인터콤의 새로운 시리즈 '오프 스크립트'를 소개합니다

오늘 우리는 인공 지능이 주도하는 놀라운 기술 변화에 대해 Intercom 경영진과 솔직하게 대화하는 새로운 시리즈 인 Off Script를 시작합니다.

너무 드라마틱하게 들리기를 원하지 않으면서, 이것은 모든 단일 기술 회사에게 "적응이 아니면 죽는" 순간입니다. 그리고 기술뿐만 아니라 머지않아 거의 모든 기업이 AI를 우선시하게 될 것은 불가피합니다.

포스트 AI 시대에는 새로운 기업이 떠오르고, 오래된 기업은 몰락한다. 물론 이러한 새로운 회사 중 일부는 사라질 것이고 일부 오래된 회사도 성공적으로 전환할 것입니다.

“우리는 고객과 기업 모두에게 더 나은 경험과 결과를 가져올 미래를 만들기 위해 열심히 노력하고 있습니다.”

우리가 관심을 갖는 세상은 고객 서비스입니다. 고객에게 지원을 제공하는 기존 방식이 곧 쓸모 없게 될 것이라는 것은 명백합니다.

Intercom에서는 고객과 기업에게도 더 나은 경험과 결과를 제공할 미래를 구축하기 위해 열심히 노력하고 있습니다. 변화의 규모는 엄청날 것입니다. 이는 단순한 제품 변화가 아니라 사고방식의 변화입니다.

Off Script 는 이 모든 것에 대해 이야기할 수 있는 공간을 마련하는 곳입니다. 우리는 공유하고 싶은 것이 너무 많습니다. 우리는 이러한 아이디어를 공개적으로 탐구하고 싶습니다. 우리는 당신 안에 새로운 것을 자극하고 싶습니다. 우리는 귀하의 반응을 통해 배우고 싶습니다.

AI의 도래에 대한 반성

Off Script 의 첫 번째 에피소드에는 공동 창립자이자 최고 전략 책임자인 Des Traynor가 등장합니다. 그는 스타트업, 모든 기술, 그리고 곧 사회 전체가 겪고 있는 생성적 AI 혁명에 대해 이야기합니다.

그는 이 순간에 대한 우리의 반응, OpenAI의 첫 번째 ChatGPT 출시 후 불과 2개월 만에 최초의 생성 AI 기능을 출시한 방법, 그리고 불과 몇 주 후에 AI 고객 서비스 에이전트인 Fin을 출시한 방법에 대해 이야기합니다.

그러나 그는 이 기회를 최대한 활용하는 방법에 대해 이야기합니다. 그는 AI 이후의 세계에서 자신을 재창조하는 데 필요한 방식을 통해 사고할 수 있는 프레임워크와 아이디어를 제공합니다.

이것은 고전적인 Des Traynor 마법입니다. 여러분도 저처럼 즐기시길 바랍니다.

매달 첫 번째 목요일에 새로운 Off Script 에피소드를 게시할 예정입니다. 바로 여기나 YouTube에서 찾을 수 있습니다.

다음은 가볍게 편집된 에피소드의 대본입니다.

오프 스크립트: 에피소드 1
AI 혁명에 관한 Des Traynor

“알렉산더 대왕의 14년 정도 가정교사가 누구였는지 아시나요? 아리스토텔레스.

인쇄된 페이지의 기적을 통해. 나는 적어도 아리스토텔레스가 중개자 없이 쓴 글을 읽을 수는 있지만 아리스토텔레스에게 질문을 할 수는 없습니다.

내 희망은 우리가 평생 동안 새로운 종류의, 상호작용적인 종류의 도구를 만들 수 있고, 해가 갈수록 더욱 정교해지는 것입니다. 그리고 우리 삶 속에서 그것은 매우 세련되어야 합니다. 그래서 제 희망은 언젠가 우리가 아리스토텔레스의 근본적인 세계관을 포착할 수 있고, 언젠가 어떤 학생이 아리스토텔레스가 쓴 글을 읽을 수 있을 뿐만 아니라 아리스토텔레스에게 질문하고 답을 얻을 수 있게 되는 것입니다.”
1985년 스웨덴 룬드 대학교에서 연설하는 스티브 잡스

Des: 트위터에서 그 영상을 발견했는데 제 마음에 쏙 들었던 점은 일반적으로 말하면 이 사람은 미래를 보는 사람이고 솔직히 제가 전에는 들어본 적이 없는 미친 먼 선언을 한 사람이라는 것이었습니다. 그러나 내가 지금 그것을 보면 그가 정말 제대로 미래를 보았다는 것을 깨닫고 그의 생애 동안 불행한 일이 아니었음을 인정합니다. 그러나 이제 우리는 아리스토텔레스에게 질문을 할 수 있게 되었습니다. 지난 몇 년간 우리가 보아온 도약입니다.

