챗봇과 대화형 AI: 차이점은 무엇일까요?

스마트폰을 사용하시나요? 그렇다면 간단한 알람을 설정하는 데 4~6단계, 약 20~30초가 걸린다는 것을 알고 계실 겁니다.

오늘날에는 더 이상 그렇게 할 필요가 없습니다. AI가 우리 일상 생활에 널리 통합됨에 따라 "Hey Siri" 또는 "Ok Google"이라고 말하고 명령을 말하기만 하면 2초 만에 알람이 설정됩니다!

규칙 기반의 기본 챗봇에서 정교한 대화형 AI에 이르기까지, 기술은 먼 길을 걸어왔습니다. 이 블로그 게시물에서는 그 여정을 지도에 표시합니다. 챗봇과 대화형 AI를 비교한 다음, 이들이 우리가 알고 있는 고객 경험을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴봅니다.

시작해 보세요!

챗봇과 대화형 AI의 정의

챗봇은 메시지 앱, 웹사이트, 모바일 앱 또는 전화를 통해 자연어로 사용자와 대화를 나눌 수 있는 소프트웨어입니다.

대화형 AI는 기계가 인간의 언어를 자연스럽고 매력적으로 이해, 처리 및 응답할 수 있게 하는 기술을 의미합니다.

예를 들어, 전자 상거래 웹사이트의 고객 서비스 챗봇은 사용자가 제품에 대한 답변을 찾고, 주문을 하고, 반품 및 환불을 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 고객과 대화하는 기능은 미리 정의된 규칙과 기계 학습 알고리즘, 즉 대화형 AI를 통해 가능해집니다.

대화형 AI 솔루션의 기반을 형성하는 기술 중 일부는 다음과 같습니다.

인공지능

AI는 우리가 "스마트"하다고 생각하는 방식으로 작업을 수행할 수 있는 기계를 총칭하는 용어입니다. 이는 문제를 해결하기 위해 인간의 추론을 모방한 여러 기술의 조합입니다.

AI는 데이터에서 학습하고, 패턴을 인식하고, 의사 결정을 내리는 시스템을 만드는 기반입니다. 예를 들어, YouTube가 사용자의 선호도를 이해하고 관련 비디오를 추천하는 기능은 AI 기술의 결과입니다.

머신 러닝 (ML)

ML은 AI의 하위 집합으로, 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터에서 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선하도록 설계된 자체 학습 시스템을 구축합니다.

챗봇에서 이 기술은 지속적인 대화(및 기타 행동 데이터)를 통해 고객에 대한 지식을 쌓아 적절하게 적응할 수 있도록 지원합니다.

자연어 처리(NLP)

NLP는 AI의 한 필드로, 자연어를 통해 컴퓨터와 인간이 상호 작용하는 데 중점을 둔 분야입니다. 간단히 말해서, NLP를 사용하면 사용자는 C++, Java, Python 대신 영어로 컴퓨터와 상호 작용할 수 있습니다.

NLPs는 챗봇의 기반입니다. 이들은 봇이 인간 언어를 이해하고 적절히 응답할 수 있도록 합니다.

가상 비서

챗봇과 같은 가상 비서는 대화형 AI 기술의 응용 프로그램입니다. 사용자의 명령에 따라 작업을 수행하거나 사용자의 질문에 답할 수 있는 소프트웨어 에이전트입니다. Apple의 Siri, Google Assistant, Amazon Alexa는 인기 있는 가상 비서입니다.

생성 AI가 통합됨에 따라 이제 플랫폼 전반에 걸쳐 텍스트, 음성 및 이미지 기반의 가상 비서가 사용될 수 있게 되었습니다. WhatsApp에 통합된 Meta AI 봇이 그 좋은 예입니다.

챗봇에서 대화형 AI로 진화

스마트폰과 인터넷의 보급이 챗봇과 대화형 AI 애플리케이션에 엄청난 활력을 불어넣었지만, 이는 새로운 현상은 아닙니다.

초기 챗봇

1960년대 중반, MIT 연구원들은 대화 프로그램인 ELIZA를 개발했습니다. 이 프로그램은 패턴 매칭과 스크립트 응답을 사용했습니다. 따라서 ELIZA와의 대화는 초보적인 수준에 그쳤고, 인공 지능과는 아무 관련이 없었습니다.

규칙 기반 챗봇과 초기 AI

인터넷의 부상으로, 미리 프로그래밍된 지식을 바탕으로 간단한 대화를 할 수 있는 대화형 인터페이스를 갖춘 규칙 기반 시스템이 등장했습니다. 이는 응답의 정확성과 관련성을 개선하기 위해 통계 모델과 알고리즘을 사용하는 보다 정교한 접근 방식으로 발전했습니다.

