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해석: 집단지성의
(--> Collective Intelligence: 다수의 개체들이 서로 협력함으로서 얻게되거나, 더욱 배가 되는 집단.)

# data[].attributes.body
뜻: 확대하다
맥락: Though automation can streamline and scale up much of your customers’ journeys, there will still be moments where customers want, or expect to, communicate with your workers.
비록 자동화가 많은 너의 고객들의 경험을 간소화하고 확대할지라도(=고객들에게 편리하더라도), 고객들이 직원들과 소통하기를 원하는 순간들은 여전히 있을 것이다.

# data[].attributes.body
청원서

문장: A recent petition calling for Tesco supermarkets to stop replacing checkout workers with self-service machines has reached almost 200,000 signatures in the UK

해석: 영국에서 Tesco 슈퍼 마켓의 계산원 들을 self service machine로 대체하는 것을 멈추기를 요청하는 최근 탄원서가 거의 20만 가까이 서명을 받았다.

# data[].attributes.body
해석: 지금까지 (현 시점까지)

맥락: So far, the relationship between automation and employment has had a chequered history.
지금까지 자동화와 고용 사이의 관계는 기복이 심한 역사를 가졌다

# data[].attributes.body
해석:  길을 찾다, 항해하다, 다루다, 탐색하다
맥락: 그것은 기술을 탐색하는 것을 힘들어하는 쇼퍼들에게 빠르게 인기를 얻었다.

it's rapidly gained popularity with shoppers who find it tough to navigate the technology

# data[].attributes.body
해석: 여기에
맥락: Herein lies the issue. While machines can complete thousands of tasks more efficiently than people, many jobs still require the intuition, common sense, and customer experience only a human can provide.
여기에 문제가 있다. 기계가 사람보다 더 효율적으로 수천 개의 작업을 완료할 수 있지만, 많은 직업은 여전히 인간만이 제공할 수 있는 직관, 상식 및 고객 경험을 필요로 한다.

# data[].attributes.body
해석:
완전히 바꾸다/대리하다
맥락:
"Machines cannot wholly replace all roles, nor can they be a substitute for human interactions."
"기계들은 모든 일자리를 대신 할수도 없고 인간 접촉에 대리할 수도 없다."

# data[].attributes.body
해석: 증액, 증진, 강화
맥락: Instead, automation must support, streamline, and augment people’s work.
대신, 자동화는 사람들의 작업을 지원, 간소화, 강화해야 합니다.

# data[].attributes.body
늘리다, 증가시키다, 증진시키다

맥락: 기계가 사람보다 효율적으로 할 수 있는 직업들이 많지만 아직도 사람들만이 할 수 있는 일들이 남아있다.

Instead, automation must support, streamline, and augment people’s work.

(사람들의 일을 완벽히 대체하는) 대신, 자동화는 사람들의 일을 도와주고, 간소화하고 증진시킨다.

# data[].attributes.body
뜻:
automation: 자동화 (제어 시스템과 다른 정보기술을 조화롭게 사용하여 산업 기계류와 공정을 제어하는데에 사람이 관여할 필요를 줄이는 것)
chequered history: a past history of having had problems
맥락: So far, the relationship between automation and employment has had a chequered history.
지금까지 자동화와 고용 사이의 관계는 문제가 많은 복잡한 역사를 가졌다.

# data[].attributes.body
해석: 변화가 많은

맥락: So far, the relationship between automation and employment has had a chequered history.
지금까지 자동화와 고용 사이의 관계에 변화가 많은 역사를 가지고 있었다.

# data[].attributes.body
해석:
철저한/일관된 고객 서비스
맥락:
"Self-checkout or not, customer standards for solid customer service are growing higher than ever."
"셀프 체크 아웃 여부에 관계없이 철저하고 일관된 고객 서비스 에 대한 고객 표준은 그 어느 때보 다 높아지고 있습니다."

# data[].attributes.body
해석 : 고객여정

Though automation can streamline and scale up much of your customers’ journeys,
자동화가 고객 여정의 많은 부분을 간소화하고 확장할 수 있지만

# data[].attributes.body
해석: 간소화하다
맥락: 자동화는 사람을 대신하는 것이 아니라 사람의 일을 간소화할 수 있어야 한다.
Instead, automation must support, streamline, and augment people's work.

# data[].attributes.body
해석: 베틀이 실을 짜다.

맥락: Aristotle prophesied in the 4th century BC that ‘when looms weave by themselves, man’s slavery will end.

