지능형 워크플로우란?

지능형 워크플로우로의 전환은 추상적인 추세가 아니라 현대 업무 방식의 구조적 변화에 대한 직접적인 대응입니다.

에 따르면 IBM 인스티튜트 포 비즈니스 밸류, 경영진의 70% 이상이 기존의 자동화만으로는 오늘날의 운영 복잡성을 처리하기에 더 이상 충분하지 않다고 보고합니다. 주로 작업 입력이 점점 더 구조화되지 않고 시스템 간에 분산되고 빠르게 변화하기 때문입니다.이와 병행하여 서비스 나우 주요 내용은 현재 대부분의 엔터프라이즈 워크플로우에 문서, 메시지, 대시보드 및 인간의 판단이 뒤섞여 있다는 점을 강조합니다. 이는 규칙 기반 자동화가 처리하도록 설계된 범위를 훨씬 뛰어 넘습니다.

이와 동시에 McKinsey는 제너레이티브 AI와 고급 의사 결정 시스템이 자동화 또는 보강할 수 있다고 추정합니다. 지식 업무 활동의 30~ 40%단, AI가 운영 워크플로에 직접 내장되는 경우에만 가능하며 독립형 도구로는 사용되지 않습니다.

지능형 워크플로우는 이러한 현실에 대한 조직의 대응입니다. 이를 통해 시스템은 작업을 이해하고 상황에 따라 결정하며 여러 도구를 실행하는 동시에 사용을 통해 지속적으로 개선할 수 있습니다.

지능형 워크플로우란?

지능형 워크플로우는 자동화와 인공 지능을 결합하여 이해, 판단 및 조정이 필요한 작업을 처리하는 워크플로우 시스템입니다.

사전 정의된 단계와 알려진 결과를 가정하는 기존 워크플로우와 달리 지능형 워크플로우는 다음과 같은 환경에 맞게 설계되었습니다.

• 입력은 자연어, 문서, 시각 자료 또는 혼합 형식으로 제공됩니다.
• “올바른” 다음 단계는 상황, 기록, 의도에 따라 달라집니다.
• 실행은 여러 도구와 팀에 걸쳐 수행됩니다.
• 결과를 통한 학습은 필수적

지능형 워크플로는 기본적으로 다음 세 가지 작업을 지속적으로 수행합니다.

첫째, 일을 이해합니다.자연어 처리 및 문서 인텔리전스를 사용하여 이메일, 피드백 양식, 브리프, PDF 및 채팅 메시지를 읽고 키워드가 아닌 의미를 추출할 수 있습니다.

둘째, 결정을 내립니다.정적인 논리를 따르는 대신 사용자 역할, 이전 결과, 긴급성, 위험, 조직 정책과 같은 신호를 평가하여 최선의 다음 조치를 결정합니다.

셋째, 작동합니다.지능형 워크플로는 권장 사항에만 그치지 않고 결과물 생성, 시스템 업데이트, 인력 조정, 업무 진행을 위한 결과 생성 등 실제 실행을 촉발합니다.

이것이 바로 지능형 워크플로우가 이제 전반에서 기본이 되는 이유입니다. AI 워크플로우 시스템 과 창의적인 워크플로—이해, 의사 결정 및 실행을 단일 운영 계층으로 통합합니다.

지능형 워크플로우와 기존 워크플로우 비교

기존 워크플로우와 지능형 워크플로우의 차이는 점진적인 것이 아니라 구조적입니다.

지능형 워크플로우의 핵심 구성 요소

효과적인 지능형 워크플로우는 긴밀하게 통합된 여러 구성 요소로 구성됩니다.

• 인텔리전스 인테이크 레이어
  이 계층은 들어오는 작업을 해석합니다.NLP, 문서 분석 및 개체 인식을 적용하여 피드백 양식, 강의 계획, 연구 노트 또는 제품 요약과 같은 구조화되지 않은 입력을 구조적이고 실행 가능한 컨텍스트로 변환합니다.
• 컨텍스트 및 메모리 계층
  지능형 워크플로는 상호 작용 전반에 걸쳐 지식을 유지합니다.과거의 결정, 사용자 선호도, 이전 파일, 과거 결과 등은 모두 향후 작업이 어떻게 처리되는지에 영향을 미칩니다.이는 장기적인 개선에 매우 중요합니다.
• 의사 결정 및 추론 계층
  여기서 AI가 옵션을 평가합니다.학습된 패턴을 명시적 규칙 (정책, 기한, 위험 임계값) 과 결합하여 다음에 어떤 일이 발생하고 왜 발생해야 하는지를 결정합니다.
• 실행 계층
  워크플로는 문서 생성, 자산 생성, 레코드 업데이트, 작업 조정 또는 인적 검토를 위한 자료 준비 등 실제 작업을 수행합니다.
• 피드백 및 학습 계층
  성공, 편집, 승인, 실패 등의 결과가 시스템에 피드백되므로 향후 워크플로우가 더 빠르고 정확하며 실제 요구 사항에 더 잘 맞출 수 있습니다.

이러한 구성 요소를 함께 사용하면 지능형 워크플로우가 스크립트보다는 비슷하게 작동할 수 있습니다. 적응형 시스템.

지능형 워크플로우의 실제 사용 사례

지능형 워크플로는 업무가 단편적이고 입력이 복잡하며 엄격한 규칙이 아닌 판단에 따라 결과가 좌우되는 실제 역할별 문제에 적용될 때 가장 큰 가치를 발휘합니다.다음은 지능형 워크플로우가 사용자의 사고나 운영 방식을 바꾸지 않고도 작업 수행 방식을 크게 개선할 수 있는 몇 가지 일반적인 시나리오입니다.

