AI를 사용하여 작업을 자동화하는 방법

AI를 사용하여 작업을 자동화하는 방법

모든 고객과의 대화가 끝난 후 통화 내용을 요약하거나 같은 질문에 반복적으로 답변하는 등 지루하고 반복적인 작업은 팀의 생산성을 떨어뜨리고 생산성을 저해할 수 있습니다.

하지만 인공지능(AI)을 활용하면 이러한 지루한 잡무와 작별할 수 있습니다.

흥미롭게도 가트너의 설문조사에 따르면 에 따르면 최대 80%의 경영진이 자동화를 모든 비즈니스 의사 결정에 적용할 수 있다고 생각하는 것으로 나타났습니다. 이는 AI를 프로세스에 통합하는 조직의 놀라운 잠재력을 보여줍니다.

이 블로그에서는 AI 작업 자동화가 무엇이며, 이를 통해 조직의 업무 방식을 어떻게 변화시킬 수 있는지 자세히 살펴봅니다. ⬇️

**AI 작업 자동화란 무엇인가요?

AI 자동화는 인공지능 기술을 사용하여 일반적으로 그리고 전통적으로 사람이 수행하던 (반복적인) 작업을 간소화하고 수행하는 것을 말합니다.

이 접근 방식은 기술 및 인력 부족 문제를 해결하는 동시에 운영 효율성을 높이고, 직원들이 반복적인 작업에서 벗어나 더 가치 있고 전략적인 일에 집중할 수 있도록 합니다.

작업 자동화에서 AI의 역할과 이점 작업 자동화에서 AI의 역할과 이점

AI 자동화는 자연어 처리(NLP), 로보틱 프로세스 최적화(RPA), 컴퓨터 비전 및 기타 머신러닝 알고리즘을 결합하여 비즈니스 프로세스를 효과적으로 자동화합니다.

대규모 비정형 데이터 세트를 학습한 이러한 기술은 사전 정의된 규칙을 따르고 실시간 데이터 입력에 따라 적응함으로써 사람의 개입 없이 복잡한 작업을 실행할 수 있습니다.

데이터로 학습된 머신러닝 모델은 패턴을 식별하고 예측을 생성합니다.

자연어 처리 알고리즘을 통해 시스템은 챗봇과 같은 애플리케이션에 필수적인 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다. RPA 봇은 인간의 행동을 모방하여 반복적인 작업을 수행하며, 컴퓨터 비전은 이미지와 비디오를 기반으로 의사 결정을 내리기 위해 시각 정보를 처리합니다.

많은 조직에서 마케팅에서 다음과 같은 다양한 기능에 걸쳐 비즈니스 목적으로 이러한 AI 자동화를 사용합니다 고객 서비스 .

예를 들어, Amazon은 주문 처리 센터에서 AI를 사용하여 손상된 상품을 감지하여 사람에 비해 정확도를 세 배로 높입니다. 수백만 개의 이미지로 학습된 이 AI는 불완전한 항목에 플래그를 지정하여 추가 평가를 통해 고객에게 직접 배송하는 대신 재판매, 기부 또는 재사용을 유도합니다.

AI 자동화의 이점

인공지능은 자동화와 관련하여 다차원적인 역할을 합니다. 비즈니스에 어떤 이점을 제공할 수 있는지 알아보세요. 👀

  • 생산성 향상: AI는 반복적인 작업을 처리할 수 있으므로 팀은 사람의 주의가 필요한 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 업무량은 줄어들고 생산성과 일의 질은 높아집니다
  • 의사 결정 강화: AI에 데이터를 제공함으로써 예측, 미래 제품 트렌드 파악, 업계 인사이트에 대한 접근에 도움을 받을 수 있습니다. 사람의 눈으로 놓칠 수 있는 인사이트와 패턴은 의사 결정 과정을 개선하는 데 도움이 됩니다
  • 비용 절감: AI 자동화는 인건비 절감, 효율성 증대, 오류 최소화를 통해 비용을 절감할 수 있도록 도와줍니다. 리소스 활용을 최적화하고, 예측 유지보수를 강화하며, 공급망을 간소화하여 물류 낭비와 다운타임을 줄입니다

AI로 자동화할 수 있는 다양한 작업에는 어떤 것이 있나요?

