자동화된 의사 결정으로 스타트업을 더 빠르게 성장시키세요

스타트업 설립자라면 매일 다음과 같은 수많은 질문과 결정에 직면하게 됩니다.

“이번 분기 최고의 ROI를 제공할 마케팅 채널은 어디일까요?”
“다음 펀딩 라운드에 적합한 투자자를 우선시하고 있나요?” 
“이 일이 제 선임 개발자를 현재의 스프린트에서 빼낼 만큼 긴급한 일인가요?”
“다음 릴리스에서 이 기능을 구현해야 할까요, 아니면 기술적 부채에 집중해야 할까요?”

바로 이 부분에서 자동 의사 결정(ADM)이 상당한 이점으로 작용합니다. 현대의 설립자들은 AI와 기계 학습을 활용하여 일상적이면서도 중요한 결정을 처리함으로써 진정으로 성장을 이끄는 큰 그림의 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 기본적인 규칙 기반 자동화는 수년 전부터 존재해 왔지만, 최근 AI의 발전으로 미묘하고 영향력이 큰 의사결정을 자동화할 수 있게 되었습니다.

단순한 의사 결정에도 시간과 정신적 대역폭이 필요합니다. 이는 스타트업 리더에게 부족한 두 가지 리소스입니다. 이러한 하위 수준의 선택을 자동화하면 특히 규모를 조정할 때 생산성과 효율성이 크게 향상될 수 있습니다. AI의 학습 및 추론 기능은 자동화할 수 있는 의사 결정 유형을 크게 확장하여 팀이 스타트업의 추진력을 가속화하는 복잡한 문제와 혁신에 집중할 수 있도록 합니다.

기존 워크플로를 방해하지 않고 지금 바로 ADM을 구현할 수 있는 방법을 포함하여 자동화된 의사 결정이 스타트업을 더 빠르게 움직이고 병목 현상을 줄이며 전략적 성장에 집중할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

자동화된 의사 결정 프로세스란 무엇인가요?

실시간 데모 요청을 제공하는 SaaS 스타트업을 예로 들어 보겠습니다. 영업팀은 수익성을 높이기 위해 리드의 우선 순위를 정해야 합니다. 이 회사는 자동화된 의사 결정을 통해 인구 통계 정보, 참여 내역, 구매 의도와 같은 사전 정의된 기준을 사용하여 리드 채점을 구현합니다. 이를 통해 우선 순위를 지정하여 팀의 시간을 절약하고, 제품에 진정으로 관심이 있고 구매 의향이 높은 사람들에게 데모를 제공하여 수익을 높일 수 있습니다.

자동화된 의사 결정은 의사 결정 도구의 데이터 해석을 안내하는 비즈니스 규칙을 비롯한 일련의 제약에 의존합니다. 기본 의사 결정 도구는 예를 들어 어떤 데이터 조건이 충족되는지를 기반으로 가능한 의사 결정으로 구성된 제한된 세트 중에서 선택하는 등 if/then 논리를 기반으로 할 수 있지만, 이제는 많은 자동 의사 결정(ADM) 솔루션이 알고리즘, 기계 학습 및 AI를 사용하여 일반적으로 사람의 개입이 필요했던 복잡한 결정을 자동화합니다.

ADM을 적절히 구현하면 즉시 결정을 내리고 후속 조치 또는 결정을 트리거함으로써 생산성과 효율성을 가속화할 수 있습니다. 스타트업은 이 기술을 사용하여 조직이 성장과 수익성을 향해 달려갈 때 운영 및 전략적 감독을 신속하게 진행할 수 있습니다.

스타트업에 자동화된 의사 결정을 구현하는 방법

스타트업 내에서 가장 필요한 영역에 이러한 도구를 대상으로 하여 점진적으로 ADM을 구현할 수 있습니다. 사용자가 적응하고 기술 사용이 최적화되면 자동화된 의사 결정의 역할을 더 광범위한 작업과 프로세스를 포함하도록 확장하여 이러한 투자를 통해 실현되는 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다.

