소기업 AI는 직장에 큰 영향을 미칩니다.

수년 동안 소규모 기업은 인공 지능(AI)에 접근할 수 없었습니다. 이 기술은 너무 새롭기 때문에 일반적으로 저렴할 수 없었고 그 한계는 여전히 확립되고 있었습니다. 결과적으로 대부분의 회사는 소기업 운영의 효율성을 높일 수 있는 의미와 잠재력에 익숙하지 않았습니다.

2023년에는 이러한 추세를 극복하고 소기업 SaaS 공간에서 AI의 위치를 ​​확고히 할 것으로 기대합니다. 많은 요인이 기여하겠지만 주요 동인은 대체로 동일하게 유지될 것입니다. 조직 전체 소프트웨어에 자동 포함되면서 AI가 주류로 진입하는 것입니다. 우리는 채팅, 이메일, 파일 공유 및 기타 협력적이고 직원 경험에 중점을 둔 소기업 소프트웨어를 포함하는 프로그램 제품군인 오피스 앱 내에서 이미 이를 보고 있습니다.

Zoho는 Workplace라고 하는 이러한 앱의 포괄적인 제품군을 제공하지만 대부분의 중소기업 SaaS 벤더는 제품에 이러한 앱 중 하나 이상을 가지고 있습니다.

오피스 앱 내 AI는 여전히 상대적으로 새로운 개념이므로 이 기술이 오늘날 소기업을 어떻게 도울 수 있는지, 그리고 기업이 오피스 소프트웨어 내 AI의 미래에 대해 알아야 할 사항에 대해 자세히 설명합니다.

작지만 강력한

소기업이 매일 AI를 사용한다는 생각에 압도당하는 것은 이해할 수 있습니다. 최근까지 이 기술은 거의 사용할 수 없었고 버그가 많은 동작으로 가득 차 있었습니다. 따라서 약간의 기술 지식을 보유한 직원에게 사용이 위임되었습니다. 더 이상. 최신 AI는 백그라운드에서 상주하며 직원이 시간을 재조정할 수 있도록 지원 작업을 실행하고 최소한의 선행 디지털 지식만 요구합니다. 실제로 사무실 앱 내의 AI는 곧 직원들이 시간을 가장 잘 활용하도록 안내할 수 있습니다.

예를 들어 몇 가지 걸림돌에 부딪힌 주요 고객 프로젝트의 문제를 해결하기 위해 소집된 일련의 회의를 생각해 보십시오. 첫 번째는 손으로 메모를 작성하고 해당 메모의 사진을 참석자 목록에 공유하는 대면 방식입니다. 나중에 몇 명의 원격 직원이 화상 통화에 참석하여 새로운 우선 순위에 대해 직접 이야기하고 다음 단계를 간략하게 설명하는 업데이트된 클라이언트 프레젠테이션을 공유합니다.

강력한 협업 AI는 이러한 회의의 이질적인 기록(손으로 쓴 메모, 비디오 기록 및 포함된 이미지)을 수집하고 새로운 정보를 원래 프로젝트 로드맵과 비교할 수 있습니다. 여기에는 AI가 손으로 쓴 메모를 스캔하고 디지털로 변환하는 것은 물론 콘텐츠에 대한 이미지를 구문 분석하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 각 직원의 작업 목록을 업데이트하고 팀의 다른 사람들과 동기화하여 가시성을 극대화하고 작업 시간을 최소화할 수 있습니다.

이러한 모든 작업은 Office 앱 내에서 발생할 수 있으며 추가 제품이 필요하지 않습니다. 이는 직원이 표준화된 워크플로를 설정하지 않았을 수 있는 소규모 비즈니스에 특히 중요합니다.

이 잠재력은 소기업이 AI를 최대한 활용할 수 있는 견고한 사무용 소프트웨어 기준을 확립할 수 있는 이상적인 시기를 나타냅니다. 소프트웨어는 올바르게 시작하는 경우에만 스스로 학습할 수 있으므로 교육으로 시작됩니다. 교육에는 이상적으로 데이터 편향을 확인하고 기술 제품군을 구축할 때 통합의 우선 순위를 지정하는 인적 지원이 포함됩니다.