인공지능은 상태 업데이트와 같은 간단한 작업부터 복잡하고 다층적인 재고 프로세스에 이르기까지 비즈니스 운영의 여러 측면을 자동화할 수 있습니다.

다음은 인공지능이 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 되는 5가지 사용 사례입니다.

1. 운영 관리

운영 관리

via Addepto 운영 측면에서 AI는 송장 처리와 같은 백오피스 작업을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다, 문서 처리 를 통해 문서 처리, 계정 관리, 공급망 감독, 재고 추적 등의 업무를 처리할 수 있습니다. 이를 통해 운영을 간소화하고 재고 관리 오류로 인해 발생하는 공급망 비용을 절감할 수 있습니다. Walmart, AI 사용 를 사용하여 다양한 방식으로 공급망을 간소화합니다. AI는 재고 수준을 모니터링하고 수요를 예측하여 재고 관리를 지원하므로 품절 및 과잉 재고를 방지하여 고객 만족도를 높이고 비용을 절감합니다.

또한 상품 이동을 최적화하여 비용을 절감하고 생산성을 높이며 매장으로의 배송 속도를 높입니다. 가격 책정의 경우, AI는 수요, 경쟁, 비용에 따라 가격을 설정하여 Walmart가 경쟁력을 유지하고 수익을 극대화할 수 있도록 지원합니다.

2. 고객 서비스

amazon AWS를 통해

거의 90%의 고객 즉각적인 응답을 고객 서비스의 필수 요소로 생각합니다.

그렇기 때문에 고객 서비스 업계에서는 고객 맞춤형 서비스인 AI CRM 도구 와 AI 기반 챗봇을 사용하여 '매장은 언제 오픈하나요' 또는 '이 제품은 반품이 가능한가요'와 같은 반복적인 고객 쿼리에 응답할 수 있습니다

AI 작업 자동화는 복잡한 문제에만 관여하여 인간 작업자가 이러한 응답을 제공해야 하는 부담을 덜어줍니다. 또한 야간 근무자를 고용하거나 일반적으로 더 많은 직원에게 비용을 투자해야 하는 번거로움도 덜어줍니다.

Q in Connect와 Amazon Connect Contact Lens를 비롯한 Amazon의 AI 발전은 고객 서비스 자동화에 AI가 어떻게 활용되는지 보여줍니다.

"컨택 센터 리더는 몇 번의 클릭만으로 Amazon Connect의 생성 AI로 구동되는 새로운 기능을 활용하여 매일 Amazon Connect에서 처리되는 1,500만 건 이상의 고객 상호 작용을 향상시킬 수 있습니다." "컨택 센터 리더는 몇 번의 클릭만으로 Amazon Connect의 새로운 기능을 활용하여 매일 1,500만 건 이상의 고객 상호 작용을 향상시킬 수 있습니다." 파스콸레 드마이오 , VP, Amazon 연결, AWS 애플리케이션

3. 데이터 분석 및 예측 분석

많은 의사 결정은 방대한 데이터 세트, 설문조사, 보고서에 의존하는데, 이러한 데이터는 그 양이 방대하기 때문에 사람이 관리하기에는 부담스러울 수 있습니다. 바로 이 부분에서 머신 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 기능을 갖춘 AI가 유용하게 활용될 수 있습니다.

AI 작업 자동화는 대규모 데이터 세트를 정확하게 분석하고 필요한 인사이트를 제공하여 비즈니스 팀이 해당 필드와 관련된 일에 보다 효과적으로 집중할 수 있도록 지원합니다. 물론 의사 결정 과정, 특히 감정 분석과 같은 측면에서 인간적인 요소를 완전히 배제할 수는 없습니다. 이것이 실제로 이 조합이 어떤 모습일까요?

