달파의 AI 컨설팅은 무엇이 다를까요?
AI를 어떻게 써야 할지 모르겠다면?
최근 인공지능 기술은 하루가 다르게 발전하고 있습니다. GPT-4o, Stable Diffusion 3.5와 같은 혁신적인 AI 모델들이 연이어 출시되면서, AI 기술은 이제 우리 일상에서 뗄레야 뗄 수 없는 관계가 되어 가고 있습니다.
하지만 이러한 급속한 발전에도 불구하고, 많은 기업들은 여전히 AI를 효과적으로 활용하지 못하고 있습니다. 대부분의 기업에서 AI 활용은 '신기하다' 정도의 반응에 그치거나, 개별 직원들이 단순 업무에 부분적으로 사용하는 수준에 머물러 있습니다. AI를 통해 실질적인 비즈니스 임팩트를 창출하는 기업은 극소수에 불과한 것이 현실입니다.
달파는 이러한 기업 고객들의 문제 상황을 인지하고, 기업이 AI를 효과적으로 활용하여 비즈니스적인 성과를 극대화할 수 있도록 돕고 있습니다. 그렇다면 이번 글에서는 AI 컨설턴트의 직무를 맡고 있는 제가 달파가 어떻게 기업 고객들을 지원하고 있는지 설명 드리도록 하겠습니다.
달파 프로세스의 핵심, AI 컨설팅
달파의 6단계 프로세스
달파는 6단계 프로세스로 서비스를 제공하고 있습니다.
- AI 서비스 탐색 : 고객에게 적용할 만한 AI 솔루션을 탐색합니다.
- AI 컨설팅 : 고객에게 어떠한 AI가 필요한지 제안하고, 함께 기획을 고민합니다.
- 데모 제작 : Customized된 AI의 성능을 확인할 수 있는 데모를 제작합니다.
- 피드백 및 성능 개선 : 고객사 피드백을 통해 원하는 수준까지 AI 성능을 개선합니다.
- 실서비스 준비 : 실제 서비스에 개발한 AI 알고리즘을 소프트웨어적으로 연동하여 제공합니다.
- 사후 관리 : 신규 모델로 업데이트하거나, 장애가 발생했을 때 대응하는 등 고객사의 AI 서비스를 사후 관리 및 유지 보수합니다.
그 중 두 번째 단계인 AI 컨설팅은 전체 프로세스의 핵심이라고 할 수 있습니다. AI 컨설팅 단계에서는 기업의 비즈니스 프로세스를 A부터 Z까지 분석하여, 실질적인 병목 지점을 파악하고 이를 AI로 어떻게 해결할 수 있을 지에 대한 기술적, 기획적 솔루션을 제시합니다.
달파의 AI 컨설팅은 무엇이 다른가요?
1) 3가지 분석을 통해 'Must-have' AI 솔루션을 제안합니다.
고객에게 진정으로 필요한 ‘Must-have’ AI 솔루션을 제안합니다. 달파는 단순히 최신 AI 기술을 기업에게 적용하는 것이 아니라, 다음과 같은 세 가지 관점에서 기업의 니즈를 분석하는 것에서부터 컨설팅을 진행합니다.
- 워크플로우 분석 : 업무 흐름을 세세히 살펴보고 가장 비효율적인 부분을 찾아냅니다.
- 비즈니스 병목 분석 : 기업의 전체 프로세스에서 가장 큰 병목이 되는 지점을 파악합니다.
- 데이터 활용도 분석 : 기업이 보유하고 있으나 제대로 활용되지 않고 있는 데이터를 분석합니다.
이러한 분석을 통해 발견된 문제점들이 a) AI를 통해 해결 가능한지, b) 해결 가능하다면 어떤 방식으로 접근해야 하는지를 구체적으로 제안합니다.
제조업체 A사와의 AI 컨설팅 Case-Study
제가 최근에 진행한 A사와의 AI 컨설팅 경험을 통해 ‘Must-have’ AI 솔루션을 어떻게 제안하는지를 살펴볼 수 있습니다.
A사는 전사적으로 AI 도입에 관심이 있는 상황이었지만, 어떠한 AI를 활용해야 할지 감이 아예 없는 상황이었습니다. 따라서 AI 컨설턴트인 저는 기업의 워크플로우를 하나하나 뜯어 보며 가장 비효율적인 부분이 어디서부터인지 분석하기 시작하였습니다.
워크플로우 분석
A사의 업무 프로세스는 ‘제품 설계 → 자재 조달 → 제조 및 조립 → 품질 관리 및 검사 → 포장 및 물류 → 판매'의 단계로 구성되어 있었습니다.
초기 분석에서는 제조 및 조립, 품질 관리 및 검사 단계에서 가장 많은 수작업이 이루어지고 있음을 발견했습니다. 하지만 이 부분은 인력의 제조업 관련 전문적인 지식과 하드웨어가 필수적으로 요구되는 영역이라고 판단하였습니다. 따라서, AI가 해당 작업을 대체하는 것보다는 기존 전문 인력들이 해당 작업 외에 일일이 진행하고 있는 수작업을 다시 발굴하기 시작하였습니다.
