기술을 쉽게 활용할 수 있도록 만든다
나사(NASA) 산하 제트 추진 연구소(JPL)는 이른바 ‘미래의 기술 물결’을 끊임없이 평가하고 실험한다. 내부에서 개발한 디지털 비서 또한 이런 ‘미래의 기술 물결’에 포함이 된다. JPL의 톰 소더스트롬 IT CTO에 따르면, 이런 ‘물결’은 도처에 지능형 비서를 구현하게 될 ‘거대한 쓰나미’가 된다.
소더스트롬은 “기본 탑재된 지능형 비서가 진짜 유용해지려면, 쉽게 접근하고 쉽게 활용할 수 있게 만들어야 한다. 이미 우리는 시리, 알렉사, 구글 같은 디지털 비서에게 편하게 질문하고 대답을 듣는다. 우리는 이런 간편함을 좋아하지만, 업무 관련 질문은 할 수 없다. 또 이런 상용 디지털 비서와 대화를 유지할 수도 없다”고 이야기했다.
JPL의 비즈니스 케이스는 직원들이 지능형 비서와 간단히, 그리고 자연스럽게 업무와 관련된 깊이 있는 대화를 하고, 몇 초 만에 정확한 대답을 얻도록 만드는 것이다.
소더스트롬은 “대화, 문자, 화면 표시, 이메일 답장 등 사용자가 선호하는 방식으로 답변이 제공될 것이다”고 말했다. 질문을 하면, 지능형 비서는 페타바이트급 데이터가 포함된 여러 데이터 소스를 쿼리해 재빨리 질문에 대한 대답을 제공할 수 있어야 한다. 이때 사용자가 모든 세부 사항을 알 필요가 없도록 만들어야 한다.
이런 지능형 비서는 여러 다양한 사례에서 그 ‘혜택’이 입증되고 있다. 이런 사례 중 하나는 헬프데스크처럼 동일한 종류의 질문을 반복해 묻는 경우다. JPL은 HR과 계약, 조달, 사이버 보안, 클라우드 컴퓨팅에 대한 질문, 빈 회의실을 찾거나 주차장의 빈 자리를 찾는 등의 질문에 대답할 수 있는 지능형 비서를 구축했다.
또 다른 사례는 전문가들이 자신의 전문 분야와 관련된 특정 정보를 찾는 경우다. 이 지능형 비서는 수많은 데이터 소스와 도메인을 신속하게 검색해, 그 즉시 인사이트를 제공할 수 있다. 사이버 보안과 관련된 쿼리들, 우주 통신망 추적과 관련한 깊이 있는 질문들, 앞으로 열릴 컨퍼런스에 대한 정보, 최신 제안서에 대한 정보, 이상 행동/동작에 대한 보고서 작성 등도 사례가 될 수 있다.
데이터의 양이 아주 많고, 트랜잭션이 아주 빠른 속도로 발생하는 가운데 실시간 모니터링이 필요할 수 있다. 그러나 사람은 적시에 대응할 수 없다. 이런 경우도 사례가 될 수 있다. 백그라운드에서 작동하는 지능형 비서가 사용자에게 이벤트에 대해 통보하거나, 자신이 직접 대응하는 사례다. 실시간 공격 같은 사이버 보안 사고, 자동으로 화성의 흥미로운 부분에 대한 사진을 촬영해 JPL에 전송하는 것, 법 집행 기관들이 인터넷과 다크웹을 조사하는 데 도움을 주는 등의 다양한 노력이 예가 될 수 있다.
로드맵을 수립한다
가트너의 고객 경험 및 기술/대화형 AI 플랫폼 조사 담당 글로벌 선임 디렉터인 브라이언 마누사마는 “기업은 대화형 비서를 활용해 가치를 창출하는 데 목적을 둔 로드맵을 수립해야 한다”고 강조했다.
마누사마에 따르면, AI 비서를 활용할 수 있는 4가지의 중요한 대화형 상호작용 유형이 존재한다. 기업이 이 기술에 대한 경험을 축적하면서 논리적으로 발전 및 진행이 되는 유형들이다.
첫째, 낮은 수준의 정보 제공 작업이다. 단순한 대화로 의도를 파악하는 유형이다. 현재 배포된 기술 가운데 대부분이 여기에 해당된다. 웹사이트에서 자주 하는 질문을 자동화한 것을 예로 들 수 있다.
둘째, 낮은 수준의 정보 제공 작업이지만, 의도를 파악하기 위해 복잡한 대화가 필요한 유형이다. 의도를 명확히 파악하기 위해 여러 질문을 하는 유형이다.