구현에 접근하는 방법에 대한 개요는 다음과 같습니다.

1. 자동화에 적합한 작업 식별

잘 정의된 규칙과 제한된 비판적 사고에 의존하는 작업에 집중하세요. 비즈니스 영향과 구현 용이성을 기준으로 우선 순위를 정하세요. 이렇게 하면 가장 직접적이고 영향력 있는 자동화를 먼저 처리할 수 있습니다. 자동화에 적합한 작업의 예는 다음과 같습니다.

• 컨텍스트 데이터 분석: 알려진 패턴에 대한 상호 참조 입력 정보, 이상 탐지, 제출된 값 검증과 같이 단순한 필드 작성을 넘어서는 정교한 검사를 구현합니다.

• 규정 준수 감독: 규제 요구 사항을 프레임워크로 사용하여 예외를 자동으로 표시하거나 사람이 검토할 수 있도록 문제를 라우팅합니다.

• 시간이 많이 걸리는 프로세스: 핀테크 환경에서의 대출 신청 검토 등 수동 개입을 기다리는 동안 중단되는 워크플로의 대기 시간을 최소화합니다.

2. 가장 적합한 자동 의사 결정 도구 선택

ADM은 워크로드의 특성과 이러한 결정의 복잡성에 따라 비즈니스 규칙, 알고리즘 및/또는 AI 모델을 활용합니다. 하지만 이러한 의사 결정을 관리하는 방법과 인간의 감독 역할은 도구마다 다를 수 있습니다.

이러한 의사 결정 도구는 대부분 다음 네 가지 범주 중 하나에 속하므로 자동화 요구 사항 및 목표에 가장 적합한 도구를 선택해야 합니다.

• Human in the loop: 이 기본 의사 결정 도구는 의사 결정에 대한 지침을 제공하거나 대규모 의사 결정 프로세스의 일부를 자동화하여 인간 의사 결정자를 지원합니다.

• Human in the loop for exceptions: 이 유형의 도구는 설정된 규칙과 제약 조건을 적용할 수 없는 예외를 제외한 모든 일상적인 의사 결정을 자동화합니다. 이러한 예외는 따로 설정되어 사람이 최종 결정을 처리할 수 있습니다.

• Human on the loop: 이 유형의 도구는 의사 결정을 완전히 자동화하지만, 사람이 해당 결정을 검토하고 필요에 따라 의사 결정 매개 변수를 조정해야 합니다.

• Human out of the loop: 이 모델은 의사 결정을 완전히 자동화하며 의사 결정의 제약을 변경하는 데에는 사람의 개입만 필요합니다.

3. 자동화된 워크플로 설계 및 구현

선택한 자동화된 의사 결정 도구는 의사 결정 워크플로를 생성하는 데 도움이 되는 템플릿과 설계 도구를 제공해야 합니다. 이 단계에서 가장 중요한 고려 사항은 워크플로가 포괄적이고 대규모 자동 의사 결정 워크플로와 관련된 모든 미시적 의사 결정을 고려하는지 확인하는 것입니다.

4. 교육 및 지원 제공

이러한 의사 결정 시스템의 모든 인간 사용자 또는 관리자는 기술을 사용하는 방법과 운영을 지원하는 데 있어 자신의 역할에 대해 적절한 교육을 받아야 합니다. 이 기술이 제대로 구현되도록 하려면 루프 내 의사 결정부터 루프 외부 감독, 교육 및 지속적인 지원이 필요합니다.

5. 성능 모니터링 및 반복

정확성, 시간 절약, 리소스 활용도를 비롯한 의사 결정 성과를 평가하여 추가 변경 및 업그레이드가 해당 기술이 회사에 더 많은 가치를 제공하는 데 도움이 될 수 있는지 판단합니다.

가능한 반복은 미시적 의사 결정 관리를 개선하거나, 워크플로에서 인간 사용자나 관리자의 역할을 변경하거나, 의사 결정 시스템의 사용을 확장하여 광범위한 작업에서 더 많은 가치를 창출하는 데 중점을 두어야 합니다.

