챗GPT를 활용한 자동화 설계와 개발

불과 몇 주 만에, 생성형 인공지능(Generative AI)은 낯선 최첨단 기술에서 대중의 핵심 관심사로 등극했습니다.

누구나 AI를 사용하여 블로그를 쓰거나 이야기를 지어낼 수 있게 됐습니다. 심지어는 놀라운 예술 작품이나 새로운 프로그래밍 언어를 만들어낼 수도 있죠. 몇 년 전으로 돌아가 오늘날 스마트폰으로 이 모든 것을 할 수 있다고 말하면 믿어줄 사람이 얼마나 될까요?

OpenAI의 챗GPT는 마치 사람이 말하는 듯한 텍스트를 생성할 수 있는 대형 언어 모델로, 공개와 동시에 전 세계 수 백만 명의 사람들에게 AI의 현주소와 무궁무진한 가능성을 알리는 기폭제가 되었습니다. 이는 AI의 탈중앙화에 있어 큰 도약이며, AI가 보다 가치 있는 도구를 생성하는 기반이 될 수 있도록 했습니다.

유아이패스 도큐멘트 언더스탠딩 에반젤리스트 조지 로스(George Roth)는 유아이패스 로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation) 개발 전문가 크리스찬 네글레스쿠(Christian Negulescu) 및 다른 동료들과 함께 챗GPT의 활용도에 대해 아래와 같이 알아보았습니다.

(참고: 챗GPT는 여러 생성형 AI 툴 중 가장 접근성이 뛰어날 뿐이며 이외 다른 툴을 통해서도 유사한 결과를 얻을 수 있습니다.) 

1. 챗GPT로 코드 이해하기

챗GPT는 전문 개발자들이 다른 개발자들의 코드를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 챗GPT에 코드를 복사해 붙여넣은 후 설명을 요청하면 되죠. 자동화 개발자라면 챗GPT를 이용해 VB.Net, SOQL, JQL, LINQ를 비롯한 많은 코딩 언어를 더 잘 이해할 수 있습니다.

장점: 비교적 덜 사용되는 프로그래밍 언어에 대한 개발자의 지식 확장에 기여

2. 코드 사용자 문서 생성하기

챗GPT는 방대한 양의 코드 사용자 문서 생성에 도움이 됩니다. 시스템 코드와 관련된 정보를 전부 챗GPT에 그대로 옮기고 나서, 일반 사용자가 궁금해 할 법한 질문을 물어본 후 이에 대한 답변을 활용해 사용자 문서를 만들 수 있죠.

머지않아 등장할 보도 고도화된 챗GPT 또는 유사한 생성형 모델이라면 사용자 문서 업데이트도 지원할 수 있을 것 같습니다. 시스템 최신 변경 사항을 입력하기만 하면, 새로운 버전에 관련 내용이 업데이트 되는 상상을 해볼 수 있겠죠!

장점: 사용자 문서를 보다 효율적으로 생성하며, 추후 업데이트 자동화 등 지원으로 시간과 에너지 절감 

3. 자연어로 코드 생성하기

챗GPT의 가장 흥미로운 가능성은 일반 사용자도 개발을 할 수 있도록 지원한다는 점입니다. 생성형 AI 모델을 이용하면, 비즈니스 사용자와 시민 개발자들은 자연어만으로도 자동화 워크플로우를 개발할 수 있습니다. Chat GPT모델에게 요구사항을 입력하고 이를 위한 코드를 작성하도록 할 수 있죠.

이와 같이 생성형 AI는 기술 또는 지식 정도에 상관 없이 모든 사용자가 자동화 목표를 성취하고 일상의 업무에 새로운 잠재력을 실현하는 데에 도움을 줄 수 있는 훌륭한 ‘친구’ 이기도 합니다.

점: 전문가가 아닌 일반 사용자가 자연어로 자동화 워크플로우를 생성하여 시민 개발 기회를 창출할 수 있도록 지원

4. 테스트 데이터 생성하기

챗GPT는 신속하게 개발에 필요한 임의의 가상 데이터를 생성할 수 있습니다. 개발 중 시험 작동을 위해 ‘XX 지역의 연락처 데이터 세트’와 같이 특정 필드(예: 이름, 전화 번호 및 주소)에 대한 값으로 이루어진 테스트 데이터를 필요로 하는 경우가 해당됩니다.