지금은 대화형 AI가 가장 흥미로운 시기를 맞이하고 있으며, 이는 우리가 오늘날 사용하는 기술의 발전에 영감을 주었습니다.

딥 러닝

딥 러닝은 신경망의 여러 층(딥 네트워크)을 사용해 데이터의 복잡한 패턴을 모델링하는 머신 러닝의 한 분야입니다. 이 기술은 시스템이 인간 언어를 높은 정확도로 이해하고 생성할 수 있도록 합니다.

딥 러닝 모델은 대규모 데이터 세트를 통해 패턴을 인식하고 예측을 하기 위해 훈련됩니다. 예를 들어, IBM Watson과 같은 AI 어시스턴트는 딥 러닝을 사용하여 의료 데이터를 분석하고 예비 진단을 제공하여 의사의 의사 결정을 지원합니다.

컨텍스트 인식

'Python'이라는 단어를 Google에서 검색하면, Google은 뱀이 아닌 프로그래밍 언어에 대한 세부 정보를 표시합니다 (또는 그 반대)

답은 컨텍스트 인식입니다.

컨텍스트 인식은 여러 상호 작용을 통해 대화의 컨텍스트를 이해하고 기억하는 시스템의 기능입니다. 컨텍스트 인식 시스템은 상호 작용의 기록과 관련 사용자 데이터를 추적하여 개인화된 응답을 제공합니다.

Google의 딥 러닝 모델인 BERT는 사용자의 과거 검색 기록과 자연어 이해 능력을 바탕으로 사용자가 찾고 있는 내용을 추측하고 검색 결과 및 대화 응답을 최적화합니다.

이 기술은 "즐겨찾기 노래 재생해줘" 또는 "8시에 알람 설정해줘"라고 말해도 (오전/오후를 지정하지 않아도) 사용자의 의도를 이해하는 기술과 동일합니다.

생성 AI (및 ChatGPT)

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 생성형 AI 솔루션입니다. 모든 GenAI와 마찬가지로, 딥 러닝과 컨텍스트 인식 기능을 사용하여 사용자 입력에 기반한 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 언어 모델입니다. 확장된 대화를 하고, 창의적인 콘텐츠를 생성하고, 복잡한 질문에 답할 수 있습니다.

본질적으로 GenAI는 이전 단어들이 제공하는 문맥을 바탕으로 문장의 다음 단어를 예측합니다. 이런 식으로 ChatGPT는 기사를 초안 작성하고, 콘텐츠를 요약하고, 아이디어를 생성하는 등의 작업을 할 수 있습니다.

이러한 모든 기술은 다양한 사용 사례를 가지고 있습니다. 개인 생산성에서 자율 주행 자동차에 이르기까지 대화형 AI는 다양한 산업에 진출하고 있습니다. 그러나 가장 큰 영향은 고객 경험에 있습니다. 그 부분을 살펴보겠습니다.

대화형 AI 및 챗봇: 고객 서비스에서 그들의 역할

전통적으로 마케팅 및 고객 서비스 팀은 기술에 능통한 경향이 있습니다. 이들은 새로운 기술에 개방적이며 이를 빠르게 채택할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 팀들은 이미 오랫동안 AI를 리드 생성에 활용하는 방법을 알고 있습니다. 이는 대화형 AI 및 챗봇에도 적용됩니다. 그 방법을 살펴보겠습니다.

고객 쿼리 및 티켓 관리

기업들은 웹사이트, 앱, 전자상거래 플랫폼에서 고객 문의의 첫 번째 창구로 AI 도구를 사용하여 고객 서비스를 제공하고 있습니다. 이 도구는 인터콤의 대안으로, 다른 사람과 대화하기보다 스스로 문제를 해결하는 것을 선호하는 밀레니얼 세대와 Z 세대에 더 적합합니다.

그 결과, 비즈니스는 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, H&M은 챗봇을 사용하여 고객이 주문 추적, 제품 검색 및 반품을 할 수 있도록 지원하여 원활한 쇼핑 경험을 제공합니다.

보너스: 고객 서비스에서 AI를 사용하는 방법에 대한 추가 팁과 전략.

고객 경험

고객 경험(CX)에서 AI를 언급할 때, 우리는 봇이 사용자와 대화하는 것이 유일한 접근 방법이라고 생각합니다. 하지만 반드시 그럴 필요는 없습니다. 스타벅스의 Deep Brew가 보여준 것처럼, 대화형 AI는 지원 직원의 업무를 더 쉽게 만들어 CX를 개선합니다. 재고 관리, 공급망, 재고 보충 등을 자동화하여 직원이 고객과 더 깊은 인간적 연결을 구축하는 데 시간을 할애할 수 있게 해줍니다.

AI는 관리자가 인력 수요를 예측하고 일정을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 오븐이나 믹서기가 고장 나기 전에 장비의 유지보수를 미리 예측할 수 있도록 도와줍니다.

Johnson과 Martin-Flickinger가 구상하는 자동화는 고객에게는 보이지 않는 것이지만, 스타벅스 직원들이 고객과 더 많은 시간을 보낼 수 있게 된다는 점은 고객도 느낄 수 있을 것입니다.

워크플로우 효율성

모든 비즈니스에는 수백 개의 고객 대응 프로세스가 있습니다. AI 워크플로우 자동화를 통해 이러한 프로세스의 효율성과 효과를 높일 수 있습니다.

CRM 시스템에서 AI는 데이터 입력, 통화 예약 등 일상적인 작업을 간소화합니다. 커뮤니케이션 분야에서 AI는 직장에서 적절한 메시지가 포함된 자동 후속 이메일을 보내는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 발견 회의가 끝난 후, 좋은 AI 도구는 토론 내용을 요약하고 작업 항목을 자동으로 생성할 수 있습니다.

마케팅 프로젝트 관리에서 AI는 수동적이고 반복적인 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, ClickUp 자동화를 사용하면 마케팅 프로젝트 관리자가 다음을 자동으로 수행할 수 있습니다.

ClickUp을 사용하는 경우, 모든 트리거 포인트에 작업 항목을 추가하기만 하면 AI가 작업을 대신 수행합니다. 맞춤형 워크플로우를 만들거나 100개 이상의 기존 템플릿을 사용하여 작업을 자동화하세요.

데이터 기반 의사결정

대화형 AI는 고객 상호 작용에 대한 적시의 상황별 인사이트를 수집할 수 있는 훌륭한 방법입니다. 우선, ClickUp 대시보드와 같은 기능은 문제를 조기에 감지하고 해결하기 위해 가시성을 맞춤화하고 통합할 수 있는 훌륭한 방법입니다.

약간의 생각과 실험을 통해 대화형 AI로 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

이를 통해 커뮤니케이션을 고도로 개인화할 수 있는 매우 구체적인 잠재 고객 목록을 얻을 수 있습니다.

AI 도구는 비즈니스가 고객 서비스뿐만 아니라 마케팅, 제품, 영업 팀 등 다양한 분야에서 정보에 기반한 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 실행 가능한 인사이트를 제공합니다.

고객 관계 관리

마지막으로, 좋은 대화형 AI 챗봇은 고객 관계 관리에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. CRM용 AI 도구는 지금까지 수동으로 진행되어 시간이 많이 소요되던 여러 가지 작업을 수행할 수 있습니다.

프로세스 자동화: AI는 고객 쿼리, 주문 처리, 예약 등을 처리할 수 있습니다. 백그라운드에서 모든 것을 자동으로 처리하여 영업 팀과 고객 성공 팀이 의미 있는 대화를 나눌 수 있는 스페이스를 확보합니다.

개인화: AI는 대규모로 개인화를 구현할 수 있습니다. Netflix와 YouTube가 수백만 명의 사용자에게 개인화된 추천을 제공하는 것을 생각해보세요. 좋은 대화형 AI 도구는 챗봇에 유사한 기능을 추가할 수 있습니다. 심층적인 대화를 하고, 맞춤형 응답/추천을 제공할 수 있습니다.

팀 효율성: AI 도구는 마케팅 툴킷에서 강력한 힘이 될 수 있습니다. ClickUp Brain을 사용하면 팀 회원은 쿼리에 대한 즉각적인 답변을 받고, 작업 상태를 업데이트하고, 마감일을 알림으로 받고, 노트를 요약하는 등 다양한 기능을 이용할 수 있습니다!

이러한 모든 애플리케이션과 사용 사례는 현대 역사에서 강력한 단계의 시작에 불과합니다. 대화형 AI는 다양한 분야와 사용 사례에서 우리의 생활 방식을 획기적으로 개선할 잠재력을 가지고 있습니다. 그 모습이 어떻게 될지 살펴보겠습니다.

챗봇의 미래와 대화형 AI의 미래

챗봇과 대화형 AI는 이제 우리 생활에 뿌리내린 기술입니다. 앞으로는 우리 생활에 너무도 밀접하게 스며들어 대화형 AI라는 사실조차 인식하지 못할 정도가 될 것입니다. 이러한 영향 중 일부는 극적일 수도 있고, 일부는 그다지 눈에 띄지 않을 수도 있습니다. 그 내용을 살펴보겠습니다.

