AI, 스프레드시트 넘어서 최고 비즈니스 보고 도구로: 6가지 이유

비즈니스 세계에서 인공지능(AI)에 대한 관심이 그 어느 때보다 뜨겁다. Salesforce의 최근 연구에 따르면, 무려 83%의 의사결정자들이 내년에 AI 투자를 확대할 계획이다. 서비스 조직들이 물에 발만 담그는 것이 아니라 AI와 자동화의 세계에 전면적으로 뛰어들고 있으며, 현재 도구들을 면밀히 검토하여 비즈니스 운영을 최적화할 방법을 모색하고 있다. 실제로 이러한 조직의 대다수가 이미 AI에 자원을 쏟아붓고 있으며, 기술에 관여할 계획이 없는 조직은 단 6%에 불과하다.

생성형 AI도 큰 반향을 일으키고 있다. 서비스 직원의 24%가 이미 이를 사용하고 있다. 그 이점은 무시하기 어렵다. AI를 사용하는 조직의 90% 이상이 시간과 비용 모두에서 상당한 절감을 보고했다. AI가 서비스를 변화시키는 상위 다섯 가지 방식은 고객 대면 지능형 어시스턴트, 자동화된 요약 및 보고서, 서비스 응답, 에이전트 대면 지능형 어시스턴트, 그리고 지능형 제안 및 추천이다. 서비스뿐만 아니라 AI는 예측 및 보고에서도 큰 진전을 이루고 있으며, 특히 전문 서비스 분야에서는 AI에 투자하는 조직의 93% 전문가들이 이 기술이 효율성에 있어 게임 체인저라고 말한다.

글로벌 분석 전도사 조 토머스(Joe Thomas)는 스프레드시트에서 AI로의 전환에 대한 통찰을 공유한다. 그는 스프레드시트가 청구 가능 이용률 계산에서 수익 예측에 이르기까지 모든 것에 사용되는 주요 도구였다고 지적한다. 하지만 데이터의 복잡성이 증가함에 따라 이러한 구식 도구들은 따라잡기 어려워지고 있다. 조는 2027년까지 AI가 이용률 보고와 수익 예측의 주요 방법으로 스프레드시트를 대체할 것이며, 그 시기가 더 빨라질 수도 있다고 예측한다. 그 이유는 다음과 같다:

스프레드시트는 답이 아니다

솔직히 말해, 스프레드시트는 과거의 유물이다. 현대 서비스 비즈니스가 생성하는 데이터의 양과 다양성을 처리하도록 설계되지 않았다. 오늘날 스프레드시트로 예측하려면 다양한 시스템에서 데이터를 조합해야 하며, 이는 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 오류로 가득 차 있다. 최근 Forrester의 600명 이상의 전문 서비스 리더를 대상으로 한 설문조사에 따르면, 그들이 직면한 상위 다섯 가지 도전 과제 중 네 가지가 스프레드시트와 관련이 있다. 반면 AI는 끊임없이 작동하며, 실시간 데이터를 처리하여 수동 업데이트의 번거로움 없이 실시간 통찰을 제공한다.

이용률은 움직이는 목표다

전문 서비스에서 이용률을 주시하는 것은 매우 중요하며, 거의 모든 조직이 이를 개선할 수 있다고 믿는다. 하지만 전통적인 보고 방법은 이미 일어난 일만 보여주고, 앞으로 일어날 일은 보여주지 않는다. AI는 실시간 데이터를 분석하여 이용률 저하를 사전에 예측하고, 리더들이 선제적 조치를 취할 수 있게 한다. 예를 들어, AI는 높은 청구 가능 컨설턴트가 새 프로젝트 없이 프로젝트를 마무리할 때가 되면 관리자에게 경고하여 적시에 조치를 취할 수 있게 한다.

수익 예측에는 미묘함이 필요하다

서비스 수익 예측은 프로젝트 승률, 고객 행동, 시장 조건 등 여러 변수를 조율해야 하는 단순한 일이 아니다. 스프레드시트는 이러한 복잡성을 처리하기 어렵고, 종종 오래된 데이터에 의존한다. 그러나 AI는 이러한 변수를 처리하고, 과거 경험에서 학습하며, 예측을 지속적으로 개선하는 데 탁월하다. 심지어 인간이 놓칠 수 있는 패턴을 발견하여 미묘한 예측에 훨씬 우수한 도구가 된다.

서비스 팀에게는 시간이 없다

서비스 운영 리더들은 보고서를 작성하기 위해 데이터 추적, 정리, 검증에 일주일의 상당 부분을 보낸다. 이 수동 프로세스는 지속 가능하지도, 효율적이지도 않다. PSA, ERP, CRM과 같은 운영 시스템에 AI가 통합되면 데이터가 원활하게 흐르고, 자연어 질의를 통해 주요 지표에 접근할 수 있어 더 전략적인 작업에 시간을 할애할 수 있다.

AI는 통찰을 가져온다

스프레드시트는 무슨 일이 일어났는지 알려줄 수 있지만, AI는 왜 그런 일이 일어났는지 설명하고 다음에 무슨 일이 일어날지 예측한다. 현대 AI 도구는 설명 가능한 기계 학습을 사용하여 예측에 맥락을 제공하며, 리더들이 이용률 저하 또는 수익 예측의 이유를 이해하도록 돕는다. 또한 AI는 "만약에?" 시나리오를 실행하여 잠재적 문제에 대한 해결책을 사전에 제공한다.

스프레드시트는 규제 준수 위험이다

부정확한 예측은 수익 목표 누락이나 예산 초과와 같은 심각한 결과를 초래할 수 있다. 스프레드시트는 감사하기 어렵고 조작하기 쉬워 규제 준수 위험을 초래한다. 그러나 AI 기반 플랫폼은 완전한 데이터 계보와 감사 추적을 제공하여 규제 산업에 더 안전한 선택이 된다.

산업의 다음 행보

선도적인 PSA, CRM, ERP 벤더들은 이미 예측 및 계획 도구에 AI를 통합하고 있다. 계획 및 예측에 스프레드시트에 의존하는 80%의 기업들은 곧 경쟁에서 뒤처질 것이다. 미래는 예측과 보고를 지능적이고 자율적인 기능으로 보는 이들에게 속한다.

AI의 힘을 완전히 활용하려면 조직은 데이터 및 AI 리터러시에 집중해야 한다. 리더들은 AI가 신뢰할 수 있는 데이터에 접근할 수 있도록 통합 전략과 직원 교육에 투자해야 한다. 스프레드시트의 지배 시대는 저물고 있으며, AI가 비즈니스 프로세스를 더 똑똑하고 예측 가능하게 만들기 위해 등장하고 있다. 이 변화를 수용하는 전문 서비스 기업들은 쉽게 복제할 수 없는 전략적 우위를 얻게 될 것이다.

이 기사는 Certinia의 엔터프라이즈 솔루션 디렉터이자 글로벌 분석 전도사인 조 토머스(Joe Thomas)가 공동 작성했다.