[KT AIVLE(에이블스쿨)] OT(Opening Day)[3]

 

 

1. 오프닝데이 / 오리엔테이션

수령한 노트북으로 오프닝데이에 비대면으로 참석하였다. 

2월 1일부터 본격적으로 수업 시작이고, 그 전에 미리 OT(opening day)를 진행하였다.

교육 시작 전까지 사전학습을 하면서 살짝 떨리기도 하고 기대도 되었다.

프로그램 순서는 아래와 같았다.

 

KT AIVLE OT

이 중 제일 기대 되는 시간은 전문가 특강이었다. 

나는 항상 강연 듣는 것을 좋아한다.

강연을 듣다보면 내가 미처 생각해보지 못했던 새로운 관점에 대해 들을 수 있어 좋다.

 

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• 오프닝데이

오프닝데이 시간에는 1기 에이블 선배들의 인터뷰들을 시청하였다. 

그리고 에이블에 대한 소개가 있었다.

 

• 전체 오리엔테이션 

에이블스쿨의 각 트랙별 커리큘럼과 에이블 코치들의 조언을 들을 수 있었다.

참가자들이 가장 관심을 가질만한 내용인 채용연계/취업지원에 대한 프로그램도 소개해 주었다.

1기의 경우 취업률이 80%이상으로 굉장히 높다고 하는데 이번 3기도 교육을 잘 수료하고 취업률이 높았으면 좋겠다.

 

• 반별 오리엔테이션

반별로 배정된 매니저분이 계시는데 Teams로 접속하여 AIVLE-EDU에 대한 이용 안내와 1주차 교육에 대해 안내해 주셨다. 그리고 반 동기들을 화상캠으로 확인할 수 있었다. 간략한 소개만 하였고, 나중에 반별 자기소개도 진행한다고 한다.

이중 제일 중요한 공지사항은 아무래도 출결 관련이었던것 같다.

매일 9:20분까지 체크인 미팅에 참석하여야 하며, 단위 기간 동안 1번의 휴가가 있었다. 거의 매달 1회 휴가를 사용할 수 있다는 말이다.

수업을 진행하다가 궁금한 사항이 생기면 언제든 Teams를 통해 매니저와 1:1 대화로 문의를 할 수 있다고 했다.

 

• 전문가 특강

오후에는 전문가 특강이 있었는데 연사님은 KT AI2XL 배순민 소장님, KAIST 조대곤 교수님이셨다.

 

 

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2. 전문가 특강

배순민 소장님은 한창 이슈인 ChatGPT부터 AI의 역사와 트렌드에 대한 설명을 해주셨고, 현재 KT가 지향하는 초거대 AI에 대해서 이야기를 해주셨다. AICC와 KT가 AI를 어떻게 활용하고 적용하고 있는지를 중점적으로 강연해주셨다.

그리고 오히려 Q&A 시간을 더 즐기시는 것 같았다. 우리 에이블러들이 한 질문을 답변해 주실 때 눈이 더 초롱초롱해지셨고, 흥미로운 얼굴로 답변해 주셨다. 

 

 그리고 조대곤 교수님은 '데이터기반 의사결정과 데이터 활용전략'을 주제로 강연해 주셨다. 배순민 소장님이 좀 더 AI 기술과 관련된 강연을 해주셨다면 조대곤 교수님은 경영, 비즈니스 관점에서 많은 이야기를 해주셨다. 

이 중 흥미로웠던 몇 가지를 이야기 하고자 한다.

 

KT가 지향하는 초거대 AI
MI:DEUM

초거대 AI란 기존 인공지능에서 한 단계 진화한 차세대 AI로, 기존 AI보다 더 인간의 뇌에 가깝게 학습, 판단 능력이 향상된 형태이다. 알파고의 경우 바둑 분야에 특화돼 있지만 초거대 AI는 여러 상황에 대해 스스로 학습해 역할을 수행한다. 아이언맨의 자비스와 같은 느낌이라고 생각하면 될 것 같다.

 

국내에서는 네이버의 하이퍼클로버, 카카오브레인의 KoGPT, LG의 엑사원 등이 있다고 한다.

좀 더 자세한 내용은 아래 KT 사이트에서 확인 할 수 있다.

 

https://enterprise.kt.com/bt/dxstory/965.do

AI 다운 AI 시대가 온다, 초거대 AI 10분 만에 알아보기(1) | KT Enterprise

 

https://enterprise.kt.com/bt/dxstory/1062.do

AI다운 AI시대가 온다, 초거대AI 10분만에 알아보기 (2) | KT Enterprise

 

AICC(AI Contact Center)

 

KT는 AICC 사업의 선두주자라고 하는데, AICC라는 이번 강연을 통해 처음 접하였다.

