think deeply
[KT AIVLE] KT 에이블스쿨 오프닝데이 회고 (feat. 프루이트, 드 메스트르) 본문
기록하고 싶다는 생각이 강렬히 든 이유는 글 마지막에 담아두었습니다 :)
강연에서 활용된 인용구 때문!!
< 1일차: 오프닝데이 >
오프닝데이
에이블 선배들의 인터뷰들을 시청하고 에이블에 대한 소개가 있었다.
그리고 내가 좋아하는 래퍼 중 하나인 '언오피셜보이'의 축하인사와 에이블스쿨 음악도 시청했다.
재밌게 봤다. 웃참도 많이 했고ㅋㅋㅋㅋㅋ
그리고 어느 에이블러님의 농담.. 결이 장난아니었다ㅋㅋㅋ
전체오리엔테이션 시간
에이블스쿨 커리큘럼과 에이블 코치님들의 조언, 그리고 가장 관심을 가질만한 내용인 채용연계, 취업지원 프로그램에 대해 소개가 있었다.
반별 오리엔테이션 시간
에는 배정된 반의 매니저분이 각 반의 학생들에게 에이블-에듀 이용법과 출결 기준에 대한 설명이 있으셨다.
(간략한 소개 시간이었다. 나중에는 반별 자기소개를 하기도 한다고 한다. 형태는 반별로 다양하다.)
<출결 관련 정보>
-9:20까지 팀즈 출석 및 에이블-에듀 체크인하기
-기업 면접, 질병 등은 증빙서류를 제출할 시, 정상출석 인정이 된다(* D+7 이내 제출 필수)
-휴가, 외출 사용은 최소 1일 전에는 말씀을 드리자
-국취제에 제출해야하는 출석표는 '출결 현황 다운로드'를 활용하면 된다.
전문가 특강
점심시간을 가지고, 오후에는 전문가 특강이 있었다.
연사님은 KT AI2XL 배순민 소장님, KAIST 조대곤 교수님이셨다.
KT AI2XL 배순민 소장님 특강을 통해
도메인 특화된 언어모델을 만드는 것이 좋지만, 전문 용어는 데이터가 적기 때문에 난관이 된다.
2018년에 책 '차이나 이노베이션'을 읽을 때, 한국어는 축적된 데이터셋이 적어 학습 정확도를 높이기 어려움이 있다고 했다. 그 무렵부터 국책사업에도 데이터 라밸링, 데이터 생성 사업이 있을 정도로 양질의 데이터 구축에 관심이 많았고, 현재 우리나라에도 양질의 데이터가 있는 것 같다.
하지만, 도메인 데이터는 특히 부족할 수 밖에 없다.
그만큼 챗봇 사업이 여전히도 활성화되지 않은 이유이지 않을까싶다.
KT AICC 사업이란
KT는 AICC 사업의 선두주자라고 한다.
AICC라는 명칭은 유추는 되었으나, 처음 들어보는 단어였다.
artificial intelligence contact center(인공지능 컨택센터)
컨택센터는 우리가 생각하는 콜센터의 고객응대 서비스 채널이 한단계 진화한 플랫폼이라고 한다.
상담 데이터를 요약, 분류를 해주는 등 상담사와 고객 간 소통 효율 증대에 인공지능을 활용한다.
실제 고객센터 일 20만콜 중 40%인 8만콜 정도를 보이스봇을 활용해 처리한다고 한다.
KT 미디어 사업부의 IPTV 사업
최근 KT 광고가 자주 보여 KT의 IPTV 사업에도 생각을 해본 적 있다.
IPTV에서 컨텐츠 추천이 지니는 효용의 차이가 있나.
모든 사업체가 제공하고 있지 않나.
KT 미디어 사업부 관련해서는 지니뮤직, 밀리의 서재만 관심있게 보고 있고,
IPTV 사업에 대해 깊이 있게 알지는 못하지만, 차별점이 독특한 것 같다.
IPTV+인공지능스피커
이 두가지를 한 회사에서 제공하고 있는 경우는 전세계에서 KT가 유일하다는 것.
맞다. 가까운 예로, LG U+ TV는 인공지능스피커로 클로바를 활용한다.
그럼 한 회사에서 제공하는 것의 장점은 무엇일까.
IPTV의 컨텐츠 큐레이션에 있어, 인공지능 스피커를 통해 축적된 데이터를 활용할 수 있다는 것이 아닐까.
인공지능 스피커가 사생활 침해하는 거 아니에요?
이 고민을 가지고 있었지만, 우리 교수님께도 잊어먹고 여쭤보지 못했던 것이다.
내가 이야기했을 때, 인공지능 스피커가 바로 알아듣는다는 것은 내 사적인 대화를 모두 옅듣고 있는 것 아닌가.
아니다. '기가지니' 하는 음성이 들리기 전까지는 엣지 AI를 통해 디바이스 내 자체처리를 하고
'기가지니'라는 음성이 발화 시작을 의미하기에 그때부터 클라우드 서버로 데이터를 전송한다고 한다.
