AI 코파일럿은 무엇인가요?

코파일럿이라고 하면 가장 먼저 떠오르는 것은 아마도 비행기일 것입니다. 여태까지 코파일럿은 조종석의 두 번째 의자에 앉아 비행 중 기장을 보조하는 사람이었습니다. 하지만 작년 어느 시점부터 인공 지능(AI) 분야에서 "코파일럿"라는 용어가 크게 유행하기 시작했습니다. ChatGPT, Bard, Agentforce Assistant 같은 앱으로 익숙해지고 즐겨 쓰게 된 생성형 AI 기술을 떠올려 보세요. 이제 코파일럿을 업무 플로우 한가운데, 말하자면 조종석 두 번재 의자에 앉힌다고 생각해보세요.

학습할 내용:

• AI 코파일럿 정의
• AI 코파일럿은 어떻게 작동하나요?
• 어떤 유형의 AI 코파일럿이 존재하나요?
• AI 코파일럿을 사용해야 하는 이유

가장 기본적인 수준에서 AI 코파일럿은 일상적인 업무를 이전보다 더 빠르게 수행하도록 도와줄 수 있는 AI 어시스턴트입니다. 최신 코파일럿의 도입은 2021년 GitHub 코파일럿의 출시 와 관련이 있지만 이러한 AI 어시스턴트의 역사는 훨씬 더 이전으로 거슬러 올라갑니다. 1990년대 이후, 당시에는 ELIZA 또는 Jabberwacky 같은 기본적인 챗봇이나 IKEA의 Anna 같은 가상 어시스턴트에 불과했던 AI 코파일럿은 이제 이메일 플랫폼부터 쇼핑, 뱅킹, 의료 애플리케이션에 이르기까지 모든 분야에 등장하고 있습니다.

지금과 그때의 차이점은 다음과 같습니다. 다른 도시에 있는 고객과 함께 할 비즈니스 저녁 식사를 예약한다고 상상해 보세요. AI 코파일럿이 등장하기 전에는 먼저 고객의 고객 관계 관리(CRM) 기록을 스캔하여 식단 선호도가 있는지 확인했습니다. 그다음에 Resy 앱을 열고 예약 가능하고 적절한 레스토랑을 찾는 데 아주 오랜 시간을 소요했습니다. Expedia에서 여행 및 숙박 예약을 한 다음, 마지막으로 이메일 앱으로 고객에게 센스 있게 개인화한 확인 메일을 보내야 했습니다. 최소 4개의 다른 앱을 살펴보고 최소 30분의 고역을 해야 했던 것입니다.

이제 신뢰할 수 있는 AI 코파일럿 앱 하나만 사용하면 된다고 상상해 보세요. 몇 분 또는 몇 시간에 걸쳐 네 가지 다른 작업을 수행하는 대신 "다음 주 목요일에 Ted와 저녁 식사 예약"이라고 입력하면 됩니다. 위의 모든 단계는 동일하게 진행되지만 리서치는 대부분 내가 개입할 필요 없이 백그라운드에서 이루어집니다.

명백한 시간 절약과 공상 과학 소설 같은 타고난 참신함 외에도 기존 지표로는 이러한 혁신의 가치를 온전히 표현하기 어렵습니다. 이러한 어시스턴트는 수십 가지 앱이 하던 업무를 혼자 수행하는데 보고서를 더 빠르게 작성하고, 관련 답변이 포함된 고객 서비스 답장을 작성하고, 세일즈 이메일 초안을 작성하고, 상사에게 꽃을 보내는 등의 업무를 도와줍니다. 하지만 먼저, 어떻게 작동하나요?

AI 코파일럿의 핵심에는 코파일럿 작업이라는 강력한 빌딩 블록이 있습니다. 코파일럿 작업은 거의 모든 단일 업무 또는 특정 일에 대한 업무 모음을 포함할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• CRM 기록 업데이트.
• 기존 CRM 데이터를 사용하여 새로운 제품에 대한 설명 생성.
• 고객에게 보내는 메시지 작성.
• 다양한 사용 사례 처리.
• 실시간 서비스 에이전트를 위한 스크립트 요약.
• 회의 메모에서 가장 관련성 있는 정보 강조.

