“미래를 예측하는 최선의 방법은 발명하는 것이다(The best way to predict the future is to invent it)” – 앨런 케이

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생성형 AI 기술의 적용이 비즈니스모델의 어느 부분에 주로 영향을 줄지가 관심사입니다.

당장 챗봇을 활용한 고객 응대, 예약 접수 등에서의 도입을 생각해 볼 수 있습니다.

하지만  시기의 문제일뿐 여러 기업의 현 비즈니스모델 요소들이 바뀌게 될 것입니다.

 

이를 고객, 문제, 해법, 공감, 협력자, 수익모델의 관점으로 나눠보자면,

 

고객에 대해서는 초세분화, 개인맞춤형이 가능해집니다. 궁극적인 개인화의 실현입니다.

  • 예: 개인의 유전 정보, 생활 습관 데이터를 기반으로 한 맞춤형 영양제 추천 및 식단 제공

문제에 대해서는 고객 문제에 대한 가설 정의와 검증 작업/실행속도가 개선됨으로서 고객의 유효한 문제를 파악하는데 도움이 됩니다. 

  • 예: 검증 대상 가설 도출, 인터뷰 시트 자동 생성, 실험 데이터 자동 분석 및 리포팅

해법에 대해서는 인공지능 비서를 통해 기존 고객의 문제 해결을 용이하게 하고  인공지능 에이전트를 접목하여 자동화되고 이음새 없는 해법으로 진화가 가능합니다.  

  • 예: AI 에이전트가 사용자 대신 복잡한 여행 계획(항공, 숙박, 교통 연계)을 자동으로 수립하고 예약까지 완료

공감에 대해서는 마케팅 및 세일즈 측면에서 타겟 고객에 적합한 카피, 슬로건, 가치제안 등의 생성 및 최적화가 용이해집니다. 

  • 예: 타겟 고객 페르소나 기반 맞춤형 광고 문구, 이메일 제목, 소셜 미디어 콘텐츠 자동 생성 및 성과 분석을 통한 지속적 최적화

협력자에 대해서는 데이터, 모델, 컴퓨팅과 관련한 (기술) 파트너십이 이전보다 더 중요해 졌습니다. 

  • 예: 클라우드 기업(컴퓨팅 파워), AI 모델 전문 기업(기술 도입), 데이터 플랫폼 기업(데이터 확보/관리)과의 전략적 제휴

수익모델에 대해서는 일부 on device형 AI를 제외하면 구독 형태의 서비스가 늘어날 것으로 보이며 동적 가격 체계 도입이 더 쉬어워집니다. 

  • 예: AI 기반 분석/추천 기능 제공에 대한 구독료(월/년 단위), 실시간 수요 예측 및 사용자별 가치 평가에 따른 맞춤형/변동형 가격 정책 적용

 

앞으로 시간을 가지고 각 영역별로도 심화해서 살펴보도록 하겠습니다.

 

자세한 보고서 내용은 아래 확인하실 수 있습니다.

 

1. 고객

  • 개인화 및 초개인화: 생성형 AI는 고객 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 콘텐츠, 제품 추천, 마케팅 메시지 등을 실시간으로 제공하여 고객 만족도를 높입니다. 2025년에는 초개인화된 경험이 더욱 보편화될 것으로 예상됩니다.
  • 고객 서비스 및 지원 자동화: AI 챗봇은 자연어 처리 능력을 통해 고객 문의를 정확하게 이해하고 맞춤형 답변을 실시간으로 제공하여 고객 만족도를 향상시킵니다.
  • 셀프 서비스 및 사전 예방적 지원: 생성형 AI는 고객에게 더욱 쉽고 정교한 셀프 서비스 옵션을 제공하며, 예측 분석을 통해 사전 예방적인 지원 및 문제 해결을 가능하게 합니다.

    2. 문제

    • 고객 고충에 대한 심층적인 이해: 생성형 AI는 고객 데이터에 대한 심층적인 분석을 통해 고객 행동 및 트렌드에 대한 깊은 통찰력을 제공하며, 고객의 요구, 선호도 및 고충에 대한 더 깊은 이해를 가능하게 합니다.
    • 생성형 AI 기반 솔루션 및 혁신: 생성형 AI는 고객 데이터를 분석하여 패턴과 선호도를 식별하고, 기업이 커뮤니케이션과 제안을 더욱 효과적으로 맞춤화할 수 있도록 합니다.

      3. 해법

      • 생성형 AI 기반 솔루션 예시: 가상 쇼핑 도우미, AI Assistant를 통한 마케터 워크플로 간소화, Acrobat용 AI Assistant를 통한 문서 요약 및 빠른 답변 제공, 생성형 AI 챗봇을 통한 일상적인 문의 처리 등이 있습니다.

      4. 공감

      • 감정 분석 및 감성 지능: 생성형 AI는 음조, 피치, 운율 또는 말하는 패턴의 미세하거나 거시적인 변화를 감지하여 감정 상태를 추론할 수 있습니다.
      • 생성형 AI와 인간적 요소의 균형: 고객 경험에서 성공의 열쇠는 인간과 생성형 AI 상호 작용의 균형을 맞추는 것입니다. 복잡하거나 민감한 상황에서는 인간 상담원의 개입이 여전히 중요합니다.

      5. 협력자

      • 생성형 AI 도입을 위한 파트너십의 중요성: 전략적 파트너십은 생성형 AI 활용의 성공을 위한 중요한 촉매제이며, 혁신을 증폭시키고 개발을 가속화하며 새로운 성장 기회를 열어주는 협력적 프레임워크를 제공합니다.
      • 생성형 AI 파트너십 유형: 기술 제공업체, AI 거버넌스 전문가, 연구 기관, 클라우드 및 AI 제공업체 등 다양한 파트너십 유형이 있습니다.

      6. 수익 모델

      • 서비스 기반 모델(PaaS)로의 전환: 기업들은 일회성 제품 판매 대신 생성형 AI 기반 서비스, 구독 또는 사용량 기반 가격 모델을 점점 더 많이 제공하고 있습니다.
      • 데이터 수익화 및 통찰력 기반 모델: 생성형 AI는 데이터를 수익화 가능한 자산으로 전환하여 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 있습니다.
      • 개인화 및 동적 가격 책정: 생성형 AI는 제품 및 서비스의 초개인화를 가능하게 하여 고객 유지율을 높이고 사용자당 수익을 증가시킵니다. 또한, 수요 및 시장 상황에 따라 실시간으로 가격 전략을 최적화하여 수익성을 극대화합니다.

      잠정적인 결론

      생성형 AI는 기업의 비즈니스모델의 여러 측면에 영향을 미칠 것으로 보이며 그동안 불가능했거나 높은 비용때문에 어려웠던 초개인화 기반 고객 접근, 데이터 기반 고객 문제 파악, 자동화 워크플로 기반 해법, 에이전트 기반 고객 상호작용 (공감), 제품 기반에서 서비스 기반 모델로의 전환을 가속화 할 것으로 보입니다.

      상세한 내용 및 출처가 담긴 전체 보고서는 아래에서 다운로드 할 수 있습니다. ▼

        [Full Report] 생성형 AI 도입이 기업의 기존 비즈니스 모델에 미치는 영향 전망