이 글은 <Series 1 – 챗GPT로 시작된 생성형 AI 시대>에 이은 2편입니다.
고객경험에 혁신을 가져올 생성형 AI와 관련된 첫번째 이야기를 놓치셨다면?
▶Series 1 – 챗GPT로 시작된 생성형 AI 시대

생성형 AI : 사용자가 요구하는 대로 텍스트, 이미지, 음악, 영상 등의 원하는 결과물을 생산해 내는 AI. 데이터로부터 콘텐츠나 사물의 주요 특징들을 학습해 원작과 유사하면서도 새롭고 독창적인 결과물을 만들어낼 수 있도록 알고리즘이 설계되어 있다.

모든 기업은 AI 회사이다

모든 기업은 소프트웨어를 이용한 디지털 전환(DX; Digital Transformation)으로 표준화를 통해 생산성과 업무 효율성을 높여왔습니다. 최근 모바일과 클라우드로의 전환 역시 같은 축에서 의미를 찾을 수 있었죠. 하지만 AI가 의미하는 것은 고도로 발달한 ‘개인화’입니다. 나만을 위한 서비스, 내 상황에 맞는 답변, 내가 원하는 것들을 제공한다는 의미에서 기업의 제품∙서비스 전략은 변화의 기회를 잡아야 합니다. 기술은 기술일 뿐, 제품과 서비스에서 어떤 특이점과 경쟁 차이점을 만들어 사용자와 고객에게 혁신적인 경험을 주느냐에 그 역량이 집중되어야 할 시기입니다. 개인화된 고객 데이터를 대규모로 수집하고 분석∙활용하는 능력, 그리고 고객 여정을 이해하고 맞춤화∙최적화하기 위해 AI를 사용하는 능력에서 경쟁 우위가 도출되는 시점에 와있다고 할 수 있습니다.

건강한 음식을 제공한다는 미션을 내건 레스토랑 브랜드 「스위트 그린(Sweet Green) 」의 디지털 AI 기술 사용은 큰 시사점이 있습니다. 2021년 총 매출 중 디지털 채널을 통한 매출이68%를 차지하고 있으며, 심리적 편안함에 집중하고자 매장 위치를 바꾸고, 앱과 웹사이트를 통해 개인화된 고객의 건강한 습관에 대한 제안을 꾸준히 제공하고 있죠. 이는 실제 음식과 연결되며, 향후 로열티 프로그램으로 발전되어 사용됩니다.

또 다른 디지털 AI 혁신 기업의 예를 들어 볼까요?

온라인 패션 스타일링 서비스를 해주는 「스티치픽스(stitchfix.com) 」가 있습니다. 이 서비스는 BERT¹⁾나 GPT3를 이용한 자연어 처리를 기반으로 다양한 형태의 AI를 사용하죠. 개인화된 추천과 동시에 계절 예측, 주문 처리를 위한 창고 배정, 구매 결정에 대한 정보 제공 등의 작업을 수행합니다. 45억 개의 데이터를 이용해, 일반 고객을 위한 개인화 서비스를 제공할 뿐만 아니라, 스타일리스트를 위한 전문 서비스도 제공하고 있어요. AI를 이용한 개인화 서비스가 특이점이라면, 전문가를 위한 서비스는 경쟁 차이점이 되는 거죠.

위 두 기업과 같이, 고객 경험에서 새로운 혁신 기술의 가치를 찾는 것이 무엇보다도 필요한 시기입니다.

1) BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 구글이 공개한 언어표현을 사전 학습하는 방법의 언어모델 제품

고객 경험에 집중하면 기회가 보인다

기술 그 자체는 일반적으로 공정성을 제공합니다. 내가 사용하는 챗GPT와 내 경쟁자가 사용하는 챗GPT는 동일한 서비스라고 보는 것이 맞죠. 기술 자체를 개발해야 하는 상황이 아니라 ‘이용’하는 상황이라면, 나의 제품 또는 서비스의 장점과 부가가치를 빠르게 파악하는 것이 이점을 충분히 활용하는 열쇠가 되는데요. 이를 파악하는 데 다음 3가지 요소가 필요합니다.

1.고객의 엔드 투 엔드²⁾ 여정에 집중
고객은 필요한 목표를 달성하기 위해 가장 비용 효율적인 방법을 찾습니다. 즉 모든 과정이 상호 유기성을 갖고 효율을 갖는 것을 말합니다. 고객에게 정중하고도 공식적인 메일을 보내는 일이 필요하다면, 회사의 영업 데이터베이스에 있는 정보에 따라 의미와 강도가 다른 이메일 작성을 생성형 AI를 통해 자동화할 수 있죠.

LG전자가 국내 최초로 출시한 음성인식 정수기 ‘LG 퓨리케어 오브제컬렉션 정수기’의 경우, 제한된 커멘드(Command : 명령) 방식의 커뮤니케이션이 생성형 AI를 통해 좀 더 원활한 소통을 할 수 있도록 확장되고, 앞서 언급된 스위트그린과 같이 음수량과 건강습관을 제안하는 기능 구현도 가능합니다. 연결된 정보 및 생성된 결과물의 힘으로 기존의 ‘수직적’ 또는 ‘수평적’ 확장이 아닌 ‘여정 확장’이라는 방식으로 고객 경험의 경계를 확장할 수 있습니다.

