생성 AI를 기술 전략에 통합하는 5가지 방법

제너레이티브 AI는 많은 제품의 전략적 안건으로 빠르게 등장했습니다. 완벽함과는 거리가 멀지만, 이 기술은 실질적인 혁신을 달성하여 파괴적인 변화의 가능성을 제공합니다. 이는 사람들에게 2007년 최초의 iPhone을 생각나게 합니다. 비록 제품 자체에는 여전히 개선의 여지가 많지만, 인간과 컴퓨터 상호 작용의 새로운 시대가 도래했음을 의미합니다.

그렇다면 기술 제품은 생성 AI의 폭발적인 인기에 어떻게 적응할 수 있을까요? 다음 다섯 가지 방법을 고려해 볼 가치가 있습니다.

1. 고객이 무엇을 해야 하는지 깊이 이해하세요

약 20년 전 저는 하버드 대학의 Clay Christensen과 함께 Jobs to be Done 컨설팅 프로젝트에 참여했습니다. 주요 내용은 거대 기술 기업이 모바일 전자 제품을 시장에 도입하도록 돕는 것이었습니다. 비즈니스. 소위 "Jobs to be Done"은 Clay가 개발한 일련의 쿼리 방법으로, 사람들이 현재 수행 중인 작업과 수행해야 하는 작업의 차이를 파악하도록 돕는 것이 핵심입니다. 당시 해당 기술 회사의 상태는 매우 전형적이었습니다. 새로운 기술에 매력을 느끼고 위험을 감수하고 싶었습니다. Clay의 아이디어는 상대방이 변화의 핵심 동기를 정리하도록 돕는 것입니다. 그래서 우리는 모바일 전자 제품이 더 나은 성능을 발휘할 수 있는 부분을 탐색하기 시작했고 궁극적으로 소수의 고객 유형과 사용 사례를 식별한 다음 작업 완료를 사용하여 기술을 최대한 활용하는 방법과 기술이 기존 작업에 어떤 영향을 미칠지 분류했습니다.

하지만 지금은 상황이 다릅니다. 기술 혁신의 의미는 고객이 원하는 것을 이해하거나 활동을 작업으로 나누는 것에만 국한되지 않습니다. 제너레이티브 AI는 고객이 전혀 생각하지 못한 새로운 가능성을 제시하여 작업의 형태를 완전히 바꿀 수도 있습니다. 따라서 우리는 이러한 개방적이고 엄격한 사고 태도를 유지하고 AI가 원래 비즈니스 시스템을 재구성할 수 있는 기회를 단계별로 탐색해야 합니다.

예를 들어 AI는 현재 가장 적절한 디지털 미디어에 광고 콘텐츠를 타겟팅하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 AI가 미디어 기획자가 작업을 효율적으로 완료하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지(예: Facebook 및 Google의 광고 예산 할당 지원)에만 초점을 맞추기보다는 한발 물러나 Jobs의 개념을 사용하여 변화의 가능성을 탐색하는 것이 좋습니다. 수행 할. 생성적 AI가 다양한 속성을 기반으로 최고의 광고 크리에이티브를 생성하고, 적절한 예산을 설정하고, 광고 캠페인의 투자 수익을 모델링할 수 있습니까? 이것은 확실히 간단하지는 않지만 가능합니다. 이를 통해 파생되는 것은 정말 독특하고 고도로 맞춤화된 창의적인 디지털 광고 콘텐츠가 될 것입니다.

2. 고객 선호도의 변화 추세를 이해하세요

급변하는 새로운 시대에 현재에 기반하여 제품을 계획하는 것은 종종 매우 위험합니다. 인간과 기계 사이의 상호 작용이 전복되는 등 생성적 AI가 사용자 기대에 가져오는 변화를 고려하면 아마도 새로운 기회가 있을 것입니다. 미래의 장치에서는 여전히 메뉴를 제공합니까? 사용자가 소프트웨어에서 수동으로 검색할 의향이 있습니까? 아니면 컴퓨터에게 자신이 원하는 것을 말한 다음 맞춤형 답변을 기다리는 데 익숙해질까요?

이러한 선호도 변화는 비즈니스에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 파괴의 정도는 순수한 솔루션만큼 직접적이지는 않지만, 모든 측면에서 선호도가 수렴되는 것은 미래 비전에도 영향을 미칠 것입니다. 사람들은 새로운 형태의 소프트웨어 상호 작용에 빠르게 익숙해지므로 업계 리더들이 탐구하는 내용을 관찰하고 요약하는 것이 좋습니다. 예를 들어, Adobe 및 Shutterstock과 같은 회사는 어떻게 생성 AI를 자사의 창의적인 제품군 경험에 통합할 것입니까? 그리고 텍스트를 통해 AI에게 지시하여 콘텐츠에 맞는 맞춤형 이미지를 생성하는 등의 기능으로 인해 고객 기대치에는 어떤 변화가 생길까요?

