오늘날 사람들은 즉각적인 의사소통만을 선호하는 것이 아닙니다. 그들은 그것을 기대합니다. 대화형 인공지능(AI)은 기업과 청중 사이의 장벽을 허무는 일을 주도하고 있습니다. 챗봇과 가상 비서를 포함한 이러한 종류의 AI 기반 도구를 사용하면 원활하고 인간과 유사하며 개인화된 교환이 가능합니다.

대화형 AI의 단순한 채팅 버블 너머에는 다음과 같은 복잡한 기술 조합이 있습니다. 자연어 처리 (NLP)가 주목을 받고 있습니다. NLP는 사용자의 말을 기계의 행동으로 변환하여 기계가 고객 문의를 정확하게 이해하고 응답할 수 있도록 해줍니다. 이 정교한 기반은 대화형 AI를 미래 지향적인 개념에서 실용적인 솔루션으로 발전시킵니다.

NLP 내의 여러 자연어 하위 프로세스가 협력하여 대화형 AI를 생성합니다. 예를 들어, 자연어 이해 (NLU)는 이해에 중점을 두어 시스템이 사용자 메시지 뒤의 맥락, 정서 및 의도를 파악할 수 있도록 합니다. 기업은 NLU를 사용하여 규모에 맞게 사용자에게 개인화된 경험을 제공하고 사람의 개입 없이 고객 요구를 충족할 수 있습니다.

자연어 생성(NLG)은 AI가 인간과 유사한 반응을 생성할 수 있도록 하여 이를 보완합니다. NLG를 사용하면 대화형 AI 챗봇이 관련성 있고 매력적이며 자연스러운 답변을 제공할 수 있습니다. NLG의 출현으로 자동화된 고객 서비스 도구의 품질이 획기적으로 향상되어 사용자의 상호 작용이 더욱 즐거워지고 일상적인 문의에 대한 인간 상담원에 대한 의존도가 감소했습니다.

기계 학습 (ML)과 깊은 학습 (DL)은 대화형 AI 개발의 기반을 형성합니다. ML 알고리즘은 NLU 하위 프로세스의 언어를 이해하고 NLG 하위 프로세스 내에서 인간 언어를 생성합니다. 또한 ML 기술은 음성 인식, 텍스트 분류, 감정 분석, 엔터티 인식과 같은 작업을 지원합니다. 이는 대화형 AI 시스템이 사용자 쿼리와 의도를 이해하고 적절한 응답을 생성할 수 있도록 하는 데 중요합니다.

ML의 하위 집합인 DL은 상황을 이해하고 인간과 유사한 응답을 생성하는 데 탁월합니다. DL 모델은 추가 교육과 더 많은 데이터 노출을 통해 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다. 사용자가 메시지를 보내면 시스템은 NLP를 사용하여 입력을 구문 분석하고 이해하며, 종종 DL 모델을 사용하여 뉘앙스와 의도를 파악합니다.

예측 분석은 NLP, ML 및 DL과 통합되어 의사 결정 기능을 향상하고 통찰력을 추출하며 과거 데이터를 사용하여 미래 행동, 선호도 및 추세를 예측합니다. ML과 DL은 예측 분석의 핵심으로, 모델이 데이터에서 학습하고, 패턴을 식별하고, 미래 이벤트에 대해 예측할 수 있도록 지원합니다.

이러한 기술을 통해 시스템은 상호 작용하고, 상호 작용을 통해 학습하며, 적응하고 효율성을 높일 수 있습니다. 업계 전반에 걸쳐 조직은 복잡한 쿼리를 더 효과적으로 처리하고 사용자 요구 사항을 예측하는 정교한 자동화의 이점을 점점 더 많이 누리고 있습니다. 대화형 AI에서 이는 고객 기대와 시장 상태에 맞춰 데이터 기반 결정을 내릴 수 있는 조직의 능력을 의미합니다.

대화형 AI는 자동화된 메시징이나 음성 활성화 애플리케이션의 발전 그 이상을 나타냅니다. 이는 인간과 디지털 상호 작용의 변화를 의미하며 기업이 청중과 소통하고 운영을 최적화하며 고객 경험을 더욱 개인화할 수 있는 혁신적인 방법을 제공합니다.

