미텔의 루이스 도밍고스, 대규모 기업 연구개발 책임자 및 기술 총괄 – 인터뷰 시리즈

루이스 도밍고스, 미텔의 기술 총괄 및 대규모 기업 연구개발 책임자는 20년 이상의 경력을 가지고 있습니다. 혁신적인 접근 방식과 깊은 기술 전문 지식을 가지고 있는 루이스는 기업 커뮤니케이션, 컨택트 센터 시스템, 네트워크 관리, 클라우드 서비스 등에서 높은 품질의 솔루션을 제공해 왔습니다.

루이스는 현재 미텔에서 기술 방향을 설정하며, 혁신과 신뢰성을 강조합니다. 그는 최신 기술을 도입하고 회사의 포트폴리오가 산업의 최전선에 있도록 합니다. 미텔에 입사하기 전에, 루이스는 유니파이에서 제품 및 기술 총괄을 맡았으며, 전체 제품 포트폴리오를 성공적으로 관리하고 클라우드 기반의 혁신적인 솔루션을 개발했습니다.

미텔은 비즈니스 커뮤니케이션의 글로벌 리더로, 조직이 고객을 더 효과적으로 연결하고 협력하고 서비스할 수 있도록 하는 종합적인 솔루션을 제공합니다. 온프레미스 시스템에서 클라우드 기반의 커뮤니케이션 플랫폼까지 모든 것을 제공하는 미텔은 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 혁신적인 제품을 제공하여 모든 규모의 비즈니스에 대한 다양한需求을 충족합니다. 무결한 통합과 높은 사용자 경험에 대한 헌신을 바탕으로, 미텔은 기업이 오늘날 빠르게 변화하는 작업 환경에서 연결되고 경쟁력 있게 유지하도록 도와줍니다.

많은 기업이 여전히 구식 커뮤니케이션 도구에 의존합니다. 이러한 구식 시스템이 기업에 미치는 가장 큰 장애물은 무엇이라고 생각하시나요?

많은 기업이 구식 프라이빗 브랜치 교환기(PBX) 시스템, 컨택트 센터, 그리고 단편적인 협력 도구를 사용합니다. 이러한 레거시 도구를 사용하면 통합과 상호 운용성이 부족하며, 폐쇄적인 아키텍처와 적절한 SW 인터페이스가 없습니다. 이는 현대의 AI 기반 솔루션, CRM 플랫폼, 클라우드 기반 애플리케이션과 통합하기가 더 어려워집니다.

조직이 단편적인 레거시 도구를 사용하면, 사용자 경험(UX)와 생산성이 저하될 수 있습니다. 애플리케이션 구현이 현대적인 유연한 작업 모드에 적응하지 못하며, 옴니채널 기능을 제공하지 않기 때문입니다. 또한, 너무 많은 구식 시스템을 사용하면 보안 위험이 증가하고, 데이터 보호 규정의 발전으로 인해 취약성과 규제 격차가 발생합니다. 마지막으로, 이러한 레거시 도구는 또한 높은 제품 유지 보수와 서비스 또는 운영 비용을 유발하여 총 소유 비용을 증가시킵니다.

이러한 커뮤니케이션 병목 현상은 기업이 AI 기반 솔루션을 효과적으로 구현하는 능력에 어떤 영향을 미칩니까?

AI 애플리케이션은 실시간 데이터 가용성, 여러 미디어 채널 간의 무결한 통합, 자동화 메커니즘을 필요로 합니다. 그러나 레거시 시스템은 내부적으로 고유한 형식으로 데이터를 저장하여 AI가 접근하거나 활용할 수 없게 하여, AI의真正 잠재력을 제한하며, 경우에 따라 단편화를 유발합니다. AI는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 모두 필요로 합니다. 그러나 레거시 시스템의 데이터 구조는 이러한 접근 방식에 적합하지 않으므로, AI는 대화 분석, 비즈니스 가치 추출, 커뮤니케이션 개인화를 제한합니다.

