Ideal Security가 AI 팀원을 활용하여 물류팀의 수작업을 줄이는 방법

일주일에 세 번, Ideal Security의 구매 및 물류 관리자인 Svitlana Zapolska 님의 수신함에 스프레드시트가 도착합니다. 이 스프레드시트에는 특수 도어 하드웨어 공급업체가 공급업체로부터 운송 중인 모든 해상 선적의 최신 상태가 포함되어 있습니다.

정확한 정보는 Ideal Security가 재고를 원활하게 이동하고 물류를 원활하게 운영하는 데 도움이 되므로 이러한 업데이트를 파악하는 것이 매우 중요합니다. 하지만 최근까지도 Svitlana는 이러한 배송을 업데이트하는 데 많은 수고를 해야 했습니다. 그녀는 각 화물 파일을 수동으로 열고, 배송 식별자를 상호 참조하고, Asana에서 긴 필드 목록을 줄별로 업데이트해야 했습니다.

이제 Asana AI 팀원이 대신해 줍니다.

현재 대부분의 사람들은 AI를 생각할 때 업무 자동화를 떠올립니다. 업무를 보완하는 또 다른 측면이 있는데, 저는 이 부분이 더 흥미롭습니다.”

20건의 배송을 수동으로 추적하는 데 드는 조직 비용 

Ideal Security는 아시아의 공급업체와 북미의 두 물류 창고 간에 15~20건의 배송을 항상 진행하고 있습니다. 회사의 화물 운송업체는 일주일에 세 번, 진행 중인 모든 화물에 대해 30개 이상의 열에 정보를 담은 업데이트된 추적 스프레드시트를 보냅니다. 매주 최대 1,200개의 열에 달하는 데이터가 들어오면서 금세 늘어납니다.

Svitlana 님은 각 파일을 읽고, 선하증권(HBL) 번호로 기록을 매칭하고, 해당 Asana 작업을 현재 상태 정보로 업데이트하는 일을 담당했습니다. 반복적인 작업이었지만 중요한 일이었습니다. 운송 정보를 정확하고 최신 상태로 유지하는 것은 운영을 원활하게 진행하고 적절한 사람에게 정보를 제공하는 데 필수적이었기 때문입니다.

필드가 추가될 때마다 수작업 작업량이 늘어났기 때문에 팀은 다운스트림 워크플로를 계속 실행하는 데 필요한 정보만 추적했습니다. 그 외의 모든 것은 관리할 시간이 없었기 때문에 제외되었습니다.

Ideal Security의 사장인 Liohn Sherer는 “[Svitlana]가 다른 일을 하지 못하게 하는 단순 반복 작업이었습니다.”라고 말합니다. “실제로 가치가 없는 업무에 많은 시간을 할애해야 했지만, 해야 하는 일이었죠.”

AI 팀원이 해상 운송을 추적하는 방법 

수동 작업을 없애기 위해 Sherer는 Asana AI 팀원을 구축하고 Svitlana와 함께 작업하도록 했습니다. 이제 화물 파일이 도착하면 AI 팀원이 메모리에 저장된 지침을 사용하여 모든 화물을 자동으로 처리합니다.

1단계: Asana에서 화물 파일 수신

화물 파일이 이메일로 도착하면 이 워크플로를 위해 생성된 전용 Asana 프로젝트로 전달됩니다.

2단계: 규칙에 따라 AI 팀원에게 자동으로 작업이 배정됩니다 

작업이 생성되는 즉시 Asana 규칙이 해당 작업을 AI 팀원에게 배정하고, Svitlana를 협업 참여자로 추가하며, 전달 자동화를 소유하지만 각 배송 업데이트를 팔로우할 필요가 없는 Sherer를 제거합니다.

3단계: AI 팀원이 각 배송을 매칭합니다

AI 팀원은 스프레드시트를 읽고 각 배송을 식별한 후 이를 정확한 Asana 작업과 매칭합니다. 먼저 HBL 번호를 사용하여 정확히 일치하는 항목을 찾지만, 해당 번호가 없는 경우 PO 번호, 배송 번호 및 기타 맥락 정보를 사용하여 정확하게 배송을 매칭할 수 있습니다. AI 팀원은 메모리에 지침이 저장되어 있기 때문에 화물이 병합, 분할 또는 이전되는 경우에도 어떤 정보를 업데이트해야 하는지 알고 있습니다.

4단계: AI 팀원이 각 배송에 대한 사용자 지정 필드를 업데이트합니다

배송이 매칭되면 AI 팀원은 Asana에서 배송 상태, 선하증권, 컨테이너 번호, 예상 출발일 및 도착일을 포함한 주요 추적 필드를 업데이트합니다. 이러한 필드를 최신 상태로 유지하면 적절한 시기에 적절한 담당자에게 알림을 보내는 후속 워크플로가 자동으로 실행됩니다.

5단계: AI 팀원이 이상치를 표시하고 댓글에서 질문합니다 

대부분의 화물은 자동으로 처리됩니다. AI 팀원이 충분한 신뢰도로 화물을 식별할 수 없는 경우, 인간 전문가에게 도움을 요청합니다. 팀원은 하위 작업을 생성하고, 적절한 팀원을 태그하고, 해결할 수 없는 정보를 공유합니다. 누군가 작업 댓글에 답변하면 AI 팀원은 중단된 부분부터 다시 시작합니다.

최소한의 추적에서 가시성에 대한 완전한 제어로

업무를 수동으로 처리할 때 Ideal Security는 업무를 계속 진행하는 데 필요한 정보만 추적했습니다. 이제 이 팀은 Sherer가 'nice-to-haves'라고 부르는 것을 추적합니다. 이는 추가적인 업무 부담을 주지 않으면서 팀에 더 나은 가시성을 제공하는 추가 배송 데이터입니다.

AI 팀원은 또한 수동 작업으로는 달성하기 어려운 일관성을 제공합니다.

Sherer는 "여러모로 인간보다 더 신뢰할 수 있고 더 효과적입니다. 피곤해지지 않고 완벽한 기억력을 가지고 있기 때문입니다."라고 말합니다.

유연성 측면의 장점도 있습니다. 반복 작업을 자동화하는  기존 방식은 스프레드시트가 변경되면 종종 중단되는 반면, AI 팀원은 프로세스를 다시 구축할 필요 없이 적응할 수 있습니다.

수동 작업 없이 운영되는 물류

화물 파일은 여전히 일주일에 세 번 도착하지만, 이제 Svitlana는 Asana에서 초기 배송 기록을 생성하기만 하면 됩니다. 그런 다음 AI 팀원이 작업을 인계받아 자동으로 배송을 매칭하고 정보를 업데이트합니다. Svitlana는 모든 사용자 지정 필드를 수동으로 업데이트하는 대신 자신의 경험과 판단이 필요한 업무에 집중할 수 있으며, AI 팀원은 백그라운드에서 반복되는 관리 업무를 처리합니다.

AI 팀원으로 할 수 있는 일을 사람들에게 보여주면, 그들의 눈이 빛납니다. 그런 다음 스스로 AI Teammate를 도입하기 시작할 수 있습니다. 이제 이러한 운영상의 모든 마찰점을 해결하고 처리할 수 있습니다.”