![](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fcommunity%2F2024%2F11%2F10%2Fb6b27630-7236-4a0a-b0d0-cf5e2c12b41d&w=inherit&q=80)
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상위 이미지도 퍼플렉시티 검색에서 찾은 것입니다.

질문을 분석하고, 아래와 같은 글을 소개해주는데요.


사용자님의 작성하신 글은 AI와 관련된 분석과 통신 산업의 도전 과제에 대한 깊이 있는 통찰을 제공하고 있습니다. 최신 기술의 도입과 그에 따른 한계점에 대한 논의가 인상적입니다. 앞으로도 좋은 글 많이 기대하겠습니다! 😊

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www.perplexity.ai (SKT 이용자는 1년 PRO 무료 지원으로 10월 부터 사용중) 통해서
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상위 이미지도 퍼플렉시티 검색에서 찾은 것입니다.

질문을 분석하고, 아래와 같은 글을 소개해주는데요.

AI / 퍼플렉시티가 작성한 글 _ 

SK텔레콤의 텔코 LLM 모델 도입은 통신업계에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력이 있지만, 귀하의 지적대로 현 단계에서는 조기 진단으로 볼 수 있습니다. 이에 대해 다음과 같이 분석해 볼 수 있습니다.

텔코 LLM의 잠재력

SK텔레콤이 개발 중인 텔코 LLM은 통신 분야에 특화된 대규모 언어 모델로, 요금제, 멤버십, 공시지원금 등 통신 전문 용어와 AI 윤리 가치를 학습했습니다1이는 일반적인 LLM보다 통신업 특화 업무 수행에 더 적합할 것으로 예상됩니다.

현재의 한계점

복잡한 요금제 처리: 통신사의 요금제는 매우 복잡하고 자주 변경됩니다. 텔코 LLM이 이러한 복잡성을 완전히 이해하고 처리하기까지는 시간이 더 필요할 것입니다.
다양한 프로모션 통합: 각종 할인, 약정, 결합 상품 등 다양한 프로모션을 모두 고려하여 최적의 제안을 하는 것은 현재 AI 기술로는 어려울 수 있습니다.
개인화된 추천: 고객의 개별적인 상황과 선호도를 완벽히 이해하고 맞춤형 추천을 제공하는 데는 아직 한계가 있을 수 있습니다.

향후 전망

SK텔레콤은 텔코 LLM을 지속적으로 개선하고 고도화할 계획입니다.5초기에는 단순 업무 처리와 기본적인 상담 지원에 활용되겠지만, 시간이 지남에 따라 더 복잡한 업무도 처리할 수 있을 것으로 예상됩니다.

결론

텔코 LLM의 도입은 통신업계의 디지털 전환을 가속화하는 중요한 첫걸음입니다. 그러나 복잡한 요금제와 다양한 프로모션을 완벽하게 통합하여 처리하기까지는 아직 시간이 필요할 것입니다. SK텔레콤이 이 기술을 지속적으로 개선하고 실제 업무에 적용하면서 얻는 경험과 데이터를 바탕으로, 향후 더욱 정교하고 효과적인 시스템으로 발전할 수 있을 것으로 기대됩니다.

아래는 이 내용을 구체화할 수 있는 항목을 소개합니다.

(개인의견) 

사실 이전에 올린 글에는 LLM '텔코' 의 긍정적인 부분을 작성했는데요.

그런데...요즘 들어 이전 회사 업무생활을 떠올려보면, 복잡한 요금체계와 다양한 통신기술의 변천에 따라 없어지고 깜짝 이벤트로 생겼다가 유지만 하는 요금제 등 너무 많은 변수가 있기에 이를 사람의 손길이 닿지 않는다면 단순 연결하는 메시지 맥락 디깅만 할 뿐...

실제로 고도화된 인사이트를 가져올 정도의 누적된 고객층의 수요에는 답변을 제공하지 못할 것 같다는 생각이 들었습니다.

