의사 결정에서의 AI: 더 빠르고 스마트한 데이터 기반 선택을 하는 방법

당신은 모든 일을 했습니다. 견고한 전문가 팀이 비즈니스의 모든 작은 부분을 처리합니다. 최고의 인재를 고용하고 최고의 기술 솔루션으로 그들의 전문 지식을 보완했습니다. 신중하게 계획되고 계획된 시장 진출 전략은 성공과 빠른 성장을 보장합니다.

그렇다면, 여전히 성장이 부진한 이유는 무엇일까요? 모든 재료를 가지고 있지만 결과가 누락되었습니다. 영업 팀은 양질의 리드를 충분히 제공하지 못한다고 느끼며 마케팅을 비난합니다. 마케팅 팀은 후속 조치에서 판매가 너무 느리다고 단호하게 반발합니다. 제품 개발에서 새로운 기능을 출시하고 있지만 채택률은 제자리걸음을 하고 있습니다. 모두가 열심히 일하고 있지만 결과는 그렇지 않습니다.

익숙하게 들리나요?

문제는 명확하고 동기화된 데이터 기반 목표가 없다는 데 있습니다. 각 팀은 엄청난 양의 데이터를 생성하지만, 불행히도 대부분의 회사에서 이 데이터는 휴면 상태입니다. 다른 사람들은 다양한 도구를 사용하여 데이터를 읽음으로써 정보를 흩뜨립니다. 따라서 대시보드는 원인이 아닌 증상이 됩니다. 의사 결정은 연결된 인텔리전스가 아닌 직감과 사일로화된 정보를 기반으로 합니다.

 

여기서 AI 의사 결정이 전략적 이점이 됩니다. 리더를 교체하는 것이 아닙니다. 그들을 무장시키는 것이 중요합니다. 올바른 AI 의사 결정 도구를 사용하면 데이터를 신속하게 통합하고, 실제 병목 현상을 파악하고, 민첩하고 영향력이 큰 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

따라서 현재 전략이 예상되는 성장을 제공하지 못한다면 의사 결정 방법을 살펴보고 의사 결정 프로세스에 AI를 구현하여 다음 단계를 밟아야 할 때입니다.

AI 의사 결정이란 무엇입니까?

교과서적인 용어로 AI 의사 결정은 데이터 분석, 패턴 감지 및 인사이트 생성에 AI를 활용하여 의사 결정 프로세스를 개선하거나 완전히 자동화하는 프로세스입니다. 실제로 의사 결정에서 AI를 사용하면 CEO 및 기타 최고 경영진이 회사 데이터를 빠르고 명확하며 완벽하게 파악할 수 있습니다. AI 기반 작업 관리 도구와 결합하면 CEO 및 기타 최고 경영진이 중요하고 실행 가능한 포인트를 원활하게 추출하고 관련 데이터를 기반으로 작업을 위임할 수 있습니다. 

AI 기반 의사 결정은 기존 의사 결정 모델을 사용하는 회사에 비해 엄청난 이점을 제공합니다. 그들은 직감, 고립된 보고서, 오래된 통계가 있는 보고서에 의존하기 때문에 종종 뒤처집니다. 스프레드시트에서 보고서를 작성하는 데 걸리는 시간을 고려할 때 기존 모델 의사 결정권자는 추세를 간과하고 짧은 시간 동안 기회를 놓치는 경향이 있습니다.

반면, 의사 결정에서 AI는 실시간 정보, 머신 러닝 및 예측 알고리즘을 활용하여 더 스마트하고 빠르며 객관적인 결과를 도출합니다. 

물론 그렇다고 해서 기계에 대한 통제권을 넘겨주라는 뜻은 아니다. 대신, 데이터 기반의 명확성을 통해 인간의 판단을 강화하는 것입니다. 잠을 않고, 변수를 놓치지 않으며, 결과로부터 끊임없이 배우는 높은 성과를 내는 분석가가 있다고 생각하십시오.

AI 의사 결정은 리더가 고객 행동의 추세를 파악하거나 운영 비효율성을 식별하는 등 자신 있게 움직일 수 있도록 지원합니다. AI를 통해 의사 결정에 참여하면 최고 경영진은 각 결정이 가정이 아닌 데이터 기반임을 확신할 수 있습니다. 