가령, "전화 번호와 주소를 기반으로 하는 어플리케이션을 개발했어. 이 어플은 이름, 전화 번호 및 주소로 구성된 데이터를 활용해. 그러니 미국 워싱턴 주에 해당되는 테스트 데이터 30건을 생성해줘” 라는 식으로 요청할 수 있습니다.

위 프롬프트에서 지역 또는 필드 값을 변경하더라도, 원하는 결과값을 손쉽게 도출할 수 있죠.

장점: 논리적 무결성 규칙을 준수하는 임의의 가상 데이터 세트를 생성하여 개발자를 위한 테스트 데이터 생성 가속화

5. 코드 시퀀스에 대한 테스트 코드 생성하기

주어진 시퀀스 코드에 대한 테스트 스크립트를 생성해야 한다고 생각해볼까요? 챗GPT는 파이썬, JSON, C, XAML과 같은 언어로 테스트 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다. 또한 다른 프로그래밍 언어로 전환도 가능하죠. 게다가 챗GPT는 모든 테스트 케이스를 진행하는 데에 필요한 테스트 데이터도 생성합니다.

장점: 워크플로우용 테스트 스크립트 생성 가속화

이와 같이 개발 툴로써의 챗GPT에 대해 알아보았습니다. 이어서는 유아이패스 자동화와 챗GPT를 비즈니스에 활용하는 방법에 대해서 보다 자세히 알아보겠습니다.

비즈니스에 유아이패스 자동화와 챗GPT 활용하기

1. 고객 피드백 분석

챗GPT는 특정 제품에 대한 고객 피드백 텍스트를 분석해 글에 나타난 감정을 평가할 수 있습니다

이를 확인하기 위해서는 고객으로부터 받은 제품 피드백을 챗GPT에 입력하고 다음 프롬프트를 입력하기만 하면 됩니다. "이 피드백에 나타난 감정을 긍정, 부정, 또는 혼합으로 식별하시오."

이에 따라 챗GPT는 일관되고 정확하게 메시지의 톤을 식별하여 답변을 제공합니다.

여기에 자동화를 더할 수도 있습니다. 챗GPT에게 피드백 목록을 보내고, 프롬프트를 전달하고, 각 메시지에 대한 답변을 받아 긍정적, 부정적, 혼합적 답변의 개수를 집계하는 작업을 로봇에게 할당할 수 있기 때문이죠. 답변에 나타난 정서를 기반으로, 특히나 유용한 피드백의 경우 추가적인 처리를 거치게 할 수 있습니다. 예를 들어, 부정적인 피드백은 추가 논의를 위해 제품 개발 팀에 자동으로 전달되게끔 말이죠.

더 나아가 고객 피드백에 나타난 감정을 실시간으로 평가하고 의도를 심층적으로 분석하기 위해서는 유아이패스 커뮤니케이션 마이닝(UiPath Communications Mining)과 같은 툴이 필요하겠지만요.

장점: 제품 또는 서비스에 대한 고객 피드백 분석 가속화

참고: 기업 및 조직은 챗GPT에 개인 식별 가능 정보를 입력하기 전에 기업 및 조직 내 법무팀과 챗GPT의 개인 정보 보호 정책이 기업 및 조직 내 개인 정보 보호 정책 및 데이터 사용 지침을 준수하는지 확인해야 합니다.

2. 고객 답변 이메일 작성

양질의 고객 서비스를 신속히 제공하는 것은 조직이 당면한 현실적인 과제입니다. 다행히 챗GPT와 유아이패스 로봇은 이 부분에 큰 도움을 줄 수 있죠.

고객이 제품에 대해 부정적인 피드백을 공유한다고 가정해봅시다. 우리는 적절한 답변을 작성하기 위해 챗GPT를 사용할 수 있습니다. 고객 응대 과정 전체를 아래와 같이 자동화할 수도 있죠.

