2019.05.07

“AI 벤더를 상대하는 방법은…” 경험자들이 전하는 6가지 팁

Maria Korolov | CIO
기업 대다수에게 DIY 인공지능은 너무나도 먼 존재다. 시중의 AI 벤더를 선택하는 이유다. 각종 미사여구를 극복하고 진정한 비즈니스 가치를 창출하기 위한 방안들을 정리했다. 
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank



인공지능 및 관련 기술로 인해 비즈니스의 판도가 뒤바뀔 것이 확실하다. 그렇다면 관건 중 하나는 그러한 기술을 구축할 것인가 구매할 것인가다. 일부 기업들은 처음부터 자체적인 솔루션을 구축하겠지만, 기업 대부분은 상용 툴을 사용함으로써 더 빠르고 더 저렴하고 더 나은 결과를 얻을 수 있다.  

인공지능 기술은 아직 완전히 검증되지 않았다. 따라서 얼리 어답터 기업은 벤더 관계에 있어 어느 정도 우위에 있다. 특히 공급업체들의 성공 사례가 될 만한 프로젝트를 하려는 경우, 이들 공급업체는 맞춤형 구성과 통합을 수행하거나, 무료 컨설팅이나 교육을 제공하거나, 대폭적인 할인을 제공할 가능성이 높다.

하지만 AI 공급업체와의 협력이 항상 달콤한 것은 아니다. 어떤 기술 벤더와 협력할 때 발생할 수 있는 통상적인 문제 외에도 AI, 머신러닝 및 이와 유사한 기술에 대해서는 약간 섬세함이 필요하다.

과장에 주의하라
일리노이 주 링컨셔에 소재한 HR 서비스 회사인 얼라이트 솔루션(Alight Solutions)은 2014 년에 AI 기반의 챗봇을 탐색하기 시작했다. 

이 회사는 3,000개 기업을 대상으로 광범위한 HR 관련 서비스를 제공하고 있다. 고객사의 고용인원을 모두 합치면 2,300만 명이 넘을 정도다. 그렇기 때문에 지원담당자들은 정말 많은 전화와 채팅상담을 받고 있다. 질문 중 대다수가 중복되기는 하지만 해답은 직원마다 다를 수 있다.   

AI 시스템은 질문을 이해할 수 있어야만 할 뿐 아니라 특정인에게 맞는 구체적인 해답도 찾아낼 수 있어야 한다. 또한, 해답을 찾지 못하는 경우에는 담당자에게 연결시켜 줄 수 있을 만큼 똑똑해야 한다. 

얼라이트는 공급업체들과 논의하는 과정에서 시장에 엄청난 과장이 존재한다는 사실을 발견했다. 공급업체들은 시장에 선보일 준비가 다 되어 있다는 식으로 자연어 처리 시스템을 자신 있게 소개했다. "그러나 그들의 시스템을 시험해 보면, 작은 문구 변경에도 불구하고 시스템이 제대로 작동하지 않는다는 것을 알게 될 것"이라고 얼라이트의 이브라힘 쿠리 제품 개발 및 혁신 담당 이사는 말했다. 

이러한 부풀리기 문제는 조금도 나아지지 않았다고 그는 말한다. "솔직히 AI 와 머신러닝 마케팅으로 오늘날에는 과장이 더욱 심해진 것 같다"라고 그는 덧붙였다. 

실제 학습 곡선을 대비하라
AI 시스템은 훈련을 필요로 한다. 투입되자마자 일을 시작하는 게 아니다. 그러나 일부 판매업자들은 그 시스템이 인간이 전혀 개입하지 않고 작동한다는 식으로 약속한다고 쿠리는 지적했다. 얼라이트는 결국 그런 약속들을 하지 않은 회사를 찾아가게 되었다. 

"벤더들의 약속을 믿고 싶겠지만 애석하게도 이는 현실과 거리가 멀다. 그 시스템이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 프로세스를 갖춰야 할 것이다. 훈련시키고 감시하고, 효과가 있는지 확인하는 데 돈을 투자해야 할 것이다'라고 쿠리는 말했다.
 