엣지라는 단어를 처음 들어봤는데, 찾아보니 흥미로운 개념이다.
엔비디아같은 하드웨어 공급자 중심으로 디바이스에서의 AI가 주목받고 있다고 한다.
이 개념도 한 번 정리해두면 좋을 듯하다.
KAIST 조대곤 교수님 특강을 통해
Data Driven Decision Making
내가 속한 비즈니스 인텔리전스 연구실에서 정말 자주 듣는 단어다.
'데이터 기반 의사결정'
조대곤 교수님은 데이터 기반 의사결정을 프로세스와 적절한 예시들로 강연해주셨다.
가장 흥미로웠던 내용은 리뷰 요청 푸시 알림을 언제 보내는 것이 최선일지에 대한 연구였다.
마이리얼트립과 협업해 A/B test 거친 결과,
여행상품 사용 직전에 보내는 것은 보내지 않는 것만 못한 결과를 가져왔다.
반면, 2주 정도 지났을 무렵에 보냈을 때는 보냈을 때 리뷰작성 확률이 높아졌다는 것.
우리 직관과 다른 결과일 것이다.
사용했을 때 바로 알림을 보내면 리뷰를 되려 작성하지 않는다니.
이 연구 결과는 주력 상품이 다른 무신사와의 연구에서도 나타났다.
2주전까지는 푸시알림을 보냈을 때가 오히려 리뷰를 적게 작성했지만,
2주 정도 지났을 때, 푸시알림을 보낼때, 그 수치가 역전했다.
사용 직후에는 작성하려다가 푸시알림이 오면 청개구리 심보로 작성하지 않고,
2주 이후에 푸시알림을 확인했을 때는 내가 작성하려던 리뷰를 잊고 있다가 상기하는 의미가 컷기 때문.
우리의 직관과 다른 결과물을 도출하는 것, 그리고 새로운 의사결정에 데이터를 기반으로 하는 것.
이것이 데이터 기반 의사결정이다.
Digital Transformation의 차이점 (vs Digitization vs Digialization)
Digitization:
단순히 아날로그 정보를 디지털로 바꾸는 개념
Digialization:
디지털 기술과 정보를 활용해 비즈니스 운영 방식을 바꾸는 것
Digital Transformation:
기존에 없던 비즈니스 모델을 창출하고 고객에게는 새로운 가치를 제공하는것.
단순히 시간절약, 프로세스 간호화만으로는 디지털전환이라고 보기 어렵다.
기업과 고객 모두에게 새로운 가치를 제공할 수 있어야 디지털 전환이라고 볼 수 있다.
일상에서 새로움을 찾는 법
조대곤 교수님의 강연은 기품이 느껴졌다.
강연 중간중간 인용하는 글귀들이 너무 적절했고 기억에도 남는다.
기억에 남는 인용구는 두 가지다.
[1]
산업공학도라면 꼭 알아야할 용어
'파괴적 혁신'을 주창한 크리스 텐센의 글귀를 인용하셨다.
"전략은 거의 항상 의도적 기회와 예상하지 못했던 기회가 혼재하는 상황에서 만들어진다. (...)그러나 이상적인 일을 처음부터 찾기란 쉽지 않다. 중요한 건 (...) 계속해서 무언가를 시도하는 것이다. 그러므로 인생의 순간순간 나타나는 기회에 따라 창발적 전략을 선택하는 것이 현명할 것이다."
꾸준히 무언가를 시도하는 것.
혁신을 멈추지 않는 넷플릭스처럼.
그러다보면 창발적 기회가 찾아온다는 것.
ㅈㅅ이가 마침 오늘 아침에 김미경 대표의 영상을 보내줬는데,
비슷한 결이라 더 와닿았다.
하고 싶은 일있으면 해라. 꾸준히. 남눈치보지말고.
기회는 언제 찾아올지 모르고
우리는 그것이 기회인지 모르는 경우가 많다.
[2]
두 번째 인용구는 프루스트의 말이다.
진정한 탐험은 새로운 풍경이 펼쳐진 곳을 찾는 것이 아니라 새로운 시각으로 여행하는 것이다.
알랭 드 보통 '여행의 기술'을 통해 알게되고 내 여행 가치관을 크게 바꾼,
샤비에르 드 메스트르의 <나의 침실여행>이 떠올랐다.
성공적인 여행은 장소가 중요한 것이 아닌, 시각이 중요하다.
펼쳐진 일상풍경을 새로운 시각으로 보는 것도 여행이 된다.
멀리 떠나기보다 가까운 것에 먼저 관심을 가질 필요가 있다.
그리고 찍는 것은 내가 보는 것에 특징을 자세히 담아내기 힘들다.
그리고 담아낼려는 노력을 덜하게 된다.
여행을 갔을때 그 이색적 풍경을 담아내는 도구로 그림이나 글을 활용하면 더 좋을 것 같다.
그림이나 글이 힘이 있는 것은
그 화가, 작가가 대상을 어떻게 바라보고 있는 지
더 효과적으로 드러낼 수 있기 때문아닐까.