스티브 잡스가 아이폰을 소개하는 순간은 그가 지도를 여는 순간부터 커피숍의 모든 핀이 떨어지는 순간부터 그가 전화 통화로 전환하는 순간까지 정말 충격적이었습니다. 그것은 단지 엔드투엔드였습니다. “미래를 보고 있으니 기술에 대해 알고 있는 것은 잊어버리세요.”

기술 분야에서 일하는 누구에게나 그런 순간은 드물다고 생각합니다. 아마 나 자신도 그랬을 것입니다. 처음에는 Commodore Omega, Web 2.0, iPhone을 사용했고 그 다음에는 AI를 사용했습니다. 그러나 실제로 Intercom에 있는 우리 중 많은 사람들은 이 AI가 그들 모두, 아마도 그들 모두를 합친 것보다 더 크다고 생각합니다. AI는 많은 경우 우리가 이해할 수 없는 수준입니다.

솔루션은 변경되지만 작업은 동일하게 유지됩니다.

사람들이 하고 있거나 하고 싶은 일은 시대를 초월한 경우가 많습니다. 예를 들어, 제가 당신에게 소포를 보내려면 아마도 FedEx나 DHL을 이용할 것입니다. Julius Caesar는 말을 타고 갔을 것이지만 그 일은 여전히 ​​동일합니다. 이걸 여기 저기로 가져오세요.

사진은 아마도 1900년대 초반의 통근 차량을 보여줍니다. 신문을 읽는 사람들이 많이 있는데, 장거리 출퇴근 시간이 지루해서 그렇게 하고 있는 것입니다. 오늘날의 버전은 기차나 버스를 타고 주위를 둘러보며 한 사람의 얼굴을 보려고 하면 얼굴을 볼 수 없다는 것입니다. 여러분이 보게 될 것은 그들의 머리 꼭대기입니다. 그들의 얼굴은 아래로 기울어져 있고 그들은 전화기 속으로 얼굴을 깊이 담고 있기 때문입니다. 대중교통에서 지루함을 느끼고 자신을 즐겁게 하려고 노력하는 일은 실제로 변하지 않았습니다. 단지 기술이 변했을 뿐입니다.

제가 그 점을 많이 강조하는 이유는 때때로 사람들이 오늘날의 기술을 사랑하는 기술자일 수 있고 자신이 가장 좋아하는 기술과 사랑에 빠지기 때문입니다. 그리고 이것은 프레임워크나 하드웨어 또는 그와 유사한 것일 수 있지만 문제에 대한 해결책을 사랑할 수는 없습니다. 이러한 기술적 도약, AI와 같은 슈퍼 사이클에서 살아남으려면 문제와 사랑에 빠져야 합니다. 기술은 왔다 갔다 하기 때문에 해결하려는 문제와 사랑에 빠져야 합니다. 항상 이러한 일을 수행하는 더 나은 방법이 있을 것이며 매 10년, 20년, 30년마다 나타날 것입니다. 이를 수행하는 완전히 새로운 방법이 있을 것이며 여러분은 팩스기에 집착하는 사람들 중 하나가 되고 싶지 않을 것입니다. AI의 경우, 제가 말하고 싶은 것은 제품이 실제로 사람들을 위해 수행하는 작업이 무엇인지 핵심적으로 이해하는 것입니다.

사람들을 다른 사람들과 연결하는 것일 수도 있습니다. 모든 직원을 설명할 수도 있습니다. 사람들이 서로 대화하도록 돕는 것일 수도 있지만, 기술 솔루션과는 별도로 해당 작업의 실제 핵심을 이해해야 합니다. 그런 다음 핵심 이해를 바탕으로 AI가 어떻게 더 많은 상황에서 더 많은 사람들이 이를 더 빠르고, 더 쉽게, 더 좋게, 더 빠르게, 더 쉽게 접근할 수 있도록 만들 수 있는지 자문해 보세요. 나는 사람들을 격려하기 위해 그 점을 많이 강조합니다. 새로운 세상을 구축하려면 해결하려는 문제만 제시하면 되고 이전 솔루션이 갖고 있던 짐은 가져오면 안 됩니다.

빠른 속도는 놀랍고 AI는 평균보다 뛰어납니다.

