질의어 추천이라는 작은 시도가 갖는 함의

JayLee Consumer AI, Deep Learning

딥러닝을 이용한 자연어 기반의 챗봇 구현은 생각보다 만만치 않은 도전과제들이 산적해 있다. 무엇보다 범용적(General) 사용자들의 질의 일반을 모두 응대할 수 있는 챗봇의 구현은 상당한 규모의 학습데이터를 축적하는 것에서부터 첫 걸림돌이 발생하게 된다. 머신러닝은 물론이고, 딥러닝은 결국 데이터와의 싸움일 수밖에 없다. 다양하고 충분하게 수집된 데이터가 준비되고(Deep), 이를 분석하고 학습할 수 있는 알고리즘이 만들어지기(Learning) 전까지는 말 그대로 실패의 연속일 수밖에 없다. 수 …

어떻게 시작할 것인가?

JayLee Consumer AI, Roadmap

IBM Assistant(이전의 Watson Conversation Service의 새로운 명칭)나 Microsoft의 LUIS가 가진 기능을 충분히 활용한, 성공적 프로젝트 사례가 많지 않음에도 불구하고, ‘그럭 저럭 사람말을 알아 먹는듯한 챗봇 구축에 일조한 경험’이 알려지면서, 머신러닝 기반의 챗봇을 구축하고자 하는 기관/기업의 문의에 응대하는 회수가 점점 늘어나고 있다. 이 과정에서 적지 않은 업무의 담당자 혹은 의사결정권자들 가운데 적지 않은 분들로부터, “아직 시기상조가 아니냐?”라는 의견이자 주장 그리고 질문을 …

옷과 챗봇, 자연어 처리

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국내의 경우,  CRM은 물론, 기업용소프트웨어에 대한 깊이 있는 Insight를 가진 전문투자자들이 거의 없다. 필자가 알고 있는 한 독보적인 실적과 식견을 가진, 잘 알려진 외국계 투자사 투자임원 한 분이 AI 기술/서비스를 제공하겠다는 적지 않은 기업들에 대한 평가는 단 한마디로 요약된다. “내가/우리에게 필요로 하는 옷을 가져오라고 했더니, 단추 이야기, 지퍼이야기, 실 이야기만 열심히 하고 있다. 내가/우리가 필요로하거나 당장 입으려고 하는 옷의 디자인/기능 …

AI에 대한 투자, 출발과 목표 설정에 대한 사족

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대부분의 경우, 어떤 특정 기업/브랜드의 AI 서비스 인프라를 결정하느냐는 생각보다 많은 시간을 투여할 필요가 없다. 회사 전반의 서비스, 상품, 고객, 글로벌 전략 등을 전반적으로 재조직하고자 한다면, 단편적인 기술과 경험을 가진 기업이 아닌, 전체 AI 서비스 full stack을 가진 기업의 선택지가 시장에 별로 없기 때문이다. 많아야 2–3개에 불과한 기업들 가운데 누구를 선택하느냐는 별로 중요한 결정이 아닐 가능성이 압도적으로 크다. 실제 해당 …

인공지능 스피커 시장의 승자 엿보기

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통신사의 주도로 시작된 인공지능 스피커 시장에 Naver와 카카오라는 국내 대표적인 포탈사업자들의 참여가 시작되었다. 삼성전자 역시 그냥 지나칠리는 없다. 누가 시장을 장악하고, 승자가될 것인지는 얼마 지나지 않아 결정이 되겠지만 Amazon Echo의 성공을 엿본다면 승자의 예측까지는 몰라도 성공요인이 무엇인가를 정의하는 일은 크게 어렵지 않아 보인다. (시장의 크기를 이야기 하면 고민과 시사점이 사라진다.) Amazon의 Echo, Echo Dot은 그들 스스로가 강조하듯, Voice를 통해 정보를 …