데이터 분석 및 예측 분석

via 하버드 비즈니스 리뷰 대량의 고객 데이터를 사용하여 사용자 프로필을 생성하는 이커머스 리테일 비즈니스가 좋은 예시입니다. 이러한 프로필은 고객의 활동과 구매 이력을 기반으로 소비자에게 자동으로 상품을 추천합니다.

Klaviyo 및 Attentive와 같은 AI 도구는 이메일 마케팅의 고급 잠재고객 세분화 기능을 위해 AI 기반 자동화를 사용합니다. 이러한 기능은 고객 행동을 분석하여 맞춤형 아웃리치를 위한 이메일 세그먼트를 생성합니다.

이를 통해 특정 인구 통계에 따라 고객을 분류하는 작업을 자동화할 수 있으므로 모든 고객 프로필을 수동으로 검토하여 특정 마케팅 브래킷으로 분류할 필요가 없습니다.

4. 마케팅

Marketing

via 세계의 캠페인 AI는 이메일 및 텍스트 캠페인, 소셜 미디어 게시물 관리, 개인화된 제품 추천 생성, 소셜 미디어 사본 작성과 같은 마케팅 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 적시에 적절한 플랫폼에서 더 많은 고객에게 도달하여 궁극적으로 매출을 높일 수 있습니다.

또한, 최근 McKinsey의 연구에 따르면 AI가 다음과 같은 효과를 가져올 수 있다고 합니다 4.4조 달러의 가치 2030년까지 글로벌 경제에 기여할 것으로 예상되며, 마케팅은 그 주요 수혜 분야입니다.

위 이미지에는 텍스트-이미지 AI와 그래픽 디자인 프로세스 자동화를 사용하여 수상 경력에 빛나는 비주얼 캠페인을 제작하기 위해 Dall-E 버전을 사용하는 Heinz와 AI 콘텐츠 생성 도구 를 사용하여 축제 캠페인용 크리스마스 카드를 만들 수 있습니다.

5. 영업 팀

영업팀

via Razorpay AI를 사용하여 리드 검증, 잠재 고객과의 약속 예약, 일정 간격으로 후속 이메일 자동 생성과 같은 영업 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 영업 팀은 더 많은 거래를 성사시키고 수익을 높일 수 있습니다.

AI와 머신러닝은 점수 모델을 지속적으로 개선하여 잠재력이 높은 리드를 식별함으로써 잠재 고객 평가 시스템을 혁신합니다. 이를 통해 영업 팀은 적절한 순간에 우수 잠재고객과 소통하여 전환율과 매출을 높일 수 있습니다.

AI는 기존 데이터 세트를 넘어 소셜 미디어, 웹사이트 상호 작용, 이메일 참여 등 다양한 데이터 소스를 통합하여 포괄적인 리드 상황을 파악합니다.

예를 들어 레이저페이의 ML 기반 리드 스코어링 는 이러한 효과를 입증하여 월 총 상품 가치(GMV) 50% 증가, 팀 노력 70% 감소, 전환 주기 1개월 단축을 달성했습니다.

AI로 작업을 자동화하는 방법

지금까지 AI 작업 자동화를 통해 얻을 수 있는 이점에 대해 많이 살펴보았는데, 이제 실제로 비즈니스에 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.

AI 자동화를 시작하려면 다음 단계를 따르세요.

1단계: 자동화할 수 있는 작업 식별하기 ## 1단계: 자동화할 수 있는 작업 식별하기

첫 번째 단계는 비즈니스에서 자동화할 수 있는 작업을 식별하는 것입니다.

시간이 많이 걸리거나 오류가 발생하기 쉬운 작업, 반복적인 작업에 집중하세요. 무엇을 자동화할지 염두에 두세요. 관리가 어려울 수 있으므로 한 번에 많은 작업을 자동화하지 마세요.

