제품 고장 시 AS 아닌 AI에 질문?··· ‘캐논코리아’ 서비스센터에 물어보니

AI에게 물어보는 것이 만능은 아니지만 예상외로 쓸만한 조언을 해주는 경우가 많다. 특히 내가 모르는 영역이거나 전문 영역에 한해서는 다양하고 복잡한 데이터를 알아서 정리한 뒤 손쉽게 풀어서 제공하기 때문에 사전에 정보를 얻는 용도로 활용하기 좋다. 하지만 AI가 갈무리한 정보는 어디까지나 인터넷에서 구할 수 있는 자료를 바탕으로 하기 때문에 그 이외의 영역을 다룬다면 주의가 필요하다. 대표적으로 애프터서비스, 제품 수리 및 고장 관련 질의응답이 그렇다. 캐논코리아는 전국 13곳에 서비스센터 및 접수 대행점을 두고 카메라 수리 및 상담을 진행한다 / 출처=IT동아 일반적으로 AI가 활용할 수 있는 정보는 제조사의 홈페이지에 있는 사양, 사용설명서, 공개된 서비스의 매뉴얼 및 부품, 카탈로그, 수리 안내가 중점적이며, 제한적으로나마 수리업체에서 올린 블로그나 영상, 커뮤니티의 반응, 사용자 경험 등의 정보까지 포함된다. 하지만 제조사의 내부 수리 지침이나 센터별 수리 이력, 엔지니어가 직접 활용하는 수리 및 점검 데이터까지는 포함되지 않으므로 어디까지나 사용자가 설명한 증상을 조합해 가능한 원인을 ‘추측’할 뿐이다.AI를 통한 AS 질문, 무엇이 문제일까?그렇다면 제품이 고장났을 때 어디까지 AI를 활용하는 것이 좋을까? 영국의 자동차 정비 서비스 업체 ‘FixMyCar’가 운전자 2545명을 대상으로 AI 활용 여부를 설문조사한 결과, 약 16%가 자동차 문제 정보를 찾는 데 AI를 활용했다고 응답했다. 미국의 자동차 부품 업체 American Trucks는 운전자 1000명 중 자가 수리를 시도한 운전자의 약 56%가 AI의 도움을 받았다고 응답했다. 많은 사용자들이 수리를 진행하거나 수리를 시작하기 전 AI를 활용해 제품 관련 문제를 파악하고 도움을 받는 것을 알 수 있다.하지만 실제 수리 현장의 반응은 달랐다. FixMyCar가 전문 정비사에게 챗GPT의 답변을 검토하게 한 결과 대체로 정확하고 현실적인 원인을 제시했고, 전문가가 이해할 수 있는 논리적인 답변을 제공했지만 장비, 접근 가능한 작업 환경, 실제 경험에 따른 결과가 반영되지 않았다고 답했다. 고장 원인이 명확하지 않다면 AI의 답변 정확도는 더욱 떨어지는 셈이다. 이를 바탕으로 자가수리를 진행할 경우 잘못된 방법으로 수리하게 되거나 오히려 문제가 더 커질 수 있다. 비교적 디지털화가 덜한 커피머신만 하더라도 고장났을 때의 원인이 다양하다. 디...