따라서 팀이 뛰어난 업무에도 불구하고 저조한 성과에 대한 책임을 전가할 때 CEO는 문제가 어디에 있는지 정확히 파악하고 팀 전체가 분열되기 시작하기 전에 문제를 해결할 것입니다. 

요컨대, AI의 의사 결정은 리더십을 대체하는 것이 아닙니다. 리더십에 더 나은 도구, 타이밍 및 결과를 제공하는 것입니다.

AI 의사 결정의 정도

들으셨을 법한 것과는 달리, AI의 의사 결정은 상황에 관계없이 무분별하게 구현하는 것이 아닙니다. 의사 결정에 AI를 활용하는 방법에는 크게 세 가지 단계가 있습니다.

1. 의사 결정 지원

이것은 AI의 가장 일반적인 용도입니다. 최고 경영진은 인공 지능을 활용하여 데이터를 보다 정확하게 예측, 진단 및 분석할 수 있도록 지원합니다. 그러나 최종 결정을 내리는 것은 그들입니다. AI 분석 및 예측 기능으로 향상된 인간의 지능, 경험 및 전문 지식의 이러한 조합을 통해 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 결과적으로 리더는 여전히 자신의 리더십 스타일을 사용하면서 힘든 일을 위해 AI를 활용할 수 있습니다.

2. 의사 결정 확대

이 학위를 통해 CEO는 AI가 생성한 여러 의사 결정 대안 중에서 최상의 솔루션을 선택할 수 있습니다. 예측 분석은 각 결정의 결과를 제안할 수 있으므로 과거의 추측을 벗어날 수 있습니다. 결과적으로 리더는 많은 양의 데이터를 기반으로 무엇을 기대할 수 있는지 보다 완벽하게 이해할 수 있습니다. 이러한 수준의 AI 사용은 경영진의 의사 결정 방향과 회사의 미래에 대한 비전을 손상시키지 않으면서 미지의 것을 최소화합니다. 또한 작업 프로세스를 완벽하게 하려고 시도하는 동안 회사의 핵심 가치를 무시하지 않도록 기계를 보호합니다.

3. 의사 결정 자동화

이 정도의 AI 의사 결정은 사소한 작업과 의사 결정에 사용됩니다. 예를 들어, 한 사람이 너무 많은 작업을 맡아 전체 프로세스를 방해하는 경우 AI는 일부 작업을 동료에게 자동으로 위임할 수 있습니다.

그렇다고 해서 회사의 미래에 대한 중요한 의사결정을 자동화한 의사결정을 제안 할 수는 없습니다.이러한 중요한 결정은 CEO와 최고 경영진이 맡아야 하며, 이들은 순수한 데이터 이상의 것을 고려합니다.

AI가 의사 결정을 개선하는 방법

리더는 더 많은 데이터가 필요하지 않습니다. 그들은 더 나은, 더 정확한 결정을 필요로 합니다. 이것이 바로 AI의 약속입니다. 올바르게 구현되면 AI 의사 결정은 단순히 CEO의 기능을 대체하지 않습니다. 대신, 그것은 그들의 리더십 기술을 연마할 것입니다.

따라서 AI가 의사 결정에서 중요한 곳에서 실제 가치를 제공하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

향상된 추적 및 예측

보이지 않는 것은 고칠 수 없습니다. 이것이 바로 AI의 존재 이유입니다. 마케팅, 영업, 재무, 제품 개발 및 회사의 다른 모든 지점 간의 점을 연결합니다. 그 결과, 최고 경영진은 전체 프로세스에 대한 완전한 가시성을 갖게 됩니다. 인공 지능을 사용하면 실시간으로 성능을 추적하고 가능한 결과를 원활하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 CEO는 사후 대응이 아닌 선제적으로 이끌 수 있으며, 이는 빠르고 지속 가능한 성장을 향한 첫 번째 단계입니다.

의사 결정 속도 향상

AI는 질문과 답변 사이의 거리를 줄여줍니다. 보고서를 기다리거나 5개 부서와 동기화하는 대신 즉각적으로 명확성을 얻을 수 있습니다. 이는 시장 진출 시점을 단축하고, 자원을 더 빠르게 이동하며, 모든 움직임에 대한 타이밍을 개선할 수 있음을 의미합니다.

