Chatbot은 Generative AI 기능 영역에 접근할 수 있는 관문 역할을 하며, 이는 ChatGPT의 성공으로 강조됩니다. 자연스러운 대화에 참여하기 위해 기본적인 지침만 필요한 단순성으로 인해 다양한 디지털 플랫폼에 원활하게 통합 될 수 있습니다 . 그러나 이러한 기술의 범위는 단순한 대화 인터페이스를 훨씬 뛰어넘습니다. 이러한 고급 모델의 API는 " AI 강화 기능 "이라고 불리는 실질적인 가치 향상을 제공하는 기능으로 통합될 수 있습니다. 콘텐츠 생성이나 프레젠테이션과 관련된 기능을 고안할 때 Generative AI의 잠재적인 역할을 고려하는 것이 중요합니다. GPT 및 Claude와 같은 모델의 출현으로 콘텐츠 제작 비용이 대폭 절감되어 정교한 대규모 언어 모델을 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 적절하게 제작된 프롬프트를 사용하면 텍스트를 손쉽게 재구성, 확장 또는 변형할 수 있어 창의적인 가능성이 무한하게 펼쳐집니다. 이러한 모델은 아이디어 생성, 프로젝트 계획 초안 작성, 구조화되지 않은 텍스트에서 주제 발견 등의 작업에 탁월합니다. ChatGPT는 이러한 기능을 탐색하고 이러한 도구가 전문적인 작업을 향상시킬 수 있는 수많은 방법을 발견하기 위한 샌드박스 역할을 합니다. 그러나 이 탐색은 개별 사용 사례로 끝나서는 안 됩니다. 이러한 기술을 활용하여 프로세스를 단순화하는 원리는 AI를 통해 제품 기능을 풍부하게 하는 것으로 추론될 수 있습니다. 대화 교환을 통해 직접적인 상호 작용을 촉진하는 챗봇과 달리 AI 강화 기능은 이러한 기술을 이면에서 활용하여 사용자 경험을 개선하고 단순화합니다. 대표적인 예가 플랫폼 전체에 LLM 기능을 통합한 Notion AI 입니다. 이를 통해 사용자는 간단한 클릭만으로 회의록을 요약하거나 혼란스러운 부분을 명확히 할 수 있습니다. 이 구현은 항상 완벽하지는 않더라도 기술의 엄청난 잠재력을 보여줍니다. Notion AI는 다양한 요청을 허용합니다. Notion AI는 다양한 요청을 허용합니다. Notion AI가 Generative AI를 통합한 이유는 콘텐츠 저장소로서의 역할을 고려할 때 명확합니다. 그러나 많은 제품이 유사한 혁신의 혜택을 누릴 수 있습니다. 사실상 모든 애플리케이션에는 온보딩 중에 통찰력을 수집하거나 건강 추적, 생산성 또는 웰빙과 관련된 앱의 핵심 기능의 일부로 사용자 생성 콘텐츠에 의존하는 일종의 사용자 입력이 포함됩니다. 사용자의 콘텐츠를 통합하면 GPT와 같은 기본 LLM 모델을 통해 가치를 추가할 수 있는 두 가지 즉각적인 기회가 제공됩니다. 첫 번째는 사용자 입력을 향상시키는 것("업그레이드"라고 함)과 두 번째는 사용자 소비를 위한 맞춤형 콘텐츠 생성을 중심으로 하며 , 이를 "개인화"라고 부를 수 있는 프로세스입니다. 이러한 접근 방식은 Generative AI를 제품 디자인에 통합하는 시작을 나타내며, 이 혁신적인 기술로 기능을 개발할 수 있는 광범위한 잠재력을 암시합니다. 콘텐츠 업그레이드 Notion AI 예에서 볼 수 있듯이 콘텐츠 업그레이드는 사용자 생성 자료를 특정 요구에 더 적합한 형식으로 변환합니다. 이 프로세스에는 사용자 입력 형식을 변경(압축, 확장 또는 완전히 재구성)하는 작업이 포함될 수 있습니다. 또한, 예를 들어 원시 메모를 개인 전기의 세련된 단락으로 다듬어 스타일과 톤을 향상시킬 수 있습니다. 콘텐츠 업그레이드에는 다양한 전략이 있으며 여기서는 이 기술을 기능에 원활하게 통합할 수 있는 네 가지 방법을 살펴보겠습니다. 