AICC 솔루션 개발을 하려면 뭘 고려해야하나?

요즘 ChatGPT 와 시간내서 노는게 참 재미있다. 이제야 SF 영화에서 보던 AI 라고 할 수 있을만한게 나온것 같다는 생각이 든다.

 작년부터 회사에서 AICC 솔루션 얘기가 나오고 있었다. SWA 시절 부터 Aka*** 회사에서의 Solutions Architect 시절 등 나야 솔루션을 만들거나 거대한 솔루션을 각종 업무 도메인과 각색의 아키텍쳐를 갖는 시스템들과 연계하던 경험이 있으나 현재 소속해있는 우리 팀은 사실 솔루션에 대한 경험이 있는 사람이 적고 그나마 이번 프로젝트에 involve 된 사람은 전무한 상황이다.

 나도 서비스 개발을 지속하다 보니 예전 솔루션 개발 방법론까지 Tailoring 해가며 개발해왔던 경험도 기억이 가물한 상황에서 술한잔 먹고 chatGPT 와 대화를 해봤다.

 우리회사에 AI 기술은 있으나, 이걸 AICC 솔루션으로 만들기 위해 우리에게 필요한게 뭐가 있을까?  기특한 GPT 가 답을 해준다.

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If you and your team have experience with AI technologies but have not built an AI-powered contact center solution before, there are a few things you may need to consider:

1. Domain expertise: Having a deep understanding of the domain of contact center operations will be important to ensure that your solution addresses the specific needs of your customers and meets the requirements of your business.
2. Business understanding: A good understanding of the business side of contact center operations will be important to ensure that your solution is cost-effective, scalable, and able to integrate with existing systems and processes.
3. Project management skills: Building an AI-powered contact center solution will likely be a complex and time-consuming project, so it will be important to have project management skills and experience to ensure that the project stays on track and meets its deadlines.
4. Data expertise: Having experience working with large datasets and data science tools will be important for collecting, cleaning, and preparing data for training your models.
5. Software development skills: Experience in software development will be important for designing and implementing the system, including the integration with existing systems, and creating an API to access the AI models.
6. Support and maintenance: Building a robust and maintainable system is important, and that means having the capacity to support and maintain the system after it's deployed, this includes monitoring and fine-tuning the system to improve its performance and adapt it to new requirements.
7. Legal and ethical considerations: As mentioned before, AI-based contact center solutions may raise legal and ethical concerns, such as data privacy and bias. It's important to consider these issues and take appropriate measures to mitigate them.
8. User experience design: having a good understanding of user experience design will be important to make sure that the system is easy to use and understand, this will help to improve customer satisfaction.

Building an AI-powered contact center solution is not an easy task and will require a combination of skills and expertise from different areas. Depending on the specific needs of your solution, you may need to bring in additional experts or resources to help with the development.

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이쁜녀석.. 이렇게 체계적으로 말을 잘 만들어서 대답을 해주니 얼마나 좋은가? 내가 CEO 이고 의사결정자라면 이녀석 참 쓸데가 많을것 같다.

1. 도메인 전문지식

솔루션이 고객의 특정 요구 사항을 해결하고 비즈니스 요구 사항을 충족하는지 확인하려면 컨택 센터 운영 도메인을 깊이 이해하는 것이 중요합니다.

2. 비즈니스 이해

솔루션이 비용 효율적이고 확장 가능하며 기존 시스템 및 프로세스와 통합될 수 있도록 하려면 컨택 센터 운영의 비즈니스 측면을 잘 이해하는 것이 중요합니다.

3. 프로젝트 관리 스킬

AI 기반 컨택 센터 솔루션을 구축하는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 프로젝트일 가능성이 높으므로 프로젝트가 순조롭게 진행되고 기한을 맞추도록 프로젝트 관리 기술과 경험을 갖추는 것이 중요합니다.

4. 데이터 전문성

대규모 데이터 세트 및 데이터 과학 도구로 작업한 경험이 있으면 모델 교육을 위해 데이터를 수집, 정리 및 준비하는 데 중요합니다.

5. Software 개발 스킬

소프트웨어 개발 경험은 기존 시스템과의 통합을 포함하여 시스템을 설계 및 구현하고 AI 모델에 액세스하기 위한 API를 만드는 데 중요합니다.

6. 지원과 유지보수

강력하고 유지 관리 가능한 시스템을 구축하는 것이 중요합니다. 즉, 배포 후 시스템을 지원하고 유지 관리할 수 있는 능력을 갖추는 것입니다. 여기에는 성능을 개선하고 새로운 요구 사항에 맞게 조정하기 위한 시스템 모니터링 및 미세 조정이 포함됩니다.

7. 법과 윤리 고려

앞서 언급한 바와 같이 AI 기반 컨택 센터 솔루션은 데이터 프라이버시 및 편견과 같은 법적 및 윤리적 문제를 제기할 수 있습니다. 이러한 문제를 고려하고 이를 완화하기 위한 적절한 조치를 취하는 것이 중요합니다.

8. UX 디자인

사용자 경험 디자인을 잘 이해하는 것은 시스템이 사용하기 쉽고 이해하기 쉬운지 확인하는 데 중요하며 이는 고객 만족도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

AI 기반 컨택 센터 솔루션을 구축하는 것은 쉬운 일이 아니며 다양한 분야의 기술과 전문 지식의 조합이 필요합니다. 솔루션의 특정 요구 사항에 따라 개발을 돕기 위해 추가 전문가 또는 리소스를 가져와야 할 수 있습니다.

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딱 보면 일을 시작하기 전에 어떤 측면의 중요성을 상기하고 있어야 하는지 잘 짚어주었다. 물론 일반론적 이야기이긴 하겠지만 개발하기 전 설계나 솔루션 개발 및 이행 단계에서 고려해야 할 요소들을 정확히 짚어주지 않았나 싶다.

앞으로 OpenAI 의 GPT 가 상당히 기대된다!