[23.04.26] Stanford/MIT 연구: GPT는 상담원 생산성을 최대 35%까지 향상시킵니다.

특정 소프트웨어의 이름은 아직 알려지지 않았지만 연구원들은 OpenAI의 GPT-3을 기반으로 하며 고객 서비스 상호 작용에 대해 미세 조정되었다고 밝혔습니다. 주로 해외에 위치한 에이전트는 비즈니스 프로세스 소프트웨어를 전문으로 하는 비공개 Fortune 500대 기업에서 근무했습니다.

연구원들은 시간당 성공적으로 해결된 채팅 상담원 수가 13.8% 증가한 것을 관찰했습니다. 구체적으로 연구원들이 목격한 이득은 다음과 같습니다.

시간당 성공적인 해결이 35% 증가한 실적이 저조한 상담원 사이에서 개선이 특히 두드러졌습니다. 이러한 기술 격차의 상당한 감소로 인해 저숙련 근로자가 최고 기술 근로자와 거의 같은 수준의 성과를 낼 수 있었다고 연구원들은 밝혔습니다.



반대로 숙련도가 높은 에이전트는 생산성이 거의 또는 전혀 증가하지 않았습니다. 어떤 경우에는 감소를 경험하기도 했는데, 연구자들은 AI 도구의 산만한 특성 때문이라고 가설을 세웠습니다.

특히 새 상담원도 상당한 성능 향상을 경험했습니다. AI의 도움을 받아 재직 기간이 2개월인 에이전트는 AI 지원 없이 6개월 이상 근무한 에이전트와 동등한 성과를 보였습니다.

제너레이티브 AI의 급속한 출현은 이미 다양한 산업과 그 안에서 일하는 전문가들을 변화시키고 있습니다. 우리는 AI 이미지 생성이 게임 산업에서 널리 채택됨에 따라 중국에서 창의적인 아티스트의 일자리 감소 에 대해 보고했습니다 . 제너레이티브 AI가 다른 역할에 미치는 영향은 이제 막 표면화되기 시작했습니다.

고객 서비스 상담원의 경우 숙련도가 낮은 상담원의 유지율 증가와 성과 향상은 제너레이티브 AI 구현의 분명한 결과입니다. 이러한 개선 사항은 더 높은 성과 수준과 더 긴 직원 근속 기간의 이점을 통해 기업의 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.

그러나 최하위 성과자가 최고 성과자 수준으로 상승하는 것은 고객 지원 분야의 더 넓은 노동 시장에 다른 결과를 가져올 수 있습니다. AI가 가장 숙련되지 않은 상담원의 품질을 개선함에 따라 기업이 더 이상 최고의 인재를 놓고 경쟁할 필요가 없으므로 직무 요구 사항과 보상이 변경될 수 있습니다.

연구자들은 AI 시스템에 데이터를 제공하는 근로자에 ​​대한 보상 고려의 중요성을 강조합니다. "우리의 연구 결과는 근로자가 AI 시스템에 제공하는 데이터에 대해 보상을 받아야 하는지 여부와 그 방법에 대한 질문을 제기합니다. 특히 고숙련 근로자는 모델 개발에서 중요한 역할을 하지만 다음과 같은 직접적인 이점은 적습니다. 자신의 생산성을 향상시키는 조건입니다.”

제너레이티브 AI가 계속해서 다양한 역할을 수행함에 따라 전반적인 효율성 향상으로 인해 사용 가능한 지원 에이전트 역할이 줄어들 수 있습니다. 특히 이 연구에서 검사한 소프트웨어는 GPT-3를 기반으로 했습니다. LLM의 급속한 발전으로 OpenAI의 최근 출시된 GPT-4를 활용하는 훨씬 더 유능한 소프트웨어는 지원 에이전트 효율성의 추가 증가를 포함하여 중대한 결과를 가져올 수 있습니다.

생성 AI의 초기 단계를 감안할 때 연구원들은 많은 결과가 "추가 조사가 필요하다"는 데 동의합니다.