1. Problem (문제)
AI로 어떤 문제를 해결하거나 개선할 것인가?
- 문제 유형:
- 기존 문제 해결: 현재 비즈니스에서 발생하는 구체적인 문제를 제거.
- (예: 고객 문의 처리 지연 해결)
- 현상 개선: 현재 프로세스를 더 효율적이거나 효과적으로 개선.
- (예: 문의 응답 속도를 2시간에서 30분으로 단축)
- 평가 포인트:
- 해결/개선 대상 문제는 무엇인가?
- (구체적으로 정의해야 방향성이 명확해짐)
- 비즈니스에 미치는 영향은 무엇인가? (예: 비용 절감, 매출 증가, 고객 만족도 향상)
- 잠재적 위험은 무엇인가? (예: 데이터 보안, 구현 실패 가능성)
- 예시:
- 기존 문제 해결: "고객 문의 처리 시간이 평균 24시간 소요 → AI 챗봇으로 1시간 내 처리 목표."
- 영향: "고객 불만 30% 감소, 연간 매출 2억 원 증가."
- 위험: "챗봇 답변 오류로 신뢰도 하락 가능성 → 초기 테스트 필요."
- 현상 개선: "현재 문의 응답 2시간 → AI로 30분 단축."
- 영향: "운영 효율성 20% 증가, 직원 업무 부담 감소."
- 위험: "속도 우선으로 답변 품질 저하 가능성."
- 참고:
- 문제 정의는 AI 프로젝트의 성공을 좌우하는 첫걸음입니다.
- 구체성과 비즈니스 가치를 동시에 고려하세요.
2. Performance (성과)
AI 도입 성과를 어떻게 측정할 것인가?
- 성과 유형:
- 정량 목표 (KPI): 숫자로 측정 가능한 목표.
- (예: 문의 처리율 90%, 비용 절감 3억 원)
- 정성 목표: 품질이나 경험으로 평가하는 목표.
- (예: 고객 신뢰도 향상, 직원 만족도 개선)
- 평가 포인트:
- KPI로 설정할 정량 목표는 무엇인가?
- (명확한 숫자로 성공 기준 정의)
- 정성 목표는 무엇이며, 어떻게 측정할 것인가?
- 정성 목표 관리법:
- 설문조사: 이해관계자의 주관적 평가 수집 (예: "서비스 품질이 나아졌나요? 1~5점")
- 사용자 피드백: 구체적인 의견 분석 (예: "더 빠르고 정확해졌다" 빈도 확인)
- 성과 리뷰: 정기 회의로 질적 변화 논의 (예: "팀 효율성이 올라갔다" 합의)
- 투자 대비 효과(ROI)는 얼마인가?
- (예: 비용 1억 원, 절감 3억 원 → ROI 200%)
- 단기 및 장기 결과는 어떻게 예상되는가?
- 예시:
- 정량 목표: "AI 챗봇으로 문의 처리율 90% 달성, 비용 1억 원 투자, 연간 3억 원 절감 → ROI 200%."
- 정성 목표: "고객이 '서비스가 신속하고 신뢰할 수 있다'고 평가."
- 측정법: 고객 설문조사로 "만족도" 평균 4.2/5점 목표, 피드백에서 긍정 키워드 70% 이상.
- 장기 효과: "고객 유지율 15% 증가로 지속적 매출 상승."
- 참고:
- KPI는 성과를 객관적으로 판단하는 핵심입니다.
- 정성 목표는 보완적으로 활용하며, 설문/피드백으로 구체화하세요.