펀치업 기능 향상에 Generative AI를 가장 널리 적용한 것 중 하나는 종종 "펀치업(Punch Ups)"이라고 불리는 사용자 생성 콘텐츠의 개선입니다 . ” 이 프로세스에는 AI가 사용자로부터 초기 입력을 받아 문법 수정, 가독성 단순화, 컨텍스트 강화 또는 기타 품질 개선 구현을 통해 이를 향상시키는 작업이 포함됩니다. 이러한 향상은 후속 애플리케이션에 대한 콘텐츠의 유용성을 높일 수 있는 기회를 제공합니다. 이에 대한 대표적인 예가 프로필 정보를 기반으로 사용자의 헤드라인을 재구성하는 LinkedIn의 기능입니다. 아래 그림과 같이 간단한 헤드라인이 변형되어 사용자에게 여러 가지 향상된 대안을 제공합니다. 이는 전문적인 묘사를 풍부하게 하여 사용자에게 이익을 줄 뿐만 아니라 상당한 가치를 추가할 수 있는 "펀치업"의 잠재력을 보여줍니다. LinkedIn의 바이오 "Punch Up" AI 기능 사용 전과 후 LinkedIn의 바이오 "Punch Up" AI 기능 사용 전과 후 그러나 "펀치업"을 주의 깊게 탐색하는 것이 중요합니다. Generative AI에 의존하면 사용자가 시스템을 너무 많이 신뢰하게 되어 때로는 부정확한 정보가 생성되거나 사실을 잘못 해석할 위험이 있습니다. 따라서 사용자가 AI 강화 콘텐츠를 검토하여 정확성을 확인하고 현실에 뿌리를 두고 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 더욱이, AI의 출력을 편집할 수 있는 사용자의 능력을 유지하는 것은 사용자의 통제력과 콘텐츠를 더욱 구체화하는 능력을 유지하고 자율성을 보호하므로 매우 중요합니다. LinkedIn 예와 같은 "Punch Ups"의 현재 구현은 상대적으로 간단하지만 기능 디자인에 혁명을 일으킬 수 있는 이 기술의 잠재력은 엄청납니다. 사용자에게 "체중 감량"과 같은 개인적인 목표를 입력하도록 요청하는 목표 설정 애플리케이션을 생각해 보세요. 그런 다음 애플리케이션은 SMART 목표 프레임워크를 기반으로 Generative AI 프롬프트를 적용하여 모호한 목표를 "다음 달에 5파운드 감량"과 같은 보다 실행 가능하고 구체적인 목표로 변환할 수 있습니다. 목표의 구체성과 달성 가능성을 강화함으로써 "Punch Ups"는 사용자 입력을 개선할 뿐만 아니라 목표 달성 가능성을 크게 향상시킵니다. 출발점 새로운 프로젝트나 작업을 시작하는 것은 종종 무한한 가능성이 침체로 이어질 수 있는 빈 캔버스에 직면하는 어려운 도전을 제시합니다. Generative AI는 다양한 초기 옵션과 초안을 생성하고, 인간의 편견에 도전하며, 사용자가 자신의 필요에 맞게 조정할 수 있는 기초 부분부터 시작할 수 있도록 지원함으로써 강력한 솔루션을 제공합니다. 이 기술은 사용자가 콘텐츠 제작을 요구하는 빈 화면에 직면할 때 특히 유용합니다. Grammarly는 플랫폼 내에서 이 애플리케이션을 예시하여 사용자에게 새 문서를 시작할 때 AI 도우미를 제공합니다. 이 도우미는 프로젝트 진행 보고서 또는 블로그 게시물 아이디어를 위한 프레임워크와 같은 다양한 시작점을 제공하며 AI를 관련 컨텍스트로 안내하는 데 최소한의 입력만 필요합니다. 그 후 Grammarly의 시스템은 사용자가 사전 설정 옵션이나 추가 지침을 사용하여 개선할 수 있는 초기 콘텐츠를 생성합니다. 궁극적으로 이 콘텐츠는 최종 조정을 위해 문서로 원활하게 전송될 수 있습니다. 문법적 "시작점" AI 기능의 두 가지 예 문법적 "시작점" AI 기능의 두 가지 예 Grammarly 사례는 사용자를 정지 상태에서 생산적인 시작점으로 전환하는 Generative AI의 역량을 강조합니다. 그러나 이는 사용자가 AI 생성 콘텐츠의 정확성을 비판적으로 평가하도록 장려하는 디자인 요소를 통합하는 것의 중요성도 강조합니다. 