기업 AI 활용, 7가지 사례 (feat. 당근마켓, 드롭박스, Geek News)

과연 AI를 잘 쓰는 회사가 있기는 한 걸까요? 궁금하더라고요. 실제 회사에서 AI가 사용되고 있는 활용 사례 7가지를 정리해 보았습니다.

✏️ AI 활용 사례, 하나씩 살펴볼게요.

1.요약

AI는 긴 정보를 읽고 핵심만 뽑아내 요약하는 걸 잘 합니다. 막연히 쌓이고 있는 데이터를 가공하기에 제격이에요. 고객 리뷰 같은 데이터 말이죠.

Case : 다른 회사는 AI 요약을 이렇게 활용합니다.

Geeknews

• 서비스 : 매월 50만명 이상이 방문하는 개발, 기술, 스타트업 뉴스를 제공하는 웹사이트 입니다.
• 상황 : Geeknews의 운영진이나 사용자들이 흥미로운 기술 뉴스를 발견하면, 내용을 정리해서 웹사이트에 등록했습니다.
• AI 활용 : 해커뉴스와 같은 웹사이트에 새로 올라온 게시글 중 일부를 AI가 요약하고 번역해서 웹사이트에 올릴 수 있도록 만들었습니다. 현재 긱뉴스에 올라와 있는 인기글의 50% 이상이 AI가 요약한 글이에요. AI 요약 덕분에 사이트가 훨씬 많은 아티클을 빨리 올릴 수 있게 된 거죠.

Nomad List

• 서비스 : 매월 50만명이 방문하고 있는 노마드 여행자를 위한 커뮤니티입니다.
• 상황 : 도시를 방문한 사람들이 남긴 리뷰들이 수없이 많이 쌓이고 있었어요. 리뷰들을 잘 정리하는 것만으로도 유용한 정보가 될 수 있었고요. 하지만 매일 사람이 요약하기엔 비효율적인 작업이었습니다.

• AI 활용 : 수많은 도시 리뷰들을 AI가 요약해서 간결하게 볼 수 있도록 만들었습니다. 도시 정보의 세번째 탭을 차지할 정도로 중요한 페이지가 되었어요.

2.카테고리 분류

AI가 가장 잘하는 일 중 하나는 패턴을 읽어내는 일입니다. 사람이 하나씩 카테고리를 지정해줘야 하는 작업이 있었다면, AI가 잘할 확률이 높습니다.

Case : 다른 회사는 AI 분류를 이렇게 활용합니다.

당근마켓

• 상황 : AI가 도입되기 전에는 사용자가 직접 상품 카테고리를 선택해야 했습니다. 유사한 상품을 추천하는 것도 쉽지 않았고요.
• AI 사용 : AI가 상품의 카테고리를 찰떡 같이 분류할 수 있게 만들었어요. 뉴발란스 2002 RST 255라는 제목의 상품이 올라왔을 때, 핵심 카테고리는 뉴발란스라고 정의해줘요. 카테고리가 분류되어서 비슷한 상품을 추천하는 것도 가능해졌고요. 덕분에 광고 효율이 높아졌을 것으로 추정됩니다.

3.검수, 교정

사소하지만 꼭 해야만 하는 검수 작업들이 많죠. 욕설이 들어간 포스팅을 삭제하는 것부터 시작해서, 회사의 용어 규칙에 맞게 글이 쓰여졌는지 확인하는 것 까지요. 가이드라인이 명확한 검수 작업은 AI가 굉장히 잘 해내는 일 중 하나입니다.

Case : 다른 회사는 AI 검수를 이렇게 활용합니다.

드롭박스

• 서비스 : 10조원 기업 가치의 파일 공유 서비스입니다.
• 상황 : 회사가 커지면서 글을 쓰는 구성원들이 많아졌어요. 제품 FAQ부터 기술 블로그, 비즈니스 블로그, 고객사 스토리까지요. 그런데 각자 다른 용어를 사용해 커뮤니케이션은 어려워 졌고요. 일관성이 필요해 졌어요. 그렇다고 구성원들에게 알아서 가이드라인에 맞춰 쓰라고 하는 건 어려운 일이였습니다.