2.생태계 강화
엔드 투 엔드 여정에 경험이 늘어나면 그와 관계된 파트너들이 등장합니다. 그들의 데이터, 업무 프로세스, 그 관계에서 생성되는 새로운 데이터를 통해 생태계를 구축하고 강화하는 노력이 필요하게 되죠. 챗GPT의 플러그인³⁾을 개발해 잠재 사용자들이 우리 제품과 서비스를 이용하는 기회를 만들어보면 어떨까요? 또 다른 데이터 유형이 나타날 겁니다. 새로운 고객 경험을 시도해 볼 수 있는 엔드 투 엔드 여정이 생기게 되는 거죠. LG씽큐(ThinQ)의 엠비언트 컴퓨팅⁴⁾은 이런 엔드 투 엔드 여정과 협업 생태계가 기반이 되어야 더욱 튼튼해질 수 있을 것입니다.

“이렇게 비가 오는 날엔 파전을 먹고 싶어요”같은 간단한 질문이 LG 씽큐 AI챗봇 의 레시피 제공 서비스에 머무는 것이 아니라, 냉장고 안 식재료를 검색하고 부족한 재료를 실시간 주문하거나, 파전과 페어링할 수 있는 음료를 제안하고, 분위기에 맞춰 거실 조명과 스트리밍 음악을 제안하는 등 업그레이드가 필요하게 하죠. 이것이 기업 제품에 대한 충성도를 구축하고 고객 데이터로 서비스 품질을 지속적으로 높이는 중요한 차별화 요소가 될 것입니다.

3.신뢰와 책임, 공정성, 개인정보 보호
최근 GPT-4 기반 챗GPT 공개 이후, AI에 대한 인류의 위기감을 크게 만든 이유 중 하나로 오픈AI의 폐쇄성도 영향을 준 것 같습니다. 아래 표는 여러 거대 언어모델의 개방성 수준을 정리한 것인데요. 오픈AI의 GPT-4는 설계 구조, 훈련 데이터, 모델 가중치 등이 모두 공개되지 않아 어떤 데이터로 어떻게 학습했는지에 대한 위험성 논란이 있었죠. 이에 6개월간 AI연구 개발을 중단하자는 지식인들의 요청도 있었습니다.

2) 엔드 투 엔드(End to End : E2E) 여정 : 고객의 니즈(Needs)가 충족되는 처음부터 끝까지의 과정을 하나의 여정으로 보는 것
3) 플러그인(Plugin) : 호스트 응용 프로그램과 서로 응답하는 컴퓨터 프로그램 4) 앰비언트 컴퓨팅(Ambient computing)사용자의 ‘편리함에 대한 기대감’을 충족해 주는 기술로, 사용자가 직접 지시하지 않아도 주변 기기들이 스스로 상황을 이해하고 판단해 사용자가 원하는 서비스를 능동적으로 제공하는 기술
4)앰비언트 컴퓨팅(Ambient computing)사용자의 ‘편리함에 대한 기대감’을 충족해 주는 기술로, 사용자가 직접 지시하지 않아도 주변 기기들이 스스로 상황을 이해하고 판단해 사용자가 원하는 서비스를 능동적으로 제공하는 기술

데이터를 얼마나 잘 관리하냐는 AI 서비스 품질과 직결되기 때문에, 편향성 위험에 늘 적극적으로 대응해야 합니다. 학습된 데이터 속 숨어있는 편향성은 성별, 인종, 나이, 환경, 국적 등 어떤 상황에서도 쉽게 나타날 수 있어요. 또한 생성형 AI 시스템의 ‘환각(hallucinations)’과 같이, 잘못된 사실에 대해 확고하게 주장하는 응답에 대한 대비도 필요합니다. 또 고객 허락 없이 개인 정보를 다른 당사자와 공유하는 일은 절대 해서는 안됩니다. 이처럼 핵심 데이터부터 데이터 관리, 생성형 AI 결과물의 성격에 이르기까지 리스크는 계속 증가할 것입니다.

이럴 때 참고할만한 인공지능 원칙으로 생명의 미래연구소가 발표한 아실로마 23원칙(2017년), G7 혁신 장관의 선언문(2018년), OECD 인공지능 원칙(2019년) 등이 있습니다. 데이터 풀의 편향성, 데이터 출처와 저작권의 정확성, 개인정보 보호에 대한 이해, 명시적인 고객 권한 관리, 정보 이동 위치 제한 등은 모두 핵심 관리자와 최고 경영진이 일상적으로 질문을 던지고 주요 업무 프로세스에 포함시켜야 할 사항입니다.

구글은 2018년 인공지능 원칙을 공개하면서, 두번째 원칙으로 ‘불공정한 편향을 만들거나 강요하는 것을 피한다’라고 선언했죠. 이어 2019년 12월에 ‘공정성 인디케이터 (Fairness Indicators)’라는 소프트웨어를 발표해 다집단 분류를 위한 공정성 지표 계산 결과를 시각화했고요. 이외에도 인간 중심의 연구와 AI와의 일상 경험 연구를 지원하는 ‘페어(Pair) 프로그램 (People + AI Research)’을 진행하고 있습니다.

마무리하며

생성형 AI는 우리의 일하는 방식과 생활을 모두 바꿀 만한 기술의 혁명임이 분명합니다. 이는 새로운 ‘대화와 소통’ 방법을 배워야 한다는 것과 같습니다. 생성형 AI는 많은 기업들이 새로운 AI 기반 제품을 만들도록 유혹할 것입니다. 기존의 UI/UX도 새롭게 디자인되어야겠죠. 이 때, 단순히 즐거움을 주는 것 이상의 기능을 제공하고 고객 여정에서 그 어느 때보다 많은 요구 사항을 충족하며, 신뢰를 불러일으키는 방식으로 고객을 안내할 수 있다면, 고객의 더 편리한 생활을 위한 새로운 경험을 제공할 수 있을 것입니다.

여기서 잠깐! 고객경험에 혁신을 가져올 생성형 AI와 관련된 첫번째 이야기를 놓치진 않으셨나요?
▶Series 1 – 챗GPT로 시작된 생성형 AI 시대