—> 아리스토텔레스는 BC 4세기에는 “그들스스로 베틀이 실을 짤때, 사람들의 노예제도는 끝날것이다” 라고 예언했다.

(Themselves: 그들스스로 라는 뜻인데, 여기선 자동화 현상을 말한다고 볼수 있다. )

# data[].attributes.headline
다음 시간(9/6화) 전까지 할일

# data[].attributes.subject
다음 시간(9/6화) 전까지 할일

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- Gig economy 기사에서 질문하고 싶은 부분과 해석/설명이 필요한 부분 표시해두기
- Gig economy 기사 2가지 ClassCard완료
- 기사 전체 읽고 Part 5가지 중 자유롭게 골라서 말풍선 3개 달기

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So far, the relationship between automation and employment has had a chequered history. Aristotle prophesied in the 4 th century BC that "when looms weave by themselves, man's slavery will end".

Today, questions about how to best use automation are perhaps further than ever from being answered. When inflation is soaring, utility bills are hitting record heights and job vacancies far outstrip the number of people seeking work, it's tempting to see technology as the solution. Particularly as we move ever closer to the World Economic Forum's prediction that automation will replace 85 million jobs by 2025.

But after over two years of reduced human contact and technology-based working, are we starting to see a thirst for human contact?

Businesses that deliver in the moments that matter, using tech and human interaction in tandem, will ... [+]
getty

A people-first approach
A recent petition calling for Tesco supermarkets to stop replacing checkout workers with self-service machines has reached almost 200,000 signatures in the UK. It's rapidly gained popularity with shoppers who find it tough to navigate the technology, worry about the displacement of jobs, and prefer the customer service skills of a human.

Herein lies the issue. While machines can complete thousands of tasks more efficiently than people, many jobs still require the intuition, common sense, and customer experience only a human can provide. Machines cannot wholly replace all roles, nor can they be a substitute for human interactions. Instead, automation must support, streamline, and augment people's work..

A combination of human ingenuity and automated data evaluation is imperative to understand, connect, and deliver customer experiences that live up to and exceed expectations. This is where artificial intelligence can, if used correctly, benefit businesses tenfold.
Customer journey architecture
Self-checkout or not, customer standards for solid customer service are growing higher than ever. 80% of shoppers now say that an organisation's experience is as essential as the quality of the products and services.

A growing portion of these experiences is digital and online. Here, companies can harvest and analyse the behaviours of their customers and prospects from numerous sources and store this invaluable information. However, translating this data into meaningful outcomes is tricky-the data is disparate, expansive, unstructured, and often incomprehensible unless organised, while the human behaviour it carries is just as complex. Analysing all this information, never mind arriving at actionable insights, is beyond the reach of even the most dedicated human. Enter artificial intelligence.

AI has the potential to transform the entire customer journey. AI tools can mine data, create personas for targeted marketing campaigns, and guide website visitors towards purchasing through personalised content and even automated chatbots. Then, the software can generate both cross- and up-sell opportunities based on activity mid- and post-purchase. It can also estimate customer sentiment and appropriate courses of action, and even request post-sales reviews and feedback alongside referral offers.

And the best part? This is all happening automatically. Businesses can rely on automation to carry out the tasks that humans can't, with little input from the workforce and minimal visibility to the customer, allowing humans to get on with what they do best. But this is only the beginning.

How can AI then collaborate with employees to take their customers' experience and sales o new heights?
Sales of the future
Customer relationship management systems, or CRMs, are technology platforms used to manage customer interactions, build relationships, and streamline processes. If used correctly, they improve customer service, sales, and profitability.

If used correctly, however, CRMs have often struggled from a lack of enthusiasm and adoption from workers, mainly due to associated dull admin tasks like manual data entry. Though 91% of companies with 10+ employees use a CRM, less than 40% of these organisations report a workforce CRM adoption rate of over 90%. Fortunately, this offers another opportunity to leverage artificial intelligence to its full potential.

AI complements workers by eliminating data entry and capturing the customer lifecycle, detecting duplicates, anomalies, and errors that may have impacted customer communications and relationships. AI can also supercharge through predictive analytics and algorithms that create ultra-accurate lead scores.