NLP를 통한 효율성 향상

자연어 처리(NLP)는 고객 피드백, 영업 메모, 지원 티켓과 같은 지저분하고 구조화되지 않은 입력을 실행 가능한 인사이트로 전환합니다. AI는 여러 이해 관계자 간의 긴 대화를 원활하게 요약하고 실행 가능한 요점을 제공할 수 있습니다. 그 결과, CEO, 최고 경영진, 심지어 프로젝트 관리자도 수백 시간의 대화를 거치는 데 시간을 낭비하지 않고 더 빠른 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. NLP는"[그] 데이터를 주세요"라고 요청하는 것만큼 쉽게 특정 데이터를 가져올 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 의사 결정과 팀 전체의 효율성을 높일 수 있습니다.

향상된 위험 평가 및 완화

AI의 가장 큰 이점은 잠재적 위험을 매우 정확하게 예측할 수 있다는 것입니다. 재정적 이상이든 운영상의 사각 지대이든, AI 의사 결정을 통해 모든 사태를 고려할 수 있습니다. 이러한 문제를 완화하는 방법에 대한 시기적절한 사전 및 실행 가능한 제안을 받게 됩니다. 이를 통해 비즈니스를 보호하고 자신 있게 더 빠르게 이동할 수 있습니다.

데이터 기반 인사이트 제공

AI는 볼륨을 더하는 보풀과 아름다운 단어로 시간을 낭비하지 않을 것입니다. 소음을 신호로 바꿉니다. 중요한 내용을 표시하고, 불필요한 정보를 제거하며, 실제로 사용할 수 있는 인사이트만 제공합니다. 이것이 바로 AI 의사 결정의 힘이며, 깔끔하고 데이터 중심적인 인사이트를 생성합니다. 

Workflow Optimization and Resource Allocation

AI가 드래그 위치를 즉시 알려줍니다. 긴 분석도, 장기간의 조사도 없고, 오직 데이터만 있습니다. 프로세스 병목 현상, 활용도가 낮은 리소스, 스프레드시트에 표시되지 않는 비효율성. 인력, 시간, 자본을 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 곳으로 이동하는 데 도움이 됩니다.

의사 결정에 AI를 사용하는 경우의 과제

의사 결정에서 AI는 현대 리더십에서 대체할 수 없는 요소이지만, CEO는 그 한계를 고려해야 합니다. AI는 만병통치약이 아니 며 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 여전히 전략, 감독 및 인간 지능이 필요한 고성능 도구입니다. 

AI의 제약 조건을 이해하지 못한 채 AI에 의존하면 실수, 정렬 오류 또는 더 나쁜 결정으로 이어질 수 있으며, 이는 서류상으로는 스마트해 보이지만 현실 세계에서는 실패할 수 있습니다.

다음은 CEO와 최고 경영진이 최우선 과제로 삼아야 하는 의사 결정의 몇 가지 과제입니다.

• 데이터 품질 및 신뢰성: 불분명하거나, 지저분하거나, 편향되거나, 불완전한 데이터는 AI 의사 결정 프로세스를 크게 방해합니다. 인공 지능은 필연적으로 이러한 실수를 반영하여 예측, 분석 및 기타 데이터 관련 작업을 손상시킵니다.

• 제한된 현실 컨텍스트 및 인간 입력: AI는 흉내낼 수 있지만 뉘앙스를 이해할 수는 없습니다. 핵심에는 1과 0만 있습니다. 이것은 AI 의사 결정의 근본적인 문제입니다. 단순히 의사 결정에 중요한 역할을 하는 맥락과 주관적인 요인을 파악할 수 없습니다. 궁극적으로 이것은 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 그렇기 때문에 AI는 조언자가 될 수 있지만 CEO가 될 수는 없습니다.

• 윤리적 문제: 의사 결정 과정에서 AI를 사용하는 CEO는 AI 사용을 둘러싼 윤리적 문제에 대해 침묵해서는 안 됩니다. 편향, 개인 정보 보호 및 투명성. AI는 양탄자 아래로 휩쓸려서는 안 되는 실제 윤리적 질문을 소개합니다.

