[인터뷰] 한선호 한국IBM 상무 "왓슨은 포텐 높은 신입사원"

"AI로 최상 가치 창출하기 위해선 훌륭한 선생 필수"

[프라임경제] 왓슨은 2011년 퀴즈쇼 '제퍼디'에 출연해 최다 연승자, 최다상금 획득자를 압도한 우승자 출신 AI 플랫폼이다. 이 때부터였을까? 사람들은 AI를 완성형으로 바라보고, 구축만으로 최상의 역량을 제공할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

한국IBM 한선호 상무는 왓슨을 우수한 역량을 갖춘 잠재력 높은 신입사원이라고 비유했다. ⓒ 프라임경제

한국IBM 한선호 상무는 "AI에 대한 잘못된 편견을 버려야 최상의 결과를 낼 수 있을 것"이라고 강조했다.

왓슨과 AI 시장에 대한 한 상무의 관점이 궁금하다면 오는 31일 더케이호텔에서 열리는 '17차 한국 콜센터 기술/경영 컨퍼런스'에서 확인할 수 있다.

본 행사 두 번째 기조연설에 나서는 한 상무는 'AI와 융합되는 콜센터 혁신'을 주제로 업계 관계자들의 현실적 궁금증인 △AI에 대한 오해와 편견 △콜센터 혁신을 위한 AI의 역할 △당장의 ROI보다는 미래에 집중해야 하는 이유 등에 대한 심도높은 발표가 예정돼 있다.

업계 관계자를 비롯한 국내외 기업인의 교류의 장이 될 것으로 기대되는 본 행사는 '한국 및 아시아 콜센터 산업의 Best DX(Digital Experience)'를 주제로 11차 아시아태평양 콜센터 엑스포 서울(11th APCCAL EXPO SEOUL) 행사를 겸한 국제 행사로 개최된다. 

(사)한국콜센터산업협회, 전남대 고객센터산업연구소, APCCAL이 주관하고, 산업통상자원부, 광주광역시, 한국관광공사, 한국고객센터서비스학회가 후원한다. 

-'AI 열풍'이라 표현할 만큼 시장 열기가 최고조다. 반대 급부로 우려되는 점은 없는가.

▲AI에 대한 관심 증가는 환영할 일이지만 기대치가 지나치게 높아진다는 점은 약간 우려스럽다. 비단 AI뿐만 아니라 모바일, IoT 등 IT 신기술이 시장에 소개될 초기에 해당 기술이 금방이라도 세상 모든 것을 바꿀 것으로 기대됐다. 

일반인들은 'All or Nothing' 구도로 극단적으로 판단하는 경우가 많아 시장 진입이 늦을 경우 성급하게 실패로 결론 내릴 가능성도 있다는 의미다. 점진적으로 늘어나는 활용사례를 보면서 기술을 평가해도 늦지 않다는 점을 강조하고 싶다.

-'관심'이 '도입'을 의미하지는 않는다. 관심이 최고조인 현재가 도입 적기인가.

▲글로벌 시장과 비교한다면 지금도 늦은감이 있다. 글로벌 기업 중 83%가 '비즈니스에 활용하기 위해 AI를 도입했거나 도입을 고려 중'이라고 답한 조사 결과가 발표되기도 했다. 

국내 기업 중 패스트 팔로우 전략을 추진하는 일부에선 파일럿 형태로 AI를 도입하기도 하지만 여전히 대다수 고객은 추이를 지켜보고 있다.

-국내 기업이 AI 도입을 주저하는 이유는 무엇이라고 판단하는가.

▲솔루션 도입 시 ROI와 비용절감이라는 제한된 목적에 기준을 둔 기업의 IT 환경이 AI 도입을 늦추는 원인이라고 생각된다. 직접적 비용절감 근거 없이는 여전히 솔루션 도입을 설득하기가 힘들다. 

탑다운 방식 프로젝트에선 이 같은 문제가 없지만 솔루션 도입을 경영진에 설득하기 위해선 우선적으로 비용절감으로 이어질 수 있다는 근거를 제시해야 한다. 현실적으로 AI는 ROI를 논할 단계가 아니기 때문에 AI 도입 필요성은 인지하기만 기다릴 수밖에 없는 상황이다.

