초기 스케일업 전문 액셀러레이터 뉴패러다임인베스트먼트가 서울 강남구 코엑스 스타트업 브랜치에서 ‘NP Family AI Seminar: AI 도입 혁신사례 발표회’를 13일 연 가운데 연단에 오른 이커머스 셀러용 인공지능 플랫폼 리펀디의 김재겸 이사는 비개발자 출신 경영진이 인공지능을 조직의 핵심 두뇌로 삼아 폭발적인 생산성을 끌어내는 구체적인 방법론을 전격 제시했다.
기존 IT 업계가 막대한 자본과 개발 인력을 투입해 시스템을 구축하던 낡은 관행을 깨고 아이디어 하나만으로 시장을 공략하는 새로운 창업 생태계의 단면을 고스란히 드러냈다.
과거 시중은행에서 사업 전략을 담당하다 스타트업 업계로 뛰어든 김 이사는 현재의 시장 환경을 창업가에게 주어진 가장 강력한 레버리지 시대로 정의했다.
보수적인 금융권에서 인공지능 접점을 찾기 어려웠던 과거와 달리 현재의 벤처 생태계는 리더의 창의적인 아이디어가 팀원들의 실무 단계를 거치지 않고 곧바로 인공지능을 통해 구현되는 환경이다.
김 이사는 "모든 의사결정은 AI가 한다고 볼 수 있을 정도로 클로드 활용 역량이 기업의 생산성을 좌우한다"면서 "내 손안의 AI 비서가 모든 지식과 데이터를 융합해 최적의 답을 내놓는 파트너로 진화했다"고 설명했다. 지시를 내리고 결과물을 기다리던 전통적인 조직 문화가 인공지능 주도형으로 완전히 탈바꿈한 셈이다.
리펀디의 핵심 전략은 파이어베이스와 같은 내부 데이터베이스를 슬랙 지라 컨플루언스 등 업무용 메신저와 연결하고 이를 다시 클로드의 위키 시스템으로 연동하는 방식에서 출발한다.
고객의 회원 가입 시점이나 인구통계학적 특성을 비롯해 결제 이력과 사내 모든 소통 데이터가 하나의 뇌 구조처럼 촘촘하게 엮인다.
직원이 현재 매출 추이나 고객 이탈률을 파악하기 위해 관련 부서 담당자에게 문의하거나 별도의 분석 요청을 할 필요가 없다. 인공지능에 질문만 던지면 흩어진 데이터를 모아 곧바로 정확한 수치와 분석 결과를 제시한다. 정보에 대한 접근성이 획기적으로 높아지면서 조직 전체의 의사결정 속도가 기존과는 비교할 수 없을 정도로 빨라졌다.
비개발자인 경영진도 개발자의 도움 없이 엑셀이나 대시보드를 직접 관리하고 분석할 수 있는 체계를 갖췄다는 설명이다.
김 이사는 매일 아침 출근 직후 인공지능이 밤새 생성해 둔 마케팅 재무 전략 고객서비스 리포트를 읽는 것으로 하루를 시작한다. 전날의 데이터를 기반으로 그날 집중해야 할 가장 효율적인 핵심 액션 아이템을 바로 설정한다.
매일 쏟아지는 방대한 데이터를 인공지능이 분석해 가장 폭발적으로 매출을 끌어올릴 수 있는 10가지 핵심 고객 세그먼트를 추출하는 방식이다. 이탈 위험성이 높은 고객군을 실시간으로 선별해 사내 메신저에 자동 알림을 띄우고 즉각적인 전화나 애플리케이션 푸시 알림으로 대응해 위험을 사전에 차단한다.
사진=최진홍 기자
시장과 소통하는 마케팅 자동화 영역은 경쟁사들과 뚜렷한 격차를 만드는 가장 날카로운 무기다. 리펀디는 수많은 인원이 참여하는 카카오톡 오픈 채팅방에 봇을 심어 자사 브랜드나 산업군 관련 핵심 키워드가 등장할 때마다 대화 내용을 실시간으로 수집한다. 고객의 숨은 불편 사항이나 요구 사항을 파악한 뒤 이를 검색엔진최적화 콘텐츠로 자동 발행하는 시스템까지 연동했다.
시장의 반응을 살피고 기획안을 작성해 마케팅 콘텐츠를 배포하던 일련의 사람의 업무를 시스템이 전담하면서 운영비용은 대폭 낮아지고 고객 밀착도는 더욱 높아졌다. 김 이사는 매월 100여 건 이상의 직접적인 고객 인터뷰를 병행하며 인공지능이 짚어낸 문제점을 검증하고 서비스를 고도화하는 데 집중하고 있다.
한편 조직 관리와 인사 영역에 인공지능을 접목한 대목은 특히 관심을 받았다. 당장 사내 메신저와 협업 툴에 고스란히 쌓인 업무 대화 데이터를 바탕으로 모든 구성원의 업무 성향과 소통 방식 동기부여 포인트를 철저하게 분석해 개인별 가상 아바타를 생성해 냈다는 설명이다.
김 이사는 "리더가 팀원과 면담을 진행하기 전 인공지능이 만든 아바타와 미리 대화를 나누고 상황을 시뮬레이션한다"면서 "실제 대화 데이터를 기반으로 하기에 면담의 만족도가 매우 높게 나타나고 있다"고 밝혔다. 과거 직감에 의존하던 인사 관리가 철저한 데이터 기반의 과학적 접근으로 변모한 모습이다.
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