Then, salespeople can access targeted customer recommendations plus a data-driven rationale, equipping them with the confidence to serve customers with pinpointed accuracy-and build long-lasting relationships.
Humanising your AI strategy
Though automation can streamline and scale up much of your customers' journeys, there will still be moments where customers want, or expect to, communicate with your workers.

Identifying and defining these moments is an integral part of your engagement strategy. They must feel natural and necessary. For instance, scheduling a software product demo through an automated booking system would be far more efficient for a customer than calling up an employee. However, if that software system goes wrong, the customer will only want to connect with a human adviser to help solve the issue. In general, it is the emotional situations that will always require a human touch.

However, AI needs regular 'care' and attention, too. One of automation's apparent benefits is that you can leave it to get on and do its job, giving you time to focus on other tasks. In reality, damaging glitches and biases can often creep in.

Even with the highest-tech AI on the market, organisations will still need to establish human teams to test automated-process biases and map out instances where automation can be safely used and where human decision-making is still required. A workforce that successfully co-exists with AI understands the modern nature of teamwork ad is ready to spot problems and find solutions within its processes.

Ultimately, businesses that deliver in the moments that matter, using tech and human interaction in tandem, will continue to win against their competition. So, while I'd be a brave man to disagree with Aristotle and even more courageous to oppose angry 19 th-century workers wielding pitchforks, I do believe both parties were wrong. When leveraged alongside your human workforce, artificial intelligence and automation don't spell the end of success for people in the workplace. If anything, they only spell the beginning.

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Are We Getting The Best Out Of Our Bots? Co-Intelligence Between Robots & Humans

# data[].attributes.attachment_link.description
When inflation is soaring, utility bills are hitting record heights and job vacancies far outstrip the number of people seeking work, it's tempting to see technology as the solution. But after over two years of reduced human contact are we starting to see a thirst for human contact?

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해석 : 인게이지먼트(관련성) 마케팅
맥락 : Identifying and defining these moments is an integral part of your engagement marketing.
+ Engagement strategy is a marketing skill where the content matches customer's relevance.

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해석: 기발한 재주, 독창성

A combination of human ingenuity and automated data evaluation is imperative to understand, connect, and deliver customoer experiences that live up to and exceed expectations.

인간의 독창성과 자동화된 데이터 평가의 조합은 기대에 부응하고, 능가하는 고객 경험을 이해, 연결 및 제공하는 데 필수적이다.

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뜻: 고객 경험
a totality of cognitive, affective, sensory, and behavioral consumer responses during all stages of the consumption process including pre-purchase, consumption, and post-purchase stages. 구매 전, 구매, 구매 후의 모든 단계를 포함하는 구매 과정에서의 인지적, 정서적, 지각적, 행동적인 소비자의 반응의 모든 것.
맥락: A combination of human ingenuity and automated data evaluation is imperative to understand, connect, and deliver customer experiences that live up to and exceed expectations. 인간 창의력과 자동화된 데이터 평가의 조합은 기대에 부응하거나 혹은 그 기대를 뛰어넘는 고객 경험을 이해하고, 연결하고, 전달하는 데에 필수적이다.

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해석
- Cross sell (교차판매): 관련된 제 3의 제품 구매 유도하는 현상
(예: 개 목줄과 간식을 인터넷에서 샀는데, 그 다음에 인터넷이 나에게 개 배변 봉투를 추천 해준 그런 느낌)

- Up sell (연쇄판매): 고가제품구매유발활동
(예: 내가 아이폰 13을 샀는데, 가격이 더 비싼(등급이 더 높은) 아이폰 14를 구매 유도 하는것)
<둘다 마케팅 용어 입니다😀>

맥락: Then, the software can generate both cross-and up-sell opportunities based on activity mid- and post- purchase.
--> 그 다음, 소프트웨어는 이전의 구매와 두번째 구매에 기초한 cross sell과 up sell 모두의 기회를 만들어낸다.

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(기대에) 부응하다

A combination of human ingenuity and automated data evaluation is imperative to understand, connect, and deliver customer experiences that live up to and exceed expectation.

인간의 독창성과 자동화된 데이터 판단의 결합은 기대를 넘어서는  고객경험을 이해하고, 연결하고, 전달하기 위해 필수적이다.