AI를 인간이 할 수 있는 최고의 기술과 비교하면 인간은 대개 더 나은 경우가 많으며 느리고 비용이 많이 들지만 더 좋습니다. 따라서 AI는 아마도 훌륭한 디자이너만큼 좋은 디자인을 제공하지 못할 것입니다. 가장 먼저 깨달아야 할 것은 대부분의 인간은 훌륭한 디자이너가 아니라는 것입니다. 따라서 우리가 비교하는 것은 평균이지 항상 최고는 아니라는 점을 이해해야 합니다.

이것이 그들의 비즈니스에 어떤 영향을 미칠지 사람들이 생각하게 되는 첫 번째 지점입니다. 보통 사람은 디자인을 할 수 없다는 것입니다. 따라서 디자인 작업에 도움이 될 수 있는 AI를 구축한다면 이는 엄청난 발전입니다. 그리고 세계적인 디자이너의 능력은 사실 그 공식과 관련이 없잖아요?

“0초 응답을 위해 품질을 조금 희생하겠습니다”

두 번째로 생각해야 할 것은 이 모든 것의 경제학입니다.

빠른 속도가 놀라운 제품이 많으므로 고객 지원에서도 이와 같은 버전을 볼 수 있습니다. 내가 “비밀번호를 어떻게 재설정하나요?”와 같은 질문을 하면 저는 사실 "안녕하세요, 트레이너 씨, 비밀번호 재설정에 대해 자세히 문의해주셔서 감사합니다"와 같은 장인이 손수 만든 답변을 원하지 않습니다. 0초 응답을 위해 약간의 품질을 희생하겠습니다.

ChatGPT가 대화에 참여합니다.

2022년 11월 30일, 저는 처음으로 트위터에서 뭔가를 봤습니다. 그 후 Slack 채널에서 몇 번의 핑을 봤습니다. 그 중 하나였습니다. 제 생각엔 우리 모두 약간의 암호화폐 과대광고, 약간의 웹을 겪었던 것 같습니다. 3.0에 대한 과대광고 때문에 여러분은 이렇게 말합니다. “아, 이게 정말 대단한 일인 건 확실하지만, 어쨌든. 다시 돌아올게요.”

그러다가 내 전화가 계속해서 울리고 당시 AI 책임자였던 퍼갈(Fergal)로부터 “이거 본 적 있어?”라는 링크가 포함된 메시지를 받았습니다.

그리고 저는 “그렇습니다. 모두가 그것에 대해 이야기하는 것 같습니다. 그게 뭔지 궁금해요.”

그러다가 공동 창립자이자 최초 CTO인 Ciaran으로부터 문자를 받은 것 같습니다. 그는 “난 이걸 가지고 놀았어. 정말 멋지네요.”

그리고 다시 Slack을 살펴보니 Fergal이 보낸 긴 메시지가 있었습니다. "이것은 기능 면에서 엄청난 도약입니다." 그리고 퍼갈도 동시에 “알람벨을 울려라. 이는 큰 진전입니다.”

“우리는 항상 고객 서비스에 사용할 수 있는 최고의 기술을 보유하는 데 앞장서고 싶었습니다.”

ChatGPT가 출시되었을 때 가장 즉각적으로 느낀 점은 대화에 능숙하고 기본적인 문제 해결에 매우 능숙하다는 점이었습니다. 그리고 고객 서비스 세계의 대부분은 기본적으로 기본적인 문제를 해결하는 것에 대한 대화입니다. 그리고 이 일은 꽤 잘 해낼 수 있습니다. 그리고 확실히 특정 인스턴스의 모든 뉘앙스가 없었습니다. 환불 정책 등을 이해하지 못했습니다.

하지만 스스로에게 물어보면 분명히 대규모 언어 모델의 장점은 무엇일까요? 글쎄, 대화, 사실 찾기와 같은 기본적인 추론, 기본적인 문제 해결. 게다가 그들은 연중무휴로 일하며 다양한 언어를 구사할 수 있습니다. 이는 분명히 지원에 어느 정도 영향을 미칠 것이라는 것을 의미합니다. 그리고 그 영향은 중간 규모에서 대규모 규모로 나타날 것이라고 생각합니다.

