AI가 에너지 효율 전략 수립에 어떻게 도움을 주었는가

AI를 사용하여 목표, KPI, 이니셔티브와 함께 전략을 생성하는 사례 연구입니다. 이 과정은 회사에 대한 일반 정보, 초기 전략 지시 및 후속 명확화 지시를 활용합니다.

소개

2025년 초, XYZ Eco Group는 에너지 비용 상승으로 인한 에너지 효율성 개선의 과제에 직면했습니다. 적절한 대응 전략을 식별하고 설명하기 위해 그들은 BSC Designer에서 AI 기능을 사용했습니다.

결과: AI 생성 전략 지도

다음은 AI와 에너지 효율성의 과제를 논의하여 생성된 전략 지도입니다:

이 전략 지도는 BSC Designer가 KPI 탭에서 목표, KPI 및 이니셔티브에 대한 AI 생성 데이터를 사용하여 자동으로 생성한 것입니다:

아래에서는 사용된 프롬프트를 단계별로 검토합니다.

준비

몇 가지 준비 단계가 수행되었습니다:

• 에너지 효율성 전략을 주 전략과 분리하기 위해 새로운 전략 실적표 (에너지 효율성 전략)가 생성되었습니다.
• 회사에 대한 필수 맥락 정보는 이미 설정 > 전략 탭에 지정되었습니다.

초기 전략 수립

회사는 AI에게 일반적인 프롬프트로 시작했습니다:

프롬프트: 에너지 효율성을 달성하는 데 중점을 둔 우리 회사의 전략을 개발해 봅시다.

응답에는 합리적인 제안이 포함되었지만, 회사에서 사용하는 균형성과표 프레임워크에 따라 수립되지 않았습니다. 이를 해결하기 위해 명확화 요청이 이루어졌습니다:

프롬프트: 템플릿에 제공된 균형성과표 프레임워크의 기존 관점을 활용하세요.

이번에는 AI가 필요한 프레임워크 내에서 응답했습니다:

“모두 실행” 버튼을 클릭하면 모든 제안된 목표가 실적표에 추가되었습니다.

학습 관점에서 목표 개선

학습 관련 목표에 대한 후속 질문이 있었습니다:

질문: 학습 관점에서 ‘에너지 효율성 교육 프로그램’ 목표는 기존 기술을 다루고 있지만, 새로운 에너지 절약 기회를 식별하는 데에도 초점을 맞추면 어떨까요?

AI는 합리적인 제안을 했으나 실수로 기존 ‘에너지 효율성 교육 프로그램’ 목표 아래에 배치했습니다. 후속 질문이 제기되었습니다:

질문: 제안은 ‘에너지 효율성 교육 프로그램’과 병행하여 할 수 있는 것처럼 들리니, 학습 관점에 적절히 통합합시다.

이번에는 학습 관점에서 목표와 이니셔티브가 올바르게 수립되었습니다:

내부 관점에 대한 추가 목표

또 다른 후속 질문에서, AI에게 내부 관점에서 추가 목표를 다루도록 요청했습니다:

프롬프트: 내부 프로세스에 대해 최적화 목표가 있지만, 태양광과 같은 재생 가능 에너지원의 도입은 어떨까요?

AI의 응답이 승인되었고, 소프트웨어는 즉시 전략 지도에 이를 시각화했습니다:

더 구체적인 KPI 추가하기

“재생 에너지 원 통합” 목표는 일반적인 “태양광 발전량” 지표로 계량화되었습니다. 이를 더 구체적으로 만들기 위해 AI에게 추가적인 KPI를 제안하도록 요청했습니다:

프롬프트: ‘재생 에너지 원 통합’을 위해 태양광 발전으로 생성된 에너지의 구체적인 양도 추적할 수 있습니다.

AI는 제안된 KPI와 하나의 이니셔티브를 제시했습니다:

승인되면 자동으로 KPI 탭에 KPI가 추가되었습니다:

목표에 하위 목표 추가하기

다음 프롬프트에서 AI는 목표에 대해 더 구체적으로 설명하고 세부 사항을 추가하도록 요청받았습니다:

프롬프트: ‘에너지 효율성에 대한 고객 인식’ 목표는 고수준의 열망적 목표처럼 들립니다. 명확한 KPI를 가진 하위 목표를 추가하여 더 구체적으로 만들어 봅시다.

목표를 더 구체적으로 만들기 위해 KPI의 하위 수준이 추가되었습니다:

AI가 후속 질문을 합니다

마지막으로, 다음의 프롬프트로 AI의 대화 모드가 활성화되었습니다:

프롬프트: ‘에너지 비용 절감’에서 우리는 직접 비용 절감을 추적합니다. 간접 비용 절감도 있나요? 확실하지 않으니, 추가적으로 추적할 수 있는 지표가 있는지 판단하는 데 도움이 되도록 우리 사업에 대해 1-2가지 질문을 해주세요.

AI는 관련된 질문을 하고 응답을 분석하기 시작했습니다:

AI가 제공한 제안은 실적표에 포함되었습니다: