“스테이크를 팔지 말고, 지글거림을 팔아라 (Don’t sell the steak, sell the sizzle!)” – 엘머 휘러
<image by ba2design>
생성형 AI는 그 특성상 패턴이 쏠리는 주제에서는 흔한 답변을 하지만 분포가 넓고 불확실성이 큰 주제에서는 예상치 못한 답변을 내놓아 사람들을 놀라게 합니다.
또한 데이터를 분석하고 해석하는 능력에 있어서도 탁월함을 보입니다.
패턴과 변주, 데이터 해석력 등이 잘 활용될 수 있는 분야 중 하나가 제품 개발, 마케팅 분야입니다.
아이디어의 구상부터, 디자인, 프로토타입, 고객 반응 분석 및 피보팅에 이르는 일련의 과정에 이미 AI와의 협업은 시작된 것 같습니다.
일부 연구에서는 생성형 AI의 수혜를 주로 숙련된 전문가가 받고, 직원들의 창의적 기여에 대한 만족도를 저하시킬 수도 있다고 합니다.
활용할 것은 활용하되 인간적 측면에 미치는 영향도 세심하게 관찰해야 하겠습니다.
자세한 보고서 내용은 아래 확인하실 수 있습니다.
1. 제품 개발 측면
- 아이디어 구상 단계:
- 텍스트 프롬프트를 기반으로 새롭고 창의적인 제품 아이디어 생성
- 고객 피드백, 소셜 미디어, 온라인 포럼 등 다양한 데이터 소스 분석을 통한 시장 니즈 파악 및 새로운 사업 기회 발굴
- AI 기반 ‘컨셉 엔진’ 활용하여 시장 트렌드 및 소비자 피드백 분석, 혁신적인 제품 컨셉 제안 (네슬레 사례)
- AI 이미지 생성 도구를 사용하여 텍스트 기반의 새로운 디자인 컨셉 빠르게 생성 (맷텔 사례)
- 디자이너 프롬프트 기반의 새로운 자동차 디자인 생성 및 AI 예측 모델을 통한 소비자 평가 예측 (GM 사례)
- 디자인 단계:
- 텍스트 프롬프트를 기반으로 제품 컨셉의 현실적인 3D 렌더링 생성
- 다양한 디자인 옵션을 효율적으로 탐색 및 시간과 노력 절약
- 사용자 맞춤형 디자인을 더 빠르게 구현
- GPT-4 활용하여 새로운 기타 장난감에 대한 다양한 디자인 컨셉 빠르게 생성 (로프트 사례)
- 다양한 색상, 재질, 마감의 소파 디자인 시뮬레이션 및 안경 프레임 스타일 즉시 생성
- 프로토타입 제작 단계:
- 디지털 프로토타입 또는 모델 생성으로 개발 과정에서 여러 제품 디자인 반복을 신속하게 테스트 및 개선
- 최소 실행 가능 제품(MVP)의 설계, 테스트 및 제작 가속화
- 가상 프로토타입 생성 및 제품 디자인 빠르게 테스트 및 개선 (지멘스 사례)
- 머신러닝 활용하여 디젤 엔진 피스톤 크라운의 최적 형상 결정 (GE 사례)
- 다양한 자동차 인테리어 디자인 옵션 시각화 및 초기 단계에서 사용자 피드백 수집 (자동차 회사 사례)
- 테스트 단계:
- AI 기반 제품 테스트를 통해 과거 데이터 분석, 제품 품질 평가 및 잠재적인 문제 감지
- 지속적인 개선을 통해 제품 포지셔닝 강화
- 다양한 조건과 환경을 시뮬레이션하여 제품 성능 최적화
- A/B 테스트를 대규모로 수행하여 최적의 조합 빠르게 찾도록 지원
- AI 컨셉 생성 에이전트를 통해 제품 컨셉 생성 및 개선 속도 향상 (Zappi 사례)
- AI 기반 테스트 도구를 통해 테스트 케이스 생성 자동화 및 테스트 스크립트 유지 관리 용이 (Functionize 사례)
- AI 알고리즘 활용하여 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 결함 식별, 소프트웨어 품질 향상 (Global App Testing 사례)