대화형 AI의 가치

에 따르면 연합 시장 조사 (IBM.com 외부 링크), 대화형 AI 시장은 32.6년까지 2030억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 성장 추세는 특히 고객 서비스가 그 어느 때보다 중요한 오늘날의 비즈니스 환경에서 대화형 AI 기술에 대한 관심이 높아지고 있음을 반영합니다. 결국, 대화형 AI는 글로벌 24시간 비즈니스 세계에서 다양한 도메인과 채널에 걸쳐 참여할 수 있는 상시 포털을 제공합니다.

인사(HR)에서 이 기술은 일상적인 문의를 효율적으로 처리하고 대화에 참여합니다. 고객 서비스에서 대화형 AI 앱은 범위를 넘어서는 문제를 식별하고 고객을 실시간 연락 센터 직원에게 실시간으로 리디렉션하여 인간 상담원이 보다 복잡한 고객 상호 작용에만 집중할 수 있도록 합니다. 음성 인식, 감정 분석, 대화 관리를 통합하면 대화형 AI가 고객 요구에 더욱 정확하게 대응할 수 있습니다. 

챗봇, 대화형 AI, 가상 비서 구별하기 

AI 잡담 과 가상 조수 두 가지 유형의 대화형 AI를 나타냅니다. 주로 규칙 기반이고 스크립트에 국한된 기존 챗봇은 사전 정의된 매개변수 이상으로 작업을 처리하는 능력을 제한합니다. 또한 채팅 인터페이스와 메뉴 기반 구조에 대한 의존도 때문에 고유한 고객 문의 및 요청에 유용한 응답을 제공하는 데 방해가 됩니다. 

챗봇에는 크게 두 가지 유형이 있습니다. 

1. AI 기반 챗봇: 고급 기술을 사용하여 기본 쿼리를 효율적으로 처리하고 시간을 절약하며 고객 서비스 효율성을 향상시킵니다. 
2. 규칙 기반 챗봇: 의사결정 트리 또는 스크립트 기반 봇이라고도 알려진 이 봇은 사전 프로그래밍된 프로토콜을 따르고 사전 정의된 규칙에 따라 응답을 생성합니다. 반복적이고 간단한 쿼리를 처리하는 데 최적이며 고객 상호 작용 요구 사항이 더 단순한 비즈니스에 가장 적합합니다. 

반면, 가상 비서는 자연어 음성 명령을 이해하고 사용자를 위해 작업을 실행하는 정교한 프로그램입니다. 가상 비서의 잘 알려진 예로는 Apple의 Siri, Amazon Alexa 및 Google Assistant가 있으며 주로 개인 지원, 홈 자동화 및 사용자별 정보 또는 서비스 제공에 사용됩니다. 조직은 대화형 AI를 고객 지원 봇이나 기업용 가상 에이전트와 같은 수많은 시스템에 통합할 수 있지만, 가상 도우미는 일반적으로 개별 사용자에게 맞춤형 지원과 정보를 제공하는 데 사용됩니다.

좋은 AI 대화가를 만드는 방법은 무엇입니까?

ML과 NLP를 결합하면 대화형 AI가 단순한 질의응답 기계에서 인간과 더욱 깊이 소통하고 문제를 해결할 수 있는 프로그램으로 변모합니다. 정교한 ML 알고리즘은 대화형 AI의 인텔리전스를 구동하여 경험을 통해 기능을 학습하고 향상시킬 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 데이터의 패턴을 분석하고, 새로운 입력에 적응하고, 시간이 지남에 따라 응답을 개선하여 사용자와의 상호 작용을 보다 유연하고 자연스럽게 만듭니다. 

NLP와 DL은 대화형 AI 플랫폼의 필수 구성 요소로, 각각 인간 언어를 처리하고 이해하는 데 고유한 역할을 합니다. NLP는 구문 및 의미론과 같은 언어의 복잡성과 인간 대화의 미묘함을 해석하는 데 중점을 둡니다. 이는 대화형 AI에 사용자 입력 이면의 의도를 파악하고 어조의 뉘앙스를 감지하여 상황에 맞게 적절하게 표현된 응답을 가능하게 하는 기능을 갖추고 있습니다.

DL은 인간이 언어를 이해하고 생성하는 방식을 모방하여 모델이 방대한 양의 데이터로부터 학습할 수 있도록 하여 이 프로세스를 향상시킵니다. NLP와 DL의 이러한 시너지 효과를 통해 대화형 AI는 인간 언어의 복잡성과 가변성을 정확하게 복제하여 인간과 매우 유사한 대화를 생성할 수 있습니다.