또한 자동화를 이제 막 시작하는 경우, 비즈니스와 팀이 AI 자동화에 익숙해지면 나중에 중요한 영역을 자동화할 수 있도록 남겨두세요.

2단계: 적합한 tool 선택

이 단계는 AI 자동화 여정의 성패를 좌우하는 중요한 단계입니다. 수많은 AI 자동화 도구 에서 필요한 것과 예산에 맞는 것에 따라 올바른 것을 선택하는 것이 핵심입니다.

예를 들어, ClickUp과 Asana는 작업 자동화와 프로젝트 관리를 위한 확실한 옵션입니다. 하지만 다음 사항에 중점을 둔다면 AI 이메일 마케팅 메일버틀러 또는 이메일트리를 고려할 수 있습니다.

3단계: tool 설정하기

적절한 도구를 선택한 후 프로세스 자동화 도구 를 설치했다면 다음 단계는 설정입니다. 여기에는 일반적으로 훈련 데이터를 도구에 제공하고 원하는 작업을 자동화하도록 구성하는 것이 포함됩니다.

AI 서비스 제공자와 상의하여 문제에 대한 맞춤형 솔루션을 개발할 수도 있습니다.

4단계: 지속적인 테스트 및 모니터링 ## 4단계: 지속적인 테스트 및 모니터링

AI 도구를 설정한 후에는 자동화된 작업이 어떻게 수행되는지 테스트하고 모니터링하는 것이 필수적입니다. 이를 통해 tool이 올바르게 기능하고 원하는 작업을 효과적으로 자동화하는지 확인할 수 있습니다.

지속적으로 감사를 수행하여 데이터 보안, 프라이버시 및 투명성을 보장하세요.

ClickUp최고의 AI 자동화 도구인 이유

자동화 여정에 적합한 tool을 선택하는 것은 필수입니다. 하지만 이제 각 작업마다 다른 AI 도구를 선택해야 하는 번거로움에서 벗어날 수 있습니다.

예, 모든 기능을 깔끔한 패키지로 압축한 소프트웨어가 있습니다: 바로 ClickUp입니다.

가장 흥미로운 AI 및 자동화 기능을 한 눈에 살펴보세요.

ClickUp Brain ## 클릭업 브레인(ClickUp Brain)

클릭업 브레인은 조직의 다양한 작업을 자동화할 수 있는 매우 간단하면서도 매우 효과적인 방법입니다_

ClickUp에는 획기적인 내장 AI 어시스턴트가 함께 제공됩니다 ClickUp Brain . 회사 지식 기반 전반의 작업, 문서, 사람을 AI로 통합하는 세계 최초의 신경망입니다.

세 가지 주요 기능은 다음과 같습니다:

  • AI Knowledge Manager: ClickUp 작업 공간 어디에서나 질문을 하고 자동으로 답변을 추출합니다
  • AI 프로젝트 관리자: 채팅 스레드를 요약하고 작업 완료, 할당 등을 위한 업데이트 등 여러 작업을 관리하고 자동화합니다
  • AI 작성자: AI 작성기를 사용하여 자동으로 콘텐츠를 작성하고 클라이언트를 위한 답변 초안을 작성하세요

또한 ClickUp Brain은 다른 도구와 통합되어 원활한 데이터 전송이 가능합니다.

사용할 수 있는 도구 ClickUp 통합 를 통해 HubSpot, GitHub, Twilio와 같은 인기 앱을 쉽게 통합하거나 다른 애플리케이션을 위한 맞춤형 웹훅을 생성하여 중앙 집중식 플랫폼에서 디지털 스택 전반에서 원활한 자동화를 수행할 수 있습니다.

