컨설팅용 AI 도구

인공 지능 (AI)은 효율성, 혁신 및 새로운 비즈니스 방식을 주도하여 거의 모든 산업을 변화시키고 있습니다. 인간 관계와 개인화된 전문 지식을 기반으로 하는 직업인 비즈니스 컨설팅도 예외는 아닙니다. AI 기반 어시스턴트, 상담원 및 서비스 제공을 향상시키는 자산과 같은 툴을 통해 컨설팅에서 AI의 영향력은 분명하게 드러납니다.

컨설턴트는 전통적으로 데이터 기반 권장 사항을 생성하기 위해 노동 집약적인 프로세스에 의존해 왔습니다. AI, 특히 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 이러한 작업을 더 빠르고 정확하게 대규모로 완료할 수 있게 되었습니다. AI 기반 툴은 데이터 분석, 재무 모델링 및 성능 추적과 같은 일상적인 작업을 자동화하여 컨설턴트가 더 높은 수준의 전략과 혁신에 집중할 수 있도록 합니다. 이러한 변화는 생산성을 높이고 인사이트를 가속화하며 궁극적으로 고객과 이해관계자에게 더 많은 가치를 제공합니다.

컨설팅을 위한 AI 툴은 또한 일상적인 작업을 자동화하고 고객의 요구와 진행 상황을 추적하여 프로젝트 관리를 개선합니다. 또한 이러한 툴은 데이터 분석 및 보고와 같은 작업에 셀프 서비스 옵션을 제공하여 고객이 더 높은 수준의 업무에 집중하는 동안 일부 프로세스를 독립적으로 관리할 수 있도록 함으로써 고객에게 더 큰 제어권을 부여합니다.

이러한 변화는 컨설턴트를 기존의 조언자에서 성과 촉진자로 전환하여 고객이 장기적인 성공을 위해 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다. AI 플랫폼 솔루션, 생성형 AI, 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP), 컴퓨팅 비전 및 검색 엔진 최적화(SEO)와 같은 모범 사례를 컨설팅 워크플로에 통합하면 기업은 초점을 변경할 수 있습니다. AI가 기술 및 운영 작업을 효율적으로 처리하는 동안 컨설턴트는 전략, 디지털 혁신, 고객 데이터 최적화, 고객 관계 관리(CRM) 육성에 집중할 수 있습니다.

컨설팅에서 AI 사용이 증가함에 따라 또 다른 트렌드인 자산 기반 컨설팅의 등장이 가속화되었습니다. 컨설팅 회사는 인간의 전문 지식과 수동 프로세스에만 전적으로 의존하는 대신 서비스를 지원하기 위해 기술 지원 툴, 제품 및 AI 학습 모델을 점점 더 많이 개발하고 사용하고 있습니다. 이러한 솔루션은 다양한 사용 사례와 비즈니스 요구 사항에 적용됩니다.

자산 기반 컨설팅의 매력은 확장성과 장기적인 가치에 있습니다. 기업은 재사용 가능한 도구와 플랫폼을 개발함으로써 전문 지식을 패키지 제품으로 전환할 수 있으므로 컨설턴트가 각 계약에 대해 유사한 작업을 수동으로 반복할 필요성을 줄일 수 있습니다.

이러한 접근 방식은 혁신적인 가격 책정 모델로 이어지며 기업은 더 많은 고객에게 동시에 서비스를 제공할 수 있습니다. 여기에는 기존 컨설팅 서비스를 받을 여력이 없는 소규모 기업이나 스타트업도 포함됩니다. 또한 고객은 AI에서 제공하는 툴과 자산을 계속 사용하여 인사이트를 생성하고 콘텐츠 제작부터 운영 및 전반적인 비즈니스 효율성까지 모든 것을 개선할 수 있습니다.

자산 기반 모델은 또한 디지털 혁신, 데이터 과학, AI 채택 및 AI 윤리와 같은 분야에서 지원을 원하는 고객이 증가함에 따라 기업이 AI 기반 서비스에 대한 증가하는 수요를 충족하는 데 도움이 됩니다.

자산 기반 컨설팅은 컨설팅 산업이 서비스를 제공하는 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. 기업은 AI 기반 툴을 통합함으로써 수작업을 줄이고 인사이트의 정확성을 높이는 더 빠르고 확장 가능한 AI 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이러한 자산은 특정 비즈니스 문제를 해결하고, 프로젝트 일정을 단축하고, 비용을 절감하고, 컨설팅 계약이 종료된 후에도 고객이 귀중한 인사이트에 지속적으로 액세스할 수 있도록 지원합니다.