통합된 작업 공간은 단일 공급업체에서 내부 앱을 모두 생산하여 에코시스템 전반의 통신 및 보안을 일관되게 유지하고 중복 가능성을 줄이는 작업 공간입니다. 소기업이 성장함에 따라 분리된 시스템을 재구성하는 것보다 올바른 통합된 발에서 소프트웨어 여정을 시작하는 것이 훨씬 더 쉽습니다.

보안 강조

회사의 AI가 사운드 데이터에 더 많이 의존할수록 자율적으로 작업을 처리하고 우선 순위를 지정하는 능력이 높아집니다. 그러나 중소기업이 성장할 때와 같이 데이터가 풍부한 곳에서는 보안 문제의 위험이 여전히 높습니다. 소규모 기업은 공유 데이터베이스에서 운영한다는 것은 공격이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 단일 위치가 존재한다는 것을 의미하며 회사 리소스의 대부분은 개인 정보 보호를 유지하는 데 사용되어야 한다고 생각할 가능성이 높습니다.

그러나 AI 자체는 보안을 강화할 수 있으며 이 기술은 시간이 지남에 따라 개선될 예정입니다. 교육 과정에서 직원은 이상 데이터 포인트를 입력하고 레이블을 지정하여 AI가 데이터 위반을 구성하는 요소에 대한 감각을 제공한 다음 잘못된 긍정을 식별하여 과정을 수정할 수 있습니다. 다시 한 번 회사의 AI에 관련 데이터가 미리 로드되면 자체적으로 결과를 다시 확인할 수 있습니다.

통합된 작업 공간은 다양한 공급업체에 구축된 시스템보다 훨씬 더 많은 상황별 단서를 제공하여 오류 확인 프로세스를 더욱 개선합니다. 완전히 다른 두 시스템, 특히 데이터 유출의 경우 정보가 어떻게 전송되는지 알 방법이 없으며 각 회사가 추가 문제를 방지하기 위해 언제 조치를 취할지 정확하게 알 수 없습니다. 그러나 단일 공급업체는 모든 사무실 앱에서 활동을 쉽게 모니터링하는 것 외에도 전체 에코시스템에서 업데이트를 빠르고 효율적으로 배포할 수 있습니다.

각 작업 승격

AI의 더 큰 규모의 기능이 많은 관심을 모으는 동안 눈에 띄는 것은 악마 같은 세부 사항의 단순성입니다. 여러 회의의 메모와 파일이 회사의 작업 흐름에 통합되고 통합되는 위에서 설명한 상황을 고려하십시오. 프로세스는 건전할 수 있지만 입력에 불일치 또는 오류가 있는 경우 AI가 정확도를 제공하지 못할 수 있습니다.

다행스럽게도 현재와 미래의 AI는 직원들이 다른 곳에서는 기대할 수 있지만 통합 시스템에서는 경험하지 못한 기능부터 시작하여 아무리 작더라도 모든 작업에 집중합니다. 예를 들어 AI 기반 맞춤법 검사는 단어 자체를 넘어 문법 오류를 강조 표시하고 더 많은 컨텍스트가 필요한 위치를 나타냅니다.

통합으로 인해 이러한 형태의 AI는 브라우저 및 소셜 미디어 프로그램을 포함하여 한 직원의 컴퓨터에 있는 여러 앱에서 사용할 수 있습니다. 직원의 장치가 통합 시스템에 연결되면 AI는 장치 사용을 추적하고 설치할 수 있는 파일 유형과 외부 사용자가 가질 수 있는 액세스 수준을 규제할 수 있습니다. 이러한 각 작업은 이메일이나 채팅을 통해 다른 사람에게 전달될 수 있습니다.

Office AI 개발은 현재 지속 가능성과 수명을 향한 가속화된 로드맵에 따라 운영되고 있습니다. 몇 가지 작업을 수행하도록 시스템을 교육하는 것은 약간의 선행 시간이 필요하지만 스스로 성장하고 발생하는 현재 및 새로운 워크플로를 처리하는 AI를 설치하는 것보다 훨씬 비효율적입니다.

머지않아 AI 기술은 보너스 기능이나 있으면 좋은 것이 아니라 필수 작업장 생산성 도구로 간주될 것입니다. 이런 일이 발생하면 이전 AI 경험이 있는 회사는 경쟁에서 앞서 나갈 수 있으므로 소규모 기업은 오늘 사무실에서 이 소프트웨어를 사용하는 것이 현명할 것입니다.

Ramprakash "Ram" Ramamoorthy 작성