우리는 항상 고객 서비스에 사용할 수 있는 최고의 기술을 보유하는 데 앞장서고 싶었습니다. 이것은 분명히 새로운 기술이었습니다. 이를 채택하고 고객 서비스의 판도를 바꾸기 위한 경쟁이 있을 것입니다. 우리는 나와 Fergal, 나와 Eoghan, 제품 책임자인 Paul과 같은 사람들과 함께 그것에 대해 길게 이야기했습니다. 거기에서 많은 논의가 있었습니다. 저는 이것이 고객 서비스 환경에서 가장 큰 변화 중 하나가 되지 않을 세상을 우리 중 누구도 볼 수 없을 것이라고 생각합니다.

그래서 월요일에 우리는 “가자!”라고 했던 것 같아요. 그래서 Fergal 팀은 계획을 취소하고 공사에 착수했습니다. 우리의 첫 번째 릴리스는 Inbox AI 기능이었습니다. 받은 편지함에 대한 일련의 확대 및 개선이었습니다. 우리는 그것을 정말, 정말 빨리 출시했습니다. 제 생각에는 7주 정도가 끝에서 끝까지 진행된 것 같습니다. 어쩌면 더 빠를 수도 있습니다. 나는 그들에게 해를 끼치고 싶지 않습니다.

최초의 Inbox AI 기능은 ChatGPT 출시 후 불과 8주 만에 발표되었습니다.

하지만 회사가 파도를 잘 잡아서 빠르게 움직였다는 사실이 정말 자랑스러운 순간처럼 느껴졌습니다. 많은 부분이 Fergal의 관심, Eoghan의 의사 결정에 달려 있습니다. 사람들이 빠르게 움직이는 서비스에 대해 이야기할 때 실제로 가장 먼저 살펴보아야 할 것은 경영진의 의사 결정입니다. 그리고 그것이 바로 우리가 가졌던 것인데, 많은 사람들이 실제로는 갖고 있지 않을 것이라고 생각합니다.

그래서 우리는 그 릴리스를 냈고 정말 인기가있었습니다. 그리고 우리는 즉시 일을 시작했습니다. 자, 이것은 GPT4가 출시되기도 전이지만 우리는 이미 Fergal 팀 뒤에서 잘 작업하고 있었습니다. 이것이 실제로 적절한 고객 지원을 할 수 있을까요?

그리고 그 작업은 1월부터 시작된 것 같아요. 2월까지 이미 우리 마음을 사로잡고 있었습니다. 나는 그 예를 보았고 Fergal은 디자인 스튜디오에서 우리와 함께 작은 워크숍을 진행했으며 7월에 모든 사람에게 공개되었을 때 모든 사람의 마음을 사로잡았습니다.

오늘은 500만 개의 답변이나 이와 비슷한 것이 끝났습니다. 사람한테는 총 해결율이 40%인데, 제품으로만 올라가는군요. 목격하는 것은 믿을 수 없을 만큼 빨랐고 AI가 충분히 빠르게 움직인다면 AI가 무엇을 할 수 있는지에 대한 훌륭한 예입니다.

부진기업 소멸급 이벤트

일반적으로 이런 일이 발생하면 멸종의 순간과 같습니다. 이는 마치 운석이 업계에 충돌하여 일부는 살아남을 것이지만 전부는 아닙니다. 그리고 사람들이 생존에 대해 이야기할 때 자주 사용되는 틀은 가장 강하지도, 가장 크지도 않고, 은행 잔고가 가장 많은 종이 아니라 단순히 적응하고 반응하는 것이 가장 빠른 종이라는 것입니다. 저는 그것이 기업에게 가장 먼저 의미하는 것이라고 생각합니다. AI가 일어나고 있다는 것을 이해하면 제품, 비즈니스, 제안의 전체 덩어리가 변경되어야 할 가능성이 높습니다. 일부 조각은 더 이상 관련성이 전혀 없습니다. 그렇기 때문에 전체 기술 스택, 전체 제품, 모든 워크플로, 모든 작업에 대해 생각해야 합니다. 스스로에게 질문해야 합니다. AI가 이 작업이 수행되는 방식을 바꿀까요?

"AI는 읽고, 이해하고, 요약하는 데 정말 능숙합니다. 이미지 생성에도 정말 능숙합니다. 이 모든 것이 점점 더 좋아지고, 더 빠르고, 더 커지고, 더 강력해질 것입니다."

따라서 귀하가 워드 프로세서, 이슈 추적기 또는 프로젝트 관리 도구라면 "글쎄, 이 시점에서 사용자는 일반적으로 현재까지의 프로젝트 요약을 작성하게 될 것입니다."와 같은 질문을 하기 시작합니다.

