Root Cause Analysis와 ChatGPT 활용: 가능성과 한계 [ChatGPT의 기업실전 적용]

Root Cause Analysis와 ChatGPT 활용: 가능성과 한계 [ChatGPT의 기업실전 적용]

 

 

 

기업의 업무활동에 대해서는 많은 상황과 결과들에 대한 매우 심층적인 검토가 필요하다. 그러나 심층적인 검토는 매우 복잡하며 많은 데이터를 종합해야하기에 고도의 지적 능력을 요구한다. 이 때문에 다양한 정형, 비정형 데이터를 종합해서 추론할 수 있는 생성AI(예: ChatGPT)의 기능을 활용하고자 하는 요구가 생겨날 수 밖에 없다. 어떤 가능성과 기회, 그리고 제약이 있을까? ChatGPT와도 같이 고민해보고, 예제를 만들어서도 살펴보자.

 

 

[1] 이점과 한계에 대한 일반적인 검토

 

[ ChatGPT  ]  ChatGPT를 근본 원인 분석(RCA, Root Cause Analysis)에 사용하는 것은 복잡한 시나리오나 문제를 분석하고 그 근본 원인을 식별하는 데 AI 능력을 활용하는 것을 포함합니다. 여기 ChatGPT를 근본 원인 분석에 사용할 때의 잠재적 이점과 현재의 한계에 대한 개요가 있습니다:

잠재적 이점
데이터 분석 및 패턴 인식: ChatGPT는 대량의 텍스트 데이터를 처리하고 분석하여 패턴을 식별하고 가능한 상관관계를 제안할 수 있으며, 이는 RCA의 초기 단계에서 유용합니다.

지식 통합: ChatGPT는 다양한 분야의 지식을 통합할 수 있으며, 이는 특히 학제 간 분야에서 RCA에 필수적입니다.

가설 제시: ChatGPT는 제공된 데이터와 알려진 정보를 바탕으로 잠재적 근본 원인에 대한 가설을 생성할 수 있어, 아이디어 브레인스토밍과 초기 분석에 도움이 됩니다.

시간 효율성: ChatGPT는 데이터를 신속하게 검토하고 통찰력을 제공할 수 있으며, 특히 예비 조사에 있어 수동 분석보다 훨씬 빠를 수 있습니다.

문서화 지원: ChatGPT는 RCA 과정을 문서화하는 데 도움을 줄 수 있어, 모든 단계와 발견 사항이 명확하게 기록되고 표현될 수 있습니다.

한계점
특정 분야 전문성 부족: ChatGPT는 많은 영역에서 지식이 풍부하지만, 특정 분야의 지식이 필수적인 복잡하고 전문화된 문제에 대한 전문성의 깊이가 부족할 수 있습니다.

입력 품질에 대한 의존성: ChatGPT의 분석 품질은 제공된 정보의 품질과 완전성에 크게 의존합니다. 제한적이거나 편향된 데이터로는 정확한 평가를 할 수 없습니다.

실제 세계와의 상호작용 부족: ChatGPT는 실제 세계와 상호작용하지 않으므로 포괄적인 RCA에 종종 필요한 물리적 조사나 실험을 수행할 수 없습니다.

복잡한 인과 관계 이해의 어려움: 깊이 복잡하고, 비선형적이거나, 피드백 기반의 인과 관계를 이해하는 것은 ChatGPT와 같은 AI 시스템에게 도전적일 수 있습니다.

윤리적 및 기밀성 문제: RCA가 민감한 데이터를 포함하는 경우, 정보의 기밀성 및 윤리적 사용에 대한 우려가 있습니다.

경험적 검증 부족: ChatGPT의 제안은 데이터의 패턴에 기반하고 있으며, 경험적 검증이나 테스트를 포함하지 않는데, 이는 종종 RCA의 핵심 부분입니다.

시간적 한계: ChatGPT의 훈련 데이터는 특정 시점(2023년 4월)까지만 확장되므로, 특정 분야의 가장 최근 발전이나 데이터를 인식하지 못할 수 있습니다.