이러한 기술의 통합은 반응적 의사소통을 넘어 확장됩니다. 대화형 AI는 과거 상호 작용에서 얻은 통찰력을 사용하여 사용자 요구 사항과 선호도를 예측합니다. 이러한 예측 기능을 통해 시스템은 문의에 직접 응답하고 적극적으로 대화를 시작하며, 관련 정보를 제안하거나 사용자가 명시적으로 요청하기 전에 조언을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 브랜드 웹사이트의 자주 묻는 질문(FAQ) 섹션을 탐색하는 동안 사용자에게 도움이 필요한지 여부를 채팅 풍선에서 물을 수 있습니다. 이러한 사전 대응적 상호 작용은 단순한 반응형 시스템에서 사용자 요구를 예측하고 해결하는 지능형 보조자로의 전환을 나타냅니다.

대화형 AI가 실제 업계에서 널리 사용되는 사례 

대화형 AI의 사례는 부족하지 않습니다. 그 편재성은 그 효율성에 대한 증거이며, 그 적용의 다양성은 다음 도메인이 매일 작동하는 방식을 영원히 바꿔 놓았습니다.

1. 고객 서비스:

대화형 AI는 고객 상호 작용의 최전선에서 고객 서비스 챗봇을 강화하여 상당한 비용 절감을 달성하고 고객 참여를 강화합니다. 기업에서는 대화형 AI 솔루션을 연락 센터 및 고객 지원 포털에 통합합니다.

대화형 AI는 고객 셀프 서비스 옵션을 직접적으로 향상시켜 보다 개인화되고 효율적인 지원 경험을 제공합니다. 즉각적인 응답을 제공함으로써 기존 콜센터와 관련된 대기 시간을 크게 줄입니다. 상호 작용을 통해 적응하고 학습할 수 있는 이 기술의 능력은 응답 시간, 제공된 정보의 정확성, 고객 만족도 및 문제 해결 효율성을 포함한 고객 지원 지표를 더욱 개선합니다. 이러한 AI 기반 시스템은 일상적인 문의부터 더 복잡하고 데이터에 민감한 작업 처리까지 고객 여정을 관리할 수 있습니다. 

AI는 고객 쿼리를 신속하게 분석하여 질문에 답변하고 정확하고 적절한 응답을 제공할 수 있으므로 고객이 관련 정보를 받고 상담원이 일상적인 작업에 시간을 낭비할 필요가 없도록 돕습니다. 쿼리가 봇의 기능을 초과하는 경우 이러한 AI 시스템은 복잡하고 미묘한 고객 상호 작용을 처리할 수 있는 능력이 더 뛰어난 실시간 상담원에게 문제를 전달할 수 있습니다.

대화형 AI 도구를 고객 관계 관리 시스템에 통합하면 AI가 고객 이력을 활용하여 각 고객에게 고유한 맞춤형 조언과 솔루션을 제공할 수 있습니다. AI 봇은 24시간 서비스를 제공하여 통화량이 많거나 통화량이 많은 시간에 관계없이 언제든지 고객 문의에 주의를 기울일 수 있도록 지원합니다. 고객 서비스가 저하되지 않습니다.

2. 마케팅 및 판매:

대화형 AI는 데이터 수집을 위한 귀중한 도구가 되었습니다. 고객을 지원하고 상호 작용 중에 중요한 고객 데이터를 수집하여 잠재 고객을 활성 고객으로 전환합니다. 이 데이터는 고객 선호도를 더 잘 이해하고 이에 따라 마케팅 전략을 맞춤화하는 데 사용될 수 있습니다. 기업이 데이터를 수집하고 분석하여 전략적 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 고객 정서 평가, 일반적인 사용자 요청 식별, 고객 피드백 수집은 데이터 기반 의사 결정을 지원하는 귀중한 통찰력을 제공합니다.  

3. 인사 및 내부 프로세스:

대화형 AI 애플리케이션은 FAQ를 신속하게 처리하고, 원활하고 개인화된 직원 온보딩을 촉진하고, 직원 교육 프로그램을 강화함으로써 HR 운영을 간소화합니다. 또한 대화형 AI 시스템은 지원 티켓을 관리하고 분류하여 긴급성과 관련성에 따라 우선순위를 지정할 수 있습니다.