이러한 업무는 어떤 순서로든 "호출"되거나 정렬 및 실행될 수 있으며, AI 코파일럿이 자율적으로 수행합니다. 요청을 이해하고, 작업 계획을 추론하고, 필요한 업무를 실행하는 능력이 이러한 시스템과 경험을 특별하게 만드는 요소입니다. AI 코파일럿은 많은 명령을 처리하고 이로부터 학습할 수 있습니다. 따라서 더 많은 작업을 수행할수록 코파일럿은 더 많은 능력을 발휘할 수 있습니다.

여러 작업을 쌓아두면 코파일럿은 어지러울 정도로 다양한 비즈니스 업무를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 코파일럿은 서비스 에이전트가 고객에게 주문 금액이 과다 청구된 문제를 빠르게 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또는 거래를 성사시키려는 세일즈 직원에게 도움이 될 수도 있습니다. 더 알고 싶으신가요? 코파일럿을 실행에 옮겨 보겠습니다.

고객인 Ted와 저녁 약속을 잡는 경우를 예로 들어 보겠습니다. Agentforce Assistant 사용하면 이름 및 CRM 세션 기록과 같은 Ted의 초기 컨텍스트를 알 수 있습니다. 하지만 날짜와 시간 등 좀 더 많은 정보가 필요할 수도 있습니다. 이러한 정보를 얻은 다음, 다른 질문에 응답할 수 있습니다. 예를 들어, 어느 Ted와 만나고 싶은지(Ted라는 이름의 연락처가 여러 개 있는 경우), Ted가 선호하는 요리 유형이 무엇인지 명확히 해달라고 요청할 수 있습니다.

이러한 수준에 있는 아인슈타인과 다른 코파일럿의 좋은 점은 동료와 대화하는 듯한 느낌이라는 것입니다. 하지만 실제로는 코파일럿이 새로운 대화형 방식으로 서비스를 제공하고 있는 강력한 데이터와 대화하고 있는 것입니다. AI 코파일럿이 어떤 작업을 트리거할지 결정한 다음, 작업의 출력 데이터를 일상적인 인간 언어로 의역하여 런타임 대화를 생성합니다. 따라서 AI 어시스턴트와 상당히 정교한 대화를 나누는 것 같은 느낌이 듭니다. 그러면 저녁 약속을 잡는 데 수고를 덜 수 있습니다.

"저희는 그저 시스템에 '이 업무를 수행해'라고 말할 뿐입니다"라고 Salesforce AI의 제품 관리 디렉터인 Carlos Lozano는 말합니다. "하지만 이면에서는 코파일럿이 비즈니스 프로세스와 데이터의 복잡한 워크플로우를 조율하여 이전에는 사용자가 여러 작업에 액세스해야만 했던 결과를 제공합니다"라고 설명합니다.

코파일럿이라는 개념은 상당히 새롭긴 하지만 이 기술은 오래 전부터 존재해 왔습니다. 고객 서비스 담당자와 채팅하다가 그 담당자가 사람이 아니라 봇이라는 사실을 알게 된 적이 있나요? 일종의 코파일럿입니다. 기본적인 고객 서비스 질문에는 도움을 주지만 문제의 중요한 세부 사항은 파악하지 못하는 경우가 많습니다. 불만족스럽기 때문에 실제 인간에게 도움을 요청하게 됩니다.

챗봇은 ChatGPT, Dall-E, Google의 Gemini, Microsoft의 Bing Chat이 출시되면서 더 정교해졌습니다. 챗봇 2.0이라고 부르는 이러한 생성형 AI 플랫폼은 이메일 작성, 코드 작성, 이미지 생성, 데이터 분석에 도움을 줄 수 있습니다.

AI 코파일럿을 통해 대화형 상호 작용이 훨씬 더 강화되고, 나만의 AI 어시스턴트가 뒤에서 내가 하는 모든 일을 개선하는 데 도움을 줍니다. Salesforce 외에도 Microsoft, GitHub 등 많은 다른 기업이 코파일럿 제품을 시장에 출시했으며, 심지어 Apple도 코파일럿 제품을 개발 중입니다. 부동산 디지털 마케팅 기업 LuxuryPresence, 헬스케어에 초점을 맞춘 Nabla, 금융에 초점을 맞춘 ArkiFi 등 틈새 산업에 초점을 맞춘 AI 코파일럿 기업이 더 많이 있습니다.

