업무용 AI: AI 생산성을 끌어올리는 10가지 방법
생성형 AI(Generative AI)을 비롯한 AI 에이전트(AI agent)는 이제 비즈니스 전 영역으로 빠르게 확산되고 있으며, 이미 눈에 띄는 성과를 보고하는 기업도 적지 않습니다. 세일즈포스(Salesforce)와 함께 AI 생산성을 높이는 AI 활용의 모든 것을 확인하세요.
최근 Harvard Business Review는 대부분의 비즈니스 기능이 생성형 AI로 강화·자동화되거나 완전히 새롭게 재편될 수 있다고 전망했습니다. 특히 자본시장, 은행, 법률, 보험 업계의 업무 프로세스가 가장 큰 변화를 겪을 것으로 예상되며, 여행·유통·에너지·헬스케어 산업도 그 뒤를 바짝 쫓고 있습니다.
영업, 마케팅, 고객 서비스, 소프트웨어 개발 등 어떤 업무를 맡고 있든 예외는 없습니다. AI를 제대로 활용하면 생산성을 크게 끌어올리고 더 나은 의사결정을 내릴 수 있기 때문입니다. 그렇다면 여기서 말하는 AI 생산성이란 정확히 무엇을 의미할까요?
AI 생산성은 인공지능을 업무에 적용해 단순 반복 작업을 자동화하고, 데이터 분석·콘텐츠 제작·의사결정 속도를 높여 같은 시간에 더 많은 성과를 내는 것을 뜻합니다. 영업, 마케팅, 고객 서비스, 인사 등 거의 모든 부서에서 생성형 AI와 AI 에이전트를 활용해 AI 생산성을 끌어올릴 수 있습니다.
1. AI 고객 서비스로 문의 응대를 한층 빠르고 정교하게
"판매를 성사시키면 생계를 꾸릴 수 있지만, 고객에게 시간과 좋은 서비스를 투자하면 큰 부를 이룰 수 있다." 미국의 저명한 기업가 짐 론(Jim Rohn)이 남긴 말로 알려져 있습니다.
AI는 고객 문의를 훨씬 빠르고 효율적이며 개인화된 방식으로 처리해 바로 이 목표를 이루도록 돕습니다.
세일즈포스(Salesforce) Agentforce를 활용하면 영업·서비스·마케팅·커머스 등 다양한 업무 영역에서 독립적으로 작업을 수행하는 AI 챗봇이나 가상 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 덕분에 팀은 더 복잡한 문제에 집중할 수 있습니다.
이를 통해 대기 시간을 크게 줄이고, 고객 문의에 더 빠르게 응답하며, 니즈에 맞는 솔루션을 제공해 만족도를 높일 수 있습니다.
2. AI 업무 자동화로 단순 반복 작업 없애기
효율과 생산성을 높이기 위해 많은 기업이 AI 자동화를 도입하고 있습니다. 구성원이 더 많이 더 열심히 일하도록 만드려는 게 아니라, 더 똑똑하게 일하도록 돕는 방식입니다. 그중에서도 가장 효과적인 방법은 특정 프로세스를 자동화하는 것으로, 기업의 자원 관리 역량을 개선시킬 수 있습니다.
호주의 Sustainable Salons는 Salesforce(세일즈포스)를 활용해 가격 업데이트를 자동화했고, 282일에 달하는 업무 시간을 절약하며 전체 운영 효율을 크게 끌어올렸습니다.
데이터 입력도 역시 프로세스 자동화를 통해 훨씬 빠르게 처리할 수 있는 노동집약적 업무의 대표적인 예입니다. Sutton Tools는 10여 년 전 Salesforce(세일즈포스)를 도입하면서, 데이터 입력에 소요되는 시간을 50% 줄였습니다.
3. AI 데이터 분석으로 의사결정 속도 높이기
많은 직무에서 직원들은 비즈니스에 도움이 되는 전략적 의사결정을 내리기 위해 방대한 양의 기업 데이터를 분석해야 합니다. 이는 시간이 오래 걸려 다른 업무에 집중하지 못하게 만드는 원인이 되기도 합니다.
하지만 생성형 AI는 데이터 정제, 피처 엔지니어링, 모델 구축처럼 시간이 많이 드는 작업을 자동화해 이 과정의 속도를 크게 높일 수 있습니다.
Formula 1은 Salesforce(세일즈포스)를 통해 사업 전반을 혁신한 대표 사례입니다. 데이터를 하나로 통합하고, 실행 가능한 인사이트를 얻어 조직의 모든 영역에서 빠르고 확실한 의사결정을 내릴수 있게 되었습니다.