ChatGPT는 특히 데이터 분석, 가설 생성 및 문서화에 있어 근본 원인 분석의 초기 단계에서 유용한 도구가 될 수 있습니다. 그러나 입력 데이터의 품질, 실제 세계와의 상호작용 부족, 그리고 특정 문제의 복잡성에 의해 그 효과가 제한됩니다. 포괄적이고 정확한 RCA를 위해, ChatGPT는 분야 전문가들과 경험적 조사 방법과 함께 사용되어야 합니다.

 

 

 

실제적인 특정 시나리오 대입

 

[ ChatGPT  ]   실제 시나리오를 고려해보겠습니다. 소매업자가 매출이 크게 감소하고 있으며, 근본 원인 분석(RCA)을 수행하기 위해 ChatGPT를 사용하고 있다고 합시다. ChatGPT는 유용한 통찰을 제공할 수 있지만, 이러한 맥락에서 고려해야 할 여러 한계가 있습니다:

실시간 및 상세 데이터에 대한 접근 부족

ChatGPT의 한계: ChatGPT는 제공된 데이터에 의존하며 실시간 판매, 고객 행동, 시장 동향 데이터에 접근할 수 없습니다.
매출 분석에 미치는 영향: 구체적이고 최신의 매출 데이터 및 고객 피드백에 접근할 수 없다면, ChatGPT는 매출 감소를 설명할 수 있는 중요한 통찰을 놓칠 수 있습니다.
비텍스트 데이터 해석 불가능

ChatGPT의 한계: 주로 텍스트 데이터를 처리 및 분석하며 그래프, 이미지 또는 다른 비텍스트 데이터 형식을 직접 해석할 수 없습니다.
매출 분석에 미치는 영향: 매출 추세 분석은 종종 차트, 매출 그래프, 시각적 상품진열의 영향 분석을 필요로 하는데, 이는 ChatGPT가 직접 평가할 수 없습니다.
특정 시장 역학에 대한 이해 부족

ChatGPT의 한계: 일반적인 지식 범위가 넓지만, ChatGPT는 특정 시장 추세, 지역 경제 조건, 업계 특유의 도전과제에 대해 완전히 최신이거나 깊이 있는 지식이 부족할 수 있습니다.
매출 분석에 미치는 영향: 소매업자는 ChatGPT가 알지 못하는 최근 시장 변화, 지역 경제 요인, 업계 추세의 영향을 받을 수 있습니다.

사용자 입력에 대한 의존성

ChatGPT의 한계: 분석은 사용자가 제공하는 정보의 질에 좌우됩니다. ChatGPT에 제공된 정보가 불완전하거나 편향되거나 부정확하면 분석이 잘못될 수 있습니다.
매출 분석에 미치는 영향: 소매업자가 자신의 판매 전략, 고객 인구통계, 운영 변화에 대해 포괄적이고 정확한 정보를 제공하지 않으면, ChatGPT의 분석은 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다.
경험적 검증 수행 불가능

ChatGPT의 한계: ChatGPT는 가설을 검증하기 위해 물리적 조사나 실험을 수행할 수 없습니다.
매출 분석에 미치는 영향: 예를 들어, 다양한 판매 전략을 실험하거나 시장 조사를 수행하여 매출 감소의 잠재적 원인을 경험적으로 검증할 수 없습니다.
복잡한 인과 관계 이해의 어려움

ChatGPT의 한계: 다양한 요소 간의 미묘한 상호작용을 포함하는 복잡하고 다중 요인 문제를 완전히 풀어내기 어려울 수 있습니다.
매출 분석에 미치는 영향: 매출 감소는 공급망 문제, 직원 성과, 마케팅 전략 효과, 고객 만족도와 같은 다양한 요인의 조합으로 인해 발생할 수 있습니다. ChatGPT는 이러한 요인들이 어떻게 상호 작용하는지 정확히 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

 

매출 감소를 경험하는 소매업자의 경우, ChatGPT는 초기 가설 생성과 RCA 과정을 안내하는 데 도움을 줄 수 있지만, 실제 데이터 분석, 전문가 상담, 경험적 방법론과 함께 분석을 보완하는 것이 중요합니다. 이 도구는 복잡한 문제를 분석하는 데 있어 독립적인 해결책보다는 지원 메커니즘으로 가장 잘 사용됩니다.