1.학생용: 학습 및 지식 집약적 작업

학생과 연구원은 강의 노트, 읽기 자료, 피드백, 초안, 외부 참고 자료 등 흩어져 있는 자료를 사용하여 작업하는 경우가 많습니다.지능형 워크플로우를 통해 이러한 입력 내용을 모두 수집하고, 핵심 개념을 식별하고, 이해의 격차를 해소하고, 진행 상황과 피드백을 기반으로 요약, 연습 문제 또는 학습 계획과 같은 결과를 지속적으로 조정할 수 있습니다.

지능형 워크플로우는 학습을 일회성 콘텐츠 소비 작업으로 취급하지 않고 반복적인 시스템으로 전환합니다. 새로운 노트는 사전 이해를 개선하고, 피드백은 중점 영역을 재구성하며, 컨텍스트가 커짐에 따라 결과도 발전합니다.따라서 정보를 재구성하는 데 걸리는 시간이 크게 줄어들고 실제 학습에 소요되는 시간이 늘어납니다.

2.교사용: 교육, 평가 및 콘텐츠 준비

교육자들은 서로 다르지만 관련된 과제에 직면해 있습니다. 바로 원자료 (수업 계획, 독서, 수업 토론, 과제) 를 구조화된 평가 및 교육 자료로 전환하는 것입니다.지능형 워크플로는 구조화되지 않은 콘텐츠를 학습 목표에 맞는 퀴즈, 워크시트 또는 복습 자료로 변환하여 도움을 줍니다.

더 중요한 것은 이러한 워크플로우가 시간이 지남에 따라 적응할 수 있다는 것입니다. 즉, 지속적으로 혼란을 야기하는 주제를 강조하고, 콘텐츠에 보강이 필요한 부분을 제안하고, 반복적인 준비 작업을 줄일 수 있습니다.그 결과 자동화된 교육이 아니라 교육자가 통제력을 유지하면서 기계적 노력을 덜어주는 증강 교육이 가능해졌습니다.

3.제품 관리자용: 제품 및 전략 작업

제품 관리자와 전략 팀은 사용자 피드백, 분석, 연구 보고서, 설계 아티팩트, 역사적 결정 등의 정보를 지속적으로 종합합니다.지능형 워크플로는 아티팩트 전반의 컨텍스트를 보존하기 때문에 이 분야에서 탁월합니다.

팀은 모든 계획 주기를 빈 문서에서 시작하는 대신 이전 결정을 이해하고 반복되는 사용자 불만 사항을 추출하며 요구 사항 문서, 로드맵 또는 출시 계획과 같은 구조화된 결과를 생성하는 워크플로우를 활용할 수 있습니다.이를 통해 계획 주기가 단축되고 반복 작업 간에 제도적 지식이 손실될 위험이 줄어듭니다.

4.마케터 대상: 마케팅 및 크리에이티브 운영

마케팅 팀은 인사이트, 메시지, 자산, 캠페인 전반을 운영하며 마감일이 촉박한 경우가 많습니다.지능형 워크플로는 연구 입력 (고객 피드백, 성과 데이터, 브랜드 지침) 을 실행 결과에 직접 연결하여 이러한 계층을 통합하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 워크플로우를 통해 과거 캠페인을 분석하고, 특정 고객에게 가장 실적이 좋은 메시지를 식별하고, 브랜드 보이스에 부합하는 초안 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.팀이 결과를 검토, 편집 및 승인하면 시스템이 선호도와 제약 조건을 학습하여 창의성을 엄격한 템플릿에 가두지 않고도 향후 반복 작업을 개선합니다.

이것은 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다. 창의적인 워크플로일관성과 속도가 유연성과 공존해야 하는 경우

5.기업가 대상: 기업가 정신 및 부서 간 운영

설립자와 운영자는 명확하게 정의된 프로세스 내에서 작업하는 경우가 거의 없습니다.채용, 계약, 기금 모금, 제품 결정 및 운영은 끊임없이 겹칩니다.지능형 워크플로는 문서, 대화, 의사 결정 전반에서 연결 계층 역할을 하여 이러한 현실을 뒷받침합니다.

기업가는 도구를 바꾸거나 상황을 다시 설명하는 대신 이전 계약, 과거 채용 기준 또는 이전 전략 논의를 이해하는 등 기억을 간직하고 진화하는 목표에 부합하는 새로운 자료를 생성하는 데 도움을 주는 워크플로우에 의존할 수 있습니다.이를 통해 인지 부하가 줄어들고 소규모 팀이 훨씬 더 큰 조직의 이점을 활용하여 운영할 수 있습니다.

결론

지능형 워크플로우는 단순히 자동화에 AI를 더한 것이 아니라 현대 업무를 위한 새로운 운영 모델입니다.

지능형 워크플로우는 이해, 의사 결정, 실행 및 학습을 단일 시스템에 포함시킴으로써 조직과 개인이 컨텍스트를 희생하지 않고 빠르게 운영하고 판단력을 잃지 않고 확장할 수 있도록 합니다.

AI 워크플로우가 성숙하고 창의적인 워크플로우가 확장되며 AI 작업 관리자가 급증함에 따라 지능형 워크플로우는 인텔리전스를 실제적이고 반복 가능한 결과로 바꾸는 연결 계층 역할을 합니다.