자산 기반 컨설팅은 기술 지원 툴, 제품 및 방법을 사용하여 컨설팅 서비스의 설계 및 제공을 지원합니다. 자산, 에이전트, 어시스턴트 및 방법과 같은 이러한 요소는 작업을 간소화하고 특정 비즈니스 문제를 해결하며 결과를 더 빠르게 제공하기 위해 선별되고 맞춤화됩니다.

1. 자산
2. 에이전트 및 어시스턴트
3. 방법

자산은 고객을 위해 노동 생산성, 비용 효율성, 매출 증가와 같은 구체적인 성과를 제공하도록 설계된 미세 조정된 AI 모델을 포함한 소프트웨어입니다.

이러한 자산은 맞춤형 클라이언트 솔루션의 개발을 가속화하거나 더 광범위한 도메인에 적용하여 계약이 종료된 후에도 오랫동안 가치를 제공할 수 있습니다. 데이터 세트에 대한 심층적인 분석, 시장 출시 시간 단축, 플랫폼 간 통합, 사용자 친화적인 경험 개선, 향상된 인사이트 시각화 및 보다 간소화된 프로세스와 같은 주요 이점을 제공합니다. 자산의 예는 다음과 같습니다.

• 컨설턴트가 데이터를 분석하고, 결과를 예측하고, 권장 사항을 생성하는 데 도움이 되는 AI 모델 및 알고리즘입니다. 미세 조정된 모델, 독점 소프트웨어, 복잡한 데이터 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하면 컨설턴트가 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. 사람이 감지하는 데 시간이 오래 걸리는 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다.
  
  
• 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 같은 프로세스 자동화 툴은 공급망 관리, 재무 및 IT 운영과 같은 영역에서 일상적인 작업을 자동화하고 고객이 운영 효율성을 개선할 수 있도록 지원합니다.
  
  
• 독점적인 데이터베이스와 벤치마킹 툴을 사용하면 고객이 자사 성능을 업계 벤치마크나 경쟁사와 비교하여 최적화가 필요한 분야에 대한 데이터 기반 이해를 얻을 수 있습니다. 일단 구현되면 고객은 컨설턴트가 업무를 완료한 후에도 이러한 AI 기술을 계속 사용하여 인사이트를 생성하고 효율성을 개선할 수 있습니다.
  
  
• 구축 및 통합 툴에는 새로운 코드를 생성하거나 레거시 시스템을 현대화하고 다른 클라이언트 애플리케이션과 원활하게 통합하는 데 도움이 되는 소프트웨어가 포함되어 있습니다. 이러한 툴은 새로운 비즈니스 프로세스와 모델을 지원하는 안정적이고 민첩한 기술 기반을 구축하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
  
  
• 공급업체별 기술 툴은 특정 공급업체의 기술 스택의 구현, 혁신 또는 관리를 지원합니다. 여기에는 고객 관계 관리(CRM), 전사적 자원 관리(ERP), 고객 경험(CX), 사이버 보안, 인적 자원(HR) 등의 전문 제공업체가 포함됩니다.

상담원과 어시스턴트가 협력하여 고객 지원을 강화합니다. 어시스턴트는 일상적인 작업과 특정 고객 요구 사항을 관리하도록 설계된 생성형 AI 챗봇입니다. 이는 일상적인 쿼리를 처리하고, 보고서를 생성하며, 실시간 데이터 또는 고객의 고유한 프로세스 및 비즈니스 컨텍스트에 맞는 정보를 기반으로 요약 및 권장 사항을 제공합니다. 이러한 기능은 지원을 더욱 확장 가능하고 맞춤화할 수 있게 해줍니다.  특정 직무 역할이나 전문 비즈니스 영역을 지원하도록 어시스턴트를 사용자 지정할 수도 있습니다.

어시스턴트는 자산 기반 컨설팅 워크플로에 통합되어 일상적인 작업을 자동화하고, 실시간 인사이트를 제공하며, 복잡한 의사 결정을 지원합니다. 에이전트는 여러 어시스턴트를 오케스트레이션하고 다른 상담사와 상호 작용하여 이 기능을 더욱 확장합니다. 이를 통해 더 광범위하고 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 에이전트과 어시스턴트를 함께 사용하면 고객의 문제를 해결할 때 둘의 모든 능력을 활용할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자 페르소나 AI 어시스턴트는 인구 통계 및 심리 통계를 포함하여 제품 사용자에 대한 자세한 프로필을 구축할 수 있습니다. 한편, 소비자 중심의 에이전트는 제품 후기를 스캔하고, 반복되는 불만 사항을 추출하고, 이를 해결하기 위한 제품 개선 사항을 제안하고, 구현 지침을 제공할 수 있습니다. 