전문 분야

AI 전문화는 이미 진행 중입니다. 오늘날 이용 가능한 데이터의 다양성, 양, 속도를 고려할 때 ML 모델이 '모든 것을 알기'는 더 이상 불가능합니다. 따라서 챗봇은 특정 산업 및 작업에 집중하여 더욱 전문화될 것입니다.

예를 들어, 전문 의료 채팅봇이 환자 치료에 통합될 것입니다. 투자 추천 시스템은 조언자의 역할을 할 것입니다.

더 나은 감정 지능

초기 봇은 말 그대로 로봇처럼 말했습니다. 하지만 오늘날 대화는 그보다 훨씬 더 미묘한 뉘앙스를 담고 있습니다. 예를 들어, Apple의 Siri는 유머러스한 대화 상대로 알려져 있습니다. 또한 진지한 가상 비서 역할도 합니다. 예를 들어, 자해나 자살에 대한 멘션을 식별하고 헬프라인 번호를 알려줄 수 있습니다.

차세대 대화형 AI 챗봇은 감성 지능이 향상되어 사용자의 감정 상태를 더 잘 이해하고 이에 대응할 수 있게 될 것입니다. 여기에는 더 공감적이고 적절한 응답을 제공하기 위해 어조, 감정, 문맥을 인식하는 것이 포함될 수 있습니다.

다국어 및 다문화 역량

오늘날 대부분의 대화형 AI는 영어로 되어 있습니다. 한국어, 일본어, 프랑스어 등 다른 언어로 된 애플리케이션도 등장하고 있습니다. 앞으로는 사람들이 사용하는 거의 모든 언어로 대화형 AI 시스템이 등장할 것입니다.

그들은 문화적 뉘앙스를 이해하고 언어를 원활하게 전환할 수 있어 다양한 사용자 기반의 사용성을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 기술이 성숙해지면 챗봇은 학생과 학습자를 위한 개인 맞춤형 튜터가 될 수 있습니다. 학습자의 요구, 장점, 속도, 스타일에 가장 적합한 수업 플랜과 방법을 맞춤화할 수 있습니다. 또한 이를 통해 전 세계에서 교육을 더 널리 이용할 수 있게 될 것입니다.

다감각적 경험

현재, 대화형 AI와의 상호 작용은 대부분 텍스트 기반입니다. ChatGPT와 같은 도구를 사용해도 사용자는 직접 입력해야 합니다. 미래에는 이런 방식이 바뀔 것입니다.

사용자는 다중 감각 경험을 할 수 있게 될 것입니다. 이미지나 비디오를 공유하거나, 원하는 양식으로 입력을 하고 출력을 받을 수 있게 될 것입니다. 또한 제스처를 사용할 수 있게 되어 수화를 사용하는 사람들도 더 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다.

지금까지 살펴본 바와 같이, 미래는 밝아 보입니다. 현재도 마찬가지입니다. 오늘날의 대화형 AI 및 챗봇 기술은 여러분의 삶을 그 어느 때보다 훨씬 더 간단하고 쉽게 만들어줄 만큼 충분히 발전했습니다. 너무 오래 기다리지 마세요.

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현대 생활에서 대화형 AI는 이미 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 GenAI의 성장에 따라 모든 도구에는 어떤 형태의 AI 기능이 통합되어 있습니다.

그러나 최고의 AI는 잘 활용되는 AI입니다. AI는 유니콘을 그리고 전자책을 만들 수 있지만, 대화형 AI를 성공적으로 활용하려면 비즈니스에 필요한 것이 무엇인지 파악해야 합니다.

챗봇 도구를 구입하거나 AI를 웹사이트에 통합하는 방법을 생각하기 전에, 달성하고 싶은 목표를 생각해보세요. 리드 생성을 늘리고 싶으신가요, 고객 요청을 효율적으로 해결하고 싶으신가요, 아니면 실시간 보고서를 설정하고 싶으신가요? 작은 것부터 시작해서 차근차근 구축해보세요.

ClickUp의 AI 도구는 이러한 작업을 정확하게 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 이 도구의 장점은 프로젝트에 대한 정보를 얻기 위해 챗봇으로 사용하거나 아이디어를 브레인스토밍하기 위해 대화형 AI로 사용할 수 있다는 것입니다. 또한 노트를 요약하고, 즉각적인 답변을 얻고, 수동 작업을 자동화하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

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