Automotive Cloud, Data 360, Agentforce Marketing이 플랫폼에 기본 탑재된 덕분에, 이제 모든 데이터를 서비스·마케팅·영업팀과 프로젝트 관리자에게 제공할 수 있습니다. 이를 바탕으로 혁신을 이끌고 고객에게 더 큰 가치를 전달합니다
4. 생성형 AI로 콘텐츠 제작 효율 높이기
콘텐츠 제작 역시 AI가 워크플로를 크게 개선한 영역입니다. Content Marketing Institute 조사에 따르면 B2B 마케터의 87%가 지난 12개월간 콘텐츠 마케팅이 브랜드 인지도를 높였다고 응답했는데, 그만큼 검색 엔진 상위에 노출되는 좋은 콘텐츠는 리드 발굴과 고객 리텐션, 오디언스 교육까지 담당하는 핵심 자산입니다.
문제는 이런 콘텐츠를 꾸준히, 대량으로 만들어내는 일이 결코 쉽지 않다는 점입니다. 바로 이 지점에서 AI가 힘을 발휘합니다. AI를 활용하면 특정 고객층이나 세그먼트에 맞는 블로그 제목, 구성, 초안을 빠르게 생성할 수 있어, 콘텐츠 제작에 드는 시간과 리소스를 크게 줄일 수 있습니다. 그 결과 기업은 웹사이트 페이지 수를 신속하게 늘려, 잠재고객이 구글 검색에서 더 쉽게 해당 기업을 발견하도록 만들 수 있습니다.
5. AI로 키워드 리서치 자동화하기
콘텐츠 제작뿐 아니라 키워드 리서치에서도 생성형 AI는 상당한 시간을 절약해 줍니다. 방대한 데이터를 빠르게 분석하는 능력 덕분에, SEO용 AI 도구는 수동 리서치보다 훨씬 빠르고 효과적으로 사용자 의도에 기반한 핵심 롱테일 키워드와 연관 LSI 키워드를 찾아낼 수 있습니다.
또한 검색 트렌드를 예측하고 경쟁사 전략에 대한 폭넓은 인사이트를 제공해, 마케터가 잠재고객에게 더 와닿는 타겟팅 콘텐츠를 만들도록 돕습니다.
6. 생성형 AI로 마케팅 캠페인 개인화
McKinsey & Company의 Next in Personalisation 2021 리포트에 따르면, 개인화를 잘 활용하는 기업은 그렇지 않은 기업보다 관련 활동에서 약 40% 더 많은 매출을 창출하는 것으로 나타났습니다.
이는 점점 더 많은 기업이 생성형 AI로 개인화된 마케팅 캠페인을 설계하는 이유를 잘 설명해줍니다. 고객에게 더 정교하고 개인화된 메시지를 전달함으로써 ROI를 개선할 수 있습니다.
예를 들어 스웨덴 핀테크 기업 Klarna는 영업·마케팅 비용을 절감해 연간 약 1,000만 달러의 비용을 아꼈다고 밝혔습니다.
Salesforce(세일즈포스) Marketing AI를 활용하면 기업은 이미 보유한 고객 정보를 기반으로 새로운 인사이트를 발굴하고, 이를 바탕으로 추천을 제공해 한층 개인화된 경험을 설계할 수 있습니다.
예를 들어 고객의 이전 탐색·구매 패턴을 분석해 특정 상품을 추천하는 이메일을 보내기 가장 적절한 시점을 파악하는 데 활용할 수 있습니다.
7. AI로 더 효과적인 영업 조직 만들기
Salesforce(세일즈포스) 조사에 따르면, AI를 활용한 영업팀의 83%가 2024년 매출 성장을 경험한 반면, AI를 쓰지 않은 팀은 66%에 그쳤습니다. 이 결과는 영업 조직이 AI로 상당한 이점을 얻는다는 사실을 잘 보여줍니다.
AI를 활용하면 영업 담당자는 잠재고객이 영업 파이프라인의 어느 단계에 있는지 빠르게 파악할 수 있습니다. 나아가 Sales AI 솔루션으로 지난 영업 통화, 미팅 노트, 고객 정보를 분석해 거래를 성사시키기 위한 가장 적절한 다음 액션을 빠르게 결정할 수 있습니다.
결과적으로 영업 담당자는 전환율을 높일 가능성이 큰 잠재고객에게 집중할 수 있게 되고, 이는 나아가 회사 전체 수익 개선으로 이어집니다.
8. AI 예측 분석으로 공급망 최적화
모든 기업에게 공급망 관리는 핵심 성과 지표이자 성공을 좌우하는 중요한 요소입니다. 그렇기 때문에 많은 기업이 프로세스를 최대한 정교화하기 위해 AI에 투자하고 있습니다.
AI는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하고 복잡한 작업을 수행해, 고객 수요를 예측하는 정확한 예측 분석(Predictive analytics)을 제공합니다. 이를 통해 기업은 인기 상품의 재고 부족 리스크를 없애고, 운영 효율성을 높이는 동시에 보다 효율적인 재고 관리 체계를 유지할 수 있습니다.
또한 상품을 배송하는 기업이라면 AI가 교통 상황과 패턴을 분석해 최적의 배송 경로를 찾아 최대한 빠르게 배송하도록 돕습니다. 이런 AI 역량은 식품처럼 신선도가 중요한 상품을 판매하거나, 의약품·의료 샘플를 빠르게 배송해야 하는 기업에 특히 유용합니다
9. AI로 안전과 유지보수 개선
제조·항공처럼 안전이 중요한 산업에서는 AI 기능이 장비와 작업 현장을 그 어느 때보다 안전하게 만드는 데 기여하고 있습니다.
