자연어처리/생성(NLP/NLG) 자체가 다국어 지원이 어려워서 사업 확장 제한,

상황별 대응 추가할 때마다 추가비용 및 AI 재훈련,
그리고 전화를 받는 사람은 똑같이 시간 소모함.

사실 극상의 시나리오는 뭐냐하면
식당들 자체가 전산화 되는것.

가령 식당 예약 프로토콜을 정해서
NLP(사용자 측 AI) -> 식당 예약 client -> 식당 예약 service 순으로 연결되게 하고
더 나아가서 service 자체에도 알고리즘이나 AI가 예약 관련 협상을 진행하게 하면 됨.
이런 생태계 구축이 AI기반 기술보다 전체 비용이 적고
뭣보다 시장진입 비용이 적어서 후발주자에 대해 열려있음.

NLP/NLG는 아무리 잘 봐줘도 연비가 나쁜 기술이기 때문에
그걸 입수한 특정 대기업에 의존성이 생기지 않도록 하는 것이 중요함.

하지만 식당 예약을 온라인화하는 시도는 많았는데,

잘 된 경우는 별로 없음.

식당 쪽에서 필요를 못 느낀것도 있고

일부에선 서비스 개념으로 사람이 예약전화에 대기하는 곳도 있어서

전산화화 보급은 좀 늦을 수도 있음.


다만 구글 듀플렉스의 보급 속도는

전산화 보급 자체를 넘어서 느릴 가능성이 있음.