또한, 많은 AI 기반 애플리케이션은 실시간 분석을 필요로 합니다. 구식 인프라는 이러한 애플리케이션에 필요한 처리 능력과 실시간 연결이 부족하여, 비즈니스 내에서 지연과 비효율성을 유발합니다. 진정한 AI 기반 자동화 – 가상 어시스턴트, 워크플로 자동화 등 – 는 커뮤니케이션 플랫폼과의 깊은 통합을 필요로 합니다. 구식 시스템의 구식 또는 누락된 API 지원은 통합과 자동화 능력에 대한 장벽과 병목 현상을 생성합니다.

이러한 커뮤니케이션 병목 현상을 해결하면, 기업은 AI 기반 솔루션의 전체 잠재력을 해방하여, 효율성, 의사 결정, 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

미텔은 대규모 기업이 레거시 시스템에서 전환하는 데 어떻게 접근합니까?

미텔은 유니파이드 커뮤니케이션(UC) 도구의 전략적, 하이브리드 접근 방식을 취하여, 기업이 레거시 시스템에서 전환하도록 도와줍니다. 전체적인 전면 교체를 강요하는 대신, 미텔은 온프레미스 애플리케이션과 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드 솔루션을 포함하는 하이브리드 솔루션을 제공합니다. 이 하이브리드 모델은 텔레포니 인프라, 네트워크 에지의 SBC/게이트웨이 장비, UC 애플리케이션, 클라우드 기반 협력 애플리케이션을 통합하여, 기업이 자신의 속도에 따라 현대화할 수 있도록 합니다.

미텔은 솔루션 오케스트레이터로서, 고객이 배포한 모든 애플리케이션에 걸친 필요한 통합과 서비스를 제공하는 데 중점을 둡니다. 이 접근 방식의 주요 원칙은 다음과 같습니다:

• 하이브리드 클라우드 배포 – 전체 교체 접근 방식 대신, 미텔은 기존 온프레미스와 프라이빗 클라우드 PBX/UC/컨택트 센터를 유지하고 업데이트하며, 퍼블릭 클라우드에서 현대적인 협력 도구를 통합하여, 기업이 중단 없이 진화할 수 있도록 합니다.
• API 및 SDK – 미텔은 레거시 시스템과 현대적인 애플리케이션 간의 간극을 메우기 위해 API와 SDK를不断 업데이트하고 개발합니다. 이는 기업이 새로운 서비스를渐進적으로 채택할 수 있도록 하여, 일상적인 운영에 중대한 중단을 유발하지 않습니다.
• 레거시 시스템과의 AI 통합 – 미텔은 기존 커뮤니케이션 플랫폼에 AI 기반 기능을 추가하여, 시각적 보이스 메일, 가상 어시스턴트/에이전트, 실시간 전사와 같은 기능을 제공합니다. 이러한 AI 기능은 클라우드 LLM과 함께 작동하며, 또한 주요 인프라 투자 또는 업그레이드 없이 작동할 수 있는 소규모 언어 모델(SLM)을 활용합니다.
• 보안 및 규정 준수 업그레이드 – 미텔은 보안과 규정 준수를 우선하여, 종단간 페이로드 및 신호링크 암호화와 데이터 암호화를 구현합니다. 또한, 특정 산업과 지역 법규에 대한 규정 준수를 위해 모든 제품을 인증합니다.

AI는 비즈니스 커뮤니케이션을 변革하고 있습니다. 유니파이드 커뮤니케이션 시스템에서 다음 주요 발전은 무엇이라고 생각하시나요?

AI는 효율성을 향상시키고, 작업을 자동화하고, 기업 커뮤니케이션을 개선하는 데 사용되고 있습니다. 또한, 보안을 강화하는 데 사용되고 있습니다. 사용자 인증, 지속적인 취약성 평가, 시스템 보안 감사를 포함한 강화된 보안 조치가 기업을 위한 보안을 강화하는 데 기여합니다.