방법은 특정 프로젝트 목표와 고객 성과를 달성하기 위해 다양한 자산과 AI 툴을 결합하는 반복 가능한 프레임워크입니다. 이러한 선별된 접근 방식을 통해 컨설턴트는 전략과 디자인부터 기술 구현, 지속적인 운영에 이르기까지 다양한 유형의 참여에 걸쳐 효율적이고 확장 가능하며 적응력이 뛰어난 기술 중심 솔루션을 일관되게 배포할 수 있습니다. 또한 공급업체의 기술 스택의 특성에 맞게 방법을 사용자 지정할 수 있으므로 각 고객의 고유한 요구 사항에 대한 유연성과 관련성을 보장할 수 있습니다.

예를 들어 컨설턴트는 고객의 요구에 맞춘 프레임워크에 AI 모델, 디지털 플랫폼 및 프로세스 자동화 툴을 통합한 템플릿을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 고품질의 결과물을 유지하면서 결과물을 제공하는 데 필요한 시간을 단축합니다.

자산 기반 컨설팅은 고객이 AI의 힘을 활용할 수 있도록 지원하며, 기존 컨설팅 모델을 개선하는 AI 기반 툴을 제공합니다. 이 관행은 컨설턴트의 역할을 문제 해결자에서 디지털 혁신의 조력자로 확장하여 고객이 디지털 툴을 사용하여 귀중한 인사이트를 얻을 수 있도록 안내합니다. 그러면 고객은 컨설팅 파트너십이 종료된 후에도 더 많은 정보에 입각한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

컨설팅 회사는 서비스를 제품화함으로써 전문 지식에 대한 접근성을 높여 중소기업이 AI 기반 플랫폼과 툴의 이점을 누릴 수 있도록 합니다. 고객은 예측 및 성능 추적과 같은 작업을 독립적으로 관리하여 비용을 절감하고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

또한 컨설팅 기업이 제공하는 독점 툴은 운영을 간소화하고 지속적인 인사이트를 제공하여 고객이 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원합니다. 데이터 기반 의사 결정이 더욱 중요해짐에 따라 자산 기반 컨설팅을 통해 고객은 보다 정확한 전략을 구현하고 장기적인 성과를 개선할 수 있습니다.

자산 기반 컨설팅은 컨설팅 서비스 제공을 향상시키는 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

확장성: 컨설팅 회사는 컨설턴트 수를 늘리지 않고도 여러 계약에 걸쳐 툴과 플랫폼을 배포하여 고객과의 상호 작용을 확장할 수 있습니다. SaaS 제품 또는 AI 기반 모델과 같은 확장 가능한 솔루션을 제공하여 고객이 컨설팅 단계가 완료된 후에도 계속 사용할 수 있습니다.

효율성: 컨설턴트는 AI와 자동화를 사용하여 데이터를 수집하고 분석하는 데 필요한 시간을 크게 줄여 고객과의 상호 작용을 더욱 생산적으로 만들고 프로젝트 처리 시간을 단축할 수 있습니다. 이러한 효율성을 통해 컨설턴트는 일상적인 업무 수행을 넘어 전문성과 창의성을 발휘하여 고객과의 소통에 임할 수 있습니다. 혁신의 진정한 파트너로서, 이들은 수작업을 줄이고 실행 가능한 인사이트를 통해 더 나은 결과를 제공하는 데 집중할 수 있습니다. 

표준화 및 일관성: 디지털 툴과 AI 모델은 일관되고 반복 가능한 결과를 제공하여 서비스 품질이 개별 컨설턴트의 경험에만 의존하지 않도록 도와줍니다. 이러한 표준화를 통해 컨설팅 회사는 여러 프로젝트에서 신뢰할 수 있는 고품질 결과를 제공할 수 있습니다.

지속적인 가치: 많은 자산 기반 솔루션은 구독 모델이나 플랫폼 및 툴에 대한 지속적인 액세스를 통해 지속적인 가치를 제공하므로 초기 프로젝트가 완료된 후에도 고객에게 지속적인 인사이트와 지원을 제공합니다.

비용 효율성: 자산 기반 컨설팅은 컨설턴트가 더 짧은 시간 내에 유사한 결과를 제공할 수 있는 기술을 통해 고객이 더 빠르게 가치를 실현할 수 있도록 지원합니다.