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ZDNET의 주요 시사점
- 현장 서비스 조직의 95%가 AI를 사용합니다.
- 기업은 AI를 효과적으로 배포하면 더 높은 수익을 얻을 수 있습니다.
- 그러나 교육 문제와 데이터 사일로로 인해 채택이 느려질 수 있습니다.
9개국 2,300명 이상의 현장 서비스 전문가를 대상으로 실시한 Salesforce의 현장 서비스 현황 연구에 따르면 현재 거의 모든(95%) 현장 서비스 조직이 AI를 사용하고 있으며, 85%가 향후 2년 동안 투자를 늘릴 계획이라고 합니다. 연구의 다른 주요 결과는 다음과 같습니다.
- AI가 작동 중입니다. 연결된 시스템을 갖춘 기업의 경우 AI는 측정 가능한 결과를 이끌어냅니다. AI 기반 일정 관리 및 파견을 사용하는 57%는 작업당 수익이 더 높고 모바일 작업자 생산성이 더 높다고 보고했습니다.
- 인력은 다음과 같은 어려움을 겪고 있습니다. 리더의 3분의 2(66%)는 신기술이 첫 번째 동인으로 도입될 때 교육이나 지원이 부족하다는 이유로 지난 2년 동안 모바일 직원의 이직률이 증가했다고 보고했습니다.
- 데이터 사일로가 문제입니다. 조직의 5분의 3(61%)은 모바일 작업자가 AI 권장 사항에 따라 조치를 취하는 데 필요한 관련 고객 데이터에 대한 액세스가 제한되어 있다고 말합니다.
- 레거시 스택이 지속됩니다. 리더의 5분의 2(40%)는 AI ROI를 측정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그 이유는 주로 기술이 여전히 단편화되어 있기 때문입니다. 단 16%만이 현장 및 백오피스 기술을 단일 플랫폼에 통합했으며, 52%는 여전히 스프레드시트에 의존하고 있으며 43%는 수동 문서 로그에 의존하고 있습니다.
연구에 따르면 AI 채택은 현장 서비스 조직에서 명확한 비즈니스 목표와 전반적인 비즈니스 재무 지표를 개선하려는 리더십 약속을 통해 임계 질량에 도달했습니다.
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그러나 AI를 효과적으로 활용하려는 서비스 리더가 해야 할 일도 더 많습니다.
비즈니스 목표가 채택을 촉진합니다.
현장 서비스에 AI를 도입하는 주요 비즈니스 목표는 고객 만족도 향상(35%), 모바일 작업자 생산성 향상(31%), 안전 결과 개선(27%), 사후 대응에서 사전 예방적 유지 관리로 전환(26%), 수익 증대(25%)입니다.
현장 서비스 조직의 절반 이상(54%)이 고객 커뮤니케이션을 위해 AI 도구를 사용하고, 51%는 이동 중인 모바일 작업자를 돕기 위해 이 기술을 사용합니다. 수행할 작업에 대한 상황별 이해와 고객 기대 및 즉각적인 요구 사항에 대한 인식을 향상시키는 능력은 AI 기반 현장 서비스 솔루션이 필수가 된 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다. 가치 실현 속도는 고객 충성도와 지지를 높이는 가장 중요한 동인입니다.
현장 서비스 기업을 위한 AI ROI
보고서에 따르면 현장 서비스 리더의 85%가 AI 투자에 대한 ROI를 측정하며, 모바일 작업자 생산성 향상(43%), 고객 만족도 향상(40%), 안전 사고 감소(34%) 등의 주요 이점이 있는 것으로 나타났습니다. 현장 서비스 조직은 고객 응답 시간 단축(39%)으로 인해 현장 운영(39%) 수익도 증가했습니다.
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AI 사용의 가장 큰 긍정적인 영향은 모바일 작업자 일정 관리 및 파견에서 나타났습니다. 일정 관리 및 파견에 AI를 사용하는 조직에서는 작업당 수익이 57% 증가했습니다. 매출 증가는 모바일 작업자 생산성 향상(57%)과 인건비 절감(49%)에 기인합니다. 현재 채택 궤적에 따르면 2027년까지 현장 서비스 조직의 100%가 AI를 사용할 가능성이 높습니다. 그러나 연구에서는 채택에 어려움이 있음을 시사합니다.