AI 도입 과정에는 여전히 중요한 도전과제들이 존재합니다. GSMA Intelligence 의 조사에
따르면, 통신사들의 42%가 현재 Generative AI 기술의 초기 단계 성숙도를 가장 큰 장애요인으로 지목하고 있습니다. 이러한 장애요인을 극복하기 위해서는 단계별 접근과 내재화된 자산을 형성하는 것이 중요한데요. 마치 데이터댐을 만들고 적절한 클라우드 기술을 활용해서 분류를 체계화하는 것도 유사한 속성이 있을 것 같습니다.

그러나 더 중요한 것이 있습니다.

현장에 투입한 인력의 연차별 누적된 지식을 어떻게 끌어올릴 것인가...
직무조사와 현장 인터뷰와 FGI 로 끝나는 것은 단기적인 현상분석에 머무를 수 있습니다.

CS 영역은 수도권 외에도 다양한 지방 대도시/소규모 도시에도 거점을 마련하고 있고, 
직영매장 외에도 위탁 매장도 있기에 그들의 노하우를 차근차근 수집해서 가공하는 작업이
병행하지 않고 진행한다면 특정 기술 (5G망)에 머무를 수 있는 CS 봇을 양산할 것 같습니다.

현장은 통신매장으로 들어가면, 통신유통은 세부적인 거미줄이 촘촘하게 점조직이 분산되어 있기도 하고 때로는 뭉쳐있는 부분도 있습니다. 이것은 정형화된 그룹 매핑을 하고 정렬하기 위해서는 수년간 이상의 데이터 수집과 현업/퇴직자의 노하우도 골고루 녹여야 진정한 LLM 서비스를 완성할 수 있습니다.

다만...아직 이를 실천할 수 있는 통신사는 없을 것 같습니다.
내부 운영의 한계, 지속성을 갖고 리드할 수 있는 조직 응집력의 부족이 큰 이유입니다.

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이 질문을 던져보고, 답을 받았습니다. 

상위 이미지도 퍼플렉시티 검색에서 찾은 것입니다.

질문을 분석하고, 아래와 같은 글을 소개해주는데요.

![](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fcommunity%2F2024%2F11%2F10%2F7e1a05c1-411e-4ae8-9b4e-03f5642b80b1&w=inherit&q=80)![](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fcommunity%2F2024%2F11%2F10%2Fecb03297-3fe8-4e7e-b3fd-b1da46a6afa1&w=inherit&q=80)**AI / 퍼플렉시티가 작성한 글 _** 


SK텔레콤의 텔코 LLM 모델 도입은 통신업계에 혁신적인 변화를 가져올 잠재력이 있지만, 귀하의 지적대로 현 단계에서는 조기 진단으로 볼 수 있습니다. 이에 대해 다음과 같이 분석해 볼 수 있습니다.

## **텔코 LLM의 잠재력**
SK텔레콤이 개발 중인 텔코 LLM은 통신 분야에 특화된 대규모 언어 모델로, 요금제, 멤버십, 공시지원금 등 통신 전문 용어와 AI 윤리 가치를 학습했습니다[1](https://www.techm.kr/news/articleView.html?idxno=123887)이는 일반적인 LLM보다 통신업 특화 업무 수행에 더 적합할 것으로 예상됩니다.

## **현재의 한계점**
1. **복잡한 요금제 처리**: 통신사의 요금제는 매우 복잡하고 자주 변경됩니다. 텔코 LLM이 이러한 복잡성을 완전히 이해하고 처리하기까지는 시간이 더 필요할 것입니다.
2. **다양한 프로모션 통합**: 각종 할인, 약정, 결합 상품 등 다양한 프로모션을 모두 고려하여 최적의 제안을 하는 것은 현재 AI 기술로는 어려울 수 있습니다.
3. **개인화된 추천**: 고객의 개별적인 상황과 선호도를 완벽히 이해하고 맞춤형 추천을 제공하는 데는 아직 한계가 있을 수 있습니다.

