- AI 증강이 완전 자동화보다 생산성과 품질 향상에 더 효과적임. 🚀
- Harvard BCG 연구 결과, AI 보조 시 품질 42.5% 향상, 작업 완료 12.2% 증가. 📈
- AI는 모델의 역량 범위 내에서만 효과적이며, 범위를 벗어나면 정확성 하락. ⚠️
- 5,000명 규모 콜센터에서 AI 어시스턴트 사용 시 생산성 14% 증가, 특히 주니어 직원에게 효과적. 📞
- 소프트웨어 개발에서 코파일럿 사용 시 작업 완료 속도 55.8% 향상. 💻
- Brain Cub의 Agentic AI 청사진은 전략, 가치 및 위험 매핑, 거버넌스, 파일럿, 워크플로우 통합, 책임 및 비용 통제를 포함. 🗺️
- Microsoft 365 Copilot은 연간 약 £23/월이며, 하루 3~4분 절약 시 손익분기점 도달. 💰
- 요약, 초안 작성, 검색, 코딩 지원 등은 AI 증강을 적극적으로 활용할 분야. ✍️
- 새로운 분석, 모호한 규정 준수, 되돌릴 수 없는 조치 등에는 반드시 인간의 승인이 필요. 🧐
- LLM의 환각(hallucination) 발생률은 여전히 높으며, Air Canada 챗봇 사례에서 보듯 봇의 오류에 대한 책임이 발생할 수 있음. ⚖️
- EU AI 법안은 고위험 시스템에 대한 인간의 감독을 요구하며, GDPR 22조는 완전 자동화된 의사 결정을 제한함. 🇪🇺
- Microsoft 365 Copilot, GitHub Copilot, ChatGPT Team/Business, Claude Pro Team 등 기존 도구를 활용. 🛠️
- Morgan Stanley에서 내부 어시스턴트 도입 후 문서 접근성 20%에서 80%로 증가, 어드바이저들은 주당 10~15시간 절약. 🏦
- Cler는 대화의 2/3를 자동화했지만, 실제로는 인간-AI 하이브리드 방식을 유지. 🤖
- AI 지원 단계, 인간 승인 게이트, 에스컬레이션 정의를 통해 휴먼 인 더 루프(human-in-the-loop)를 기본으로 설계. ⚙️
- 고위험 작업은 반드시 인간의 확인을 거치도록 규칙을 설정하여 안전하게 빠르게 움직일 수 있도록 함. ✅
- 사용자당 하루 절약 시간, 전환율, 품질, 오류율 등을 추적하고, 월별 팀별 금전적 가치를 보고하여 결과에 집중. 📊
- 현재 LLM 기술로는 맹목적인 자동화보다 인간 감독을 위한 증강이 가치 창출에 효과적임. 🤝
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