3. 생성 AI의 장점이 비즈니스와 겹치는 부분을 이해하세요

여기서 우리가 이야기하고 싶은 것은 사실 동전의 양면에 관한 문제입니다. 구체적으로, 우리는 생성 AI가 우리를 위해 무엇을 할 수 있는지, 그리고 생성 AI를 위해 무엇을 할 수 있는지를 모두 고려해야 합니다.

제너레이티브 AI는 뛰어난 통합, 개인화, 참여 기능 등 일련의 확실한 장점을 가지고 있습니다. 우리는 이러한 장점이 사용자 경험과 제품의 핵심 기능에 미치는 영향을 평가하고 AI의 힘을 활용하여 이를 한 단계 더 발전시켜야 합니다. 예를 들어, 생성 AI가 사용자가 이전에 시도할 수 있는 새로운 행동을 제안할 수 있습니까? 이러한 작업의 가능한 결과를 미리 볼 수 있습니까?

반면에 기존 시스템이 어떻게 생성 AI를 개선하는 데 도움이 될 수 있는지 생각해 보는 것이 좋을 것입니다. AI 시스템은 데이터에 의존합니다. 모든 사람이 동일한 데이터를 사용하면 경쟁 우위가 전혀 없습니다. 반대로, 독점 데이터 도입 이후에는 수천 명을 위한 기업 수준의 생성 AI가 미래의 일반적인 방향입니다. 경쟁 우위 구축에 도움이 되는 데이터를 수집하고 생성하기 위해 자체 시스템을 어떻게 사용할 수 있습니까? 예를 들어, 독점 데이터를 사용하여 개인화된 경험을 더 잘 구축할 수 있습니까, 아니면 보다 정확한 가치 기반 정보를 사용하여 최적화된 솔루션을 사용할 수 있습니까? AI가 데이터를 더 잘 활용할 수 있도록 기존 시스템을 사용하여 데이터에 레이블을 지정하고 분류할 수 있습니까? 데이터 전쟁이 곧 시작됩니다. 최고의 데이터를 보유한 사람이 승리할 것입니다.

4. 고객 여정과 사용자 경험을 근본적으로 재검토하세요

생성 AI의 엄청난 잠재력은 고객과 소프트웨어 간의 상호 작용을 개선하는 데 국한되지 않고(이는 초기 영향일 뿐임) 궁극적으로 모든 것을 변화시킵니다. 그러므로 우리는 전문적인 디자인 사고를 견지하고 언제든지 원래의 디자인 계획을 업데이트할 준비가 되어 있어야 합니다. 기존의 경험 최적화 솔루션을 일정량 축적한 후에는 혁명적인 파괴가 어떤 방향으로 일어날지 점차적으로 파악할 수 있습니다.

이를 위해 우리는 여전히 Jobs to be Done이 강조한 "꼭 해야 할 일"로 돌아가야 합니다. 여기에는 작업 내용 자체뿐만 아니라 세부 표준 설계의 기반이 되는 새로운 솔루션 채택에 대한 동기 및 장애물과 같은 요소도 포함됩니다. 생성적 AI는 어떻게 중요한 작업에 전례 없는 기능을 제공할 수 있습니까? 정서적, 기능적 측면 모두에서 고객에게 성공을 향한 다양한 경로를 어떻게 제공할 수 있습니까? 하이라이트 순간을 어디에서 만들 수 있나요?

5. 경쟁 전략 재평가

독점 데이터는 AI 경쟁에서 특정 우위를 유지하는 데 도움이 될 수 있지만 오래 지속될 수는 없습니다. AI가 코드 작성 및 디버깅 효율성을 전례 없는 수준으로 높일 수 있다는 점을 고려하면 시장 경쟁은 계속 가열될 것으로 예상됩니다. 그렇다면 이 모든 것이 우리 제품 전략에 어떤 의미가 있을까요?

경쟁 압력은 모든 측면에서 올 것입니다. 우리는 고객이 우리 제품으로 성공할 수 있도록 보장하고 솔루션이 고객의 비즈니스 방식과 긴밀하게 통합될 수 있도록 AI 지원 전문 서비스를 제공할 수 있는지 여부 등 실현 가능한 모든 혁신 수단을 신중하게 고려해야 합니다. 또한, 경쟁사가 따라잡기 어려운 보완적인 제품 생태계를 구축하는 방법도 고려해야 합니다. 생성적 AI의 추가는 시장 경쟁의 강도를 변화시킬 뿐만 아니라 지속 가능한 비즈니스 이점의 구체적인 측면도 변화시킬 것입니다.

제너레이티브 AI의 출현은 인터넷 탄생을 앞둔 많은 사람들의 출현을 가속화시켰습니다. 네, 하지만 이번에 차이점은 모든 것이 더 빨리 변한다는 것입니다. AI 변화가 빠르게 뿌리내리기 때문에 위의 5가지 방법을 통해 미리 제품 전략에 대한 계획 조정을 하고 싶을 수도 있습니다.

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