同时, 에이전틱 AI와 가상 어시스턴트가 확장되고 있습니다. 조직은 이러한 AI 기반 어시스턴트를 다중 모달 기능으로 강화하여, 다양한 커뮤니케이션 기능을 지원합니다. 이러한 기능에는 복잡한 질의 처리, 자동 응답, 스케줄링 지원, 정보 검색 등이 포함됩니다.

AI는 또한 음성-텍스트 기능, 실시간 다국어 번역, 감성 분석 등에서 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 향상된 기능은 컨택트 센터에서 직원 생산성을 높이고 전체 사용자 만족도를 개선하는 데 도움이 됩니다.

さらに, 콘텐츠 관리를 위한 제너레이티브 AI의 사용이 증가하고 있습니다. LLM이 분석 보고서, 요약, 법적 및 규정 준수 기록 등을 생성하는 데 통합되고 있습니다. 우리는 기업이 AI 기반 언어 모델을 사용하여 지식과 데이터를 최적화하고, 협력을 개선하는 데 더 많이 투자할 것으로 예상합니다.

미텔은 워크플레이스 커뮤니케이션에서 AI 기반 가상 어시스턴트, 자동화, 예측 분석의 부상에 어떻게 대비하고 있습니까?

미텔은 LLM의 등장 이전에 이미 AI 여정을 시작하여, 고객 솔루션을 강화하기 위해 제품과 기술 파트너십에 AI 기능을 통합하고 있습니다. 미텔은 또한 에이전틱 AI, 가상 어시스턴트, 가상 컨택트 센터 에이전트를 포함한 AI 기능을 제공합니다. 미텔은 또한 자연어 처리, 통화 및 미팅 분석, 시스템 분석 및 예측 보고, 저코드/노코드 워크플로 자동화를 제공하여, UC와 컨택트 센터 애플리케이션을 간소화합니다.

미텔은 기업 커뮤니케이션과 협력을 개선하기 위해 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 어떻게 활용하고 있습니까?

미텔은 AI와 LLM을 활용하여 기업 내의 커뮤니케이션과 협력 경험을 개선합니다. 미텔은 제품에 AI 및 LLM 기능을 통합하여, 고급 음성 및 텍스트 분석, 지능형 가상 어시스턴트, 작업 자동화를 제공합니다. 미텔은 또한 고객 지식베이스를 통해 AI 모델 훈련 과정을 포함하는 자체 지원 및 고객 지원 솔루션을 제공합니다. 이러한 기술은 실시간 커뮤니케이션을 최적화하고, 고객 상호작용을 개선하며, 시스템 보안을 강화하고, 비용 효율적인 24/7 모니터링 및 지원을 제공합니다.

기업 커뮤니케이션 시스템에 LLM을 통합하는 데 가장 큰 도전은 무엇이라고 생각하시나요? 미텔은 어떻게 이러한 도전을 해결하고 있습니까?

LLM을 기업 커뮤니케이션 시스템에 통합하는 데는 몇 가지 도전이 있습니다. 데이터 개인 정보 보호, 보안, 지연, 유연한 AI 통합이 포함됩니다. 글로벌 조직으로서, 데이터 개인 정보 보호와 규정 준수는 우리의 최우선 과제입니다. 따라서, 미텔은 고객 데이터를 모든 비용으로 보호하는 것을 보장합니다. 또한, 미텔은 보안을 강화하기 위해, 퍼블릭 클라우드 LLM에 노출될 수 있는 데이터를 제한하기 위해, 고객 네트워크 에지에 배포된 소규모 언어 모델(SLM)의 사용을 조사하고 있습니다. 하이브리드 클라우드 환경에서, 모든 제품이 AI를 안전하게 통합하기 위한 적절한 인터페이스/API를 갖추어야 합니다. 미텔은 제품을 현대화하여, 온프레미스, 호스팅, 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드에서 AI 통합을 가능하게 했습니다. 또한, “자신의 LLM을 가져오기” (BYO-LLM) 접근 방식을 허용하여, 벤더 잠금을 피하는 유연한 워크플로 생성 기능을 개발 중입니다.