ClickUp AI 빌더 ## ClickUp AI 빌더

ClickUp AI 빌더

자연어 입력을 받아 사용자의 사양에 따라 작업이나 프로젝트를 즉시 자동화하는 ClickUp의 AI 빌더_

ClickUp의 자동화 기능이 다른 애플리케이션과 차별화되는 독특한 기능 중 하나는 직관적입니다 AI 빌더 .

ClickUp Brain을 사용하여 AI 빌더는 다음을 만듭니다 워크플로우 자동화 모든 팀이 손쉽게 사용할 수 있습니다. 필요한 자동화를 간단한 영어로 설명하기만 하면 통합된 AI가 모든 스페이스, 폴더 또는 리스트에서 작업 자동화를 빠르게 구성합니다.

ClickUp 반복 작업 설정

ClickUp 반복 작업

반복 작업의 일정을 자동으로 재조정하려면 ClickUp으로 반복 작업을 설정하세요_

매일, 매주, 매월 또는 정해진 간격으로 발생하는 간단한 작업을 수동으로 자동화하는 데 너무 많은 시간을 낭비하고 싶지 않다면 ClickUp의 반복 작업 . 매일, 매주, 매월, 매년, 며칠 후 또는 맞춤형 반복 중에서 선택할 수 있습니다.

반복 작업 기능을 사용하면 작업이 완료된 후 또는 특정 기간이 지난 후와 같이 작업이 반복되는 시점을 맞춤형으로 지정할 수도 있습니다. 이 기능을 사용하면 상상할 수 있는 모든 방식으로 작업을 가상으로 반복할 수 있으므로 자유도가 매우 높습니다.

ClickUp 자동화 라이브러리 ## 자동화 라이브러리

ClickUp 자동화 라이브러리

clickUp의 자동화 라이브러리는 미리 구축된 100가지 이상의 자동화를 제공합니다_

ClickUp은 다음과 같은 다양한 자동화 기능을 제공합니다 ClickUp 자동화 . 여기에는 템플릿, 바로 가기, 이메일 자동화, 감사 로그 및 통합 기능이 포함되어 있어 일상적인 작업을 빠르게 처리하는 데 도움이 됩니다.

템플릿에 대해 말하자면, ClickUp은 자동화 라이브러리에서 100개 이상의 사전 구축 템플릿을 제공합니다. 이를 통해 작업 할당, 댓글 게시, 상태 변경, 리스트 이동 등과 같은 반복적인 작업을 신속하게 자동화할 수 있습니다.

ClickUp은 내부 자동화뿐만 아니라 고객 서비스에도 능숙합니다. ClickUp의 이메일 자동화를 통해 커뮤니케이션 효율성을 향상하세요.

다음을 통해 제출된 고객 피드백을 처리하세요 ClickUp 양식 를 통해 파트너와 벤더에게 자동 프로젝트 업데이트 등의 정보를 제공합니다.

ClickUp 감사 로그

ClickUp 감사 로그

감사 로그를 통해 성공 및 실패를 포함한 모든 자동화 작업을 모니터링하세요_

자동화의 바다에서 길을 잃을까봐 걱정된다면, ClickUp은 이에 대한 해결책도 제공합니다.

ClickUp의 감사 로그 를 통해 자동화 상태, 작업 및 위치를 쉽게 추적할 수 있습니다. 또한 통합 대시보드에서 세부 정보를 확인하고 필요한 조정을 수행할 수 있어 자동화된 프로세스를 원활하게 관리할 수 있습니다.

자동화와 결합된 ClickUp의 강력한 프로젝트 관리는 클라이언트에게 훌륭한 결과를 가져다주었습니다. 예를 들어, 글로벌 보안 솔루션 회사인 스탠리 시큐리티의 경우입니다, ClickUp은 분산되어 있던 모든 팀을 하나로 모으는 데 도움이 되었습니다 단일 플랫폼에 모았습니다. 매주 8시간 이상을 절약하고 보고서 작성 시간을 50%까지 단축할 수 있었습니다.