2. 비즈니스 직무 측면
- 마케팅 부문:
- 개인화된 마케팅 콘텐츠 생성, 실시간 고객 행동 분석, 캠페인 자동화, 고객 여정 최적화, 콘텐츠 현지화 등 다양한 마케팅 활동 혁신
- AI 기반 콘텐츠 생성 플랫폼 활용하여 개인화된 콘텐츠 마케팅 강화 (미카엘스 사례)
- 생성형 AI 플랫폼 도입하여 콘텐츠 제작, 편집, 사실 확인, 법률 검토 등의 작업 자동화 (화이자 사례)
- 마케팅 캠페인 출시 기간 단축 (글로벌 금융 서비스 회사 사례)
- 영업 부문:
- 잠재 고객 발굴 및 평가, 영업 예측, 리드 생성 자동화, 영업 콘텐츠 개인화, 고객 상호 작용 분석 등 영업 프로세스 효율성 및 효과성 증대
- AI 기반 Breeze Prospecting Agent 활용하여 잠재 고객 발굴 작업 자동화 및 개인화된 영업 활동 지원 (HubSpot 사례)
- AI 기반 회의 요약, 자동 이메일 초안 작성, CRM 통찰력 통합 등 기능 제공 (Microsoft Copilot for Sales 사례)
- AI 챗봇 활용하여 웹사이트 방문객과 상호 작용, 리드 평가 및 영업 담당자와의 미팅 예약 자동화 (소프트웨어 회사 사례)
- 고객 서비스 부문:
- 챗봇 및 가상 에이전트를 통해 즉각적이고 개인화된 고객 지원 제공
- 상담원의 업무 지원, 고객 문의 자동화, 지식 기반 콘텐츠 생성
- AI 기반 상담원 지원 기능 제공하여 상담원이 고객 문의에 대한 개인화된 답변을 신속하게 생성 (Salesforce의 Agentforce 사례)
- AI 활용하여 상담원의 응답 확장, 고객 문의의 주요 원인 파악, 품질 관리 및 상담원 코칭 자동화 (Zendesk 사례)
- 상담원이 문제 진단 및 해결, 고객 응답 초안 작성 지원 (Microsoft Dynamics 365 Customer Service의 Copilot 사례)
- GPT 기반 Instant Answers 기능으로 고객 문의에 대한 즉각적인 답변 제공 (eGain 사례)
- 기타 비즈니스 부문:
- HR (채용, 온보딩, 교육), 재무 (회계 자동화, 재무 분석), IT (소프트웨어 개발, 테스트), 공급망 관리 (수요 예측, 재고 최적화), 법률 등 다양한 부서에서 생산성 향상, 비용 절감, 효율성 증대, 의사 결정 개선
- AI 기반 코딩 보조 도구 활용하여 소프트웨어 개발자의 코딩 속도 향상 및 생산성 증대 (GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer 사례)
- AI 기반 분석 및 통찰 플랫폼 활용하여 재무 계획 및 분석 간소화 및 예측 정확도 향상 (Deloitte의 AI Advantage for CFOs 사례)
- AI 기반 마케팅 최적화, 고객 서비스 개선, 제조 의사 결정 지원 등 다양한 산업 및 기능에서 AI 활용 (Accenture 사례)
잠정적인 결론
생성형 AI가 제품 개발 및 비즈니스 직무 부문에 미치는 가장 큰 영향은 업무 효율성과 속도를 획기적으로 향상시키고, 고객 경험을 개인화하는 능력을 강화한다는 점입니다. 제품 개발과 비즈니스 운영 전반에 걸쳐 효율성을 높이고 속도를 빠르게 하며, 데이터 기반의 개인화된 접근 방식을 통해 고객 경험을 혁신하는 데 역할을 수행해 갈 것으로 봅니다 .
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