이러한 시스템의 효율성에도 불구하고 인간이 콘텐츠 생성에 가져오는 미묘한 맥락이 부족하여 최종 콘텐츠의 관련성과 유용성을 보장하기 위해 사용자 입력이 필요합니다. 또한 브레인스토밍을 위해 Generative AI에 의존하면 더 적합한 옵션을 간과하여 사용자의 중요한 참여 필요성이 강조될 위험이 있습니다. 제가 개인적으로 ChatGPT를 사용하여 새로운 프로젝트에 대한 아이디어를 개선하고 확장한 경험을 했기 때문에 초기 초안 작성에 있어서 생성적 AI의 잠재력은 엄청납니다. 앞으로는 간단한 사용자 입력을 통해 포괄적인 작업 목록을 생성하는 To-Do 애플리케이션과 사용자의 과거 기여를 기반으로 콘텐츠 주제를 제안하는 소셜 미디어 플랫폼을 구상합니다. Generative AI 애플리케이션의 이러한 발전은 창의적인 프로세스를 촉진할 뿐만 아니라 초기 개념에 도전하고 아이디어 지평을 확장함으로써 혁신을 고무할 것을 약속합니다. 요약 콘텐츠가 풍부한 시나리오에서는 콘텐츠를 보다 간결한 형식으로 추출하는 것이 필수적입니다. 빠른 소비를 위한 요약은 인기 있는 논픽션 도서에서 주요 통찰력을 추출하는 Blinkist와 같은 플랫폼에서 알 수 있듯이 추진력을 얻고 있는 추세입니다. Generative AI는 다양한 콘텐츠 형식에 유사한 간결성을 적용하여 팟캐스트, 뉴스레터 등을 요약할 수 있는 서비스의 기반을 마련할 것을 약속합니다. 제품 내에서 이러한 기능은 엄청난 기회를 제공합니다. LinkedIn은 긴 게시물과 기사를 요약하는 간단한 작업을 처리하는 데 앞장서고 있습니다. 시연된 것처럼 저는 AI의 요약 능력을 자세히 설명하는 게시물의 간결한 요약을 생성했습니다. 흥미롭게도 LinkedIn은 요약된 콘텐츠를 채팅 인터페이스 내에 표시하여 게시물에 대한 질문을 제기할 수 있는 대화를 촉진합니다. 이 접근 방식은 웹의 방대한 콘텐츠를 보다 쉽게 ​​탐색할 수 있도록 만드는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다. LinkedIn의 “요약” AI 기능 기능에 대한 기사를 설명하는 기능 LinkedIn의 "요약" AI 기능 그러나 요약은 정확성과 맥락이라는 일반적인 함정을 헤쳐나가야 합니다. 더욱이 콘텐츠를 압축하려면 무엇을 포함하고 제외할지에 대한 편집자의 선택이 필요합니다. 예시에서처럼 실제 LinkedIn 게시물을 단순화하는 것은 간단해 보이지만 뉴스 기사를 몇 문장으로 압축하는 것은 어려울 수 있습니다. 또한 이러한 시스템은 미묘한 세부 사항이나 주제별 뉘앙스를 간과하는 경우가 있는데, 이는 요약까지 확장되어 잠재적으로 중요한 주제나 통찰력을 생략할 수 있는 한계입니다. 앞으로 요약의 잠재적인 적용 범위는 훨씬 더 넓어질 것입니다. 시간이 지남에 따라 사용자 데이터를 축적하는 플랫폼의 경우 Generative AI는 사용자 행동의 패턴을 나타내는 "요약"을 제공할 수 있습니다. 일상의 생각과 감정을 기록하는 디지털 일기를 생각해 보세요. 현재 패턴을 식별하려면 감정을 정량화하거나 힘든 주제별 분석을 수행해야 합니다. Generative AI 기술이 발전함에 따라 심오한 종단적 통찰력을 얻을 수 있을 것으로 기대됩니다. 마찬가지로 이러한 도구는 심리적 평가를 기반으로 개인화된 통찰력을 제공하는 정신 건강 플랫폼과 같이 평가 결과에 대한 내러티브를 만들 수 있습니다. 요약에서 Generative AI의 지평은 광대하며, 콘텐츠에 대한 접근성이 더 높아질 뿐만 아니라 더 통찰력 있는 미래를 예고합니다. 시각화 생성 텍스트 콘텐츠 영역을 넘어 우리가 탐구하는 마지막 구성 요소는 시각적 콘텐츠 제작에 생성적 AI를 적용하는 것입니다. 