"각 이니셔티브에 맞게 ClickUp을 맞춤형으로 설정하고 자동화할 수 있었으며, 워크플로우를 간소화하고 단순화할 수 있어 팀의 용량이 기하급수적으로 증가했습니다."

코너 내쉬, 글로벌 경험 분석 관리자, 스탠리 보안

AI 구현의 운영, 윤리, 프라이버시 과제

AI 자동화는 의심할 여지 없이 미래의 도래를 알리는 신호이지만, 비즈니스 구현은 여전히 험난합니다. 이러한 과제 중 몇 가지를 살펴보고 가능한 해결책을 모색해 보겠습니다.

운영상의 과제

목록의 첫 번째 과제는 다음과 같은 기능을 방해하는 운영상의 과제입니다 직장에서의 /AI . 자세히 살펴봅시다:

  • 구현 비용: AI를 사용하는 용도에 따라 달라집니다. 단순한 콘텐츠 생성이나 지원의 경우 비교적 저렴한 가격으로 이용할 수 있습니다. 그러나 대규모 데이터 세트를 분석해야 하는 경우 이를 뒷받침할 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 비즈니스 입장에서는 데이터베이스 통합과 오랜 데이터 교육에 막대한 비용이 발생할 수 있습니다. 가장 좋은 솔루션은 AI 기능이 내장된 SaaS 서비스입니다워크플로우 자동화 tools.
  • 데이터 품질: AI의 결과는 사용자가 제공하는 데이터만큼만 우수합니다. 하지만 많은 비즈니스에서 데이터가 사방에 흩어져 있거나, 체계적이지 않거나, 품질이 낮은 경우가 많습니다. 이는 AI의 혜택을 누리는 데 있어 큰 장애물입니다. 소위 '더러운 데이터'는 오래되었거나, 부정확하거나, 불완전하거나, 일관성이 없을 수 있습니다. 데이터로 유용한 작업을 수행하려면 먼저 데이터를 정리해야 합니다. 즉, 오류를 제거하고, 누락된 부분을 채우고, 모든 것이 일관성 있고 최신 상태인지 확인해야 합니다
  • 기술력 부족: AI를 도입하려면 많은 조직에서 부족한 노하우와 기술이 필요합니다. 이러한 전문 지식이 없으면 AI를 실행에 옮기는 것이 어려울 수 있으며, AI의 잠재력을 최대한 발휘하지 못할 수도 있습니다. 하지만 이러한 변화를 처리하기 위해 직원 교육에 투자하는 등 약간의 리소스가 필요할 수 있지만 해결 방법은 간단합니다
  • 레거시 시스템과의 통합: 레거시 시스템은 AI와 호환되지 않는 경우가 많습니다. AI를 수용하기 위해 이러한 시스템을 수정하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 경우가 많습니다. 기존 시스템과의 통합이 원활하지 않으면 비효율성과 비용 증가로 이어질 수 있습니다. 효율적인 운영 프레임워크와 최첨단 기술로 이러한 시스템을 현대화하여 AI 도입을 촉진하세요

윤리적 과제

PwC 설문조사에 따르면 다음과 같은 결과가 나왔습니다 cEO의 85% 은 향후 5년 내에 AI가 비즈니스를 크게 변화시킬 것이며, 윤리적 문제가 핵심 문제가 될 것이라고 생각합니다.

AI는 다음과 같은 많은 윤리적 문제에 직면해 있습니다:

  • 데이터 프라이버시 및 보안: AI 시스템은 데이터에 크게 의존하며, 대량의 개인 및 민감 정보를 수집, 저장소, 분석하는 과정에서 프라이버시 및 보안에 대한 우려가 제기됩니다. 현지 법률에 따라 이러한 데이터를 보호하고 책임감 있는 사용을 보장하는 것은 AI 기술에 대한 신뢰를 유지하는 데 매우 중요합니다
  • AI 의사결정의 투명성 부족: AI 알고리즘은 복잡하기 때문에 기술적 노하우가 없는 개인이 특정 결정에 도달하는 방법을 명확하게 알 수 없습니다. 이러한 투명성 부족은 특히 의료 및 형사사법과 같은 중요한 영역에서 편견과 편견에 대한 우려를 불러일으킬 수 있습니다
  • 일자리 파괴: AI 기반 자동화는 고용 시장을 재편할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 많은 지식 업무 작업이 자동화됨에 따라 근로자는 결국 기술을 향상시키거나 심지어 경력을 완전히 바꿔야 할 수도 있습니다