# data[].attributes.body
해석 : 고객 상호 작용
맥락: Customer relationship management systems, or CRMs, are technology platforms used to manage customer interactions, build relationships, and streamline processes.
고객 관계 관리 시스템은 고객 상호 작용을 관리하고 관계를 구축하며 프로세스를 간소화하는 데 사용되는 기술 플랫폼 입니다

# data[].attributes.body
해석: 따분한 관리 업무
맥락: CRM 시스템의 사용에서 manual data entry(수동 데이터 입력)같이 사람이 해야 하는 따분한 관리 업무때문에 직원들이 CRM을 사용하는 것을 반기지 않는다는 어려움이 있다.
If used correctly, however, CRMs have often struggled from a lack of enthusiasm and adoption from workers, mainly due to associated dull admin tasks like manual data entry.

# data[].attributes.body
해석: 고객 관계 관리
(Customer Relationship Management)

- 기업이 고객과 관련된 내외부 자료를 분석, 통합하여 고객 중심 자원을 극대화

- 고객 특성에 맞게 마케팅 활동을 계획, 지원, 평가하는 과정

맥락: If used correctly, however, CRMs have often struggled from a lack of enthusiasm and adoption from worker, mainly due to associated dull admin tasks like manual data entry.

그러나 올바르게 사용하는 경우 CRM(고객 관계 관리)은 주로 수동 데이터 입력과 같은 관련 지루한 관리 작업으로 인해 직원의 열의와 채택 부족으로 어려움을 겪는다.

# data[].attributes.body
해석 : 인공지능활용
맥락 : this offers another opportunity to leverage artificial intelligence to its full potential.
이것은 인공 지능을 최대한 활용할 수 있는 또 다른 기회를 제공합니다

# data[].attributes.body
해석: 이상, 변칙,모순
맥락: AI complements workers by eliminating data entry and capturing the customer lifecycle, detecting duplicates, anomalies, and errors that may have impacted customer communications and relationships.
AI는 데이터 입력을 없애고 고객 라이프사이클을 포착하여 고객의 커뮤니케이션과 관계에 영향을 줄 수 있는 중복, 이상 징후 및 오류를 감지함으로써 근로자를 보완한다.

# data[].attributes.body
해석 : (전문용어) 마케팅 통계수치
--> 한 개인이 판매할 수 있는 제품에 관심이 있는 개인 혹은 조직
맥락 :
AI can also supercharge through predictive analytics and algorithms that create ultra-accurate lead scores.
AI는 예측 분석과 초정확한 리드 스코어를 생성하는 알고리즘을 통해 과급할 수도 있다.

# data[].attributes.body
해석: 오래가는, 지속적인

맥락: Then, salespeople can access targeted customer recommendation plus a data-driven rationale, quipping them with the confidence to serve customers with pinpointed accurarcy and bild long-lasting relationships.

그런 다음 영업 사원은 대상 고객 추천과 데이터 기반 근거에 액세스하여 정확한 정확성으로 고객에게 서비스를 제공하고 오래 지속되는 관계를 구축할 수 있다는 확신을 가질 수 있다.

# data[].attributes.body
뜻: customer journey architecture provides the ability to design organizational capabilities from the customer perspective. By mapping how customers use and experience a service, it becomes clear how different departments and groups within the organization impact that experience.

# data[].attributes.body
뜻: 직원 경험 (직원이 입사하기 전부터 조직 내에서 활동하고, 회사를 떠나는 순간까지 보고 배우고 누끼는 모든 것)

맥락: 80% of shoppers now say that an organisation's experience is as essential as the quality of the products and services. 80%의 고객이 상품이나 서비스의 질만큼이나 직원 경험이 중요하다고 말한다.

# data[].attributes.body
해석: 통화량이 팽창하여 화폐 가치가 폭락하며 물가가 계속적으로 등귀하여 일반 대중의 실질적 소득이 감소되는 현상.
맥락:When inflation is soaring, utility bills are hitting record heights and job vacancies far outstrip the number of people seeking work, it’s tempting to see technology as the solution.인플레이션이 치솟고 공과금이 사상 최고치를 기록하고 일자리가 구직자수를 훨씬 초과할 때 기술을 해결책으로 보고 싶어진다.

# data[].attributes.body
해석  : 최고기록 경신 / 앞지르다

Today, there are probably more answers to questions about how to make the best use of automation than ever before. When inflation is on the rise, utility bills are hitting record highs and job vacancies outstrip the number of people looking for work, it’s tempting to look at technology as the solution.