그들은 할? AI가 언제 0.02초 안에 그런 일을 할 수 있을까요? 아마도 그렇지 않을 것입니다. 해당 기능 전체가 더 이상 필요하지 않습니다. 또는 “이 시점에서 사용자는 이 영수증이 유효한지 확인할 것입니다.” 정말? AI는 매우 훌륭하고 매우 다양하며 이미지 스캔, PDF 스캔, 듣기, 비디오 시청 등을 할 수 있습니다. 사물을 정말 잘 분석할 수 있습니다. 따라서 코드 자체를 변경하지 않고도 살아남을 수 있는 산업은 거의 없습니다. 기계, 즉 AI/대규모 언어 모델이 추가할 것이 없다고 정말로 확신한다면 괜찮습니다. 하지만 6주만 기다리면 새로운 일이 일어날 것이기 때문에 북마크에 추가할 뻔했습니다. . 올바른 방향을 잡기 위해서는 실제로 가능한 것부터 시작해야 합니다. 이전에는 불가능했습니다. 제 생각에 AI는 읽고, 이해하고, 요약하는 데 정말 능숙하고, 이미지 생성에도 정말 능숙하며, 이 모든 것이 점점 더 좋아지고, 더 좋아지고, 빨라지고, 더 커지고, 더 강력해질 것입니다. 그런 것.

그러면 당신은 이렇게 말해야 합니다. 인간이 본질적으로 관여하고 있는 마법이라고 우리가 생각하는 부분은 무엇입니까? 가장 자주 발생하는 일이 있을 것입니다. 예를 들어 고객 서비스의 미래에 대한 우리의 비전은 인간과 AI라고 생각하지만 역할은 크게 바뀌었습니다.

AI의 계층 구조 이해

우리가 AI를 통해 어디까지 갈 수 있는지에 대한 계층 구조를 관찰하고 어떤 의미에서 당신의 야망을 부끄러워하지 마십시오. 첫 번째 기본 수준은 작업 수준이라고 부르는 것입니다. 원자적인 작은 단계를 밟고 AI를 사용하여 올바르게 수행하십시오. 메시지의 감정을 분석한다고 가정해 보겠습니다. 꽤 별개의 단계입니다. 낮은 단점도 있습니다. 우리가 약간 잘못하더라도 실제로 문제가 발생하지 않습니다.

그러나 계층 구조의 상위로 올라가면 "감정을 감지하고 화가 나면 화난 더미로 옮기고 우선 순위를 정한 후 Slack 채널을 핑하는 것과 같은 시퀀스 또는 일련의 이벤트가 있음을 알 수 있습니다. 누군가가 알고 있는지 확인하기 위해.” 그래서 당신은 점들을 조금 결합하고 있습니다.

그보다 한 단계 더 높은 단계가 바로 제가 워크플로우 수준 AI라고 부르는 것입니다. 누군가의 실제 전체 작업 흐름을 보고 '이걸 어떻게 할 수 있지?'라고 말합니다. 핀(Fin)이 이에 대한 좋은 예입니다. 직업은 다음과 같습니다.

• 메시지가 들어옵니다
• 메시지를 이해하라
• 답을 찾아보세요
• 지식 베이스를 찾아보세요
• 이전 대화를 살펴보세요
• 다시 뛰어들어
• 그 모든 것을 사용하여 답을 구성하십시오
• 답변 보내기
• 고객이 말하는 내용 보기
• 고객이 만족한다면 대화를 종료하세요.
• 그렇지 않은 경우 계속 진행하세요.

전체 작업 흐름을 자동화하고 있지만 더 나아가 예외 처리도 수행할 수 있습니다. 이전 레벨에서는 "어떻게 해야 할지 모르겠습니다."와 같은 예외를 내뱉었을 수도 있습니다. 더 나아가 "이러한 예외를 해결하기 시작하고 이에 대한 방어 수단도 갖추도록 합시다."라고 말할 수 있습니다.

그리고 갑자기 인간에게 양보할 필요조차 없게 됩니다. 자신만의 예외 처리를 시작할 수 있지만 결과 수준까지 올라갈 수 있는 것은 아마도 여기서 가장 높은 야망일 것입니다. 그리고 결과 수준 AI는 단순히 "나는 훌륭한 지원을 원하거나 훌륭한 마케팅을 원합니다"라고 말하고 크고 멍청한 "이동" 버튼을 클릭하고 무슨 일이 일어나는지 보는 것과 같습니다. 그리고 나는 많은 사람들이 탐험을 아주 낮은 곳에서 멈추는 것을 걱정한다고 생각합니다. 그리고 당신은 정상에 도달해야 하고 어디에서 시작할 수 있는지 알아내야 한다고 가정하는 것이 더 낫다고 생각합니까?

