오늘날의 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 조직은 지속적으로 생산성을 높이고 운영을 간소화할 방법을 모색하고 있습니다. 혁신이 특히 흥미로운 영역 중 하나는 AI 에이전트를 공통 호출을 포함한 다양한 비즈니스 도구와 통합하는 것입니다. 고급 자동화 및 데이터 분석을 활용함으로써, AI는 워크플로와 의사 결정 프로세스의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 기사에서는 공통 호출 AI 에이전트를 탐구하고, 비즈니스가 커뮤니케이션 및 데이터 관리를 접근하는 방식을 어떻게 변화시킬 수 있는지 살펴보겠습니다.

공통 호출로 자동화 및 효율성 향상하기

AI 에이전트는 비즈니스가 공통 호출과 같은 플랫폼을 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다. AI 기반 기능을 통합함으로써, 공통 호출은 일상적인 작업을 자동화하고 유용한 통찰력을 제공하며 팀 구성원 간의 더 효과적인 커뮤니케이션을 촉진할 수 있습니다.

AI 기반 자동화가 공통 호출에서

공통 호출과 AI 에이전트를 통합함으로써 얻는 주요 이점 중 하나는 반복 작업을 자동화하는 능력입니다. 예를 들어:

• 데이터 분류: AI는 특정 기준에 따라 통화를 자동으로 분류하고 태그를 지정하여 사용자가 관련 정보를 신속하게 찾을 수 있도록 돕습니다.
• 통화 요약: AI 에이전트는 통화 요약을 생성하여 필기 없이도 필수 통찰력을 제공합니다.
• 후속 알림: AI는 통화 결과에 따라 후속 작업을 예약하여 누락되는 일이 없도록 합니다.

이러한 자동화를 통해, 기업은 수작업에 소모되는 시간을 줄이고 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있습니다.

워크플로에서 AI의 역할

공통 호출에 AI 기능을 통합하면 전반적인 워크플로를 상당히 향상시킬 수 있습니다. AI 시스템은 다양한 작업을 간소화하도록 설계되어 효율성과 생산성을 모두 향상시킵니다.

AI가 작업 프로세스를 향상시키는 방법

• 개선된 검색: AI는 향상된 검색 기능을 제공하여 사용자가 정보를 더 빠르고 정확하게 검색할 수 있도록 합니다.
• 자동 응답: AI는 일상적인 문의를 관리하여 신속한 답변을 제공하고 팀 구성원들이 복잡한 문제를 처리하는데 여유를 줍니다.
• 데이터 분석: 역사적 데이터를 분석함으로써, AI는 패턴과 추세를 식별하여 팀이 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

이러한 이점들은 AI 기반 시스템을 통합함으로써 워크플로를 최적화할 수 있는 방법을 보여주며, 궁극적으로 조직에 더 나은 결과를 지원합니다.

AI와의 공통 호출 통합의 주요 이점

조직이 AI 기술을 점점 더 많이 채택함에 따라, AI 에이전트와 공통 호출을 통합하는 주요 이점은 다음과 같습니다:

Automation

반복 작업을 자동화함으로써 기업은 자원을 확보하여 고부가 가치 이니셔티브에 재배치할 수 있습니다. 이는 생산성을 높일 뿐만 아니라 더 즐거운 작업에 집중할 수 있는 직원들의 직무 만족도를 높이는 데 기여합니다.

효율성

AI 기반 프로세스는 워크플로를 상당히 가속화할 수 있습니다. 더 빠른 데이터 검색과 자동 후속 조치를 통해 팀은 고객의 요구를 신속하고 효과적으로 충족할 수 있습니다.

결정 지능

AI 에이전트는 데이터 분석에 기반한 통찰력을 생성하여 의사 결정 프로세스를 지원합니다. 이러한 능력을 활용하는 조직은 정보에 기반한 전략 및 프로세스를 통해 경쟁 우위를 점할 수 있습니다.