오늘날 자동화를 최대한 활용하는 방법에 대한 질문에 대한 답변은 그 어느 때보다 많을 것입니다. 인플레이션이 급증하며 공공요금이 최고기록을 경신하고 있고 일자리 수가 구직자 수를 앞지른 상황에서 기술력을 해결책으로 보고 싶어진다.

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해석: 구인 일자리
맥락: 물가 인상이 급상승하고, 공공요금은 높은 기록에 다다랐고 구인 일자리가 구직자의 수를 훨씬 넘어섰다, 기술을 해결책으로 보게 한다.
When inflation is soaring, utility bills are hitting record heights and job vacancies far outstrip the number of people seeking work, it’s tempting to see technology as the solution.

# data[].attributes.body
단어 뜻: (Further than being answered: 훨씬 더 많은 답이 나올 수 있다. <대답하는것 그 이상이 있다.>

해석:Today, questions about how to best use automation are perhaps further than ever from being answered.

—> 오늘날, 어떻게 최고로 자동화를 사용할지에 대한 질문은 아마도 훨씬 더 많은 답이 나올 수 있다.

# data[].attributes.body
해석: 공공요금 <전기세 등등>

맥락: When inflation is soaring, utility bills are hitting record heights and job vacancies far outstrip the number of people seeking work, it’s tempting to see technology as the solution.

—> 물가인상이 급상승 하고, 공공요금은 높은기록을 달성했고, 직업의 빈자리는 일자리를 찾는 대다수의 사람들을 더 능가할때, 기술을 해결책으로 바라보는것이 매력적이다.

# data[].attributes.body
해석: 앞지르다,-하게 유혹하다 (-하게하다)
맥락: when inflation is soaring, utility bills are hitting record heights and job vacancies far outstrip the number of people seeking work, it's tempting to see technology as the solution
인플레이션이 급등할때 공공 요금은 높은 기록을 달성하고 직업 빈자리는 일을 찾는 사람들의 수를 능가할때, 그것은 해결책으로서 기술을 바라보게 한다

# data[].attributes.body
뜻: 몰래 기어들다
맥락:
In reality, damaging glitches and biases can often creep in.
실제로, 해로운 작은 결함과 편견은 몰래 기어들어올 수 있다.

# data[].attributes.body
뜻: ~을 세밀히 나타내다, ~을 꼼꼼히 계획하다
맥락: Even with the highest-tech AI on the market, organisations will still need to establish human teams to test automated-process biases and map out instances where automation can be safely used and where human decision-making is still required.
최고의 AI 기술을 가진 시장에서도, 기관들은 여전히 인간의 결정이 필요하거나 혹은 자동화가 안전히 쓰일 수 있는 상황을 꼼꼼히 설계하고 자동화 과정을 시험해 볼 인간 구성 팀을 필요로 할 것이다.

# data[].attributes.body
해석: 함께

맥락: Ultimately, businesses that deliver in the moments that matter, using tech and human interaction in tandem, will continue to win against their competitions.
궁극적으로, 기술과 인간 상호 작용을 함께 사용하여, 중요한 순간에 제공하는 기업들이, 계속 경쟁에서 승리할 것이다.

# data[].attributes.body
뜻: 협력하여
맥락:
Ultimately, businesses that deliver in the moments that matter, using tech and human interaction in tandem, will continue to win against their competition.
궁극적으로, 중요한 순간에 인간과 기술의 상호작용을 협력하여 사용하는 것을 제공하는 사업은 그들의 경쟁에서 계속해서 승리할 것이다.

# data[].attributes.body
해석: 페르소나를 만들다

맥락: AI가 타겟 마케팅을 더 잘하기 위해 마케팅에서의 페르소나- 광고의 타겟 중 비슷한 사람들로 이루어진 그룹을 대표하는 가상 프로필을 만들다.

AI tools can mine data, create personas for targeted marketing campaigns, and... .

# data[].attributes.body
해석: (사람을 전문적인 도움을 받을 곳으로) 보내기(referral), 추천 제안
맥락: It can also estimate customer sentiment and appropriate courses of action, and even request post-sales reviews and feedback alongside referral offers.
또한 고객 심리와 적절한 행동 방침을 추정할 수 있으며, 추천 제안과 함께 판매 후 검토 및 피드백을 요청할 수도 있습니다.

# data[].attributes.body
해석:
인간 접촉에 대한 끌림
맥락:
"But after over two years of reduced human contact and technology-based working, are we starting to see a thirst for human contact?"
"그러나 2년이 넘는 기간 동안 인간 접촉이 줄어들고 있었지만 기술 기반 작업이 진행되면서 인간 접촉에 끌리 기 시작 하는 겄일까?"

