워크플로 재창조: API와 머신러닝의 힘

오늘날의 디지털 세계에서 기업은 전례 없는 압박에 직면해 있으며 최고의 인재를 찾고 유지하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 미국 노동통계국에 따르면 지난 2월 약 430만 명이 직장을 그만뒀다. 노동 시장은 고도로 직원 중심으로 변했으며, 개인들은 "직무 특전", 일과 삶의 균형, 원격 근무 옵션 및 업무를 보다 효율적으로 수행하는 방법 이상의 유연성을 찾고 있습니다.
인력 구성이 극적으로 변화함에 따라 리더들은 운영상의 공백을 메우고 일상적인 장애물을 완화하기 위해 혁신적인 기술에 투자하는 데 집중해야 한다는 압력을 받고 있습니다. 예를 들어 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)는 조직이 빠르고 효율적으로 자동화된 워크플로를 구축하고 관리 감독을 줄이며 직원이 더 중요하고 높은 수준의 기능에 시간을 집중할 수 있도록 지원함으로써 인력 부족을 해결하는 핵심 메커니즘이 되었습니다.
API의 기본 사항, 기술적 목적, 기업이 API를 최대한 활용할 수 있는 방법을 통해 직장에서 API가 사용되는 방식에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 간단히 말해서 앞서 언급한 것처럼 API는 두 애플리케이션이 서로 통신할 수 있도록 하는 중개자 역할을 합니다. 이는 현대 디지털 세계의 중심에 있으며 대부분의 소프트웨어를 연결하는 역할을 합니다. 더 중요한 것은 일상적인 관리 문제를 완화하는 측면에서 API를 통해 기업은 데이터를 더욱 구조화하고, 액세스 가능하며, 정확하게 만들 수 있습니다. 딥 러닝 기능을 사용하면 자동화할 수도 있어 일상적인 수동 반복 작업에 소요되는 시간을 더욱 줄일 수 있습니다.
예를 들어 문서 데이터 추출과 문서를 실행 가능한 디지털 데이터로 변환하는 프로세스를 생각해 보십시오. Adobe의 문서 클라우드 엔지니어링 부사장인 Phil Ydens에 따르면 2024년이고 대부분의 작업이 가상이며 전 세계에 2조 5천억 개의 PDF 문서(주로 스캔 문서, 영수증, 심지어 이미지 파일까지 포함)가 있음에도 불구하고 기업은 여전히 ​​가상을 위해 노력하고 있습니다. 콘텐츠를 정확하고 효율적으로 추출합니다. 느린 추출 프로세스가 현재의 디지털 중심 세계에 더 이상 적응할 수 없으며 인재 역량도 감소한다는 점을 고려하면 직원이 수동으로 데이터를 입력하는 작업을 수행하는 것은 극도로 시간이 많이 걸립니다. 기업의 경우 이는 자원을 낭비할 뿐만 아니라 인적 오류와 품질이 낮은 데이터의 위험도 증가시킵니다.
문서 데이터 추출을 자동화하여 사소해 보이는 데이터 입력 문제를 해결하는 것은 기업이 직원의 수동 반복 작업을 줄이고 전략적 비즈니스 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보하는 첫 번째 단계입니다. 다른 경우에는 API를 사용하여 기업이 서비스 애플리케이션을 구축하고 고객과의 거래를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술을 채택하면 조직은 원활하게 실행되고 관리 작업의 필요성을 줄이는 빠르고 효율적인 워크플로를 구축할 수 있습니다.
머신러닝의 경우 문서 간에 상당한 차이가 있기 때문에 문서에서 정확한 정보를 추출하는 것은 쉬운 작업이 아닙니다. 동일한 유형의 정보가 포함되어 있어도 표시 방식이 다를 수 있습니다. 예를 들어 영수증을 보면 모든 영수증에는 항목(예: 가격, 세금, 항목, 날짜, 매장 이름 등)이 포함되어 있지만 구매 순서, 사용된 글꼴, 많은 문서에 손으로 쓴 정보가 포함되어 있다는 사실 등의 요인이 있을 수 있습니다. 실제 데이터에 영향을 미칩니다. 이러한 차이점을 유용한 데이터로 변환하고 적절한 데이터 분석을 수행하려면 다음이 필요합니다.머신러닝과 컴퓨터 비전으로 전환하세요. API 솔루션을 통합하면 이러한 기술을 쉽게 채택할 수 있습니다.
API 채택 여정을 시작하는 방법을 이해하려면 조직이 최대 효과를 추구하고 주요 문제점을 해결하는 기회/도전과제에 초점을 맞춰야 합니다. 이러한 기회/도전 과제가 밝혀지면 처음부터 API를 구축하든, 다른 시스템이나 애플리케이션과의 통합을 단순화하기 위해 타사 API를 선택하든 관계없이 조직에 가장 적합한 API 솔루션을 선택하는 것이 다음 단계가 되어야 합니다. 각 옵션에는 장점이 있습니다. 예를 들어 문서 데이터 추출 문제를 해결하기 위해 기성 API는 수만 개의 문서에 대해 교육되어 사용자에게 가장 강력하고 정확한 구문 분석 솔루션을 제공합니다. 새로운 구문 분석 API를 생성하려면 알고리즘을 사용 및 관리하고 현재 데이터를 관리하기 위한 더 높은 전문 지식이 필요합니다. 따라서 바쁜 비즈니스 리더는 기존 도구를 채택하여 더 빠르고 강력하게 구현할 수 있습니다.
요약하자면, 디지털 혁신을 준비하는 기업은 성공하기 위해 기술 투자를 수용하고 실행할 준비가 되어 있어야 합니다. 조직에게 API는 현재의 디지털 중심 세계에 대처하는 주요 소스 중 하나이며 엄청난 유연성과 이점을 제공합니다. '대사임' 시대에 잘 구현된 API는 많은 장애물을 완화하는 도구가 되었습니다. 고급 API는 인력 부족 문제를 해결하고 조직의 급속한 성장 요구를 촉진하여 인재 채용, 모집 및 유지 능력에 직접적인 영향을 미칩니다.
그렇다면 API 투자가 조직의 인력 부족 문제를 해결하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까? 의견 섹션에서 귀하의 견해와 경험을 공유하십시오.