Emerging Untact(Non Face-to-Face) Market: Chatbot
코로나19사태로 비대면 시장이 각광을 받으면서 인공지능을 활용한 비대면 커뮤니케이션 시장이 떠오르고 있습니다. 이 중에서 대표적인 것이 챗봇입니다. 구체적인 주제 다루기에 앞서 인공지능과 챗봇은 엄연히 분리된 개념이라는 것을 먼저 말씀 드리고 싶습니다. 챗봇은 상호작용을 위한 도구에 불과하며, 상호작용을 하기 위한 방법으로써 인공지능이 떠오르고 있는 것입니다. 신체구조로 비유하자면 챗봇은 우리의 물리적인 신체, 즉, 몸이라고 보시면 되고, 인공지능은 머리라고 보시면 됩니다.
현재 챗봇 시장은 굉장한 과도기에 있습니다. 많은 사람들이 챗봇이 인공지능이라고 착각하는 경우가 있습니다. 물론 인공지능 기술의 발전과 챗봇은 함께 발전하고 있지만, 설명에 대한 어려움과 잘못된 인식 그리고 이로 인한 기업들의 과도한 마케팅 전략으로 인하여, 단순한 로직 기반의 챗봇이나 기존의 어플리케이션을 통한 챗봇도 인공지능처럼 소개되고 있습니다. 아직까지도 이러한 흐름은 인공지능 시장 성장에 의외의 방해요소가 되고 있습니다. (챗봇(Chatbot)은 잘 살고 있는걸까? (국내 챗봇에 대한 현황 및 전망) 글 참고)
A.I(Artificial Intelligence) is different from Chatbot
그렇다면 인공지능을 설명하는 대표적인 개념은 무엇이 있을까요?
바로, 머신러닝과 자동화입니다.
두 단어가 간단하게 들릴 수 있지만, 세부적으로 보면 상당히 많은 의미를 내포하고 있습니다. 현재 시장의 인공지능 챗봇들은 대부분 인공지능 요소의 하나인 머신러닝 기술들이 들어가 있습니다. 또한 일부 자동화 기술도 탑재되어 있습니다. 문제는 이러한 중요한 두 요소가 혼합되어 완전체로 운영중인 곳은 드물다는 것입니다. 특히, 인공지능 머신러닝에서 중요한 것은 정답지를 사람이 매겨주는 과정, 즉, Annotation(주석달기)인데, 이 부분은 아직까지 많은 기업들이 매뉴얼작업을 하거나 거버넌스 가이드가 현재까지도 변동이 많은 편입니다.
인공지능 챗봇의 기본은 고객의 데이터를 최대한 가공하여 학습에 반영하는 것인데, 아직까지 엑셀로 업로드를 하거나 한 땀 한 땀 업로드 하는 경우가 있습니다. 물론 이렇게 하는 이유는 학습 반영으로 인하여 리스크가 발생할 수 있기 때문입니다. 문제는 이러한 방법으로 대용량의 데이터는 다루기 어렵다는 점입니다.
현재 가장 기술이 빠른 구글이나 IBM 같은 상용화 제품을 써도 그들이 각 비즈니스까지 커버하지 않기 때문에 문제가 있습니다. 결국 제대로 인공지능 머신러닝을 하고 있는 기업은 극히 소수라고 볼 수 있습니다. 하지만, 챗봇이 대중화되고 기업들도 상당 부분 경험하고 학습하면서 깨닫는 것이 있습니다. 바로 머신러닝을 위해 사람이 개입하는 과정 Annotation(주석달기)의 효율화 및 자동화 부분이 핵심이라는 것입니다. 아직까지 이 부분을 적극적으로 지원하는 자동화 툴은 많지 않습니다. 일부 유명 IT기업에서 제공하는 솔루션들이 있지만 말씀드린대로 그들은 각각의 비즈니스 상황까지 고려하지 않습니다.
In A.I era, the most important concept and value is Annotation of Machine Learning Tech.
인공지능의 시대는 현재 시작됬지만, 아직 절대 1등은 없습니다. 우리가 아는 아마존, 구글, IBM 등 유명 기업들이 먼저 선점과 독과점을 할거라고 아무도 예측할 수 없습니다. 결과적으로 각 자의 비즈니스에 맞게 인공지능 챗봇 설계를 하고 Annotation(주석달기)를 통한 머신러닝을 누가 먼저 할 것이냐에 따라 시장 상황이 급격하게 달라 질 것입니다.
부가적으로 이러한 이슈가 부각되면서 RPA(자동화 프로그램)시장이 급격하게 성장하고 있습니다. 아직 드러나지 않은 인공지능 챗봇의 숨겨진 힘: Annotation(주석달기)를 통한 머신러닝 싸움, 개인적으로는 시간이 조금 더 걸릴것 같습니다만, 누가됬든 선점하는 기업이 독식하는 구조가 될 것이라는 부분은 대부분의 전문가들 의견이 같습니다. 인공지능 챗봇의 숨겨진 힘: Annotation(주석달기). 효과적인 방법론이나 시장 상황에 대해서는 지속적으로 소개해드릴 수 있도록 할 계획입니다.
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