• 해석 가능성 및 설명 가능성: 인공지능 학습과 운영은 누구나 이해할 수 있는 것이 아닙니다. 방대한 양의 IT 지식이 필요하며, 이는 아무나 가지고 있는 것이 아닙니다. 따라서 AI는 "왜"에 대한 자세한 설명을 제공하기를 꺼리기 때문에 직원들의 신뢰 부족에 직면할 수 있지만 대신 솔루션에 집중합니다.

• 과도한 의존: 의사 결정에 AI를 사용하는 것은 미끄러운 비탈길일 수 있습니다. 그러나 CEO는 AI가 의사 결정을 완전히 대체하는 것이 아니라 의사 결정만 지원해야 한다는 점을 기억해야 합니다. 리더는 여전히 리더십을 발휘해야 하며, 특히 데이터가 모든 것을 말해주지 않을 때는 더욱 그렇습니다.

• 압도적 일 수 있습니다. 명확한 목표와 필터가 없으면 AI는 분석을 거칠 수 있습니다. 결과적으로 사용자는 권한을 부여받는 대신 압도되어 전체 의사 결정 프로세스를 얼어붙게 됩니다.

의사 결정에 AI를 활용하기 시작하는 방법

의사 결정에서 AI의 가치는 분명하지만 이를 구현하는 경로는 그다지 그렇지 않은 것처럼 느껴질 수 있습니다. CEO와 최고 경영진의 목표는 AI를 중심으로 조직을 재건하는 것이 아닙니다. 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 곳에서, 가장 빠르게 사용하기 시작하는 것입니다. 

AI 의사 결정을 시작하는 것은 결코 작은 단계가 아닙니다. 겁이 나는 것처럼 느껴질 수 있지만 결국 의사 결정 과정에서 인공 지능을 구현하면 경쟁업체보다 상당한 우위를 점할 수 있습니다.

따라서 의사 결정에 AI를 효율적으로 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

올바른 도구 선택

작업에 적합한 도구를 선택하는 것은 틀림없이 의사 결정에 AI를 구현하는 데 가장 중요한 단계입니다. 모든 AI 플랫폼이 이 특정 작업을 염두에 두고 구축된 것은 아닙니다. 올바른 도구는 가시성을 제공하고, 속도를 높이고, 데이터 분석, 대시보드 생성 및 후속 의사 결정을 완벽하게 제어할 수 있어야 합니다. 

비즈니스 데이터를 하나의 정보 소스로 통합하고, 실시간 인사이트를 제공하며, 업무 관리 플랫폼에 통합되는 AI 의사결정 툴을 찾아보세요. 이렇게 하면 빠르고 정확한 결정을 내리고 버튼 클릭 한 번으로 이러한 결정을 실행 가능한 항목으로 변환할 수 있습니다. 실행 가능한 인텔리전스를 원하지, 해독해야 할 또 다른 보고서를 원하지는 않습니다.

올바른 도구를 선택하는 것은 의사 결정 자체가 아닌 모든 것을 처리하는 부조종사를 고용하는 것과 같습니다.

작게 시작

AI 의사 결정으로 크게 시작하는 것은 이상적인 전략이 아닙니다. 자신과 회사 내 다른 리더가 첫날부터 AI 의사 결정을 채택하도록 강요하면 혼란과 혼란, 부정확하고 성급한 결정을 초래할 수 있습니다.

대신, 성과와 일정에 가장 큰 영향을 미치는 하나의 결정 영역을 정확히 파악하십시오. 작게 시작하십시오. 실험을 시작하고 AI가 모델이 특정 사례에 대해 작동하고 있다는 증거를 구축하는 데 도움이 되는 부분을 확인하는 데 시간을 할애합니다.그런 다음 신중하게 확장하십시오. 게이트 밖에서 측정 가능한 영향을 보여줄 수 있을 때 동의를 얻기가 더 쉽습니다.

명확한 목표를 가지십시오

AI는 독심술사가 아닙니다. 제대로 작동하려면 정보가 필요한 도구입니다. 따라서 명확한 목적이 없으면 AI 도구가 잘못된 제안과 결과를 제공할 가능성이 높습니다.

따라서 명확하고 측정 가능한 목표를 설정해야 합니다. "적격 잠재 고객 15% 증가" 또는 "재고 보유 비용 10% 감소"와 같은 AI는 결과가 무엇인지 알아야 합니다.

또한 이러한 명확한 목표는 AI 의사 결정 경험이 비용 효율적인지 여부를 측정하는 유일한 방법입니다.

