LLM을 통합하여 비즈니스 워크플로우 최적화하기
워크플로우란 무엇인가?
위키피디아에서는 워크플로우를 작업 절차의 운영적 측면이라고 정의합니다. 업무들이 어떻게 구성되고 누가 수행하며 순서는 어떻게 되며 어떻게 동기화를 시킬지, 업무를 지원하기 위한 정보는 어떻게 흐르는지 그리고 업무가 어떻게 추적되는지 등을 포함합니다.
이러한 워크플로우를 자동화하게 되면 고객과 직원의 편의성을 높여주고 비즈니스의 성장에도 큰 영향을 준다는 점에서 많은 기업들이 앞다퉈 도입하고 있습니다. 워크플로우를 자동화한다는 의미는 쉽게 말해서 반복적인 작업이나 업무 프로세스를 컴퓨터나 프로그램으로 대신 처리하는 것입니다.
기업의 공통적인 문제점들과 해결 방향
현대의 기업들은 대부분 수많은 프로세스 관리 문제에 직면해 있습니다. 방대한 팀을 관리하고 다양한 작업을 수행하며 동시에 여러 기술을 서비스에 통합해야 하는 복잡성으로 인해 병목 현상도 발생합니다. 기업들은 급변하는 환경에서도 효율성을 유지하려고 하는데 이런 문제들까지 더해져서 디지털 전환과 업무 프로세스의 자동화 추진을 가속화하고 있습니다.
오늘날 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 AI 기술들, 특히 LLM(Large Language Models)은 기업들이 운영을 효율화 하는 방식을 크게 혁신하고 있습니다. LLM을 비롯한 이러한 강력한 도구들은 각 기업들의 워크플로우를 효율화하고 자동화하여 경쟁 우위를 유지할 수 있도록 해줍니다.
LLM은 본질적으로 사람과 유사한 방식으로 텍스트를 이해하고 생성하는 데 능숙한 AI 모델입니다. AI 기반 언어 모델인 LLM은 지금도 계속 진화 중이지만 여전히 관계를 추론하고 컨텐츠를 생성할 수 있는 데이터 세트에 대하여 학습을 해야 하는 한계도 존재합니다. 그럼에도 불구하고 LLM으로 할 수 있는 것들은 단순한 언어 작업 뿐만이 아닙니다. 일반적으로 특정 작업을 위해 만들어진 기존의 자동화 도구들과 달리 LLM은 데이터 분석부터 고객과의 상호 작용에 이르기까지 매우 다양한 역할을 할 수 있습니다.
이러한 LLM을 기업 내부에 효과적으로 통합하려면 기업은 먼저 운영상의 비효율성을 파악해야 합니다. 문제점과 병목 현상이 정확히 파악되면 LLM을 사용하여 프로세스 데이터를 분석하고, 이어서 이런 문제들을 해결하고 바로잡기 위한 실행 방안을 제공할 수 있습니다.
LLM을 기업 내부 시스템에 통합하는 일반적인 과정은 다음과 같습니다.
작업의 요구 사항 검토 -> LLM 통합 -> 관련 데이터로 모델 학습 -> 피드백을 통한 반복과 개선
LLM 통합으로 얻을 수 있는 효과들
1) 반복적인 작업을 자동화하여 생산성 향상 및 휴먼 에러 감소
기업 내부에서 매일같이 일어나는 데이터 입력, 보고서 작성, 고객 상호 작용 같은 반복적인 작업은 귀찮으면서 시간도 많이 소요되는 작업들입니다. LLM은 이러한 작업을 처리하는데 능숙하여 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
실제로 이메일 초안을 작성하거나 블로그나 보고서 같은 컨텐츠를 생성하고 고객 센터의 FAQ를 자동화하는 등 LLM이 기업의 생산성 향상에 크게 기여하고 있습니다. 또한 기업에서 많이 사용하는 트렐로(Trello)나 아사나(Asana), 먼데이 닷컴(Monday.com) 같은 다양한 프로젝트 관리 시스템과 통합되어 작업을 자동화할 수도 있습니다. 즉 자연어 처리를 사용하여 사람의 개입 없이 사용자 입력을 이해하고 해석하여 작업을 생성하고 상태를 업데이트하고 우선순위를 할당할 수 있습니다.
