feat. <AI와 기업 경쟁력>, 인공지능총서
"AI가 1차 판단한 결과를 평가자가 화면에서 확인하며 최종 판단하게 했다. 텔레마케터의 불만은 사그라들었고 평가 생산성은 높아져 법에서 정한 필수 평가 비율보다 더 많은 통화 녹음을 평가할 수 있었다. …AI가 1차 판단한 결과를 토대로 통계 보고서를 만들어 텔레마케터에게 제공했다. ... 텔레마케터가 본인의 취약한 부분을 인지하고 관련 교육을 이수하게 했다."
출처 : <AI와 기업 경쟁력>
앞 편에서, 텔레마케터가 고객과 통화 중 잘못 안내한 사항을 AI가 찾아내 지적하는 기능을 구현한 얘기를 했다. AI는 토씨 하나 틀려도 지적을 하니 텔레마케터들은 분통이 터졌다. 현장 전문가, 기술 전문가들이 머리 맞대고 궁리한 끝에 나온 해결책은, AI에게는 1차 판단을 맡기고 사람이 2차 판단을 빠르게 하자는 것이었다. 지금 보면 '뭐 별 거 아닌 결론이네' 싶지만 당시는 AI에 대한 과도한 기대가 있었다. 사장님은 완전 자동화를 목표로 했다. 담당 임원으로서 이런 상황을 어떻게 보고를 해야 하나 난감했다.
사람이 2차 판단을 하니 텔레마케터들은 결과를 수긍할 수 있었다. AI가 지적한 사항들을 통계 내보니 텔레마케터마다 어느 부분에서 잘못 안내하는 빈도가 높은지가 나왔다. 관련된 교육 동영상을 만들어 필수로 이수하게 했다. 텔레마케터를 혼내겠다가 아니라 돕겠다로 바꾼 것이다.
AI는 분석에 능하다. 그러나 분석만으로 성과가 나지는 않는다. 고객 만족은 다른 차원이다. 이 지점에서 사람의 역할이 필요하다. AI와 사람이 서로 강점을 살리고 약점을 보완하면 더 나은 가치를 얻는다.
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