코파일럿은 데이터와 메타데이터에 연결되고 나면 다음 단계로 나아갑니다. 메타데이터는 무엇인가요? 데이터를 정의하는 태그 시스템입니다. 예를 들어, "이름"은 이 예에서 "Ted"를 정의하는 메타데이터입니다. 이 메타데이터를 사용하면 독점 데이터를 더 간편하게 찾고, 사용하고, 병합할 수 있습니다. 따라서 메타데이터는 그냥 작동 가능 코파일럿과 정말 뛰어난 코파일럿(즉, 일상 업무에 매우 적합한 코파일럿)을 구분하는 기준이 됩니다.

"이러한 어시스턴트는 수십 가지 앱이 하던 업무를 혼자 수행하는데 보고서를 더 빠르게 작성하고, 관련 답변이 포함된 고객 서비스 답장을 작성하고, 세일즈 이메일 초안을 작성하고, 상사에게 꽃을 보내는 등의 업무를 도와줍니다."

핵심 요점은 비즈니스에 AI 코파일럿 추가를 리서치할 때 단순히 ChatGPT와 같은 외부 소스 정보를 사용할 것인지, 아니면 정형 및 비정형 데이터 소스에 안전하게 연결할 수 있는지 결정하는 것입니다.

지금쯤이면 OpenAI의 GPT-4 또는 Google의 Gemini와 같이 적어도 한두 개의 대형 언어 모델(LLM)은 알고 계실 것입니다. 이러한 모델은 재미있고 특정 업무에 적합한 ChatGPT와 같은 챗봇을 구동합니다. 하지만 일부는 2022년 초까지의 데이터만 포함하여 대응이 제한적일 수 있습니다. 또한 이러한 모델은 비즈니스에 대한 공개 정보에만 액세스할 수 있으며, 신뢰할 수 있는 CRM 정보 및 데이터에는 액세스할 수 없습니다.

즉, 관련성 있는 고객 서비스 답변을 작성하는 데 도움을 주거나 가장 효과적인 세일즈 기회를 제공할 수 없습니다. 또한 이메일에 답장하거나 항공편을 예약하는 등 나를 대신하여 행동할 수도 없습니다. 하지만 AI 코파일럿은 위의 모든 업무를 수행할 수 있습니다.

자, 다시 Ted와의 저녁 식사로 돌아가 보겠습니다. 성공적인 저녁 식사를 하고 돌아왔습니다. 이제 Ted가 좋아하는 빵집에서 선물 바구니를 사서 감사의 마음을 전하고 싶을 수도 있습니다. 코파일럿은 이미 Ted의 CRM 연락처와 계정을 조회하여 그가 좋아하는 빵집을 찾고, 나를 대신해 상품을 결제하는 데 필요한 작업을 이미 갖추고 있으므로 "Ted에게 좋아하는 머핀을 보내줘"라고 입력하기만 하면 됩니다.

물론 이것은 몇 가지 코파일럿 작업으로 구성된 기본적인 예일 뿐입니다. 수백, 수천 개의 빌딩 블록을 사실상 무한한 결합으로 조율할 수 있는 AI 코파일럿이 있다면 어떤 게 가능할지 상상해 보세요. 이러한 효율성 개선은 놀라울 정도로 다양한 일자리 유형에 적용됩니다.

예를 들어, 리테일 마케터는 단 몇 분 만에 다양한 언어로 제품 설명을 작성할 수 있고, 의료 임상의는 여러 환자의 엑스레이 및 실험실 결과를 검토하여 의사가 진단을 내리도록 도울 수 있으며, 금융 작업자는 코파일럿을 사용함으로써 방대한 양의 데이터를 분석하여 다양한 투자 결과를 제안할 수 있습니다. 사용 사례와 시나리오는 끝도 없습니다.

AI와 관련된 모든 것, 특히 작동 방식과 관련하여 모든 게 너무 빠른 속도로 일어나고 있는 것 같아 머릿속이 복잡하다면, 당신은 혼자가 아닙니다. 그리고 혼자 감당할 필요도 없습니다. 믿을 수 있는 AI 코파일럿이 함께하기 때문입니다.

"AI 코파일럿을 통해 어떤 산업에서 일하든지, 빠르고 간편하게 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다"라고 Lozano는 말합니다. "대화형, 생성형 AI 기반 어시스턴트를 사용하면 일상적인 업무의 부담을 덜어주는 동시에 이전과는 전혀 다른 방식으로 데이터와 상호 작용하고 참여할 수 있습니다. 바로 이것이 최대 장점입니다."