실제로 2016년 가을 얼라이트가 이 공급업체인 베린트(Verint)와 함께 일하기로 결정한 후에도 시스템이 갖춰지기까지 다시 반년이 걸렸다.  

그는 "고객사들 간에는 많은 차이가 있다. 한 고객사 내에서도 직원들의 수준은 제각각이다. 관리 그룹, 노조 그룹, 시간별 그룹 등이 있을 수 있다. 개인을 기준으로 답을 바꿀 수 있는 시스템을 구축해야 할 것이다"라고 말했다.

얼라이트 역시 기업의 서비스를 잘아는 전문가들로 구성된 팀이 필요했다. 쿠리는 "틀린 대답을 내도 무방한 산업이 아니다. 어떤 답이든 간에 정확해야 한다. 답을 할 수 없다면 담당자에게 연결시켜주는 모델을 만들어야 한다. 서비스 센터가 업무시간이면 웹 채팅 담당자에게 넘기도록 하고 업무시간이 아니라면 담당자가 다시 전화할 수 있도록 약속을 잡게 한다"고 그는 설명했다. 

콜센터 운영과 통합하여 AI 시스템이 그 정도 수준의 지식을 갖추도록 하는데 시간이 걸렸던 것이다. 

파일럿, 파일럿, 파일럿
얼라이트는 프로젝트를 추진하기 전에 베린트와 먼저 광범위한 실험을 했다. 쿠리는 "여러 업체들의 시스템을 테스트했다. 수많은 보안, 아키텍처 업데이트 및 변경이 필요했다. 여러 가지 시스템을 테스트한 후에 하나의 파일럿에 초점을 맞췄다. 그 실험을 통해 이것이 앞으로 나아가는 길이라는 확신을 주는 결과를 얻었다"라고 말했다.

공급업체를 테스트하는 것은 부동산 기업 프리암 캐피털(Priam Capital)에게도 핵심 과제다. 이 회사는 중서부와 동남부에 있는 사무용 빌딩을 구입해서 관리하는데 이들 빌딩에는 여러 업체가 임대로 입주해 있다.  

그 회사가 안고 있는 어려움은 직원들이 서류 작업을 하는데 너무 많은 시간을 소비하고 있고, 건물을 구매하는 데는 시간을 충분히 할애하지 못한다는 것이었다. 상업용 임대차 계약은 아주 복잡해서 때로는 100페이지가 넘으며, 개별적으로 협상된 세부사항만도 수백 건에 이른다. 게다가, 오래된 임대차 계약은 모두 종이로 되어 있었다.

이 회사의 설립자이자 CEO인 아비셰크 마투르는 많은 업체들이 AI 기반의 광학 문자 인식과 자연 언어 처리를 제공하고 있다고 전하며, 하지만 이들 기술은 종종 효과가 없거나, 이와 같이 특별한 분야에는 효과가 없었다고 지적했다. "AI 시장에는 교묘한 속임수가 아주 많다"고 그는 말한다. 

그래서 2년 전 프리암이 공급업체를 선정할 때 가장 어려운 임대차 계약서를 모아 공급업체들이 처리할 수 있는지 살펴보았다. 이 회사가 선택한 공급업체인 레버턴(Leverton)은 임대차 계약의 핵심 요소를 식별하는 데 필요한 구체적인 부동산 분야 전문지식을 갖추고 있었다. "정말 이렇게 부동산 임대차 계약에 초점을 둔 업체는 아무데도 없었다"라고 마투르는 말했다.

이러한 사실은 시험 덕분에 분명히 확인할 수 있었다. 그는 "많은 다른 시스템들을 시험했을 때, 대부분은 매우 중요한 뉘앙스를 포착하지 못했다. AI를 구매하기 전에 시험해 볼 것을 권한다"라고 그는 덧붙였다.