# data[].attributes.body
해석: 인공 지능(인간의 능력을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술)
맥락:
이는 인공지능이 올바르게 사용될 경우, 기업에 10배의 혜택(이익)을 가져다 줄 수 있는 부분이다.
This is where artificial intelligence can, if used correctly, benefit businesses tenfold.

# data[].attributes.body
해석 : 심리
맥락 :
It can also estimate customer sentiment~.
그것은 또한 고객(소비자) 심리를 예측할 수 있으며~

# data[].attributes.body
해석: 이질적인

맥락: the data is disparate, expansive, unstructured, and often incomprehensible unless organised, while the human behaviour it carries is just as complex.

데이터는 이질적이고, 확장적이며, 비정형적이며, 조직화되지 않는 한 이해할 수 없는 경우가 많지만, 데이터 전달의 인간 행동은 그만큼 복잡합니다

# data[].attributes.body
해석: 상호작용

맥락: Machines cannot wholly replace all roles, nor can they be a substitute for human interactions

기계는 모든 역할을 완전히 대체할 수 없으며, 인간 상호 작용을 대체할 수도 없다.

# data[].attributes.body
해석: 10배의

맥락: This is where artificial intelligence can, if used correctly, benefit businesses tenfold.
인공지능을 올바르게 사용하면, 기업에 10배의 이점을 제공할 수 있다.

# data[].attributes.body
해석:추천 제안
맥락: It can also estimate customer sentiment and appropriate courses of action, and even request post-sales reviews and feedback alongside referral offers. 고객 감정과 적절한 조치를 추정하고 추천 제안과 함께 판매 후 검토 및 피드백을 요청할 수도 있다.

# data[].attributes.body
수확하다

맥락: 디지털과 온라인이 상품과 서비스에서 필수적이다

Here, companies can harvest and analyse the behaviours of their customers and prospects from numerous sources and store this invaluable information.

여기서 회사들은 그들의 소비자와 예상 소비자들의 행동을 방대한 양의 자원과 이 귀중한 정보를 저장함으로써 수확하고 분석할 수 있다.

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해석: 영향력

맥락: When leveraged alongside your human workforce, artificial intelligence and automation don't spell the end of success for people in the workplace.

인간 인력과 함께 활용될 때 인공 지능 및 자동화는 직장에서 성공의 끝을 의미하지 않습니다.

# data[].attributes.body
뜻: 인간 접촉 , 갈망.

맥락: But after over two years of reduced human contact and technology-based working, are we starting to see a thirst for human contact?
--> 하지만, 사람 접촉이 그리고 기술에 기반이 된 일자리 감소의 2년후, 우리가 인간의 접촉 갈망을 느끼기 시작할까?

# data[].attributes.headline
When looms weave by themselves, man's slavery will end.

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When looms weave by themselves, man's slavery will end.

# data[].attributes.body
해석: 직역 하자면 "베틀이 스스로 짜면 사람의 노예가 끝날 것이다." 라는 뜻을 가지고 있다.

맥락: Aristotle prophesied in the 4th century BC that "when looms weave by themselves, man's slavery will end".

아리스토텔레스는 기원전 4세기에 베틀이 스스로 짜면 사람의 노예가 끝날 것이라고 예언하였다.

이 맥락을 현재의 기계의 자동화와 비교하여 보게 되면 "when looms weave by themselves, man's slavery will end" 라는 아리스토텔레스의 말이 기계의 자동화가 시작되면 사람들은 노동할 필요가 없어진다. 라는 뜻을 담고 있는것을 알 수 있다.

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해석: ~를 하는것에 어려움을 느끼다

맥락: It's rapidly gained popularity with shoppers who find it tough to nagative the technology, worry about the displacement of jobs, and prefer the customer service skills of a human.

이것은 기계를 부정적으로 대하는 것에 어려움을 느끼고, 일자리의 이동에 걱정을 하고, 사람의 고객 서비스 스킬을 선호하는 고객으로부터 빠르게 인기를 얻었다.

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해석: 대신하는 사람, 대신하다

맥락: Machines cannot wholly replace all roles, nor can they be a subtitute for human interactions.

기계들은 모든 역할을 도맡아 할 수 없다. 마찬가지로 사람의 상호작용을 대신할 수 없다.