-최근 AI를 '만병통치약'으로 오해하는 사람이 증가하고 있다. 이는 매우 위험한 발상으로 보인다.

▲AI를 도입만 하면 원하는 결과를 얻을 수 있다고 기대하는 사례가 의외로 많다. 그러나 이는 사실이 아니다. 간단한 이해를 위해 예를 들면 AI는 능력치가 우수한, 잠재력을 갖춘 신입사원이라고 볼 수 있다.

즉, 좋은 선생님이 제대로 된 데이터를 통해 교육했을 때 최대 능력을 발휘할 수 있다는 의미다. 한 분야를 가르쳤으면 확인하는 과정을 거쳐, 틀린 부분을 고쳐나가야 기대 퍼포먼스를 낼 수 있다. 

또한 학습에는 단위별, 상황별 사용자 데이터를 사용해야 한다는 점도 명심해야 한다. 고객은 창구나 상황에 따라 의미를 전달하는 표현이 제각각이다. 예를 들어 Yes라는 표현도 전화에선 '예', 채팅에선 'ㅇㅇ'이 된다. 즉, 통화 데이터로 학습한 AI에 SNS 고객 응대를 기대하면 원하는 답변을 내지 못하는 게 당연하다.

-AI 도입 시 기업은 어떤 점을 우선적으로 고려해야 하는가.

▲디지털 트랜스포메이션 관점에서 볼 때 △고객과의 새로운 인게이지먼트 △신규 인사이트 적용 △분절된 IT와 사람의 간극 자동화에 초점을 맞춰야 할 것으로 본다.

고객과 인터랙션의 중요성이 점점 커지고 있다. 고객은 다양한 채널에서 활동하는데, 기업의 통제는 점점 어려워진다. 이를 해소하기 위해 고객과 새로운 인게이지먼트를 고려해야 한다. 디지털 공간에서 고객에게 확보한 데이터를 어떻게 활용할지도 고민해야 한다. 고객 인터랙션으로 얻은 데이터를 AI로 효율화하고, 피드백 기반의 새로운 서비스를 기획해 고객에게 전달하는 선순환이 이뤄질 수 있어야 한다.

더불어 과거 KMS를 통해 해왔던 인사이트 함양이 AI를 통해 이뤄져야 한다. 실무를 제외하곤 매우 빠르게 일어나는 기업 변화를 적응하기가 쉽지 않은데, AI를 통해 손쉽게 새로운 인사이트를 적용하는 방안을 생각할 수 있다.

마지막으로는 분절된 IT와 사람 간 간극 자동화는 콜센터 영역에서 많이 활용될 수 있는 부분이다. 자동화가 힘든 부분을 분류하는 정도만 해줘도 사람의 업무가 훨씬 줄어들 수 있을 것이다.

-최신 AI 구축 동향이 궁금하다. 구축범위가 어떻게 변하고 있는가.

▲작년부터 올 상반기까지는 AI 프로젝트의 대다수가 챗봇이었다. 현재도 챗봇 프로젝트의 비중이 높지만 흐름이 조금씩 변하고 있다. 챗봇을 구축한 고객은 AI에서 예상치 않은 답변이 나오는 것을 보면서 분석의 필요성을 느끼고 있다.

인사이트 분야를 강화하기 위해 AI 도입을 고려하는 경우도 늘고 있다. 과거엔 사수, 부사수가 노하우를 전수하고 공유하는 방법으로 업무를 익혔는데, 잦은 이직 등의 이유로 최근엔 경험 전달이 어려워 졌다. 이를 극복하기 위해 업무 노하우 자산화에 대한 요구가 커지고 있으며, KMS를 대체할 수 있는 방안으로 AI가 부상하고 있다.

단순히 챗봇으로써 AI를 바라보던 관점이 조금씩 변하면서 보다 다양한 분야에 AI가 도입될 것으로 기대된다.