나는 콜센터와 같이 고객 상담 업무에 AI를 적용한 플랫폼으로 이해하였다. 국내 최대 음성 데이터 기반으로 상담사와 고객 간 소통을 효율 증대에 활용한다고 한다. 특히 금융권에서 제일 많이 사용 중이라고 한다. 일반인들이 장난삼아 고객 센터에 전화를 하기도 하는데 이처럼 필요없는 스팸콜을 제거하는데 활용한다. 

 

AICC 솔루션

 

적용된 AI 기술

 

 

데이터 기반 의사결정

조대곤 교수님은 다양한 비즈니스 사례를 중심으로 데이터 기반 의사결정 프로세스에 대한 강연을 해주셨다.

 

이 중 다음 사례가 가장 흥미로웠다. 

고객에게 리뷰 요청 푸시 알람은 언제 보내는 게 최선일까?

배송 직후? 그 다음날? 아니면 한참 뒤?

 

마이리얼트립과  협업해 실험한 결과 여행상품을 사용하자마자 푸시를 보내는 것은 보내지 않은 것보다 한참 못한 결과를 가져왔다. 

놀라운 것은 한참(약 2주) 뒤에 푸시를 보냈을 경우 리뷰 작성 확률이 높아졌다는 사실이다.

 

여기에는 사람들의 심리가 많이 작용되는 것 같다. 

바로 청개구리 심보이다. '리뷰 작성하려고 했는데 왜 푸시알람을 보내! 작성 안할거야!'와 같은 심리. 

여행 상품을 사용했을 때 바로 푸시 알람을 보내면 오히려 리뷰를 작성하지 않는다고 하니 신기하다.

 

이 실험은 무신사도 같은 결과를 나타냈다. 

2주전까지는 오히려 푸시 알람을 안 보냈을 때 리뷰 작성 비율이 더 높았다.

하지만 2주정도 지냈을 때, 푸시 알람을 보내야 그 비율이 역전되었다.

 

2주 이후에 푸시 알람을 보냈을 때 고객은 깜빡하고 있던 리뷰를 떠올리고 작성하는 것 같다. 

' 아 맞다. 리뷰 남기고 포인트도 받아야지' 와 같은 상기 효과.

 

이처럼 데이터를 기반으로 분석을 하면 우리가 그동안 몰랐던 그렇지만 꼭 알아야 했던 시장의 모습을 볼 수 있다.

이것이 데이터 기반 의사결정이다.

 

 

데이터 분석에서의 가치 창출은?

• 같은 상황과 공간에서 다른 생각을 하는 것
• 새로운 방식으로 엮어 세상이 모르는 것을 만드는 것

 

Q&A

 

Q: KT에서 스마트팩토리에 AI에 적용한 사례가 있는지 궁금합니다.

A: 소리로 고장 예측, 안전 예측, 이상상황, CCTV, 물류 경로

 

Q: 헬스케어에서 AI 진단과 관련된 일을 한다고 했는데 의사의 진단을 대신하는건가요 아니면 도움을 주기 위한 것인가요?A: AI는 어시스트로 활용해야 한다. 봐야되는 영상의 수를 줄여준다던지. 어떤걸 더 집중해서 봐야 되는 지 등

 

Q: KT 미디어/컨텐츠 부문에서는 어떤 방식으로 AI가 적용되고 있는지 궁금합니다.

A: 사용자 시청이력. 비슷한 시청이력을 통해 추천하고, 콘텐츠적으로도 추천. 콘텐츠기반 추천

 

Q: KT에서 dall-e 프로그램과 같은 이미지 생성 분야를 다루는 일도 하시나요?!

A: 의학쪽 피부과, 성형쪽 얼굴 생성. 이미지 생성에 대한 것은 계속 하는 중. 데이터 측면에서도 데이터를 만드는 등 중요.

 

Q: 한국어는 음운 분석이 어려워서 발전이 더디다고 알고 있는데 지금은 어떤가요?

A: 데이터가 적은것, 표현에 있어 자유로운 언어. 사투리와 다양한 한국어 등이 해결되는 중. 가장 어려운 것은 고유명사

 

Q: 어떤한 자극이 사람들의 행동을 바꿀까?

A: 개인화작업(개인화와 상황적 상황을 결함해 자극), TPO(Time, Place, Occasion), 혼잡도(ex. 혼잡한 상황일 때 쿠폰을 뿌리면 더 몰입하게 됨.) 

 

 

 

강연을 듣다보니 시간 가는 줄 몰랐다. 유익하고 재미있었다.

미래에 대한 희망적이고 낙관적인 생각을 더 가지게 되었으며, 오늘 나왔던 내용들을 더 깊게 알아보고자 한다.