시각적 영역으로의 이러한 도약은 사용자가 기존 사진에만 의존하기보다는 사용자를 대신하여 이미지를 생성할 수 있는 가능성을 제시합니다. 이러한 혁신적인 사용의 대표적인 예는 Google Slides입니다. Google Slides에서는 Duet AI 기능을 통해 사용자가 제목 슬라이드용 이미지를 만들 수 있습니다. 이 초기 단계는 사용자가 빈 캔버스에 직면하는 것에서 전체 프레젠테이션 작성을 안내할 수 있는 영감의 원천을 소유하는 것으로 효과적으로 전환합니다. Google Duet AI를 사용하면 사용자가 제목 슬라이드를 채울 이미지를 만들 수 있습니다. Google Duet AI를 사용하면 사용자가 제목 슬라이드를 채울 이미지를 만들 수 있습니다. Google Slides의 예는 이 영역에 대한 초기 진출을 보여주지만 Generative AI를 통한 이미지 생성의 잠재적인 응용 프로그램은 광범위하고 다양합니다. 이미지는 복잡한 메시지를 즉각적으로 전달하는 고유한 능력을 갖고 있으며, AI 생성 시각 자료를 점점 더 활용하는 커뮤니케이션이 가능한 미래를 제시합니다. 예를 들어, 정신 건강 플랫폼을 사용하면 사용자는 텍스트가 아닌 이미지를 통해 자신의 감정을 명확하게 표현할 수 있어 보다 직관적인 감정 표현을 제공할 수 있습니다. 마찬가지로, 패션 소매업체는 이 기술을 활용하여 다양한 의류 스타일 이미지를 생성하고 창의성을 촉발하며 사용자가 잠재적인 옷장 추가 항목을 시각화하도록 도울 수 있습니다. 그러나 다른 최신 기술과 마찬가지로 Generative AI를 통한 이미지 생성은 고유한 과제에 직면해 있습니다. 부적절하거나 저작권이 있는 콘텐츠가 생성되지 않도록 이러한 시스템을 교육하려는 노력에도 불구하고 안전 장치가 완벽한 것은 아닙니다. 또한 생성된 이미지를 통해 편견이 지속될 가능성은 여전히 ​​중요한 관심사로 남아 있으며, 기술 개발에 있어 지속적인 개선과 윤리적 고려가 필요하다는 점을 강조합니다. 우리가 이러한 시각적 생성 기술을 제품에 통합하는 시점에 서자 이들의 잠재력에 대한 기대감이 뚜렷해졌습니다. 앞으로의 여정은 시각적 창조의 힘을 통해 영감을 주고 소통하고 참여할 수 있는 새로운 방법을 제공하여 사용자 경험을 풍부하게 하는 혁신적인 애플리케이션을 약속합니다. 콘텐츠 개인화 지금까지 논의된 모든 구성 요소는 AI 강화 기능의 혁신적인 터치에 적합한 사용자 제공 콘텐츠에 달려 있습니다. 이 방정식의 반대 측면에는 회사에서 제공하는 사용자 설명을 통해 처음부터 완전히 새로운 콘텐츠를 생성하는 것이 포함됩니다. 콘텐츠 제작 비용이 대폭 감소함에 따라 이제 특정 그룹 또는 개별 사용자를 대상으로 한 맞춤형 콘텐츠 변형 제작이 가능해지며 개인화에 대한 소비자의 욕구에 부응할 수 있습니다 . 기본적으로 이 프로세스는 특정 청중의 공감을 끌 수 있도록 맞춤화된 알림이나 이메일 과 같은 개인화된 커뮤니케이션을 작성하는 것으로 시작됩니다 . 개인화의 힘을 보여주는 대표적인 사례는 듀오링고(Duolingo)입니다. 듀오링고에서는 타겟 푸시 알림을 통해 사용량과 유지율이 크게 증가한 것으로 나타났습니다. 이러한 접근 방식은 사용자 행동을 유도하기 위한 다양한 전략을 인정하는 행동 과학에 의해 뒷받침됩니다. 어떤 단일 메시지도 모든 사용자를 보편적으로 사로잡을 수는 없습니다. 대신, 각 사용자의 목표, 진행 상황 및 동기에 대한 미묘한 이해가 중요합니다. 이러한 통찰력을 통해 원하는 행동을 장려하기 위해 다양한 행동 기술을 사용하는 맞춤형 메시지를 고안하는 것이 가능합니다. 