작성자: 애피어의 슈드린 박사 

아시아태평양, 미국, 유럽에 17개 지사를 운영하고 있는 글로벌 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업 애피어는 ‘democratizing AI’를 회사의 비전으로 삼고 있다. 애피어는 2012년 창립 시점부터 기업의 비즈니스 성과 증대에 기여하고 있다.

애피어의 슈드린 박사는 인공지능(AI)이 전성기를 맞이하고 있고 전했다. OpenAI가 2022년 11월 AI 챗봇 Chat GPT를 선보인 이후, 특히 생성형 AI가 2023년을 대표하는 트렌드 중 하나로 자리잡으며 업계를 가리지 않고 하나의 주요한 주제로 대두되고 있다. 기업 실적보고에도 생성형 AI가 언급되며 생성형 AI에 대한 수많은 기사들이 쏟아져 나오고 있다. 실제 직장, 학교에서 생성형 AI를 사용하며 일상 속에서도 AI를 사용하는 이들 흔하게 볼 수 있다.

ChatGPT 외에도 다양한 생성형 AI 도구를 사용해 선보이는 작업의 수준이 매우 놀랍다는 점은 이제 누구나 아는 사실이다. 하지만, 비즈니스는 이윤 추구가 목적이며 이러한 생성형 AI 도구 또한 비즈니스 생산성과 이익에 기여할 때 가치가 생긴다. 애피어는 비즈니스에서 성과의 중요성을 인지하고 AI를 통해 ROI를 증대하는 일에 중점을 두고 있다. 생성형 AI가 다른 AI 기술 및 솔루션과 만날 때, 비즈니스 성과를 어떻게 끌어올리는지 애피어가 답을 제시한다.

생성형 AI를 활용한 기회와 한계

생성형 AI는 스스로 다채롭고 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 도구다. 지난 7개월 간 생성형 AI가 질문에 사람 같이 답변하고, 뉴스 기사와 검색엔진에 최적화된(SEO) 블로그 게시물을 작성하고, 간단한 텍스트 프롬프트로 이미지를 생성하고, 실제 작동되는 코드를 작성하는 것을 목도했다. 

다양한 산업에서 많은 기업들이 생성형 AI 솔루션을 빠르게 적용해 트렌드를 따라고 있다. 이메일 및 카피 초안 작성, 고객 문의 답변, 발표자료 제작 등 일부 업무에 AI를 사용하고 있다. 생성형 AI 솔루션이 이 모든 작업을 수행하고 양질의 결과를 생성을 할 수 있는 것은 방대한 양의 데이터로 학습된 거대한 머신 러닝 모델인 파운데이션 모델(foundation model) 덕분이다. 

ChatGPT의 무료 버전인 GPT-3을 학습시키는 데 정확히 570GB 규모의 데이터가 사용된 점을 통해 알 수 있듯이 GhatGPT 같은 생성형 AI를 학습시키는데에는 방대한 양의 데이터가 사용된다. 이러한 솔루션은 기존에 존재하는 스타일, 모양 또는 음성을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 법을 학습한다.

생성형 AI를 사용해 초, 분 단위의 짧은 시간에 양질의 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력은 비즈니스 생산성을 높일 수 있다. 하지만 생성형 AI는 이렇게 생성된 콘텐츠를 언제 어떻게 누구에게 사용할지에 대한 의사 결정까지 해주지 않는다. 실제로 생성형 AI를 사용하여 다양한 카피 또는 이미지를 생성하는 마케터는 캠페인에 사용할 버전을 결정하는 어려운 작업을 여전히 수행해야 한다. 

이처럼 의사결정을 수행하지 못하는 부분이 생성형 AI의 대표적인 한계로 꼽힌다. 하지만 예측형 AI를 함께 사용할 경우 그 결과는 완전히 달라진다.

생성형 AI와 예측형 AI 결합으로 끌어내는 새로운 비즈니스 잠재력

예측형 AI는 생성형 AI와 달리 예측하고 전망하는 데 중점을 둔 AI 솔루션이다. 예측형 AI는 머신러닝과 같은 알고리즘을 사용해 데이터를 분석하고 미래에 일어날 수 있는 이벤트와 결과를 예측한다. 데이터 질이 높을수록 예측은 더 정확해진다. 