비즈니스 병목 분석
분석 결과, 자재 조달 과정에서 원재료 공급업체와의 커뮤니케이션에 막대한 시간과 비용이 소요되고 있었습니다. 특히 오프라인 구매 발주서를 처리하는 과정에서 15명의 직원이 수작업으로 데이터를 입력하는 작업이 큰 병목으로 작용하고 있었습니다.
데이터 활용도 분석
달파는 이러한 문제를 해결하기 위해, 구매 발주서를 스캔하여 내부 프로그램에 업로드하면, 자동으로 필요한 정보를 추출하여 시스템에 적재하는 AI 솔루션을 개발했습니다.
결과
수작업이 75%나 감소하는 놀라운 성과를 거둘 수 있었습니다.
만약 이 상황에서 기업이 겪고 있는 문제를 파악하지 않고 무작정 특정 솔루션을 제공하려고 시도하였다면, 기업의 핵심 문제점을 제대로 파악하지 못한 채 효용성 없는 도입을 진행하게 되었을 가능성이 높습니다.
2) 우리 기업만을 위한 AI 솔루션을 제안합니다.
또 다른 차별점으로는, 각 기업에 완벽하게 맞춤화된 솔루션을 제공한다는 점입니다. 비슷한 산업군의 기업이더라도 각자의 비즈니스 방식과 니즈는 천차만별입니다. 달파는 이러한 기업별 특수성을 정확히 이해하고, 그에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 제안합니다.
F&B 커머스 B사와의 AI 컨설팅 Case-Study
F&B 커머스 업체 B사에게 제공 드린 컨설팅 사례는 이러한 Customization의 중요성을 잘 보여줍니다.
B사에서 최근 들어 가장 신경 쓰고 있는 영역은 ‘고객 Retention’이었고, 이러한 Retention을 유지하고 관리하기 위해 내부 인력들 중 대부분은 ‘고객의 검색 경험을 개선’하는 데에 초점을 맞추고 있었습니다. 검색 결과의 정확성이 고객 이탈을 막는 핵심 요소라고 판단했기 때문입니다.
워크플로우 분석
이를 위해 내부 MD들이 각 상품에 수동으로 태그값을 설정하고 있었는데, 특이한 점은 특정 상품을 검색했을 때 해당 상품의 원재료나 보완재까지 함께 검색되도록 태그를 설정해놓았다는 것입니다.
예를 들어, 고객이 '샤브샤브'를 검색하면 양배추, 소고기, 버섯 등의 원재료들이나 함께 먹기 좋은 칼국수 면, 디핑 소스 등의 보완재들도 함께 검색 결과에 표시되도록 했습니다. 이는 단순히 검색 실패로 인한 이탈을 방지하는 것을 넘어, 다른 상품의 구매를 유도함으로써 객단가를 높이기 위한 전략이었습니다.
Customization 니즈 분석
저는 이러한 B사만의 특별한 니즈를 파악하고, 기존 달파 AI 검색 엔진을 어떻게 고도화하여 원재료 및 보완재 검색까지 결과에 반영할 수 있는지 기획적으로 접근하였습니다.
데이터 활용도 분석
내부 AI Engineer 인력과 충분한 논의를 거친 결과, 상품 상세 페이지에 존재하는 내용을 검색 결과의 데이터로서 반영한다면 충분히 알고리즘을 개발할 수 있다는 결론을 도출하여 실제 프로젝트를 진행하게 되었습니다.
결과
고객 이탈율이 50% 감소하고, 전체 매출이 20% 상승하는 두 마리 토끼를 모두 잡는 비즈니스적인 성과를 거둘 수 있게 되었습니다.
만약 B사의 특수한 니즈를 고려하지 않은 채 일반적인 AI 검색 엔진을 도입했다면, 이러한 성과를 달성하지 못했을 것입니다.
AI 컨설팅, 꼭 받아야 할까요?
물론 일부 고객 분들은 자체적으로 어떤 AI 솔루션이 필요한지 파악하고 있을 수 있습니다. 하지만 달파의 AI 컨설팅은 1,500건 이상의 컨설팅 경험을 보유한 AI 컨설턴트 팀의 높은 수준의 AI 및 소프트웨어 기술력을 바탕으로, 더욱 효과적인 해결책을 제시할 수 있습니다. 내부에서 고민하는 것보다 전문가의 시선으로 검토하고 방향을 설정하는 것이 훨씬 더 효율적이고 확실한 성과를 보장할 수 있습니다.
이제 AI는 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 하지만 무작정 AI를 도입하는 것이 아니라, 전문가의 컨설팅을 통해 기업에 정말로 필요한 솔루션을 찾아내는 것이 중요합니다. 달파의 AI 컨설팅을 원하시는 분들은 하단의 문의하기 버튼을 통해 연락 주시기 바랍니다.
함께 보면 좋은 글 😄