고품질 데이터에 투자

이것은 협상할 수 없습니다. AI는 데이터 품질을 도울 수 없으며, 품질이 낮은 데이터에 대해 정확한 예측과 사전 예방적 의사 결정 제안을 제공할 수도 없습니다. 데이터가 사일로화되어 있거나, 오래되었거나, 불완전한 경우 AI 결과에 본질적으로 결함이 있습니다. 양질의 AI 의사 결정은 비즈니스의 전체 그림을 반영하는 고품질 실시간 데이터에 달려 있습니다. 

지금이야말로 집을 정리할 때입니다. 데이터 사일로를 허물고, 팀 간에 추적을 조정하고, 시스템이 신뢰할 수 있고 일관된 정보를 AI 도구에 공급하고 있는지 확인합니다. AI 분석을 작업 관리 도구에 내장하면 이 문제를 영원히 해결하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

AI 교육

AI 도구에는 교육이 필요합니다. 그들은 당신의 사업의 안팎에 대해 코칭을 받아야 합니다. AI 도구 공급자가 배포 전에 학습하지 않는 한 시간과 노력이 필요합니다. 제공자가 교육을 담당하면 AI 의사 결정 여정을 훨씬 더 빠르게 시작할 수 있습니다. 그래도 리더십 스타일에 맞게 AI를 조정해야 합니다. 이를 위해서는 몇 가지 추가 교육과 정보 공급이 필요합니다. 당신의 임무는 AI를 형성하고 성공을 해석하는 방법입니다. 더 많은 컨텍스트를 제공할수록 권장 사항이 더 잘 정렬되고 가치가 높아집니다.

모니터링 및 조정

AI는 강력하지만 오류가 없는 것은 아닙니다. 표면화되는 것을 자세히 주시하십시오. 실제 결과에 대한 제안을 검증합니다. 시간이 지남에 따라 입력, 규칙 및 임계값을 조정하여 진화하는 비즈니스 우선 순위에 맞게 조정하십시오.

​리더십 팀과 기계 사이에 피드백 루프를 구축하는 것으로 생각하십시오.이것이 AI가 관련성을 유지하도록 하는 방법입니다.

Slingshot를 통한 의사 결정과 성장 가속화

CEO와 다른 고위 경영진은 더 많은 보고서가 필요한 것이 아니라 답변이 필요합니다. 그들은 더 많은 회의가 필요한 것이 아니라 움직임이 필요합니다. 또한 리더는 무엇이 효과가 있는지 파악하기 위해 분기별 회고를 기다릴 시간이 없습니다. 그들은 지금 당장 결정을 내리고 작업을 즉시 위임해야 합니다.

Slingshot는 CEO와 최고 경영진이 적시에 적절한 사람들에게 올바른 인사이트를 제시함으로써 더 빠르고 스마트하며 더 많은 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

당사의 플랫폼은 마케팅, 영업, 재무 및 운영 데이터를 통합하여 성장을 주도(또는 차단)하는 요인에 대한 실행 가능한 단일 보기로 통합합니다. 내장된 AI 의사 결정 도구를 사용하여 아이디어를 테스트하고, 마찰 지점을 식별 하고, 직감이 아닌 실시간 피드백으로 비즈니스를 운영할 수 있습니다.

결과는 다음과 같습니다.

• 87%가 미팅 요약 및 실행 과제 작성 시간을 단축했습니다.
• 데이터 분석 및 작업 생성에 대한 노력 71% 감소​
• 100% 혁신과 성장에 중점을 둡니다. 

Slingshot는 업무 관리 플랫폼 그 이상입니다. 분석 플랫폼 그 이상입니다. Slingshot는 다음과 같은 궁극적인 AI 의사 결정 도구입니다.

1. 단일 정보 소스로 팀을 조정합니다.
2. 실시간 통찰력을 한 곳에 통합
3. 비즈니스에 맞춤형으로 학습된 AI 제공​
4. 생산성 및 부서 간 협업 향상 
5. 시장 진출 문제를 빠르고 정확하게 해결합니다.

Slingshot 데이터를 통해 의사 결정까지 더 빠른 경로를 제공할 수 있습니다. 그리고 그것이 성장이 일어나는 방식입니다.