4. 소매:

고객은 주문부터 배송 처리, 변경, 취소, 반품, 고객 지원 액세스까지 인간의 개입 없이 전체 쇼핑 경험을 온라인으로 관리할 수 있습니다. 백엔드에서 이러한 플랫폼은 재고 관리를 강화하고 재고를 추적하여 소매업체가 최적의 재고 균형을 유지할 수 있도록 돕습니다. 

대화형 AI 애플리케이션은 고객과 상호 작용할 때 해당 고객에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 데이터도 수집합니다. AI는 고객의 선호도와 과거 행동에 맞춰진 제안을 통해 고객이 신속하게 품목을 찾고 구매할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이는 쇼핑 경험을 향상시키고 고객 참여, 유지 및 전환율에 긍정적인 영향을 미칩니다. 전자 상거래에서 이 기능은 고객이 정보를 바탕으로 신속하게 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 장바구니 포기를 크게 줄일 수 있습니다.

5. 은행 및 금융 서비스:

AI 기반 솔루션은 일상적인 거래를 통해 고객을 지원하는 것부터 재무 조언 및 즉각적인 사기 탐지 제공에 이르기까지 은행 업무의 접근성과 보안을 더욱 높여줍니다.

6. 소셜 미디어:

대화형 AI는 AI 비서를 통해 소셜 미디어에서 사용자를 실시간으로 참여시키고 댓글에 응답하거나 직접 메시지로 상호 작용할 수 있습니다. AI 플랫폼은 사용자 데이터와 상호 작용을 분석하여 사용자의 선호도 및 과거 행동에 맞는 맞춤형 제품 추천, 콘텐츠 또는 응답을 제공할 수 있습니다. AI 도구는 소셜 미디어 캠페인에서 데이터를 수집하고, 성과를 분석하고, 통찰력을 수집하여 브랜드가 캠페인의 효과, 청중 참여 수준 및 향후 전략을 개선할 수 있는 방법을 이해하도록 돕습니다. 

7. 다목적:

ChatGPT 및 Gemini(이전 Bard)와 같은 생성적 AI 애플리케이션은 대화형 AI의 다양성을 보여줍니다. 이러한 시스템에서 대화형 AI는 대규모 언어 모델로 알려진 대규모 데이터 세트를 교육하여 콘텐츠를 생성하고, 특정 정보를 검색하고, 언어를 번역하고, 복잡한 문제에 대한 문제 해결 통찰력을 제공할 수 있습니다.

대화형 AI는 교육, 보험, 여행 등 다른 산업에서도 상당한 발전을 이루고 있습니다. 이러한 부문에서 이 기술은 사용자 참여를 강화하고 서비스 제공을 간소화하며 운영 효율성을 최적화합니다. 대화형 AI를 사물 인터넷(IoT)에 통합하면 연결된 장치 간의 원활한 통신을 통해 더욱 지능적이고 대화형 환경을 구현할 수 있어 무한한 가능성을 제공합니다.

비즈니스에 대화형 AI를 구현하기 위한 모범 사례 

대화형 AI를 비즈니스에 통합하면 고객 상호 작용을 향상하고 운영을 간소화할 수 있는 안정적인 접근 방식을 제공합니다. 성공적인 배포의 핵심은 전략적으로 신중하게 프로세스를 구현하는 것입니다.

