챗봇의 기대치 관리는 기술 발전에 따라 지속적으로 변화해 왔습니다. 특히 ChatGPT의 등장(2022년 11월)은 챗봇의 능력에 대한 사용자 기대치를 획기적으로 변화시킨 전환점이 되었습니다.

ChatGPT 이전의 챗봇

ChatGPT 이전의 챗봇은 주로 규칙 기반 시스템이나 단순한 머신 러닝 모델에 의존했습니다. 이들은 FAQ 처리, 기본적인 고객 지원, 키워드 매칭 기반 응답과 같은 제한된 기능에 초점을 맞췄습니다. 당시 사용자들은 이러한 챗봇의 한계를 자연스럽게 인식하고 있었기 때문에 기대치가 상대적으로 낮았습니다.

기대치 관리 전략:

1. 명확한 경계 설정: 챗봇이 할 수 있는 일(예: FAQ 답변 제공)과 할 수 없는 일(예: 복잡한 문제 해결)을 사용자에게 명확히 전달.
2. 온보딩: 사용자가 챗봇을 효과적으로 활용할 수 있도록 초기 안내 제공. 예: Siri의 초기 설정 과정.
3. 대체 메커니즘: 챗봇이 한계에 도달하면 인간 지원으로 연결해 사용자의 실망을 최소화.

사례: Apple의 Siri는 개인 비서로서 명확한 한계를 설정하며 알람 설정, 전화 걸기 등 기본 작업에 집중했습니다. 이는 사용자가 과도한 기대를 갖지 않도록 도운 성공적인 사례입니다.

카카오챗봇의 구성 https://kakaobusiness.gitbook.io/main/tool/chatbot/tutorial/make_chatbot/tutorial_1

ChatGPT 이후의 챗봇

ChatGPT의 등장은 자연어 처리 능력과 복잡한 질문 처리 능력을 비약적으로 향상시켜 사용자 기대치를 크게 높였습니다. 사용자들은 이제 챗봇이 더 지능적이고 맥락적인 응답을 제공할 것으로 기대하게 되었습니다. 그러나 모든 챗봇이 ChatGPT 수준의 기술을 적용하지 않기 때문에, 기대치 관리의 중요성은 더욱 커졌습니다.

새로운 도전:

1. 높아진 사용자 기대치: ChatGPT의 뛰어난 성능을 경험한 사용자가 모든 챗봇에 비슷한 수준을 기대.
2. 실제 능력과의 불일치: 여전히 많은 챗봇이 단순한 기술에 기반하고 있어, 이를 사용자에게 명확히 전달해야 할 필요성 증가.
3. 한계 투명성: ChatGPT조차도 정확성, 진실성, 감정 이해 부족, 초기 버전의 경우 2021년 이후 정보 제한 등 한계를 지녔음.

최근 발전과 미래 전망:

최근 ChatGPT와 xAI의 Grok 같은 모델이 급속도로 발전하면서, 기존의 주요 한계점(특히 환각(hallucination) 문제)이 점차 줄어들고 있습니다. 환각은 챗봇이 사실과 무관한 정보를 생성하거나 부정확한 답변을 제공하는 문제로, 초기 모델에서 두드러졌으나, 최신 기술 발전으로 신뢰성과 정확성이 크게 개선되고 있습니다. 또한, AI 에이전트의 도입으로 챗봇은 단순 대화를 넘어 더 복잡한 작업(예: 일정 관리, 데이터 분석, 의사결정 지원)을 수행할 수 있는 잠재력을 갖추게 되었습니다. 이는 챗봇이 단순한 도구에서 포괄적인 디지털 조력자로 진화할 가능성을 보여줍니다.

기대치 관리 전략:

1. 명확한 커뮤니케이션: 챗봇의 능력과 한계를 초기 단계에서 설명. 예: Bing Chat Enterprise는 기업 데이터 보호와 계약 분석 등 특정 작업에 초점을 맞춤을 강조.
2. 온보딩 및 교육: 사용자가 챗봇을 효과적으로 사용할 수 있도록 안내. 예: 은행 챗봇 Cognito의 초기 가이드 제공.
3. 대체 메커니즘: 챗봇이 해결하지 못하는 경우 인간 지원으로 연결. 예: Sava Events 챗봇의 대체 처리 방식.
4. 지속적인 개선: 사용자 피드백을 반영해 정기적으로 업데이트하며 장기적인 채택 유도.
5. 투명성: 사용된 기술과 한계를 공개적으로 공유해 신뢰 구축.

비교 테이블

항목ChatGPT 이전ChatGPT 이후
기술 수준	규칙 기반, 단순 머신 러닝	자연어 처리 강화, GPT 기반 모델 도입
사용자 기대치	낮음, 기본 작업에 초점	높음, 복잡한 질문 처리 기대
기대치 관리 초점	한계 명확히 설정, 인간 지원 연결	높은 기대치 관리, 기술 한계 투명성 강조
사례	Siri의 기본 비서 기능	Bing Chat의 기업용 고급 기능

* Grok을 활용하여 작성하였습니다