벨로스 AI vs 지금처럼 사람이 하기

이 선택지가 실제로 잘하는 것

아무것도 깨지지 않습니다

지금 도는 것은 계속 돕니다. 도입 위험이 없습니다.

사람이 다 압니다

오래 일한 사람은 예외까지 압니다. 문서가 없어도 굴러갑니다.

돈이 나가지 않습니다

적어도 청구서에는.

비용이 실제로 발생하는 자리

직원의 시간

브린욜프슨과 리, 레이먼드는 고객지원 상담원 5,000여 명을 관찰해, 생성형 AI 어시스턴트를 쓴 상담원의 시간당 처리 건수가 평균 14% 늘었고 신입에서는 34%까지 올랐다고 보고했습니다. 글로벌 콜센터 연구이므로 그대로 옮길 수는 없지만, 도움 없이 일하는 시간의 값을 짐작하게 합니다.

답하지 않은 문의

회신이 늦어 떠난 고객은 청구서에 남지 않습니다. 그래서 아무도 그 값을 세지 않습니다.

사람이 나갈 때

기준이 머릿속에만 있으면 퇴사와 함께 응대의 품질이 함께 나갑니다.

Brynjolfsson, Li & Raymond, Generative AI at Work · NBER Working Paper 31161 · 2023 · 글로벌

이것이 정답인 경우

반복이 실제로 적을 때

매번 다른 일을 한다면 자동화할 것이 없습니다.

지금 병목이 다른 곳일 때

사람이 아니라 자본이나 재고가 문제라면 순서가 다릅니다.

기준이 아직 없을 때

무엇이 옳은지 회사가 정하지 않았다면, 맡기기 전에 정하는 것이 먼저입니다.

자주 묻는 것

지금도 잘 돌아가는데요?

잘 도는 흐름은 그대로 둡니다. 물어볼 것은 이번 주에 같은 일을 몇 번 반복했는지입니다.

얼마나 아끼는지 먼저 알 수 있나요?

약속하지 않습니다. 도입 전에 첫 응답 시간과 미응답 건수, 직원 수정률을 재고, 4주 뒤 같은 방식으로 다시 잽니다.

작게 시작할 수 있나요?

반복되는 업무 하나입니다. 그 하나가 4주 뒤에 기준선보다 나아지지 않으면 멈춥니다.