• 비즈니스에 대화형 AI를 구현할 때 조직의 요구 사항에 가장 잘 부합하고 특정 문제를 효과적으로 해결하는 사용 사례에 집중하는 것이 중요합니다. 적절한 사용 사례를 식별하면 대화형 AI 이니셔티브가 비즈니스 운영이나 고객 경험에 실질적인 가치를 추가하는 데 도움이 됩니다. 
• 다양한 유형의 대화형 AI 애플리케이션을 탐색하고 이를 비즈니스 모델에 어떻게 적용할 수 있는지 이해하는 것은 초기 단계에서 매우 중요합니다. 이 단계는 AI 기능을 비즈니스 목표에 맞게 조정하는 데 중요합니다. 
• 추적 측정항목의 우선순위를 지정하면 구현 성공 여부를 정확하게 측정할 수 있습니다. 사용자 참여, 해결률, 고객 만족도와 같은 핵심 성과 지표는 AI 솔루션의 효율성에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 
• 깨끗한 데이터는 AI 훈련의 기본입니다. AI 시스템에 입력되는 데이터의 품질은 학습과 정확성에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터가 관련성이 있고 포괄적이며 편견이 없는지 확인하는 것은 실용적인 AI 교육에 매우 중요합니다. 
• AI 훈련은 지속적인 과정입니다. 새로운 데이터와 피드백으로 AI를 정기적으로 업데이트하면 응답을 개선하고 상호 작용 기능을 향상하는 데 도움이 됩니다. 이러한 지속적인 교육은 AI를 관련성 있고 효과적으로 유지하는 데 필수적입니다. 
• 전체 배포 전에 AI 시스템을 철저히 테스트하는 것이 중요합니다. 이 단계는 개선이 필요한 문제나 영역을 식별하는 데 도움이 되며 AI가 의도한 대로 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 
• 직원 교육, AI 이니셔티브와 비즈니스 프로세스 조정 등 구현 프로세스에 조직을 참여시키는 것은 AI 프로젝트에 대한 조직적 지원을 보장하는 데 도움이 됩니다. 
• 대화형 AI에 적합한 플랫폼을 선택할 때 선택이 확장 가능하고 안전하며 기존 시스템과 호환되는지 확인하십시오. 또한 AI 솔루션을 개발하고 유지 관리하는 데 필요한 도구와 지원을 제공해야 합니다. 
• 마지막으로, 대화형 AI의 장기적인 성공은 필수적인 후반 작업 지원에 달려 있습니다. 이 지원에는 AI가 효과적으로 작동하고 비즈니스 요구 사항에 맞게 발전할 수 있도록 정기적으로 유지 관리, 업데이트 및 문제 해결이 포함됩니다. 

대화형 AI의 미래 

현재 동향과 기술 발전을 바탕으로 향후 5년 동안 다음과 같은 여러 가지 발전이 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 

1. 향상된 자연어 이해: 자연어에 대한 이해와 처리가 크게 향상되어 보다 미묘하고 상황을 인식하는 상호 작용이 가능해질 것으로 예상됩니다. AI는 점점 더 인간과의 대화를 구별할 수 없게 만들 것입니다. 
2. 개인화: 대화형 AI의 개인화 역량이 급증할 전망이다. 이러한 시스템은 데이터 분석 및 ML을 사용하여 고도로 개별화된 경험을 제공하고 사용자의 과거 상호 작용, 선호도 및 행동 패턴을 기반으로 응답을 맞춤화합니다. 
3. 통합성 및 편재성 향상: 대화형 AI가 우리 일상생활에 더욱 원활하게 통합될 것입니다. 스마트 홈과 자동차부터 공공 서비스와 의료에 이르기까지 기술과의 상호 작용이 더욱 자연스럽고 직관적으로 이루어지면서 그 존재감이 널리 확산될 것입니다.
4. 음성 기술의 발전: 음성 기반 대화형 AI가 크게 발전할 것입니다. 음성 인식 및 생성 기능이 향상되면 더욱 유연하고 정확한 음성 상호 작용이 가능해지며 다양한 분야에서 음성 도우미의 사용이 확대될 것입니다. 
5. 감성 지능: 대화형 AI의 다음 개척지는 감성 지능 개발입니다. AI 시스템은 인간의 감정을 감지하고 적절하게 대응하는 능력이 향상되어 상호 작용이 더욱 공감적이고 매력적으로 변할 것입니다. 
6. 비즈니스 애플리케이션 확장: 비즈니스 세계에서 대화형 AI는 고객 서비스, 영업, 마케팅, HR 등 다양한 비즈니스 분야에서 중요한 역할을 할 것입니다. 고객 상호 작용을 자동화 및 향상하고, 통찰력을 수집하고, 의사 결정을 지원하는 능력은 필수적인 비즈니스 도구가 될 것입니다. 
7. 윤리 및 개인 정보 보호 고려 사항: 대화형 AI가 더욱 발전하고 널리 보급됨에 따라 윤리적, 개인 정보 보호 문제가 더욱 부각될 것입니다. 이는 규제 강화와 개발로 이어질 가능성이 높습니다. AI 개발 및 사용에 대한 윤리 지침. 
8. 다국어 및 다문화 역량: 대화형 AI는 여러 언어로 상호 작용하고 문화적 맥락에 적응하는 능력을 향상시켜 이러한 시스템을 전 세계적으로 더욱 접근 가능하고 실용적으로 만듭니다. 
9. 건강 관리 응용: 의료 분야에서 대화형 AI는 진단, 환자 치료, 정신 건강 및 맞춤형 의료 분야에서 중요한 역할을 수행하여 환자와 의료 서비스 제공자에게 지원과 정보를 제공할 수 있습니다. 
10. 교육 및 훈련 도구: 대화형 AI는 교육적 학습 경험, 개인교습, 훈련 등에 널리 활용될 것입니다. 개인의 학습 스타일과 속도에 적응하는 능력은 교육 방법론에 혁명을 일으킬 수 있습니다. 