 

 

 

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[2] ChatGPT 기능 발전의 영향 검토

 

 

[ ChatGPT  ]   2023년 11월 기준으로 검색 엔진을 통한 인터넷 접근 기능이 추가되어 있음에도 불구하고, 소매업자가 매출 감소를 경험하는 시나리오에서 ChatGPT를 근본 원인 분석(RCA, Root Cause Analysis )에 사용하는 데에는 여전히 주목할 만한 한계가 있습니다. 이러한 한계를 살펴보겠습니다:

소매업자의 특정 상황에 대한 제한된 맥락 이해

ChatGPT의 한계: 일반적인 인터넷 정보에 접근할 수 있지만, 소매업자의 상황에 특화된 독점적이거나 기밀 데이터에는 접근할 수 없습니다.
매출 분석에 미치는 영향: 상세한 매출 데이터, 내부 전략, 소매업자의 특정 시장 위치는 미묘한 분석에 필수적입니다. ChatGPT가 공개적으로 이용 가능한 정보에 의존하는 것은 소매업자의 독특한 도전 과제에 대한 맞춤형이고 포괄적인 이해를 얻는 데 부족할 수 있습니다.

실시간, 독점(=내부) 데이터 분석 불가능

ChatGPT의 한계: 인터넷에서 정보를 검색할 수 있지만, 소매업자가 사용하는 실시간 내부 매출 데이터나 독점 분석 플랫폼을 직접 분석할 수는 없습니다.
매출 분석에 미치는 영향: 실시간 매출 수치, 고객 거래 내역, 내부 성과 지표는 매출 감소의 정확한 원인을 식별하는 데 필수적이며, ChatGPT는 이러한 데이터에 접근하거나 분석할 수 없을 수 있습니다.

 

공개적으로 이용 가능한 정보에 대한 과도한 의존

ChatGPT의 한계: 분석은 인터넷에 이용 가능한 정보에 기반합니다만, 이 정보는 소매업자의 특정 산업이나 지역 위치에 가장 최근이거나 관련성이 있지 않을 수 있습니다.
매출 분석에 미치는 영향: 소매업자의 매출 감소는 아직 온라인에서 광범위하게 보고되거나 분석되지 않은 최근 시장 추세, 지역 행사, 업계 특유의 도전에 의해 영향을 받을 수 있습니다.

 

가설 식별 및 검증의 어려움

ChatGPT의 한계: 사용 가능한 데이터를 바탕으로 가설을 생성할 수 있지만, 실제 상황에서 이러한 가설을 경험적으로 테스트할 수 있는 능력이 부족합니다.
매출 분석에 미치는 영향: 매출 감소의 근본 원인을 결정하기 위해서는 현장 검증이 필요합니다. 예를 들어, 고객 설문조사, 마케팅에서의 A/B 테스트, 매장 내 관찰 등이 필요할 수 있는데, 이는 ChatGPT의 능력을 벗어납니다.

 

일반화된 시장 분석

ChatGPT의 한계: 일반적인 시장 분석을 제공할 수 있지만, 특정 소매업자의 미묘한 시장 역학을 파악하는 데 능숙하지 않을 수 있습니다.
매출 분석에 미치는 영향: 소매업자에 특유한 경쟁 압력, 고객 충성도 요인, 브랜드 인식은 매출 감소를 이해하는 데 중요하며, 일반화된 분석에서 놓칠 수 있습니다.

윤리적 및 개인정보 보호 우려

ChatGPT의 한계: 인터넷 기반 데이터를 사용할 때, 특히 민감한 비즈니스 정보를 다룰 때 윤리적 고려사항과 개인정보 보호 문제가 있습니다.
매출 분석에 미치는 영향: 소매업자는 ChatGPT와 공유하거나 접근하는 정보의 유형에 대해 주의를 기울여야 하며, 개인정보 보호법 및 경쟁 기밀성을 고려해야 합니다.

인터넷 접근 능력이 ChatGPT의 정보 수집 능력을 향상시키지만, 소매업자의 매출 감소에 대한 RCA 수행에 있어 특정 독점 데이터에 대한 접근 및 분석 불가능, 실제 세계 테스팅 능력 부족, 일반적 정보를 특정 비즈니스 맥락에 적용하는 데의 어려움으로 인해 그 유용성이 제한됩니다. ChatGPT는 초기 가설 생성 및 연구 방향을 안내하는 보조 도구로서 가장 잘 사용되며, 이러한 시나리오에서 심층 분석을 위한 독립적인 솔루션으로 사용하기에는 적합하지 않습니다.