"저는 그것(AI)을 생산성 향상 도구로 봅니다. 일부 영역에서는 고용이 파괴될 것이고, 노동 시장에서도 어느 정도 작업이 대체될 수 있는 부분이 있을 것입니다.

하지만 다른 곳에서 더 많은 일자리를 혁신하고 창출할 수 있는 다른 방법도 찾을 수 있을 것입니다. 기본적으로 노동력을 절감하고 일부 영역에서는 고용을 줄이지만 다른 영역에서는 고용을 늘리는 혁신이 수백 년 동안 경제 성장과 혁신의 역사였습니다." 얀 하치우스 , 수석 이코노미스트, 골드만 삭스

해결책은? 관점의 변화

기업은 AI 의사결정의 투명성을 프로모션하고, AI 사용에 대한 윤리적 가이드라인을 수립하고, 편견을 식별하기 위한 감사를 자주 실시해야 합니다. AI 자동화를 도입하는 데 어려움이 없도록 인력의 숙련도를 높이는 단계를 밟아야 합니다.

흥미로운 대화입니다, 파스칼 보네, 대체 불가능하고 지능적인 자동화의 저자 는 AI와 인간의 기술이 업무 완료됨에 있어 동등한 역할을 하는 중간 경로에 대해 논의합니다. 그는 AI가 복제하기 어려운 인간 고유의 능력, 즉 '휴믹스'를 개발하고 강화하는 것이 중요하다고 강조합니다.

여기에는 다음이 포함됩니다:

  • 진정한 창의성: 인간의 경험, 감정, 직관을 바탕으로 독창적인 아이디어와 예술적 표현을 창출하는 능력
  • 비판적 사고력: 정보를 분석하고, 가정에 의문을 제기하며, 인간의 가치와 맥락에 따라 윤리적 판단을 내리는 능력
  • 사회적 진정성: 신뢰에 기반한 깊은 관계 구축, 공감으로 소통하고 감성 지능으로 다른 사람을 이끌기

이러한 휴믹스에 집중하고 AI와의 시너지를 통해 개인은 일상적인 작업을 자동화하고 인간의 창의성과 대인관계 기술을 강조함으로써 자신의 가치를 높일 수 있습니다.

또한 보넷은 예측할 수 없고 빠르게 변화하는 세상에서 살아남으려면 직원들이 '변화할 준비가 되어 있어야 한다'고 조언합니다.

ClickUp AI로 업무 효율화하기

AI는 미래이며, 의심의 여지가 없습니다. 그리고 이를 비즈니스 자동화에 도입한다면? 비용을 절감하고 직원들의 시간을 무료로 확보할 수 있습니다.

그러나 가장 중요한 결정 요인은 다음과 같은 선택입니다 AI 작업 자동화 소프트웨어 . 전문화된 경로로 이동하여 다양한 작업에 대해 다양한 AI 애플리케이션의 도움을 받을 수 있습니다.

하지만 중앙 집중식 자동화의 경우, ClickUp만큼 포괄적인 플랫폼은 없습니다. 사용하기 쉽고, 강력하고, 유연하며, 비용 효율적입니다. 맞춤형 또는 사전 구축된 자동화를 워크플로우에 통합하기 위해 코딩 실력이 필요하지 않습니다.

그렇다면 어떤 점이 매력적일까요? 시도해 보기 ClickUp 무료 이용하기 오늘!