대화형 AI가 계속 발전함에 따라 이러한 기술이 사용자와 상호 작용하고 일상 생활에 통합되는 방식을 크게 향상시킬 수 있는 몇 가지 주요 트렌드가 나타나고 있습니다.

• 향상된 NLP: 감정 분석 및 풍자 감지와 같은 NLP 기술의 발전을 통해 대화형 AI는 사용자 입력 이면의 의도와 감정을 더 잘 이해하여 보다 자연스럽고 매력적인 상호 작용을 유도할 수 있습니다. 

• 교차 모드 통합: 대화형 AI를 컴퓨터 비전 및 음성 인식과 같은 다른 기술과 결합하면 더욱 풍부하고 개인화된 상호 작용이 촉진됩니다. 방에 있는 물체를 이해하고 이를 반응에 통합하거나 감정 상태에 따라 톤을 조정할 수 있는 가상 비서를 상상해 보세요.

• 사내 AI 부서: AI 채택이 증가함에 따라 클라우드 가격이 상승합니다. 많은 조직에서는 대화형 AI의 컴퓨팅 부하 대부분을 처리하기 위해 클라우드 제공업체에만 의존하는 대신 비용을 관리하고 유연성을 확보하기 위해 AI 기능을 내부로 도입하고 있습니다. 일부 부서는 연구 개발에 전념할 수도 있고, 다른 부서는 특정 비즈니스 문제에 AI를 적용하는 데 집중할 수도 있습니다.

진화하는 사회적 요구와 기대 

대화형 AI의 환경은 향후 개발 및 채택을 결정하는 주요 요소에 의해 빠르게 진화하고 있습니다.

• AI 보조자에 대한 수요 증가: 일상생활에서 기술에 대한 의존도가 높아지면서 다양한 작업과 대화를 처리할 수 있는 지능형 비서에 대한 수요는 계속해서 늘어날 것입니다. 
• 사용자 경험 강조: 개발자는 잘 작동할 뿐만 아니라 즐거운 상호 작용 경험을 제공하는 AI를 만드는 것을 우선시할 것입니다. 여기에는 유머, 공감, 창의성을 AI 성격에 통합하는 것이 포함될 수 있습니다. 
• 윤리적 고려사항: AI가 더욱 강력해짐에 따라 윤리적 지침을 개발하고 대화형 AI의 책임감 있는 사용을 보장하는 데 더 중점을 둘 것입니다. 

그러나 고려해야 할 잠재적인 과제와 제한 사항도 있습니다. 

• 데이터 편향: AI 모델은 인간이 제공하는 데이터에 의존하기 때문에 다양한 방식으로 편향될 수 있습니다. 대화형 AI에서는 공정성과 포괄성을 보장하는 것이 중요합니다. 
• 설명 가능성과 신뢰: AI 모델이 어떻게 결과에 도달하는지 이해하면 해당 기능에 대한 신뢰와 확신이 구축됩니다. 
• 안전과 보안: 악의적인 행위자가 대화형 AI 시스템을 조작하거나 손상시키는 것을 방지하려면 강력한 보안 조치가 필요합니다.

조직이 대화형 AI가 제시하는 복잡성과 기회를 탐색할 때 강력하고 지능적인 플랫폼을 선택하는 것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 기업에는 고객 참여를 강화하고 운영을 간소화하기 위한 정교하고 확장 가능한 솔루션이 필요합니다. IBM watsonx™ Assistant가 어떻게 대화형 AI 전략을 향상시키고 고객 서비스 경험을 혁신하기 위한 첫 단계를 밟을 수 있는지 알아보세요.

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