자동화된 스타트업 의사 결정의 예

지금까지 알아본 바와 같이 ADM은 빠른 성장을 목표로 하는 초기 단계 기업의 진행을 방해하는 제약 조건을 제거할 수 있습니다. 스타트업은 일반적으로 시간과 자원을 낭비하는 작업을 자동화함으로써 생산성이나 고객 경험을 희생하지 않고도 운영을 보다 효율적으로 규모 조정할 수 있습니다.다음은 ADM이 어떻게 성장을 가속화하고 효율성을 유지하며 팀이 적은 자원으로 더 많은 성과를 낼 수 있도록 지원하는지 보여주는 세 가지 필수 사용 사례입니다.

AI 기반 분석은 재무 의사 결정을 어떻게 변화시킬 수 있을까요?

자동화된 의사 결정은 운영 비용, 예상 성장률, 다양한 프로세스 변경의 비용 효율성 등 광범위한 데이터 포인트와 알려지지 않은 변수를 고려하여 스타트업 리더가 조직이 이윤을 높이고 투자 수익률을 높이며 전반적인 재무 건전성을 개선하도록 하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기술 스택에 ADM을 추가해야 할까요?

기술팀은 새로운 기술 스택의 채택과 이미 생산 중인 기술의 안정화 또는 개선 등 서로 상충되는 우선 순위를 놓고 고민하는 경우가 많습니다. ADM은 위험을 수치화하고, ROI를 예측하고, 각 옵션의 리소스 부하를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 경우 ADM이 도움이 되는 방법:

• 위험 가중치 평가: ADM 플랫폼은 문제 추적 시스템, 개발 속도 지표, 신기술 비용 추정치로부터 정보를 수집할 수 있습니다. 그런 다음 각 잠재적 스프린트 결과에 점수를 할당합니다.

• 시나리오 계획: 새로운 서비스 채택이 다른 스프린트나 예산에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 예측하여 혁신과 안정성의 균형을 맞추는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

스프린트를 위해 이 사용자 피드백을 우선해야 할까요, 아니면 현재 계획을 고수해야 할까요?

성장하는 스타트업의 또 다른 과제는 장기적인 로드맵과 사용자 피드백의 균형을 맞추는 것입니다. ADM은 피드백의 양, 사용자 감정, 기능 사용을 분석하고 다음 개발 주기에 포함할 작업을 제안함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 이 경우 ADM이 도움이 되는 방법:

• 자동 감정 분석: 도구는 사용자 리뷰, 지원 티켓, 소셜 미디어 멘션을 스크레이핑하여 기능 수요 또는 불만 수준을 측정할 수 있습니다.

• 우선순위가 지정된 백로그: ADM은 새로운 피드백을 지속적으로 검토하여 중요한 버그 수정이든 사용자가 요청한 기능이든 상관없이 백로그에서 가장 영향력 있는 업데이트를 자동으로 강조할 수 있도록 합니다.

자동화된 의사 결정으로 스타트업의 성장 가속화

기억하세요. 목표는 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 판단을 개선하는 것입니다. 일상적인 의사 결정을 자동화하면 스타트업 성장을 이끄는 혁신적인 사고와 전략적 계획을 위한 공간을 마련할 수 있습니다.

시작할 준비가 되셨나요? 먼저 다음 주에 대한 팀의 결정을 기록하고 각 주마다 시간이 얼마나 걸리고 얼마나 반복적일지 기록하세요. 이 간단한 감사를 통해 영향력 있는 자동화를 위한 가장 중요한 기회를 발견할 수 있으며, 이를 통해 더 효율적이고 확장 가능한 운영을 구축할 수 있습니다.

ADM이 스타트업에 어떻게 적용되는지 알고 싶으신가요?  실용적인 템플릿과 사례 연구를 통해 다른 설립자들이 어떻게 워크플로를 자동화했는지 알아보세요. 스타트업의 성장을 가속화하고 유지하는 데 도움이 되는 구현 가이드, 사전 구축된 템플릿 및 기타 리소스를 살펴보세요. 여기에서 자세히 알아보세요.