AI에 대한 회의적인 시각

그래서 가장 일반적인 비판이나 사람들이 붙잡는 것은 정말 생각할 수 있는가? 입니다. 그리고 여러분은 솔직히 말해서 인터넷의 잘못된 복사본이거나 텍스트 완성을 미화한 것일 뿐이라는 잘못된 정보를 많이 들어보셨을 것입니다. 이는 AI에 관해 듣게 될 가장 일반적인 FUD입니다. AI 담당 부사장인 Fergal은 자신이 쓴 게시물에서 이 사실을 철저하게 폭로했다고 생각합니다. 여기 제가 ChatGPT에 제공한 시나리오가 있습니다. 그리고 그것은 꽤 이상한 시나리오입니다. 그리고 이것이 꽤 이상한 이유는 이 이야기가 이전에 존재한 적이 없다는 것이 모든 것에 명백해야 하기 때문입니다. 그래서 간단한 자동 완성이 일어날 수 없습니다. 그리고 이야기는 슈퍼 접착제가 듬뿍 든 양동이에 사과를 잔뜩 넣고 프레임 가장자리에 있는 문 위에 올려 놓고 동생을 방으로 불렀더니 동생이 달려왔다는 것과 같은 것이었습니다. 놀라서 다음에 무슨 일이 일어났나요?

“AI가 추론을 하지 않는다고 말하기는 꽤 어렵다”

그리고 기본적으로 큰 결함 없이 GPT가 완벽하게 답을 얻었습니다. 그런 다음 보트를 점점 더 멀리 밀기 위해 후속 질문을 할 수 있습니다. 그는 그렇게 했습니다. 그 중 하나는 “다음날 형과 똑같은 일을 시도했지만 효과가 없었습니다. 왜 그럴까요?” 그리고 그것은 "글쎄, 여러 가지 이유가 있을 수 있지만 첫 번째는 아마도 접착제가 말랐기 때문일 것입니다."와 같습니다.

하지만 제가 훌륭하다고 생각했던 두 번째는 아마도 당신의 형제 중 한 명이 다른 형제에게 이 사실을 알렸을 수도 있다는 것입니다. 이 역시 그럴듯한 상황입니다. 그리고 세 번째는 '우리가 이 책을 가지고 달에 가서 거기에서 트릭을 시도하면 어떡하지? 중력 같은 문제에 빠져 있는 것 같아'라고 생각합니다. 그리고 그것이 추론이 아니라고, 세계관을 창조하고 그에 대한 질문에 답하는 것이 아니라고 말하기는 꽤 어렵습니다. 그래서 사람들은 AI에 대해 공유하고 싶은 FUD가 무엇이든 AI가 할 수 없는 것과 생각할 수 없는 것에 대해 비판을 통해 그 이야기를 인정하고 이해하고 더 나은 공격 각도를 제시해야 한다고 생각합니다. 기본적인 사고를 할 수 없다는 거죠. 그럴 수 있을 것 같습니다.

핀의 추론 능력

저는 Rewind.ai를 사용했던 기억이 납니다. Rewind.ai는 사실상 데스크탑 메모리 확장 도구입니다. 그거 정말 멋지다. 하지만 새로운 Google Meet에 참여할 때마다 나타나는 팝업을 끄려고 노력 중이었습니다. "야, 이거 녹음할래?"라고 묻는 팝업이었습니다. 또는 그런 것. 그리고 도움말 센터에 갔는데 어디서도 답변을 얻을 수 없어서 Fin에게 물었습니다. “이 기능을 비활성화하려고 합니다.” 그것은 나에게 완벽한 답변을 주었고 그 다음 내가 답변을 읽은 곳을 알려주었고 도움말 센터 기사가 무엇인지 확인하기 위해 클릭했지만 실제로는 답변이 포함되지 않았습니다. 단지 Fin이 다음과 같은 사실에 대해 추론했을 뿐입니다. 이것이 다양한 유형의 녹음에 대한 설정이라면 아마 거기에 있을 것입니다.