부정적인 피드백을 받을 경우, 로봇은 프롬프트 및 이메일 텍스트를 챗GPT와 공유합니다. 챗GPT가 적절한 회신 메시지를 생성하면, 로봇이 고객 지원팀과 함께 추가로 검증한 후 고객에게 해당 메시지를 전송합니다.

장점: 고객 경험 개선 및 해결 시간 단축

3. 이력서 사전 심사

이력서를 사전 심사하고 지원자가 역할에 얼마나 적합한지 판단하는데 챗GPT를 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 유아이패스 로봇은 이력서, 채용 정보, 프롬프트를 챗GPT에 보내고 각 후보자에 대해 번호로 등급을 매기는 작업을 명령할 수 있죠. 챗GPT는 해당 직무에 대한 각 지원자의 적합성 등을 판단해 등급을 매길 것입니다. 이처럼 챗GPT는 이력서 검토 작업의 전반적인 속도를 향상시키며, 해당 직무에 적합하지 않은 후보를 지원자 풀에서 제거하는 ‘첫 검토자’가 되는 셈입니다.

장점: 많은 양의 이력서 검토 시 소요 시간 절감

4. 면접 질문 작성

채용에 관련된 이야기를 좀 더 해보도록 하겠습니다. 챗GPT는 직무 자격 요건과 이력서를 활용해 효과적인 면접 질문을 신속하게 작성할 수 있습니다. 원하는 경우 지원자의 답변을 챗GPT로 평가하고 등급을 매길 수 있죠. 채용과 면접은 기업에 반드시 필요하지만, 시간이 부담이 큰 작업입니다. 그러나 챗GPT와 유아이패스 로봇을 활용한다면 채용 플랫폼에 연결된 자동화 프로세스를 신속하게 구축하여 각 지원자를 위한 맞춤형 질문을 구성할 수 있습니다. 더 짧은 시간 동안에 이루어지는 양질의 인터뷰를 통해 채용과정이 한 층 더 개선됩니다.

장점: 면접 지원자에게 알맞은 개별 질문 구성에 기여

5. 고객 응대 서비스 평가

기업이 고객 지원 시 온라인 챗을 활용한다면, 챗GPT에게 각 응대 품질 평가를 맡길 수 있습니다. 또한 챗GPT 에게 만족도 점수 제공을 요구했을 때 점수가 특정 값 아래로 떨어지면 로봇이 자동으로 관리자에게 점수를 보고해 검토를 요청할 수 있도록 자동화를 더할 수도 있습니다. 이를 통해 관리자는 지원 팀의 트레이닝 과정을 개선할 수 있죠. 챗GPT의 평가가 전부 완벽하지 않더라도, 소중한 시간을 절약할 수 있는 좋은 가이드가 되어 줄 것입니다.

이점: 고객 응대 품질에 대한 신속한 평가 및 추가 보고 여부 식별

챗GPT, 그 다음 단계는?

챗GPT와 같은 생성형 AI는 초급부터 전문가까지 수준의 개발자에게 귀중한 도구가 될 것입니다. 오늘날 챗GPT는 특정 조건을 기반으로, 혹은 요즘 통용되는 용어인 ‘프롬프트’를 기반으로, 비교적 중요도가 낮은 새로운 것을 생성할 때 활용되고 있습니다. 이러한 결과를 자동화 작업과 결합한다면 더욱 다양하고 흥미로운 사용사례를 확인할 수 있겠죠. 이와 동시에 일관성과 거버넌스를 갖춘 비즈니스 환경에서 이러한 생성형 AI 툴을 운영하는 방법에 대해 꾸준한 논의가 필요할 것입니다.

물론 생성형 AI를 어떻게 사용할지에 대한 논의는 이제 막 시작되었습니다. 유아이패스 역시 앞으로 꾸준히 생성형 AI와 자동화의 만남에 대한 자세한 아이디어를 공유할 계획입니다. 특히나 오는 3월 말에 개최될 2023 UiPath AI 서밋에 대한 뉴스를 기대해주세요!

편집자로부터 : 이 기사는 저자의 주관적인 의견을 바탕으로 작성되었으며, 유아이패스를 대표하거나 유아이패스의 사전 승인을 받은 의견이 아님을 명시합니다.