feat. <AI와 기업 경쟁력>, 인공지능총서
"전산화 프로젝트는 정형화된 업무에 이미 검증된 기술을 적용하는 방식이다. 따라서 비즈니스 부서의 역할과 기술 부서의 역할이 비교적 나눠진다. 그러나 AI와 디지털 기술은 그 자체가 비즈니스 기회를 창출하는 속성을 가진다. ... 또한 AI는 데이터를 학습해 진화하는 속성을 지녔다. 즉 과거 전산화에 달리 디지털 전환은 기술과 비기술의 경계가 모호하다. 비즈니스 부서나 기술 부서 어느 한쪽의 힘으로 달성하기 어렵다."
출처: <AI와 기업 경쟁력>
회사의 업무 프로세스를 기능적으로 구현하는 IT 프로젝트는 기능이 정상적으로 작동하면 완료된다. 그러나 AI 프로젝트의 성패는 기능이 있고 없고에 달려있지 않다.
바둑 AI인 알파고가 이세돌 9단을 이긴 사건 이후로 AI 붐이 일었다. 일례로 너나없이 챗봇을 도입했다. 그러나 이미 정해진 시나리오에 따라 작동하는 챗봇은 융통성이 없었다. '저는 몰라요'를 남발했다. 챗봇의 존재가 고객 만족도를 떨어뜨렸다.(그로부터 6년 정도 흐른 후에야 '뭐든 그럴듯하게 답변하는' 챗지피티가 등장했다.)
또 다른 장면을 보자. 보험회사에 있을 때 AI 영업 비서를 도입하는 책임을 맡았다. 비서의 역할 중 하나는 텔레마케터가 고객과 통화하는 동안 잘못 안내한 사항이 있는지를 찾아내는 것이었다(통화 품질 모니터링이라 한다). AI를 학습하고 또 학습하고 또 또 또 학습해서 기술적 성능은 달성이 되었다. 하지만 말 한마디 잘못해도 지적을 하니 텔레마케터로서는 받아들일 수 없었다. AI가 준 결과에서 어떤 케이스를 수용할지 말지를 결정해야 했다. 통화 품질 모니터링 담당자, 텔레마케터 출신 기획자, AI 개발자가 머리를 맞대고 궁리를 거듭해 해결책을 찾았다. (해결책은 간단했으나 의미심장했다. 다음 글에 공개한다.)
AI 서비스는 유무가 아닌 성숙도가 관건이다. 여기서 성숙도는 사용자가 수용할 수 있느냐의 정도를 의미한다. 사용자의 수용도는 기술이 아닌 현장의 문제를 해결하느냐에 달렸다. 바꿔 말하면 현장 전문가의 역할이 크리티컬 하다.
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