• AI 활용 : 회사에서 만든 용어 가이드라인에 맞춰 AI가 모든 문장들을 알아서 검수하고 교정할 수 있게 만들었어요. 훨씬 빠르게 컨텐츠를 작업할 수 있게 되었습니다. 현재 드롭박스에서 컨텐츠를 쓰는 12명이 검수 AI를 사용해 글을 쓰고 있어요.

Nomad List

• 기존 상황 : 노마드 리스트는 커뮤니티이기 때문에, 이상한 사람이 들어오는 것을 막는 것이 굉장히 중요합니다. 그동안은 알바생을 고용해서 새로 가입한 회원들의 프로필을 하나씩 확인하고, 이상한 사진이나 행동이 있으면 제재를 했었어요.
• AI 사용 : GPT 스크립트를 사용해서 새로 등록된 프로필을 확인하라 시킨 다음, 이상한 프로필을 체크할 수 있도록 만들었습니다. AI 봇 덕분에 알바생 고용을 하지 않게 되었습니다.

4.챗봇

더이상 어색하지 않은 답변을 작성할 수 있는 수준이 된 것 같습니다. 반복되는 질문이 많은 업계에서 더욱 유용하고요. 점점 더 많은 회사들에서 AI로 간단한 문의들을 응대하고 있더라고요.

Case : 다른 회사는 AI 검수를 이렇게 활용합니다.

Immi

• 서비스 : 100억 이상을 투자받은 컵라면 브랜드입니다. 미국에서 건강한 고단백질 라멘을 키워드로 빠르게 성장하고 있어요.

• 기존 상황 : 회사가 급성장 하면서 고객 문의도 정말 많아졌어요. 문의를 남기고 24시간 이상 기다리는 고객들이 많아졌죠. 더 많은 CS팀원을 채용하기 보다 챗봇으로 고객 문의에 대응하고 싶었습니다. 친근한 이미지의 브랜드였기에 로봇 같이 딱딱한 말투로 대답하는 챗봇은 아니여야 했습니다.
• AI 사용 : FAQ 문의 50%를 AI가 대답할 수 있게 되었어요. 평균 응답 시간도 훨씬 빨라졌고요. 간단한 문의는 AI가 대답하고, 복잡한 문의를 CS 팀원이 담당하는 방식으로 일하게 되었습니다. Immi가 도입한 AI 챗봇의 특징은 Immi 특유의 친근한 말투를 사용한다는 것이에요. 특유의 말투를 챗봇에게 학습시켰습니다.

Webflow

• 서비스 : 5조원이 넘는 기업 가치를 인정 받은 웹사이트 제작 서비스 입니다.
• 기존 상황 : 회사가 급성장 하면서 직원들이 사내에서 필요한 정보를 찾는게 점점 어려워 졌어요. 누가 어떤 부서에서 어떤 의도로 제품을 만든 건지 찾는게 어려웠습니다. 어떤 문서가 가장 최근 문서인지, 더이상 사용하지 않는 정책은 무엇인지 분간하기 힘들어 진거죠. 직원은 많아졌는데 생산성은 떨어졌습니다.
• AI 사용 : 회사 내부 데이터를 쉽게 찾을 수 있는 AI 챗봇을 만들었어요. 직원의 65%가 이 챗봇을 쓰게 되었습니다. 필요한 문서를 찾는 시간이 한달에 300시간 정도 절약 되었다고 해요.

정리하면…

대학을 졸업한 신입 직원이 전문 지식 없이 수행할 수 있는 작업이 있다면, AI도 할 수 있는 확률이 높습니다. 정리해보면 알바생을 고용해 반복 수작업을 하고 있었던 회사라면 AI가 도움이 될 수 있을 것 같습니다.

• 긴 글을 읽고 요약하는 작업을 하고 있었다면.
• 상품 카테고리를 일일히 부여하고 있었다면.
• 특정 가이드라인에 맞게 나가고 있는지 반복적으로 확인하는 검수 작업을 하고 있었다면.
• 아주 간단한 CS 문의도 사람이 대응하고 있었다면.

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보너스 자료

노마드 리스트가 리뷰 요약을 위해 사용했던 프롬프트를 공유드립니다 😄

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