공통 호출과 함께하는 실제 AI 사용 사례

AI 에이전트를 공통 호출과 통합하면 비즈니스 운영을 향상시키는 수많은 실용적인 응용 프로그램이 제공됩니다. 여기에 몇 가지 주목할 만한 사용 사례가 있습니다:

반복 작업 자동화하기

AI는 공통 호출 내의 데이터를 분류하고 태그를 붙여 통화 기록의 정확한 조직을 보장합니다. 이 자동화는 수작업 입력의 필요성을 최소화하고 분석을 위한 데이터 품질을 향상시킵니다.

검색 및 지식 검색 향상시키기

AI는 검색 경험을 간소화하여 사용자가 중요한 정보를 신속하게 찾을 수 있도록 합니다. 자연어 처리를 활용함으로써, AI 기반 검색 기능은 복잡한 쿼리를 이해하고 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.

지능형 데이터 분석

AI 에이전트는 역사적 데이터를 활용하여 미래 결과에 대한 예측을 합니다. 이러한 능력은 판매 팀이 잠재 고객이나 전략의 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 됩니다.

워크플로 자동화 및 통합

AI는 공통 호출을 다른 시스템과 상호 연결하여 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이 연결은 직원이 사용해야 하는 도구의 수를 줄여 궁극적으로 전반적인 효율성을 높입니다.

공통 호출과 함께하는 AI 자동화의 미래

기술이 계속 발전함에 따라, AI 에이전트를 공통 호출과 같은 플랫폼과 통합하는 것은 중대한 발전이 이루어질 것입니다.

향후 몇 년 간 AI 기반 워크플로에 대한 예측

앞으로 3~5년 동안 우리는 AI 기반 워크플로에서 다음과 같은 트렌드를 기대할 수 있습니다:

• 개인화 증가: AI는 특정 비즈니스 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션을 제공하여 사용자 경험을 향상시킬 것입니다.
• 고급 예측 분석: 향상된 예측 모델링은 팀이 결과를 더 정확하게 예측할 수 있게 하여 전략 계획에 보다 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공합니다.
• 더 큰 상호 연결성: 비즈니스가 다양한 도구 간의 원활한 전환을 원하므로, 공통 호출과 같은 플랫폼에 AI 시스템을 통합하는 것이 점점 더 일반화될 것입니다.

이러한 발전은 보다 간소화된 프로세스로 이어져 조직이 역동적인 환경에서 더 효과적으로 운영될 수 있게 할 것입니다.

Gong Calls를 보완하는 AI 통합

여러 AI 기반 도구가 공통 호출과 효과적으로 통합되어 기능을 향상시킬 수 있습니다. 몇 가지 예는 다음과 같습니다:

• CRM 시스템: AI 통합 CRM 도구는 공통 호출과 함께 작동하여 고객 상호 작용에 대한 포괄적인 뷰를 제공합니다.
• 고객 지원 소프트웨어: 이러한 도구는 AI를 활용하여 공통 호출의 통화 데이터와 함께 지원 기능을 간소화할 수 있습니다.
• 프로젝트 관리 도구: 프로젝트 관리 소프트웨어에 AI 기능을 통합하면 팀이 통화에서 얻은 통찰력으로 더 나은 조정을 할 수 있습니다.

이러한 통합은 다양한 도구가 함께 작동하는 전체적인 생태계를 만들어 조직의 효율성을 더욱 향상시킵니다.

결론

AI 에이전트를 공통 호출과 같은 플랫폼과 통합하는 것은 비즈니스가 워크플로를 자동화하고 최적화하는 방식에서 중대한 변화를 나타냅니다. AI의 힘을 활용함으로써, 조직은 생산성을 향상시키고 효율성을 개선하며 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

작업을 향상시키고자 하는 팀은 이러한 통합이 목표 달성에 어떻게 기여할 수 있는지를 고려하는 것이 필수적입니다. Guru는 공통 호출과 모든 좋아하는 도구와 통합됩니다: https://www.getguru.com/integrations