역사적으로 다양한 맞춤형 콘텐츠 버전을 생성하는 것은 어렵고 시간 집약적인 노력이었습니다. Generative AI는 이 프로세스를 혁신하여 지정된 매개변수를 기반으로 여러 콘텐츠 반복을 신속하게 생성합니다. "이 앱에서 최신 혜택을 확인하세요"와 같은 알림 메시지를 고려해 보세요. ChatGPT와 같은 도구를 사용하면 iOS 알림 형식에 맞게 조정되고 Loss Aversion, Choice Overload 및 Social Norms와 같은 행동 원칙을 통합하여 이 메시지의 변형을 신속하게 생성하여 사용자 테스트를 위한 몇 가지 새로운 버전을 생성할 수 있습니다. 더 자세한 사용자 컨텍스트를 통해 가능성이 확장됩니다. 알림 및 이메일에 대한 이러한 개인화된 접근 방식은 단지 시작점일 뿐입니다. 많은 조직에서는 가능한 한 광범위한 청중의 참여를 유도하기 위해 해당 분야의 전문 지식을 강조하기 위해 기사, 블로그 게시물 및 유사한 콘텐츠 레퍼토리를 유지합니다. Generative AI를 사용하면 특정 하위 그룹을 위한 이러한 자료의 맞춤형 버전을 만드는 것이 간단한 작업이 됩니다. 예를 들어, 체중 감량 앱은 다양한 인구통계학적 세그먼트에 대한 새로운 운동 루틴 설정에 대한 기사를 적용한 다음 해당 그룹에 대한 타겟 알림을 제공할 수 있습니다. 앞으로는 회사 서비스와의 상호 작용을 통해 생성된 사용자 데이터를 기반으로 콘텐츠를 맞춤화하는 응용 프로그램으로 확장될 것으로 예상됩니다. 하위 그룹에 대한 사용자 정의를 확장하면 이 도메인에 진출하는 스타트업과의 대화를 통해 방문자에게 실시간으로 맞춤화된 동적으로 개인화된 웹 페이지가 곧 출시될 것임을 알 수 있습니다. 예를 들어, SaaS 웹사이트는 현재 Mutiny와 같은 도구를 사용하여 방문자의 프로필을 기반으로 경험을 맞춤화하고 창립자와 HR 리드에게 고유한 콘텐츠를 제공합니다. 콘텐츠 생성을 위해서는 여전히 인간의 개입이 필요하지만, 환경은 급속한 발전을 위해 준비되어 있어 수동 개입의 필요성이 최소화됩니다. 시작에 불과하다 생성적 AI(Generative AI)는 AI로 강화된 기능을 만들 수 있는 잠재력과 관련하여 표면을 긁는 단계에 불과하며 아직 완전히 탐구되지 않은 흥미로운 혁신의 영역을 예고하고 있습니다. Generative AI를 단순히 챗봇을 만들기 위한 도구로 보는 것은 다양한 영역에서 제품 기능을 혁신하는 능력을 크게 과소평가하는 것입니다. 이 기사에서는 특히 접근성이 뛰어난 두 가지 애플리케이션, 즉 사용자 생성 콘텐츠를 다듬는 것과 향상된 개인화를 위해 콘텐츠를 사용자 지정하는 것에 대해 집중적으로 살펴보았습니다. 그러나 이는 빙산의 일각에 불과하며, 기술이 성숙해짐에 따라 수많은 다른 응용 프로그램이 펼쳐질 예정입니다. 지금부터 데이터 입력이나 콘텐츠 소비 등 사용자 상호 작용과 관련된 제품의 모든 측면을 면밀히 조사하십시오. 콘텐츠를 풍부하게 하고 사용자가 자신의 요구 사항을 보다 효과적으로 충족할 수 있도록 지원하기 위해 논의한 기본 구성 요소를 어떻게 적용할 수 있는지 생각해 보세요. 청중에게 콘텐츠를 보여줄 때 다양한 옵션을 시도해 보는 것은 어떨까요? 접근 방식을 테스트하고 개선하고 확장하세요. 가능성의 영역은 무한합니다. 그것은 모두 실험을 수용하는 것으로 귀결됩니다. 제품 기능을 향상시키기 위한 Generative AI의 여정은 이제 막 시작되었으며, 아직 개발되지 않은 잠재력이 있는 광대한 환경이 그 궤적을 표시합니다. 우리가 이 영역에 더 깊이 진출할수록 이 기술의 새롭고 혁신적인 응용 분야를 발견할 것이라는 기대가 커집니다. 핵심은 실험에 열린 자세를 유지하고 제너레이티브 AI를 활용하여 사용자에게 더 많은 가치를 제공하고 제품에 대한 사용자 경험을 향상시키는 방법을 지속적으로 모색하는 것입니다.