IT 서비스의 AI 활용법

기존 서비스에서 AI 를 활용할 떄에는, 단순히 AI 를 쓰자를 넘어서서 (또는 AI를 앞세운 서비스로 피봇하자를 넘어서서),

우리가 해결하고 싶었던 문제를 더 잘 해결하는 방식으로 AI 를 활용하자고 접근하는 것이 더 좋다고 생각한다.

Ringle의 경우, AI 를 1) 유저의 영어 발화를 더 많이 유도하고, 2) 유저의 영어 발화에 대한 보다 정교한 영어 진단을 제공한다는 기존 서비스의 주력 문제 해결 범주 내에서 AI 를 적극적으로 활용하고 있다.

유저의 영어 발화를 더 많이 유도한다는 측면에서 AI 튜터/AI 전화영어를 1차적으로는 1:1 수업과의 연계 강화에 초점을 둬서 개발하였고, 현재는 AI 튜터/AI 전화영어 서비스만 이용하는 경우에도 직장인 분들이 어느정도 이상의 영어 발화를 해볼 수 있도록 설계하고 있다.

유저의 영어 실력 진단에 대해서도, AI 를 통해 과정 및 결과를 정확하게 진단해 내는 방향으로 AI 를 활용하고 있다. 유저가 똑똑하고 공부를 하고 있는지? 그리고 실제로 영어 실력이 상승하고 있는지?에 대한 근거 기반의 객관적 진단 및 더 잘하기 위한 제안을 AI 기반으로 제공하는데에 주력하고 있다.

그래멀리를 봐도, ChatGPT 가 나왔을 때, 가장 먼저 망할 서비스로 그래멀리를 지목하는 분들이 많았는데 (영어 이메일 교정을 chatGPT 통해 받으면 되니까), 그래멀리는 정확한 영어 이메일 교정이라는 문제를 더 잘 해결할 수 있는 도구/수단으로서 chatGPT 를 매우 잘 이용/활용했고, 결과적으로 chatGPT 출시 이전 시기 보다 chatGPT 출시 이후에 더 빠르게 성장할 수 있었다.

결과적으로 서비스는 AI 를 기존 서비스의 이용성을 더 강화하는 방식으로 도입하는 것이 필요하다고 생각한다. AI 를 신사업의 영역으로 접근하는 것도 타당할 수 있으나, 기존 서비스와 AI 신사업을 동시에 잘 하는 것의 난이도는 매우 높기 때문에, 기존 서비스를 더 빠르게 성장시킬 수 있는 enabler 로서 AI 활용이 우선시 되어야 한다 생각한다.

그런 의미에서 Ringle 의 AI 도입 과정이, 결과적으로 기존 서비스의 유저 이용 경험/비즈니스 impact 를 압도적으로 높여주는데에 기여하고, 그 과정에서 만들어진 AI 기능이 독립적으로도 퍼포먼스를 발휘할 수 있으면 좋겠다!