여러 고객층 중에서도 어떤 잠재 고객이 향후 구매 고객이 될 가능성이 가장 높은지, 특정 고객을 위해 어떤 제품을 추천해야하는지 알고 싶다면 예측형 AI가 답이 될 수 있다. 

마케팅 분야에서 예측형 AI의 활용은 애피어가 창립된 시점부터 10여 년동안 지속해온 일이다. 올해 초, 애피어는 기업을 위해 생성형 AI를 자사 제품에 통합하고 주요 마케팅 애플리케이션에 적용하기 위해 최적화하겠다고 발표했다. 애피어의 생성형 AI는 기업이 마케팅 캠페인을 실행하고, 잠재 고객과 소통하고, 고객 질문에 답변할 때 생산성과 창의성을 높이며 이와 함께 지속 발전하는 예측형 AI 솔루션을 사용해 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 한다.

예를 들어 출시되는 신제품에 대한 짧은 마케팅 카피를 생성해야할 경우, 생성형 AI는 몇 초 만에 여러 버전의 카피 옵션을 만들어 제공한다. 콘텐츠 생성 이후 중요한 단계는 데이터를 바탕으로 한 의사 결정이다. 대부분의 콘텐츠와 동일하게 언어는 매우 주관적인 판단이 들어가므로 어떤 카피가 가장 좋은 성과를 낼지 마케터가 결정하기 어려울 수 있다. 이런 경우 예측형 AI 활용하면 보다 간편하게 의사결정을 할 수 있다.

마케터는 예측형 AI를 활용해 타겟 고객층이 잘 반응하는 단어와 선호하는 커뮤니케이션 방식을 파악할 수 있다. 예측형 AI의 인사이트를 통해 생성형 AI는 가장 많은 노출과 클릭을 얻을 수 있는 카피를 생성할 수 있다. 생성형 AI와 예측형 AI의 결합은 비즈니스에 새로운 잠재력을 열어준다. 위 예시와 같은 AI 결합 방식은 이미지, 비디오 및 마케터가 만드는 여러 형태의 콘텐츠에도 적용할 수 있다.

생성형 AI는 예측형 AI가 학습할 수 있는 새로운 데이터를 제공하고, 예측형 AI는 생성형 AI와 커뮤니케이션을 기반으로 더 나은 성과를 위해 작업물을 개선하는 두 가지 방식이 연결되어 시너지 효과를 발휘할 수 있다. 생성형 AI를 통해 빠르게 작업물을 생성한 후 예측형 AI를 통해 작업물이 효과적인 방식으로 전달 및 사용될 수 있도록 하는 것이다. 다시 말해 생성형 AI와 예측형 AI를 함께 사용하면 훌륭한 성과가 보장되는 콘텐츠를 만들 수 있다. 

향후 발전 방향

AI가 향후 어떤 방향으로 발전할지 논하기는 쉽지 않다. 그럼에도 불구하고 다년간 AI 솔루션을 제공하고 있는 애피어는 마케팅 업계가 AI 솔루션을 통해 앞으로 개인화된 경험, 고객에 맞게 선별된 콘텐츠, 인게이지먼트에 더욱 초점을 두게 될 것이라고 자신있게 내다보고 있다. 

생성형 AI와 예측형 AI는 지속해서 발전하고 진화하고 있으므로 고객 개개인에 맞춘 마케팅 경험을 위한 역량과 고객 인사이트를 갖출 수 있게 된다. 이는 마케팅 메시지와 전달 방식이 개별 고객의 니즈와 선호도에 맞게 제공되는 진정으로 개인화된 마케팅을 실현할 수 있음을 의미한다.

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애피어(Appier)

애피어는 인공지능(AI)를 활용해 비즈니스 의사결정을 강화하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업이다. 애피어는 AI 보편화라는 비전을 토대로 2012년에 설립되었다. 애피어의 미션은 지능화 소프트웨어로 AI를 활용해 ROI를 높이는 것이다. 현재 아시아 태평양, 유럽, 미국에 17개의 지사를 운영하고 있으며, 도쿄증권거래소(Tokyo Stock Exchange)에 상장되었다. 더 자세한 정보는 애피어코리아 공식 홈페이지 https://www.appier.com/ko-kr/에서 확인할 수 있다.