## **향후 전망**
SK텔레콤은 텔코 LLM을 지속적으로 개선하고 고도화할 계획입니다.[5](https://www.hankyung.com/article/2024051349291)초기에는 단순 업무 처리와 기본적인 상담 지원에 활용되겠지만, 시간이 지남에 따라 더 복잡한 업무도 처리할 수 있을 것으로 예상됩니다.

## **결론**
텔코 LLM의 도입은 통신업계의 디지털 전환을 가속화하는 중요한 첫걸음입니다. 그러나 복잡한 요금제와 다양한 프로모션을 완벽하게 통합하여 처리하기까지는 아직 시간이 필요할 것입니다. SK텔레콤이 이 기술을 지속적으로 개선하고 실제 업무에 적용하면서 얻는 경험과 데이터를 바탕으로, 향후 더욱 정교하고 효과적인 시스템으로 발전할 수 있을 것으로 기대됩니다.



아래는 이 내용을 구체화할 수 있는 항목을 소개합니다.
![](https://image.wanted.co.kr/optimize?src=https%3A%2F%2Fstatic.wanted.co.kr%2Fcommunity%2F2024%2F11%2F10%2F42384263-53d9-4fbb-95ed-83c3cf39cf91&w=inherit&q=80)
**(개인의견)** 

사실 이전에 올린 글에는 LLM '텔코' 의 긍정적인 부분을 작성했는데요.

그런데...요즘 들어 이전 회사 업무생활을 떠올려보면, 복잡한 요금체계와 다양한 통신기술의 변천에 따라 없어지고 깜짝 이벤트로 생겼다가 유지만 하는 요금제 등 너무 많은 변수가 있기에 이를 사람의 손길이 닿지 않는다면 단순 연결하는 메시지 맥락 디깅만 할 뿐...

실제로 고도화된 인사이트를 가져올 정도의 누적된 고객층의 수요에는 답변을 제공하지 못할 것 같다는 생각이 들었습니다.

AI 도입 과정에는 여전히 중요한 도전과제들이 존재합니다. GSMA Intelligence 의 조사에
따르면, 통신사들의 42%가 현재 Generative AI 기술의 초기 단계 성숙도를 가장 큰 장애요인으로 지목하고 있습니다. 이러한 장애요인을 극복하기 위해서는 단계별 접근과 내재화된 자산을 형성하는 것이 중요한데요. 마치 데이터댐을 만들고 적절한 클라우드 기술을 활용해서 분류를 체계화하는 것도 유사한 속성이 있을 것 같습니다.

그러나 더 중요한 것이 있습니다.

현장에 투입한 인력의 연차별 누적된 지식을 어떻게 끌어올릴 것인가...
직무조사와 현장 인터뷰와 FGI 로 끝나는 것은 단기적인 현상분석에 머무를 수 있습니다.

CS 영역은 수도권 외에도 다양한 지방 대도시/소규모 도시에도 거점을 마련하고 있고, 
직영매장 외에도 위탁 매장도 있기에 그들의 노하우를 차근차근 수집해서 가공하는 작업이
병행하지 않고 진행한다면 특정 기술 (5G망)에 머무를 수 있는 CS 봇을 양산할 것 같습니다.

현장은 통신매장으로 들어가면, 통신유통은 세부적인 거미줄이 촘촘하게 점조직이 분산되어 있기도 하고 때로는 뭉쳐있는 부분도 있습니다. 이것은 정형화된 그룹 매핑을 하고 정렬하기 위해서는 수년간 이상의 데이터 수집과 현업/퇴직자의 노하우도 골고루 녹여야 진정한 LLM 서비스를 완성할 수 있습니다.

다만...아직 이를 실천할 수 있는 통신사는 없을 것 같습니다.
내부 운영의 한계, 지속성을 갖고 리드할 수 있는 조직 응집력의 부족이 큰 이유입니다.

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