실시간 협력 도구와 같은 음성 및 비디오에 대한 LLM 응답이 즉각적이어야 하므로, 이는 인프라적인 도전을 만듭니다. 미텔의 비전은 에지 AI를 사용하여 실시간 커뮤니케이션을 처리하고, AI 어시스턴트와의 상호작용에서 지연을 줄이는 것입니다. 마지막으로, 미텔은 특정 산업을 위한 AI 모델을 개발하여, 보건, 금융, 호텔 业 등에 대한 垂直적으로 관련성이 높은 컨텍스트 인식 AI 기반 커뮤니케이션을 제공하고 있습니다.

미텔의 제품 생태계에서 자연어 처리를 위한 AI 기반 애플리케이션 중 가장 흥미로운 것은 무엇이라고 생각하시나요?

측정 가능한 즉각적인 투자 回収율을 고려할 때, 미텔 컨택트 센터는 AI 기반 LLM 및 자연어 처리 솔루션을 위한 가장 흥미로운 영역입니다. AI 기반 가상 에이전트는 고객의 질의를 처리하고 정보를 수집하여, 라이브 에이전트에게 에스컬레이션하기 전에 작업량을 줄이고 응답 시간을 개선할 수 있습니다. 호출 녹음 및 전사, 요약, 감성 분석, 에이전트 훈련 등과 같은 기능은 운영을 개선합니다. 미텔의 UC 솔루션에는 시각적 보이스 메일, 스마트 검색, 지식 관리, 노이즈 캔슬링 등이 포함됩니다.

AI가 워크플레이스 상호작용의 윤리적 고려 사항을 다루는 방법은 무엇이라고 생각하시나요?

AI는 워크플레이스 커뮤니케이션과 협력을 크게変換시키고 있습니다. 그러나 이러한 변화를 통해 새로운 사용자와 고객 경험을 제공하는 동시에, 윤리적인 도전도 함께합니다. 윤리적인 고려 사항은 AI 구현의 모든 단계에서 지속적으로 해결되어야 합니다. 이는 다양한 데이터셋으로 AI 모델을 훈련하여 편향을 피하고, 공정한 의사 결정이 보장되도록 하는 것을 포함합니다. AI의 투명성과 설명 가능성이 가장 큰 우려 사항 중 하나입니다. 이는 명확한 약관과 AI 사용의 공개를 필요로 합니다. AI의 사용은 인간의 증강과 강화가 되어야 하지만, 대체는 아닙니다.

또한, 보안과 AI의 오남용을 방지하기 위해, 딥페이크와 사용자 데이터 및 자격 증명의 조작을 방지하기 위한 조치를 고려해야 합니다.

직원이 일상적인 워크플로에서 AI를 더 많이 사용하도록 하기 위해 조직이 어떤 단계를 취할 수 있습니까?

조직은 AI 기반 솔루션으로의 전환을 원활하게 하기 위해, 직원들의 채택, 신뢰, 생산성을 증진시키기 위한 단계를 취해야 합니다. 첫 번째 단계는 AI 정책과 기업 거버넌스를 설정하여, 회사의 내부에서 AI의 역할을 정의하고, 이를 준수하는 것입니다. 리더십은 또한 AI 채택에 대한 메시지와 옹호를 일치시키고, 모든 직원에게 AI의 작동 방식, 한계, 효과적인 사용 방법에 대한 교육을 제공해야 합니다.

同時에, 조직은 AI 협력 도구와 통합 프레임워크를 도입하여, 직원들이 AI 지원을 통해 의사 결정 과정을 강화할 수 있도록 해야 합니다. 리더십은 또한 윤리적 및 직업 보안 문제를 해결하고, 직원들의 피드백을 수집하고, AI에 의해 도입된 증분 가치를 측정하는 채널을 제공해야 합니다.

이러한 모든 단계를 AI 채택 과정의 초기에 수행함으로써, 직원들은 도구를 사용하는 데 더 자신감을 느끼고, 조직은 투자에 대한 더 빠른 ROI를 실현할 수 있을 것입니다.

이번 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 미텔을 방문할 수 있습니다.