Qantas는 AI 기술로 비행 데이터와 엔진 성능을 분석해 항공기의 운항 적합성을 확인합니다. 덕분에 직원들은 리스크 관리와 관련된 중요한 의사결정을 더욱 확신을 갖고 내릴 수 있으며, 회사는 우수한 안전 기록을 유지하는 동시에 결항도 최소화할 수 있습니다.
Salesforce(세일즈포스) 고객은 AI 센서와 사물인터넷(IoT) 기기를 연동해 복잡한 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 이를 통해 리스크를 줄이고 다운타임을 낮추며, 기계 고장처럼 위험한 문제가 발생할 가능성을 미리 감지합니다
10. AI 어시턴트로 인사(HR) 업무 간소화
AI 애플리케이션은 인사 부서에 탁월한 생산성 도구가 되어, 채용과 온보딩 과정을 간소화해 줍니다. AI 어시스턴트는 수많은 이력서를 스크리닝하고 일정을 분석해 면접 일정 조율을 자동화합니다.
또한 반복적인 구성원 문의를 처리하고, 설문 결과에서 구성원 만족도와 교육 니즈에 관한 AI 인사이트를 빠르게 얻을 수 있습니다.
모든 직원이 Agentforce Assistant로 더 많은 일을 해낼 수 있도록 지원하세요
영업·서비스·커머스·마케팅팀은 업무를 더 빠르게 끝내고, 고객과 더 많은 시간을 보내는 것처럼 정말 중요한 일에 집중할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 조언자와 함께라면 가능합니다 — CRM을 위한 대화형 AI를 만나보세요.
마무리하며
AI가 업무 프로세스에 더 폭넓게 자리 잡으면서 우리가 일하는 방식도 달라지고 있습니다. 영업이나 고객 서비스에 종사하든, 소규모 사업을 운영하든, 다국적 기업의 프로젝트 관리자든, Salesforce(세일즈포스) AI는 여러분과 팀이 더 높은 효율과 생산성으로 일하도록 돕습니다.
지금 데모를 확인하고 AI가 여러분의 워크플로를 어떻게 혁신하는지 살펴보세요.
자주 묻는 질문 (FAQ)
AI는 단순 반복 작업을 자동화하고, 데이터 분석·콘텐츠 제작·키워드 리서치처럼 시간이 많이 드는 업무를 대신 처리해 AI 생산성을 끌어올립니다. 예를 들어 호주 Sustainable Salons는 가격 업데이트를 자동화해 282일의 업무 시간을 절약했고, Sutton Tools는 데이터 입력 시간을 50% 줄였습니다. 영업·고객 서비스·인사 등 거의 모든 부서에서 효과를 볼 수 있습니다.
가장 효과가 큰 영역은 ① 단순 반복 작업 자동화, ② 데이터 분석, ③ 콘텐츠 제작·키워드 리서치, ④ 개인화 마케팅, ⑤ 영업 지원, ⑥ 공급망 예측, ⑦ 안전·유지보수, ⑧ 인사 자동화입니다. 부서와 업무 성격에 맞는 AI 도구를 골라 적용하는 것이 핵심입니다.
생성형 AI는 콘텐츠·요약·분석 결과를 빠르게 만들어 반복 업무 시간을 줄이고, AI 에이전트는 영업·서비스·마케팅·커머스 등에서 작업을 독립적으로 수행해 구성원이 더 복잡한 문제에 집중하도록 돕습니다. 두 기술을 함께 쓰면 AI 생산성 효과가 커집니다.
오늘날에는 여러 종류의 AI 모델이 있으며, 각각 서로 다른 작업에 적합합니다. 가장 일반적인 유형으로는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 모델이 있습니다. 여기에 더해 딥러닝(머신러닝(ML)의 한 분야)과 생성형 모델은 이미지 인식이나 데이터 생성이 필요한 작업에 널리 쓰입니다. 각 모델은 수행하려는 작업에 따라 저마다 장단점이 있습니다.
AI 챗봇은 미리 정해진 규칙, 결정 트리, 스크립트 응답으로 사용자와 상호작용합니다. 정해진 패턴을 따르기 때문에 비슷한 프롬프트에는 늘 같은 방식으로 반응합니다. 반면 AI 에이전트는 대개 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하므로, 자연어를 이해하고 생성할 뿐 아니라 방대한 정보를 처리·분석할 수 있습니다. 그만큼 AI 에이전트는 더 뛰어나고 유연하며, 한층 복잡한 상호작용까지 소화합니다.
AI 역량을 키우는 가장 좋은 방법은 온라인 학습과 실습입니다. Salesforce(세일즈포스) Trailhead 같은 플랫폼은 시작에 필요한 다양한 학습 자료를 제공합니다.
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