모든 서비스를 AI를 통해 혁신·대체하기 어려운 만큼, 성공적인 인공지능(AI) 활용을 위해 AI가 만능이라는 생각에서 벗어나 기술개선의 관점에서 대안책을 마련해나가는 방식으로 접근하는 것이 중요하다는 조언이 나왔다.

최재섭 삼성SDS AI 사업총괄 상무가 CEO스코어와 딜로이트 안진회계법인이 24일 서울 여의도 콘래드서울 3층 그랜드볼룸에서 ‘기업현장에서 AI 성공을 위한 조건과 과제’를 주제로 개최한 ‘제6회 딜로이트-CEO스코어 정책포럼’에서 이와 같이 말했다.

◇개선의 관점에서 접근하라

최 상무는 “AI가 만능이라는 생각에서 벗어나야 한다”며 “모든 서비스를 AI를 통해 혁신·대체하겠다는 접근은 실패의 가능성을 높이기 때문에 기술 개선의 관점에서 접근해야 한다”고 주장했다.

AI 기술이 특정 영역에서는 사람을 대신할 수 있지만 예측 불가능한 상황 처리는 아직까지 사람의 몫이기 때문에, AI가 궁극적으로 사람을 도와주는 어시스턴트의 역할을 해야 한다고 그는 진단했다.

이어 최 상무는 “만능형 AI는 특화된 작은 영역에 대한 학습에도 상당히 많은 시간과 비용을 소요하기 때문에 기술적용 단계를 세분화해야 한다”고 밝혔다.

삼성SDS의 경우에도 물류AI 기술 관련, 기술적용 초기에 화물정보를 수집하는 과정에서 전 프로세스를 RPA 솔루션에 적용해 해결 시도했지만 수십만 건에 달하는 데이터 처리시간 및 리소스 과다로 어려움을 겪었다. 이에 프로세스 단계를 세분화하고 일부 프로세스는 별도의 서브 API 등을 개발해 RPA 프로세스와 통합해야 한다는 결론해 도달했다.

다음으로 최 상무는 “전 프로세스를 처리함에 있어 작은 오류가 모든 프로세스에 영향을 미칠 수 있으므로 실패 시 대안을 설계해야 한다”고 강조했다.

AI가 사람을 완전 대체하기는 어려운 만큼 서비스 상담과정에 있어서도 고객만족도 향상을 위한 대안설계 작업이 필요하다는 것이다. 최 상무는 고객이 챗봇과 대화 도중 상담사 연결로 넘어갈 경우를 예로 들어, 반복 문의할 필요 없이 챗봇과의 대화내용을 상담사에 그대로 전송하는 작업, 상담내용을 자동으로 기록 및 저장하는 기술 등이 발전돼야 한다고 주장했다.

◇데이터 확보가 핵심이다

최 상무는 “AI프로젝트 중 23%가 데이터 확보 어려움으로 실패했다는 통계가 있다”며 “데이터가 너무 많고 적거나 혹은 쓸모없는 등 문제점이 많기 때문에 실질적인 데이터 확보 방안 및 가공 분류방법 고려해야 한다”고 설명했다.

최 상무는 상품분류를 예로 들며 “개별 상품별로 세부 데이터를 분류하기보다, 행동 단위로 데이터를 재분류해 인터넷 개수를 축소하고 정확도를 향상해야한다”고 진단했다. 행동 단위로 분류된 큰 데이터 항목 안에 개별 상품정보다 변수로 수반되도록 한다는 것이다.

또 자동 데이터 전처리를 통해 데이터 가공비용을 절감해야 한다고도 덧붙였다. 데이터 가공 자동화는 아직 완전하진 않지만 현재 일부 영역에서 상용화되기도 했으며, 앞으로도 난제로 남았다는게 그의 설명이다.

◇지속적인 관리방안을 마련하라

최 상무는 “정보의 폭발적 증가에 대해선 지속적 학습 필요하다”며 신제품 발생 등 프로세스의 잦은 변화에 대해 유연한 기술설계 및 개발과 유지보수 조직체계가 요구된다고 주장했다.

그는 챗봇 기술에서 ‘소비자들과 어떤 패턴으로 소통하는가’가 중요한 만큼 언어학을 전공한 실무진이나 젊은 세대의 기술자를 조인해 기술개발 작업을 진행하고 있다고 설명했다.

◇UX도 중요하다

삼성SDS는 AI시스템 개발시 UX(User Experience)팀이 참여해 UX전략 및 프로토타입을 개발한다. 초기비용이 많이 들지만 실질적인 도움을 주는 서비스를 개발하려면 이는 필수적이라 생각에서다.

이에 대해 최 상무는 “업무 흐름이 1개의 화면에서 처리가능 하도록 화면 동선을 효율화해, 상담과정에 있어 고객과 상담사가 모두 시간절감 등 효과를 누릴 수 있도록 연속적인 서비스를 제공하는 것이 핵심”이라고 진단했다.

◇AI플랫폼을 대비하라

최 상무는 “향후 AI시스템 개발 시 AI 플랫폼 활용이 일반화될 것으로 예상되며, 한 두가지 기술 적용으로 운영하기 어려운 만큼 향후 UX나 관리치계 등 부가적인 요소들이 AI 어플리케이션의 차별화 요소가 될 것”이라고 밝혔다. 대화, 시각 등 AI기술 및 업종 전문성을 결합한 종합적인 AI 플랫폼을 제공해야 한다는 것이다.

끝으로 최 상무는 “AI는 지속 개발되고 발전돼 가는 것이기 때문에 현재가 절대적이지 않다”며 “기술이 완성될 때까지 무작정 기다리기보다 일단 사업에 발 들인 후 경험을 쌓아나가고 문제점을 지속적으로 개선해나가야 한다”고 말했다.

[CEO스코어데일리 / 이재아 기자 / leejaea555@ceoscore.co.kr]