 

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2019.05.07

“AI 벤더를 상대하는 방법은…” 경험자들이 전하는 6가지 팁

Maria Korolov | CIO
기업 대다수에게 DIY 인공지능은 너무나도 먼 존재다. 시중의 AI 벤더를 선택하는 이유다. 각종 미사여구를 극복하고 진정한 비즈니스 가치를 창출하기 위한 방안들을 정리했다. 
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank



인공지능 및 관련 기술로 인해 비즈니스의 판도가 뒤바뀔 것이 확실하다. 그렇다면 관건 중 하나는 그러한 기술을 구축할 것인가 구매할 것인가다. 일부 기업들은 처음부터 자체적인 솔루션을 구축하겠지만, 기업 대부분은 상용 툴을 사용함으로써 더 빠르고 더 저렴하고 더 나은 결과를 얻을 수 있다.  

인공지능 기술은 아직 완전히 검증되지 않았다. 따라서 얼리 어답터 기업은 벤더 관계에 있어 어느 정도 우위에 있다. 특히 공급업체들의 성공 사례가 될 만한 프로젝트를 하려는 경우, 이들 공급업체는 맞춤형 구성과 통합을 수행하거나, 무료 컨설팅이나 교육을 제공하거나, 대폭적인 할인을 제공할 가능성이 높다.

하지만 AI 공급업체와의 협력이 항상 달콤한 것은 아니다. 어떤 기술 벤더와 협력할 때 발생할 수 있는 통상적인 문제 외에도 AI, 머신러닝 및 이와 유사한 기술에 대해서는 약간 섬세함이 필요하다.

과장에 주의하라
일리노이 주 링컨셔에 소재한 HR 서비스 회사인 얼라이트 솔루션(Alight Solutions)은 2014 년에 AI 기반의 챗봇을 탐색하기 시작했다. 

이 회사는 3,000개 기업을 대상으로 광범위한 HR 관련 서비스를 제공하고 있다. 고객사의 고용인원을 모두 합치면 2,300만 명이 넘을 정도다. 그렇기 때문에 지원담당자들은 정말 많은 전화와 채팅상담을 받고 있다. 질문 중 대다수가 중복되기는 하지만 해답은 직원마다 다를 수 있다.   

AI 시스템은 질문을 이해할 수 있어야만 할 뿐 아니라 특정인에게 맞는 구체적인 해답도 찾아낼 수 있어야 한다. 또한, 해답을 찾지 못하는 경우에는 담당자에게 연결시켜 줄 수 있을 만큼 똑똑해야 한다. 

얼라이트는 공급업체들과 논의하는 과정에서 시장에 엄청난 과장이 존재한다는 사실을 발견했다. 공급업체들은 시장에 선보일 준비가 다 되어 있다는 식으로 자연어 처리 시스템을 자신 있게 소개했다. "그러나 그들의 시스템을 시험해 보면, 작은 문구 변경에도 불구하고 시스템이 제대로 작동하지 않는다는 것을 알게 될 것"이라고 얼라이트의 이브라힘 쿠리 제품 개발 및 혁신 담당 이사는 말했다. 

이러한 부풀리기 문제는 조금도 나아지지 않았다고 그는 말한다. "솔직히 AI 와 머신러닝 마케팅으로 오늘날에는 과장이 더욱 심해진 것 같다"라고 그는 덧붙였다. 

실제 학습 곡선을 대비하라
AI 시스템은 훈련을 필요로 한다. 투입되자마자 일을 시작하는 게 아니다. 그러나 일부 판매업자들은 그 시스템이 인간이 전혀 개입하지 않고 작동한다는 식으로 약속한다고 쿠리는 지적했다. 얼라이트는 결국 그런 약속들을 하지 않은 회사를 찾아가게 되었다. 

"벤더들의 약속을 믿고 싶겠지만 애석하게도 이는 현실과 거리가 멀다. 그 시스템이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 프로세스를 갖춰야 할 것이다. 훈련시키고 감시하고, 효과가 있는지 확인하는 데 돈을 투자해야 할 것이다'라고 쿠리는 말했다.
 
