 성공을 추진하려면 인공 지능을 사용하는 것이 현명합니다.

플랫폼에 구애받지 않는 통합으로 신뢰할 수 있는 AI 사용

생성 AI를 도입할 때 프롬프트는 독점 고객 데이터베이스를 기반으로 구축되어야 합니다. 이 데이터를 LLM(대규모 언어 모델)과 공유할 때 데이터 보안을 보장하고 조직 데이터에 대한 역할 기반 액세스를 지원해야 합니다. 제로 보존 아키텍처(예: Einstein Trust Layer의 아키텍처)를 사용하면 데이터를 마스킹할 수 있습니다. 즉, 팁이 LLM과 공유될 때 어떤 데이터도 Salesforce 외부에 저장되지 않습니다(이 기능은 곧 제공될 예정입니다). Zero-Copy 데이터 공유는 다른 데이터베이스의 정보를 이동하거나 복사할 필요 없이 빠르고 안전하게 가상화하므로 즉시 사용할 수 있습니다. 전문적인 시각화 데이터 클라우드를 사용하면 엔드 투 엔드 암호화를 사용하여 퍼블릭 클라우드와 Salesforce 전체에서 데이터를 통합하고 Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Microsoft Azure 등에서 규정을 준수하고 신뢰할 수 있는 데이터를 가져올 수 있습니다

예: 데이터 분석을 위해 시각화 플랫폼 또는 Salesforce Einstein 신뢰 계층을 사용하는 경우 분석 플랫폼에 해당하는 Einstein Copilot 보조 도구를 통해 자연어 쿼리의 보안을 강화할 수 있습니다. 이 대화형 AI 도우미는 기본적으로 모든 Salesforce 앱에 내장되어 팀의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다. Copilot은 팀이 질문을 하고 회사의 독점 데이터를 기반으로 관련성이 있고 신뢰할 수 있는 답변을 얻을 수 있는 공간을 제공하는 사용하기 쉬운 자연어 인터페이스를 갖추고 있습니다. Einstein은 브레인스토밍 세션 중에 동료 역할을 하여 사람들이 이해하기 쉬운 용어로 데이터를 빠르게 탐색한 다음 시각화를 만들 수 있도록 도와줍니다.

AI 및 데이터 유창성을 구축하여 투자를 최대한 활용하세요

클라우드 컴퓨팅 및 인공 지능 솔루션은 고객에 대한 포괄적인 시각을 제공할 수 있으므로 각 부서는 차선책을 알 수 있어 더 나은 비즈니스 결과를 얻을 수 있습니다. 올바른 도구를 사용하면 기업은 데이터 배경에 관계없이 모든 사람이 데이터 통찰력에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다

작업 프로세스:

• 정확한 분석을 위해서는 신뢰할 수 있는 데이터의 완전하고 깨끗하며 최신의 기반이 구축되어야 합니다.
• 직원과 AI 생성 기술을 활용할 수 있는 단일 정보 소스를 제공하려면 이 데이터를 중앙에서 사용할 수 있어야 합니다.

• 모든 직원이 강력한 분석 기능을 이용할 수 있도록 자연어 쿼리를 제공하는 사용자 친화적인 도구를 배포하세요.

일관적인 데이터를 사용하여 직원들이 고객, 제품, 팀 상호 작용에 대한 전체 기록과 같은 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있도록 돕습니다. 여러 시스템과 데이터 레이크 서비스를 호출하면 직원이 단일 대시보드에서 쿼리할 수 있도록 이러한 데이터 소스를 쉽게 조정할 수 있습니다. 모든 데이터가 공유 데이터 모델에 매핑되어 팀은 데이터를 쉽게 관리하고 중복 기록이나 충돌하는 규칙을 제거할 수 있습니다

데이터와 기능을 통합함으로써 영업, 마케팅 및 서비스 팀은 대량의 고립된 정보를 처리하는 대신 고객에 대한 단일 뷰를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 마케터는 포괄적인 고객 뷰를 활용하여 전 세계 5억 명의 팬과 마법 같은 관계를 구축하고 창의적인 새로운 방식으로 팬들에게 트랙의 즐거움을 선사하기 위해 아직 개척되지 않은 요구 사항을 발견할 수 있습니다. 서비스 담당자는 기술 문제, 제품 구매 등 고객의 최근 통화 기록을 한 눈에 볼 수 있어 더 나은 지원을 제공할 수 있습니다. 워크플로우 자동화와 결합된 통합 데이터는 서비스 담당자가 통찰력을 얻어 적시에 적절한 할인을 제공하여 불만족한 고객을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다

직원의 데이터 유창성을 향상하고 생성적 AI 분석 도구를 탐색하는 데 투자하여 데이터 격차를 줄이는 기업의 경우 엄청난 보상을 받을 수 있습니다. 데이터, 도구, 프로세스에 대한 신뢰 기반을 구축하고 쿼리에 자연어 처리를 사용하면 고객에 대한 360도 뷰를 제공할 수 있으며 조직의 모든 사람이 데이터 기반 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 역량을 강화할 수 있습니다. .

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