 

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만일 기업 내부 데이터와 tightly coupled 된 상황이라면?

 

 

[ ChatGPT  ]   ChatGPT가 소매업자의 기업 데이터에 접근하여 매출 감소에 대한 근본 원인 분석(RCA)을 수행할 수 있다면, 여러 방면에서 그 능력이 확실히 향상될 것입니다. 그러나 여전히 고려해야 할 한계가 있습니다. 개요는 다음과 같습니다:

향상된 능력
데이터 기반 통찰력: 매출 데이터, 고객 피드백, 재고 수준 및 기타 관련 기업 정보에 직접 접근함으로써 ChatGPT는 더 정확하고 구체적인 통찰력을 제공할 수 있습니다.
패턴 인식: 매출 감소의 잠재적 원인을 나타낼 수 있는 데이터 내의 패턴과 이상 현상을 식별할 수 있습니다.
비교 분석: ChatGPT는 현재 매출 데이터와 과거 데이터를 비교하여 중요한 변동이나 추세를 식별할 수 있습니다.

여전히 존재하는 한계
복잡한 데이터 해석: ChatGPT는 데이터를 처리하고 분석할 수 있지만, 복잡한 비즈니스 데이터를 해석하는 것은 미묘한 이해와 맥락이 필요하며, 이는 그 능력을 넘어설 수 있습니다. 예를 들어, 시장 변화나 소비자 행동 변화가 매출 수치에 미치는 영향을 이해하는 것은 도전적일 수 있습니다.

실제 세계 검증의 부재: ChatGPT는 가설을 검증하기 위해 물리적 조사나 현실 세계의 실험을 수행할 수 없습니다. 예를 들어, 고객 인터뷰나 매장 감사를 통해 질적 통찰력을 얻을 수 없습니다.

동적 시장 조건: 소매 시장은 경제 추세, 경쟁자의 행동, 소비자 선호도와 같은 여러 외부 요인의 영향을 받는 동적인 시장입니다. ChatGPT의 분석은, 기업 데이터를 사용하더라도 이러한 빠르게 변화하는 외부 요인을 완전히 고려하지 못할 수 있습니다.

윤리적 및 개인정보 보호 우려: 기업 데이터에 대한 접근은 데이터 개인정보 보호, 보안 및 윤리적 사용과 관련하여 중요한 우려를 제기합니다. ChatGPT가 민감한 비즈니스 정보에 접근하고 사용하는 방식에 대해 엄격한 통제와 프로토콜이 필요합니다.

예측력의 한계: ChatGPT는 기존 데이터를 분석하여 잠재적 근본 원인을 식별할 수 있지만, 미래 시장 추세나 소비자 행동을 예측하는 능력은 제한적입니다. 예측 분석은 단순한 데이터 분석을 넘어서는 정교한 모델링을 종종 요구합니다. (Note: ChatGPT의 Advanced Data Analysis가 매우 정교한 예측 모델링도 수행하는 시나리오가 반영된다면 이야기가 달라질 가능성 존재함)

데이터 품질 및 완전성에 대한 의존성: ChatGPT의 분석 정확도는 제공된 기업 데이터의 품질, 완전성 및 정확성에 크게 의존합니다. 불완전하거나 편향된 데이터는 잘못된 결론으로 이어질 수 있습니다.

학제 간 분석 요구: 매출 수치는 마케팅 효과, 공급망 효율성, 직원 성과 등 다양한 요인의 영향을 받을 수 있습니다. ChatGPT는 이러한 학제 간 요인들과 그 상호 관계를 종합적으로 분석하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

ChatGPT에 기업 데이터 접근을 제공하면 소매업자의 매출 감소에 대한 RCA 수행 능력이 크게 향상될 것입니다. 그러나 복잡한 데이터 해석, 실제 세계 검증, 동적 시장 조건, 윤리적 우려, 학제 간 분석 필요성과 같은 한계는 여전히 인간의 감독과 전문성을 필요로 합니다. ChatGPT는 데이터 기반 통찰력과 가설을 제공하는 보조 도구로서 가장 효과적이며, 이러한 시나리오에서 심층 분석을 위한 독립적인 솔루션으로 사용하기에는 적합하지 않습니다.