실제로 2016년 가을 얼라이트가 이 공급업체인 베린트(Verint)와 함께 일하기로 결정한 후에도 시스템이 갖춰지기까지 다시 반년이 걸렸다.  

그는 "고객사들 간에는 많은 차이가 있다. 한 고객사 내에서도 직원들의 수준은 제각각이다. 관리 그룹, 노조 그룹, 시간별 그룹 등이 있을 수 있다. 개인을 기준으로 답을 바꿀 수 있는 시스템을 구축해야 할 것이다"라고 말했다.

얼라이트 역시 기업의 서비스를 잘아는 전문가들로 구성된 팀이 필요했다. 쿠리는 "틀린 대답을 내도 무방한 산업이 아니다. 어떤 답이든 간에 정확해야 한다. 답을 할 수 없다면 담당자에게 연결시켜주는 모델을 만들어야 한다. 서비스 센터가 업무시간이면 웹 채팅 담당자에게 넘기도록 하고 업무시간이 아니라면 담당자가 다시 전화할 수 있도록 약속을 잡게 한다"고 그는 설명했다. 

콜센터 운영과 통합하여 AI 시스템이 그 정도 수준의 지식을 갖추도록 하는데 시간이 걸렸던 것이다. 

파일럿, 파일럿, 파일럿
얼라이트는 프로젝트를 추진하기 전에 베린트와 먼저 광범위한 실험을 했다. 쿠리는 "여러 업체들의 시스템을 테스트했다. 수많은 보안, 아키텍처 업데이트 및 변경이 필요했다. 여러 가지 시스템을 테스트한 후에 하나의 파일럿에 초점을 맞췄다. 그 실험을 통해 이것이 앞으로 나아가는 길이라는 확신을 주는 결과를 얻었다"라고 말했다.

공급업체를 테스트하는 것은 부동산 기업 프리암 캐피털(Priam Capital)에게도 핵심 과제다. 이 회사는 중서부와 동남부에 있는 사무용 빌딩을 구입해서 관리하는데 이들 빌딩에는 여러 업체가 임대로 입주해 있다.  

그 회사가 안고 있는 어려움은 직원들이 서류 작업을 하는데 너무 많은 시간을 소비하고 있고, 건물을 구매하는 데는 시간을 충분히 할애하지 못한다는 것이었다. 상업용 임대차 계약은 아주 복잡해서 때로는 100페이지가 넘으며, 개별적으로 협상된 세부사항만도 수백 건에 이른다. 게다가, 오래된 임대차 계약은 모두 종이로 되어 있었다.

이 회사의 설립자이자 CEO인 아비셰크 마투르는 많은 업체들이 AI 기반의 광학 문자 인식과 자연 언어 처리를 제공하고 있다고 전하며, 하지만 이들 기술은 종종 효과가 없거나, 이와 같이 특별한 분야에는 효과가 없었다고 지적했다. "AI 시장에는 교묘한 속임수가 아주 많다"고 그는 말한다. 

그래서 2년 전 프리암이 공급업체를 선정할 때 가장 어려운 임대차 계약서를 모아 공급업체들이 처리할 수 있는지 살펴보았다. 이 회사가 선택한 공급업체인 레버턴(Leverton)은 임대차 계약의 핵심 요소를 식별하는 데 필요한 구체적인 부동산 분야 전문지식을 갖추고 있었다. "정말 이렇게 부동산 임대차 계약에 초점을 둔 업체는 아무데도 없었다"라고 마투르는 말했다.

이러한 사실은 시험 덕분에 분명히 확인할 수 있었다. 그는 "많은 다른 시스템들을 시험했을 때, 대부분은 매우 중요한 뉘앙스를 포착하지 못했다. AI를 구매하기 전에 시험해 볼 것을 권한다"라고 그는 덧붙였다.

 

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