챗봇 UI 대중화 단상

언젠가부터 채팅으로 고객을 응대하는 서비스가 많아졌다. 요즘 하는 프로젝트가 인공지능을 주요 기술로 다루다 보니, 채팅 기반 고객응대 사례를 볼 때마다 왠지 인공지능 챗봇이 아니면 살짝 서운하다. 물론 2017년 기준의 여건으로는 사람을 배제하고 인공지능만으로 고객을 상대하기는 어렵다.^[각주:1]

그럼에도 사람을 빼도 되는 만큼만 챗봇을 만들어 서비스하는 사례도 생겼다. 무려 법률 도우미 챗봇이다. 텔레그램에서 @LawBo_bot를 불러 보면 청탁금지법에 대해 간단한 문답을 할 수 있다.^[각주:2] 챗봇이란 게 한 번 만들어 두면 24시간 내내 즉시 응대가 가능하기 때문에 인공지능 요소를 얼마나 넣느냐가 다를 뿐이지, 늘어나기는 계속 늘어날 게 뻔하다. 더불어 문답 기록이 텍스트로 쉽게^[각주:3] 남아 향후에^[각주:4] 데이터로서 가치를 만들기에도 좋다. 도입비용이 크지 않은 편이라 빨리 시도하기도 쉽다.^[각주:5]

그래서인지 챗봇을 구현하는 서비스, 개발 프레임워크 춘추전국시대가 바로 지금이다. 글로벌 기업과 스타트업이 맞붙는 드문 시장이 2017년의 인공지능 챗봇 업계이겠다.

이렇게 발전하다 보면, 음성 대화나 타이핑을 벗어나 눈짓이나 제스처, 심지어 뇌파로 의사전달(소통 말고)이 가능하지 않을까 싶기도 하다.  새로운 시대의 문턱에 서서 저 앞에 뭐가 있나 두리번거리는 느낌을 받을 때가 많은데, 뭐라도 하면서 방향이 정해지기를 기다려야 정해진 방향으로 달려갈 역량을 갖추지 않을까 한다.

1. 인공지능만으로 대응하려면 주제를 상당히 한정해야 한다. (2017년 기준) [본문으로]
2. 2017년 1월 기준. 점진적으로 서비스 영역을 늘릴 예정. [본문으로]
3. 음성기록에서 텍스트를 추출하는 비용은 여전히 높다. (2017년 기준) [본문으로]
4. 유의미하게 쌓인 이후에 [본문으로]
5. 구축, 구현 같은 기술적인 문제보다는 문답체계나 지식/전문가 DB 설계가 쉽지 않을 수도 있다. 데이터를 소중히 여겨온 조직일수록 (인공지능) 챗봇 도입이 쉽다. [본문으로]