America On Tech, Tableau Next로 보조금 보고 혁신

데이터 사일로 및 맞춤형 요청

AOT 팀은 매년 50개가 넘는 자금 제공 기관 보고서를 관리합니다. 이러한 기관의 지원은 AOT가 사명을 계속 이행하는 데 필수적이지만, 데이터가 Salesforce, Google Docs, Hello Insight 등에 분산되어 있어 보고서 준비에 병목 현상이 발생해 프로세스가 수작업 위주가 되었습니다. 

또한 자금 제공 기관마다 특정 프로그램이나 지역에 대한 기금 지원이든, 인턴십 과정에 배치된 학생의 경력 성공에 대한 최신 정보를 받는 일이든, 자신의 목표에 맞는 특정 형식으로 보조금 진행 현황 보고서를 제공해 달라는 엄격한 지침을 제시합니다. 이에 따라 직원들이 다양한 종류의 데이터를 모두 가져오는 데 시간이 많이 걸려, 해당 기관과의 관계를 돈독히 다지는 데 주력할 수 없었습니다. 각 보고서와 데이터 요청이 본질적으로 유일한 일회성 요청이다 보니, 이런 데이터를 적절한 형식으로 가져오는 데 최대 나흘 정도 소모되기는 쉬웠습니다. 

업무 흐름에 인사이트 검색을 통합하여 능률화

AOT는 Agentforce 사용이 직관적이라는 특징을 높이 사며, 사용자와 자금 제공 기관 모두에 도움이 되는 일상적 비즈니스 언어를 얼마나 잘 제공하는지에 감탄합니다.

Tableau Next는 또한 AOT의 기존 데이터 문화를 심화하고, AOT의 활동에 대한 강력한 내러티브 생성에 사용할 수 있는 결과를 얻으려면 이상적인 프롬프트 생성과 AI가 이해할 수 있도록 잘 정리되고 관리되는 데이터를 보유하는 것이 중요하다는 것을 직원에게 각인시키는 데에도 도움이 되고 있습니다.  

AOT는 이미 AI 여정의 다음 단계에 대비하여, 더 신뢰할 수 있는 답변을 제공하기 위해 추가적인 AOT 내러티브를 바탕으로 에이전트를 학습시키고 있습니다.

결과

AOT 팀에 가장 분명한 이점은 Tableau Next가 올바른 데이터를 가져오는 속도입니다. 이전에 가능했던 속도보다 32배나 빨라져 인사이트 획득 시간이 4일에서 1시간으로 대폭 단축되었습니다. 이제 팀원들은 자연스러운 업무 흐름 속에서 Tableau Next 내 AI 에이전트에게 질문하고 단 몇 초 만에 결과를 얻을 수 있습니다. 데이터 검색 시간이 이처럼 극적으로 단축되면서 직원들은 영향력이 더 큰 프로그램 업무에 훨씬 더 많은 시간을 할애할 수 있으며, AOT 데이터 및 개발 부서 팀원 100%가 이 기능을 채택하여 워크플로에 통합했습니다.

AOT는 Tableau Next를 활용하여 프로그램 참여 학생이 목표로 한 결과와 자금 제공 기관에서 내건 요건을 달성하고 있는지 빠르게 보여줄 수 있습니다. 직원들은 보고 작업에서 절약된 시간을 활용하여 자금 제공 기관과 더 강력한 유대 관계를 다짐으로써 성장과 사명의 영향력을 지속할 수 있습니다.

또한 Tableau Next는 AOT 조직이 매우 짧은 시간 안에 학생 참가와 주요 성공 메트릭에 대한 내부 운영 보고서를 작성할 수 있게 돕습니다. Tableau는 AOT의 더 광범위한 AI 이니셔티브에서 매우 중요한 역할을 담당합니다. 각자 추구하는 기술 직무나 전문 지식에 상관없이, 모든 학생이 AI에 정통하고 실력을 갖추도록 보장합니다. Tableau Next 구현에서 얻은 교훈은 분명합니다. AI 기술이 일상적인 업무 흐름을 지원하고 그 안에서 유용하게 활용될 수 있는 한, AI와 협력하는 것은 현재와 미래의 업무에 요구되는 기본적인 요소입니다.