Procter & Gamble이 AI를 사용하여 데이터에서 새로운 통찰력을 얻는 방법

합법적으로 주장할 수 있는 조직은 거의 없습니다. 한 세기 넘게 분석 연구를 해왔습니다.

P&G는 또한 글로벌 조직 전반에 걸쳐 공통 데이터를 생성하는 선구자로서 대규모 분석 전문가 그룹을 구축한 후 이들을 사업부에 포함시켰습니다.

P&G가 인공 지능을 어떻게 활용하고 있는지 알아보기 위해 기업 데이터 과학 부사장이자 기업 AI 이니셔티브 리더인 Jeff Goldman과 이야기를 나눴습니다. 분석 시각화에 대한 혁신적인 접근 방식 P&G에서는 Business Sphere라는 이니셔티브를 통해

Goldman이 말했듯이, 데이터와 분석에 대한 100년 된 지향이 여전히 널리 퍼져 있습니다.

P&G의 'AI 팩토리'

2021년경 Goldman과 그의 동료들은 AI가 P&G 비즈니스에서 점점 더 전략적 역할을 하고 있음을 관찰했습니다.

AI 모델 생성 속도를 높이기 위해 P&G는 'AI 팩토리'라는 기능을 개발했습니다. 팟캐스트 에피소드 올해 초: "AI 팩토리 접근 방식의 좋은 점은 사람들이 데이터 저장소 내의 데이터에 즉시 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 AI 알고리즘 및 생성 모델에도 즉시 액세스할 수 있는 플랫폼이라는 것입니다. 따라서 개발자는 '어떻게 확장할 것인가?'에 대해 걱정하는 데 훨씬 적은 시간을 소비합니다. 왜냐하면 그것이 기본적으로 제공되기 때문입니다."

Goldman은 AI 공장이 모델 배포 시간을 약 6개월 단축한다고 말했습니다.

AI 팩토리 기능은 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 다양한 버전의 모델을 테스트하는 것을 용이하게 합니다.

P&G의 생성 및 에이전트 AI 제품

Goldman은 가치의 상당 부분이 현재도 앞으로도 계속 발생할 것이라고 언급했습니다. 분석 AI, 공급망 관리 및 미디어 의사 결정과 관련된 사용 사례를 인용합니다.

P&G의 생성 AI 제품은 개인 생산성에 초점을 맞추고 있지만, 회사는 비즈니스 프로세스로 직접 확장할 수 있는 사용 사례에도 마찬가지로 관심이 있습니다. 프로젝트 지니는 기사와 도움말 문서의 정보를 종합하여 800명 이상의 고객 서비스 담당자에게 정보를 제공하여 질문 처리 시간을 크게 단축합니다.

P&G는 오랫동안 비즈니스의 다양한 측면이 어떻게 성과를 내고 있는지에 대한 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 하는 데 주력해 왔습니다. 기사에서 올해 초 "데이터와 대화할 때 대시보드가 ​​필요한 이유는 무엇입니까?" 

에이전트 AI에 대한 P&G의 실험은 이 기술이 가장 효과적으로 사용될 수 있는 위치를 결정하기 위한 일련의 파일럿에 중점을 두었습니다.

AI를 통한 R&D 개선

Goldman의 데이터 과학 및 AI 조직은 P&G의 R&D 부서와 강력한 파트너십을 맺고 있습니다.

R&D 조직은 IT와 함께 생성 AI를 사용하여 새로운 작업 방식을 테스트하고 있습니다. AI가 "사이버네틱스 팀원"으로 기능하는 방식. 여기에는 생성 AI 유무에 관계없이 4개 사업부 전반에 걸쳐 실제 소비자 문제를 해결하기 위해 개인 또는 팀으로 생성 AI를 사용하도록 배정된 776명의 상업 및 R&D 전문가가 참여했습니다.

인간-AI ​​역량 구축

P&G는 오랫동안 데이터, 분석, AI 분야에서 인간의 역량을 구축하는 데 주력해 왔습니다.

또한 P&G는 몇 년 전부터 현재 진행 중인 Friends of Data Science 인증 프로그램을 제공하기 시작했습니다.

Cohen은 “디지털을 꺼리는 조직은 새로운 기능을 도입하기 어렵게 만듭니다.”라고 말했습니다.