2) 고객 상호작용 강화 및 개인화된 고객 경험 제공
LLM은 기업들이 고객 지원을 강화하는 데 있어서 주춧돌의 역할을 합니다. 지능형 챗봇을 구동하는 것부터 고객과의 상호 작용을 개인화 하는 것까지, LLM은 개인화된 풍부한 경험을 제공함으로써 기업이 고객과 소통하는 방식을 크게 바꿀 수 있습니다. 현재 고객 센터를 운영하는 상당수의 기업들이 AICC(인공지능 컨택센터)를 도입하거나 도입을 검토 중에 있습니다. 최근에는 더 나아가 LLM 기반의 챗봇을 도입하여 24시간 365일 고객 대응은 물론이고 각 고객별 개인화 서비스를 제공하는 등 대고객 접점 업무를 혁신하려는 사례도 있습니다.
LLM은 통찰력 있는 데이터 분석과 학습 알고리즘을 통해 고객과 매우 개인화된 상호작용을 만들 수 있습니다. 스마트마인드의 ThanoSQL을 사용하게 되면 고객이 자연어로 질문했을 때 기업 내부에 있는 고객 고유의 데이터를 외부 유출 없이 분석하여, LLM을 통해 답변을 생성하는 형태로 완전히 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 고객 만족도를 향상시킬 뿐만 아니라 기업 또는 브랜드 충성도를 높이고 서비스 이탈 가능성을 줄여줍니다.
3) 의사 결정 프로세스 개선
LLM은 기업이 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 강력한 기능을 갖추고 있습니다. LLM은 매우 능숙하게 데이터를 수집, 분석, 제시할 수 있기 때문에 실시간 인사이트와 종합적인 데이터 분석을 기반으로 의사 결정 프로세스를 개선할 수 있습니다.
온라인 상거래 업체를 예로 들면, 고객 리뷰(비정형 데이터)를 분석하여 부정적인 내용이 담긴 제품을 찾고 해당 제품의 판매 추세(정형 데이터)를 분석하면 매출 변동의 원인과 그에 대한 대응책을 수립할 수 있게 되는 것입니다.
스마트마인드의 ThanoSQL을 사용함으로써 비즈니스 리더나 세일즈/마케팅 인력처럼 IT 기술에 대한 전문 지식이 없는 사람들도 쉽게 데이터에 접근해서 대화하듯이 분석하고 효율적으로 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있습니다.
4) 협업 및 커뮤니케이션 강화
최근에 LLM은 기업용 업무 협업 도구에 통합되고 있습니다. MS 팀즈(Teams), 슬랙(Slack), 플로우(Flow), 노션(Notion) 등의 글로벌 협업 도구를 사용중인 기업들은 물론이고 자체적인 그룹웨어를 사용하는 기업들도 앞다투어 LLM을 도입하는 추세입니다.
직원들은 협업 도구 안에서 글쓰기, 편집, 검색, 번역, 챗봇 등 다양한 기능들을 LLM을 통해 사용할 수 있습니다. 또한 LLM은 조직 내 여러 부서에 걸쳐 원활한 커뮤니케이션을 가능하게 합니다. 기업은 메신저 등의 사내 커뮤니케이션 플랫폼에 LLM을 통합함으로써 의사소통의 효율성을 높이고 직원들 간의 협업을 원활하게 하고 있습니다.
LLM 통합 그 다음에는 무엇을 해야 하나
최근 기업들은 경험을 통해 LLM으로 인해 추가되는 가치들을 매우 잘 인식하고 있습니다. 기업이 혁신성과 효율성을 유지하기 위해서는 기술의 발전에 적극적으로 적응해야 하며 특히 LLM의 발전이 기업 운영에 어떤 영향을 미칠지 고민할 필요가 있습니다.
기업들은 경쟁적인 비즈니스 환경에서 앞서 나가기 위해 LLM의 다음 물결에 대비해야 합니다. 누군가는 LLM의 다음 물결로 AI 에이전트를 말하고 누군가는 LVM(Large Vision Model)을 말하며 또다른 누군가는 LAM(Large Action Model)을 얘기합니다. 하지만 그게 무엇이 되든 어떤 형태로 진화하든지 변화에 맞춰서 잘 준비하는 기업만이 지속적인 성장을 유지하고 시장 주도권을 확보할 수 있을 것입니다.
비즈니스 워크플로우에 LLM을 도입하는 것은 효율성과 생산성을 위한 커다란 변화를 의미합니다. 앞으로도 LLM은 놀랍도록 발전할 것이고 지속적으로 기업 운영을 혁신하도록 할 것입니다. 따라서 기업들은 LLM의 진화에 발맞추어 나아가야 하겠습니다.
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