할 일이 더 많아요
현장 서비스 전문가의 불만은 AI 기술보다는 조직이 AI를 위해 인력을 준비하는 방식에 더 많습니다. 회사에서 직원을 교육하지 않아 일부 직원이 퇴사합니다.
연구에 따르면 직원이 회사를 떠나는 가장 일반적인 이유는 기업이 직원이 AI 솔루션을 사용할 수 있도록 준비시키는 것보다 더 빨리 AI 솔루션을 배포하기 때문인 것으로 나타났습니다. 서비스 리더의 3분의 2는 모바일 직원 이직률이 2024년 이후 증가했다고 말합니다. 기업은 AI 관련 직원 교육에 대한 투자를 우선시해야 합니다.
데이터 사일로는 현장 서비스 조직에게도 어려운 과제입니다. 보고서에 따르면 기업의 61%는 모바일 작업자가 고객 데이터에 대한 액세스가 제한되어 있다고 말합니다. 다양한 시스템에 갇혀 있는 데이터는 서비스 직원이 충분한 교육을 받았음에도 불구하고 적시에 효율적으로 고객에게 가치를 제공할 수 없다는 것을 의미합니다. AI 도구에는 작업자를 대신하여 권장 사항을 제공하거나 실행하기 위해 컨텍스트, 즉 관련성 있고 정확한 데이터에 대한 액세스가 필요합니다.
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보고서에 따르면 직원의 49%는 서비스 방문을 영업 리드로 전환하기 위한 명확한 프로세스가 부족하고, 44%는 현장에서 견적을 작성할 수 있는 능력이 제한적이며, 38%는 현장에서 지불을 수락하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다. 시스템 통합은 데이터가 갇히는 근본 원인입니다. 현장 서비스 조직 중 16%만이 현장 및 백오피스 기능을 단일 플랫폼에 통합했습니다. 통합 과제에는 모바일 앱, 재고 관리 시스템, GPS 추적, 연결된 서비스 센서 정보 및 현장 작업을 관리하고 추적하는 데 사용되는 데이터베이스 연결이 포함됩니다.
서비스 리더의 85%가 AI ROI를 측정하지만 거의 절반(40%)은 AI가 작동하는지 여부를 측정하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 비즈니스 결과를 AI 채택에 매핑할 수 없는 이유 중 하나는 통합이 부족하기 때문입니다. 리더 중 16%만이 데이터가 통합 플랫폼에 있다고 답했습니다. 이는 대부분의 서비스 조직이 데이터 연결이 끊어지고 데이터가 갇혀 있음을 의미합니다. 평균적인 기업에는 1,000개가 넘는 소프트웨어 애플리케이션이 있으며, 기업 전체에서 직원 및 고객 데이터를 공유하는 기업은 28%에 불과합니다.
강력한 파트너십이 중요하다
현장 서비스 리더들은 AI 채택을 가속화하기 위해 강력한 기술과 비즈니스 파트너십을 찾고 있습니다. 비용만이 우선순위가 아닙니다. AI 에이전트 파트너를 선택할 때 가장 중요한 요소로는 AI가 추천하는 방법에 대한 투명성(34%), 데이터 보안 및 개인 정보 보호(33%), 발신 지원 품질(33%), 외부 검증(32%), 배포 속도 및 검증 시간(32%) 등이 있습니다.
서비스 리더는 AI 에이전트가 단순한 도구가 아닌 디지털 노동임을 인식해야 합니다. 연구에 따르면 디지털 노동과 AI에 대한 투자가 최우선 과제이며 현장 서비스 팀의 85%가 향후 2년 동안 AI에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 합니다.
동시에 비즈니스에 AI를 도입하는 것은 기술 혁신보다는 관계 혁신에 더 가깝습니다. 직원과 고객의 관계를 개선하려면 교육, 데이터 기반, 시스템 통합 및 필요한 속도에 맞춰 긍정적인 결과를 제공하는 문화에 대한 투자가 필요합니다.
또한: AI는 인지 피로를 유발합니다. 더 빠르고 더 낮은 속도로 작업하는 방법은 다음과 같습니다.
AI를 효과적으로 수용하는 기업은 신뢰할 수 있고 오래 지속되는 관계 구축에 전념하는 최고의 인재를 보유하게 될 것입니다.
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