[3] 구체적인 가상 사례를 통한 이해

 

이번에는 지금까지의 논의를 확인하는 차원에서 가상적이지만 구체적인 사례 데이터를 만들어서 ChatGPT가 RCA 원인분석 측면에서 어느 정도 유용한 검토를 해낼 수 있을지, 어떤 데이터가 ChatGPT에게 더 제공되어야 할 것인지, 그리고 어떤 부분이 보완되어야 할지를 살펴본다.

 

 

 

 

 

 

여기까지 가상적이지만 실제상황과 유사한 데이터를 생성했고, 그에 영향을 준 요소들도 가상적으로 생성했다. 이 데이터가 사실이라고 가정한다면, 그리고 ChatGPT가 이 데이터를 자유자재로 접근하고 활용할 수있다고 가정한다면? (물론, 이와 같은 데이터 생성과 시각화를 포함한 분석은 ChatGPT의 Advanced Data Analysis 기능이 활용되었기 때문에 가능했던 것이다.  ChatGPT Advanced Data Analysis 활용에 대한 좀 더 상세한 이해는 https://revisioncrm.tistory.com/575 예제를 참고할 것. ) ChatGPT는 합리적이고 실용적이며 구체적인 원인 분석을 해낼 수 있을 것인가?  

 

 

 

진정한 원인이라고 단정하기는 곤란할 수 있기에 요청한 원인분석의 결과로 "가능한 원인"을 제시했다. 

원인분석이 진행되었다면 결과는 흔히 사용하는 fishbone diagram으로 표현되어도 좋을 것이다.

ChatGPT에게 다이어그램도 작성시켜 본다면? (물론 그림을 잘 그리는가는 그리 이 맥락에서 중요한 문제는 아닐 수 있다. 하지만 시도한 버전에서는 형태를 알수 없는 이상한 모습이 되는 경우가 많다. 다이어그램 작성역시 ChatGPT의 Advanced Data Analysis 기능의 일부다.)

 

 

 

 

 

앞서 제공된 원인분석 결과는 매우 개략적이었으므로, 예제에 등장한 세 가지 상품 중에 하나 정도는 좀 더 세밀하게 검토해 보자. 워싱턴 사과를 집중적으로 살펴본다. 항상 그렇듯 어떤 측면을 집중적으로, 그리고 어떤 지표를 활용해서 검토할 것인지를 프롬프트에 구체적으로 지시해주는 것이 원하는 결과쪽으로 답변을 유도하는데 중요하다.

 

 

 

 

답변을 보면 가능한 영향요인을 나열하는 것에 머물렀다. 최종 결과로 보기에는 흡족한 수준은 아니다. 어차피 "가능한 원인" 이상이 될 수 는 없다고 하더라도, 해당 요소가(예: 같은 시기에 제공되는 다른 계절 과일과의 비교) 어떤 상태였기 때문이었다고 생각한 것인지를 설명하는 방식으로 응답이 수정되어야 자연스러울 것이다. 수정을 위해서는 다시 한 번 수정 작성 하도록 요구할 필요가 있다.

 

 

[Ending Note]  So, ...   이 정도면 실무에서 중요한 분석과 의사결정에 바로 사용(참고)하기에도 충분하겠는가?

 

■  (2023년 11월 기준의) 이 정도 수준의 ChatGPT 도움은 없더라도 이미 현장의 경험과 지식으로, 사람의 추론만으로 충분해서 일을 하는데 전혀 지장은 없는가? 

■  이런 정도의 도움은 시간을 줄이거나 노동을 줄이는데도 별 도움이 되지 않겠는가?

■  만일 더 완성도 높은 결과를 얻으려면 어떤 데이터가 이 과정에 더 투입되어야 하겠는가? 

■  데이터와 분석능력 모두 제한된 상황이라고 하더라도 원인 분석 RCA 과정에서 ChatGPT가 더 작할 수 있는 세부작업이 있다면?

■  현재의 ChatGPT는 무엇과 연결되고 어떻게 발전되어야 실제로 매우 높은 유용성을 보일수 있겠는가?

 

그리고, 우리의 이번 논의에서 빠진 하지만 정말 중요한 것은 무엇이겠는가?