실제로 인간이 그것에 대해 생각하는 방식일 것입니다. Fin이 나에게 기본적으로 말한 것은 "당신이 그렇게 할 수 있다고 확신합니다. 그것은 내가 여기에서 찾은 이 큰 설정 책에 있습니다."였습니다. 그래서 그것은 여러분에게 꽤 좋은 대답을 주었고 그것이 딱 맞았다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 다시 한 번 말씀드리지만, 지원 담당자가 우연히 사실을 알지 않는 한 대략 동일한 조치를 취했을 것이며, 이 경우 확고한 선언적 답변을 제공했을 것입니다. 하지만 종종 그들은 “모르겠어요. 아마도 알림 설정에 있을 거예요”라고 말하고 그게 바로 그렇게 됩니다. 이것이 바로 그런 성격이고, 다시 말하지만, "끈적끈적한 사과통" 수준의 사고는 아니지만 에이전트가 이러한 일반적인 문제를 많이 해결할 수 있는지 확인하기 위해 에이전트에서 보고 싶은 일종의 사고입니다.

챗봇 시대의 수년

챗봇은 시대를 거쳤습니다. Eoghan이 최근에 이 점을 지적한 것 같습니다. 챗봇의 첫 번째 시대는 오래된 IVR 전화 트리였습니다. "판매를 원하면 첫 번째 버튼을 누르고, 지원을 원하면 두 번째 버튼을 누르십시오." 그리고 그것은 챗봇의 1세대였습니다. 그리고 우리 모두는 그것이 놀랍다고 생각했지만, 그때는 2000년대 초반 – 2005년, 6, 7년 – 실제로는 아니었습니다. 정말 끔찍한 경험이었고 설정하고 프로그래밍하는 것도 악몽이었습니다. 그래서 전혀 좋지 않았습니다.

2세대에는 Resolution Bot이라는 공간에 제품이 있었고 2세대는 약간의 퍼지 AI를 사용하고 있었습니다. 그래서 그것은 당신의 것을 입력하는 것과 같았고 우리는 몇 가지 키워드를 대략적으로 작성하려고 노력할 것입니다. 따라서 “귀하의 엔터프라이즈 플래티넘 프리미엄 판매 계획을 업그레이드하고 싶습니다.”라고 말하면 “음, 판매 문의처럼 들리네요. 판매 기본 대응을 시작하겠습니다.” 그래서 "이것이면 저거다"라는 말이 많이 나오죠. 그러나 "이것이 있다면"은 AI 냄새에 의해 구동되었습니다.

“켜기 버튼을 클릭하면 Fin은 귀하가 제공한 모든 콘텐츠를 소비하고 이전에 나눈 모든 대화를 읽고 이해하게 될 것입니다.”

이러한 유형의 제품에 대한 가장 큰 세금은 많은 설정 작업을 수행해야 하고 모든 단일 답변을 설정하는 모든 작업을 수행하지 않는 한 특정 인스턴스에서는 작동하지 않았다는 것입니다. 생성 AI가 필요한 곳입니다. 그것이 바로 3세대입니다. 이것이 바로 Fin입니다. 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 생성형 AI입니다. 이 모든 작업을 수행하는 것은 AI 에이전트이지만 이를 매우 강력하게 만드는 것은 Fin을 켜는 방식이 "이것이면 저것" 규칙을 설정하는 것이 아니라 특정 사전을 가르치는 것이 아니라는 점입니다. 방아쇠를 당기는 말, 그런 거요. 켜기 버튼을 클릭하면 Fin이 제공한 모든 콘텐츠를 소비하고, 이전에 나눈 모든 대화를 읽고, 이해가 이루어지고, 그 이해에 따른 질문에 답하며 꽤 많은 일을 해낼 것입니다. 젠장 잘.

즉각적인 답변은 매우 귀중합니다.

내 생각에 많은 사람들이 얻지 못하는 것은 사용자가 무엇이든 즉시 답장을 받는 것이 얼마나 더 만족스러운지입니다. 내가 당신에게 “야, 네가 해결하고 싶은 질문을 나한테 물어봐”라고 말하면 당신은 “아, 내일 체크인할 거야. 그리고 이른 체크인을 할 수 있고 비행기가 늦게 도착해서 어쩌고 저쩌고 어쩌고 저쩌고 궁금해요.”

내가 당신에게 이렇게 말한다면, “여기에는 두 가지 옵션이 있습니다. 질문에 대한 답변을 즉시 얻을 수도 있고, 14분만 기다리면 해당 질문에 대한 답변을 작성해 줄 사람을 불러올 수도 있습니다.”

질문이 많으신 분들은 “즉시 답변하겠습니다.”라고 말씀하실 것입니다. 또한 제가 여러분에게 “이봐, 즉각적인 답변은 소비할 수 있는 모든 이용 가능한 정보를 기반으로 할 것이며 다음과 같은 질문에 대해 팀이 최근에 제공한 모든 최근 답변을 기반으로 할 것입니다. 이것."

