SaaS 솔루션과 디지털 전환에 대한 인사이트를 공유합니다
최근 B2B 현장에서 고객들을 만나보면 가장 자주 듣는 고민 중 하나가 바로 이것입니다."AI 도입을 위해 테스트(PoC)는 성공적으로 마쳤는데, 막상 전사로 확장하려니 생각보다 성과가 안 나오네요."실제로 IT 업계에서는 최근 '생성형 AI 패러독스(GenAI Paradox)'라는 말이 화두입니다. 도입률은 폭발적인데, 장부상 증명되는 재무적 가치(ROI...
그동안 Google Workspace를 사용하지 않는 외부 파트너나 고객사와의 협업에서 보안이나 소통의 흐름이 끊겨 답답하셨던 적 많으시죠?. 이제 별도의 계정을 생성해줄 필요 없이, 조직의 보안 정책 안에서 안전하게 외부인을 초대할 수 있는 '게스트 계정(Guest Accounts)' 기능이 정식으로 도입되었습니다.이번 업데이트를 통해 고객, 벤더, 파트...
💡 이제 고용량 프레젠테이션이나 PDF 파일도 구글 드라이브 링크 없이 바로 첨부하여 보낼 수 있습니다.그동안 Gmail로 대용량 프레젠테이션이나 고해상도 PDF를 보낼 때, 25MB 제한에 걸려 자동으로 구글 드라이브 링크로 변환되는 팝업창을 마주하신 적 많으시죠? 드라이브 공유도 훌륭한 협업 방식이지만, 때로는 외부 파트너나 규제가 엄격한 워크플로우를...
고객 응대를 더 체계적으로 하기 위해 '데스크 솔루션(헬프데스크)' 도입을 알아보고 계신가요?데스크 솔루션이란 쉽게 말해 여기저기 흩어진 고객 문의를 한곳에 모아 누락 없이 답변하고, 그 이력을 영구적으로 관리해 주는 '통합 창구'입니다.프레시웍스의 솔루션을 살펴보면 크게 '프레시데스크'와 '프레시데스크 옴니채널' 두 가지로 나뉘어 있어 어떤 것을 골라야 ...
(feat. 3월 31일 프레시데스크 대규모 업데이트 미리보기)고객의 기대 수준은 그 어느 때보다 높아졌고, 고객지원(CS) 부서가 처리해야 할 데이터와 채널은 폭발적으로 늘어났습니다.많은 기업들이 "어떻게 하면 한정된 리소스로 최상의 고객 경험(CX)을 제공할 수 있을까?"를 고민합니다.그 해답의 중심에는 단연 'AI(인공지능)'가 있습니다. AI는 더 ...
해외 파트너사나 지사와의 소통을 위해 영상을 제작할 때, 전문 성우를 섭외하거나 직접 녹음하는 과정은 늘 시간과 비용이 많이 드는 일이었습니다. 특히 AI 아바타 기능을 쓰고 싶어도 한국어 지원이 되지 않아 아쉬웠던 분들께 오늘 정말 반가운 소식을 전해드립니다.Google의 AI 영상 제작 도구인 Google Vids에서 드디어 한국어를 포함한 7개 신규 ...
업무 중 Gemini와 대화하며 기가 막힌 아이디어나 복잡한 코드를 완성했을 때, 팀원들에게 공유하고 싶어 일일이 캡처하거나 복사해서 메신저에 붙여넣으신 적 있으시죠?.그동안 개인 계정에서만 가능했던 'Gemini 대화 공유(Public Links)' 기능이 드디어 Google Workspace 조직 계정에도 상륙했습니다!. 이제 관리자의 설정에 따라, 회...
고객의 문의에 5분 만에 답변하고 안도하셨나요?안타깝지만 그건 그저 급한 불을 끄는 '응급처치'일 뿐입니다. 앞서가는 기업은 고객이 애초에 문의할 필요조차 없는 '경험'을 설계합니다. 이것이 바로 고객 지원(CS)과 고객 경험(CX)의 결정적 차이입니다. 실무에서는 흔히 섞어 쓰지만, 이 둘을 구분하는 순간 비즈니스의 체급이 달라집니다.평생 고객에게 어떤 ...
🗣️ "품질은 좋은데 결과물이 나오는 속도가 너무 느려요..."기존의 고성능 모델인 'Nano Banana Pro'를 사용하며 결과물은 좋았지만, 생성 속도가 답답하셨죠? 이제 그 고민을 해결할 시간입니다. Google이 Pro 모델의 정밀함과 Flash 모델의 빠른 속도를 합친'Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image)'를 Wo...
안녕하세요! 요즘 고객 지원 업무 하시는 분들이라면 'AI가 내 일을 대신해줄 수 있을까?'라는 고민 한 번쯤 해보셨을 거예요. 저도 최근에 고객들의 기대치는 높아지고 문의량은 쏟아지는 상황에서 어떻게 하면 팀원들이 지치지 않고 일할 수 있을지 고민이 많았거든요. 그러다 발견한 게 바로 Freshworks의 'Freddy AI'였습니다. 단순히 챗봇 수준을...
임베딩 없이도 똑똑한 검색이 가능할까? BM25와 LLM의 영리한 만남최근 몇 년간 검색 기술의 혁신은 '임베딩(Embedding)'이라는 이름으로 대표되어 왔습니다. 단어를 벡터 공간에 배치하여 의미적 유사성을 계산하는 이 방식은, 키워드 매칭의 한계를 뛰어넘어 사용자의 의도를 정확히 파악하는 '시맨틱 검색(Semantic Search)' 시대...
🗣️ "이미지는 좋은데 글자가 깨져요..." 생성형 AI의 한계그동안 AI로 이미지를 만들 때, 인물의 얼굴이 매번 달라지거나 이미지 속 텍스트가 외계어처럼 깨져서 실무에 쓰기 곤란했던 적 있으시죠? 결국 디자이너에게 수정을 맡기거나 포기해야 했던 경험, 이제 끝낼 수 있습니다. Google이 전문가급 제어 능력과 완벽한 텍스트 처리를 자랑하는 차세대 이...