셋째, 단순한 대화에 기반을 둔 트랜잭션이 요구되는 ‘엔드 투 엔드’ 작업이다. 자동화된 에이전트와의 대화를 백엔드 시스템에 통합, 트랜잭션을 트리거하거나, 여러 지식 기반을 결합해 요청에 대한 응답을 제공하는 유형이다.
넷째, 폭넓은 주제의 대화가 가능하고, 엔터프라이즈 시스템과 통합된 진짜 대화형 AI 비서다.
AI 비서가 실제 가치를 창출해 전달하는지 판단하기 위해서는 고객 만족도를 측정하는 것이 중요하다. 마누사마는 “최근 몇 년 동안, 일부 챗봇이 고객들에게 매우 나쁜 경험을 전달한 사례들이 있었다. 만족도를 측정하고, 단계적 확대 비율을 모니터링하며, 문제에 대한 보고서를 평가해야 한다. 또 더 정확해지도록 디지털 에이전트를 지속해서 재교육시켜야 한다”고 강조했다.
지금 바로 시도하며 직접 부딪혀 배운다
현재 AI 비서를 배포 및 구현할 수 있는 기술들이 존재한다. IT는 AI 비서 구현 및 배포를 지원해야 한다. 소더스트롬은 “사용자에게 가장 유용한 사례를 묻는 것이 좋다. 그런 다음 구축을 시작하고, 신속하게 사용자 피드백을 수집한다. 이를 기반으로 반복을 하거나 ‘폐기’한다. 그리고 다음 기술을 구현하기 시작하는 것이 좋다”고 말했다.
조직 구성원이 특정 AI 비서가 유용하다고 판단내릴 경우, 이는 경제적인 투자이고 빨리 투자 수익을 회수할 수 있는 투자다. 특정 비서가 유용하지 않다는 판단이 내려질 경우, 이는 작은 투자이고 미래에 사용하기 위해 ‘보관’할 수 있다.
JP는 AI 비서 프로젝트를 시작하면서 ‘아이디어톤’ 회의를 개최했다. 그리고 빈 회의실을 찾는 사례에 대한 요청이 가장 많다는 것을 발견했다. 소더스트롬은 “1주 만에 첫 번째 버전을 만들었다. 이후 계속 지능을 추가시켰다. 아주 효과적이라는 것이 증명되었고, 인기도 높았다”고 전했다.
특정 목적을 위해 특정 비서를 구현하는 방법 또한 고려해야 한다. 소더스트롬은 “동일한 아키텍처와 도구가 사용되지만, 사용자의 의도를 정확히 파악할 수 있을 정도로 자연어 처리 기술이 발전된 상태는 아니다”고 말했다. JPL이 단 하나의 AI 비서만 구현했다면, 사용자는 애플리케이션에서 더 많이 질문해야만 했을 것이다. 그리고 이는 AI 비서를 활용하기 어렵게 만들었을 것이다.
기업은 AI 비서를 배포할 때 일정 수준의 ‘후퇴’도 예상해야 한다. 보험사인 에이플락(Aflac)의 혁신 및 고객 경험 담당 디렉터 키스 팔리는 “AI를 구현할 때, 실패를 즉시 인정하고 이를 통해 학습하는 것이 중요하다”고 강조했다.
2018년, 에이플라은 웹사이트와 모바일 앱에 ‘채팅’ 기능을 추가했다. 팔리는 “처음에는 완전히 자동화된 챗봇을 구현했다. 그러나 특정 유형의 질문에서 ‘실패율’이 너무 높다는 판단을 내렸다. 그래서 보험 혜택 및 범위와 관련된 다양한 질문에 대해서는 챗봇 대신 사람과 사람의 채팅 기능을 이용하기 시작했다”고 설명했다.
직원들은 모든 질문에 대해 대답할 수 있다. 에이플락은 이 원본 ‘질문 및 답변’ 데이터를 축적하고 있으며, 이를 활용해 2019년에 새로운 챗봇을 출시할 계획이다.
팔리는 “에이플락은 일정 수준 위험을 감수하고, 실패를 두려워하지 않는 기업 문화를 만들고자 한다. 초기의 실패로부터 재빨리 교훈을 터득하고, 다시 시작하며, 아주 성공적인 고객 앱을 개발해 전달할 수 있었다. 이는 고객 만족도를 높일 것이다”고 강조했다.
*Bob Violino는 프리랜서 기자로 다양한 기술과 비즈니스에 대한 주제를 담당하고 있다. ciokr@idg.co.kr
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