따라서 우리가 많이 보게 될 것은 Fin이 가능한 최상의 답변을 즉시 제공하고 많은 경우 고객에게도 최상의 결과가 될 것이라는 것입니다.

AI를 통한 소프트웨어 민주화

무료로 제공되는 고급 사용자 도구일 수도 있고 솔직히 말해서 도구를 사용하기 어려울 수도 있는 모든 종류의 도구가 있습니다. 그래서 저는 여러분에게 두 가지 다른 예를 들어보겠습니다. 저는 Microsoft Excel이 Microsoft Excel을 아는 사람들에게는 뛰어난 제품이지만 우리에게는 그다지 강력하지 않다고 주장하고 싶습니다. 엔터프라이즈 SaaS 소프트웨어를 예로 들면, Workday와 같은 소프트웨어를 선택하겠습니다. 이는 매우 강력하지만 사용하기 어려운 복잡한 소프트웨어이기도 합니다. 그리고 두 경우 모두 상담원이나 AI 챗봇에게 효과적으로 말하고 자신이 하려는 일을 말하는 능력이 실제로 모든 종류의 사람들이나 모든 종류의 간소화된 워크플로에 대한 문을 열 수 있다고 생각합니다.

따라서 Workday에서는 향후 릴리스에서 작은 봇 사람의 얼굴을 클릭하고 "10월 14일에 예약하세요."라고 말하고 돌아올 수 있습니다. 그러면 "완료"라고 표시됩니다. 그리고 그게 다야. 그리고 그것이 제가 정말로 하고 싶었던 전부였습니다. 나는 그들의 아름다운 분류나 탐색을 탐구하는 데 관심이 없었습니다. 나는 그런 것에는 전혀 관심이 없습니다. 그냥 쉬는 날은 예약해야겠어요.

그러나 이제 귀하는 이러한 제품에 대한 전체 시장을 열었습니다. 이는 특히 고급 사용자 도구에서 계속해서 발생하게 될 엄청난 기술적 변화입니다. 왜냐하면 이는 다루기 쉬운 시장을 날려버릴 것이기 때문입니다. 하지만 더 크고 복잡한 짐승, 예를 들어 Salesforce, Workday 또는 Coupa와 같은 소프트웨어의 경우 대부분의 소프트웨어가 최종 사용자를 위해 설계된 것이 아니라 관리자, 백엔드, 장부 담당자 또는 장부 담당자를 위해 설계되었음을 알게 될 것입니다. 누구나.

그런데 이 투박한 UI 때문에 로그인을 해야하고 처리해야 하는 사람들이 많습니다. 그리고 그들이 원하는 것을 말할 수 있는 매우 간단하고 능률적인 챗봇 인터페이스를 그들에게 노출시킬 수 있다면, 일상적인 많은 활성 사용자가 훨씬 더 맛있게 먹을 수 있는 제품으로 만드는 측면에서 혁명이 될 것입니다. 따라서 스프레드시트를 잘한다는 생각은 실제로 스프레드시트가 당신에게 능숙하기 때문에 "아무것도 아닌 것"이 될 것이라고 생각합니다. 그리고 그것이 차이점입니다.

적응할 시간 아니면 죽을 시간

이것의 가장 극단적인 버전은 "적응하지 않으면 죽는다"입니다. 아마도 라디오 친화적인 버전은 아마도 가장 위대한 기술자인 스티브 잡스가 언젠가 이것이 가능하다고 말했을 때 엄청난 기회의 시기를 고려해야 한다는 것입니다. 우리가 평생 동안 그의 생애를 놓쳤다는 사실을 인정하기를 바랍니다. 그러나 오늘은 그가 말한 날입니다. 오늘이 첫날입니다.

내 생각에 당신이 엄청난 기회를 보지 못한다면, 당신에게 긴박감을 느끼지 못한다면, 지난 몇 년 동안 기술의 변화를 기반으로 제품 비즈니스가 어떻게 작동하는지 재검토하는 것이 필수적이라고 생각합니다. 또 놓치고 있어. 그리고 정말 위험하다고 생각합니다. 당신은 우리 모두가 떠나온 세상을 위해 완벽하게 준비된 채 구름을 향해 소리를 지르며 뛰어다니는 자신을 발견하게 될 것입니다. 그리고 나는 사람들이 계속 가도록 격려합니다. 우리는 이 새로운 세계를 중심으로 산업, 기업, 사회를 재건해야 합니다. 그리고 첫날입니다.