넷플릭스는 사용자의 시청 이력과 선호도를 분석해 개인화된 추천을 제공한다. 스타벅스는 매장 내·외부 분위기, 음악, 서비스 스타일 등을 통해 고객의 감성적 경험을 증진시킨다. 파타고니아는 의류 회사이면서도 환경을 위해 옷을 사지 말라는 광고가 유명한데, 감성 데이터를 활용해 소비자의 감정과 가치관에 부합하는 환경 보호와 지속 가능성의 가치를 브랜드 이미지로 구축했다.
이러한 성공사례로 볼 때, 기업의 생존은 단순한 제품이나 서비스의 품질을 넘어서 인간의 감정과 경험에 대한 깊은 이해가 필수가 되고 있다. 이를 위해 감성 데이터의 분석과 활용은 매우 중요한 부분이 됐다. 고객의 감정을 파악하고 그들의 경험을 귀 기울여 들음으로써 기업들은 더욱 개인화되고 매력적인 제품과 서비스를 제공할 수 있다.
그러나, 사람들이 다양한 상황과 맥락에서 느끼고 경험하는 감성은 매우 복잡하며, 이를 측정하고 분석하는 일은 쉽지 않다. 통계학적 관점에서 볼 때, 극단적인 상황에서 나타나는 감성은 이상치(일반적 경향에서 벗어난 데이터)로 간주될 수 있다. 이러한 이상치들은 오류로 여겨질 수 있으나, 사람의 경험 측정에서는 특수한 상황과 맥락적 경험을 반영하는 귀중한 정보가 된다.
대부분 사람들은 특정 상황에서만 불편한 감정을 표현한다. 이러한 감정 표현은 통계적으로는 이상치로 간주될 수 있지만, 실제로는 매우 유의미한 데이터일 수 있다. 따라서 감성 데이터를 수집할 때는 양적 방식의 통계적 이상치와 질적 방식의 깊이 있는 관찰조사, 인터뷰 등이 중요하다. 이는 많이 보이지 않지만, 민감한 감성과 일반적으로 쉽게 표현되지 않지만 중요한 감성을 찾아내는 것이다.
이러한 감성 데이터는 대부분 사람들이 표현하지는 않았지만, “나도 이렇게 생각하는데”라는 공감을 불러일으킬 수 있다. 감성 데이터의 심층적인 이해와 분석은 인간 행동과 경험을 더 깊이 이해하는 데 필수적이다. 이러한 접근 방식은 감성 지능의 발전과 인간 중심의 감성기술 설계에 중요한 기여를 할 수 있다.
챗GPT와 같은 생성형 AI는 인간의 복잡한 감정과 행동을 이해하고, 인간 중심의 서비스와 제품 설계에 크게 기여할 수 있다. 여기에는 다양한 상황에서의 감성 데이터를 분석하여 맞춤형 정보를 제공하며, 이를 위한 정확한 프롬프트 엔지니어링이 중요하다. 이러한 기술의 발전은 인간과 기술 간의 상호작용을 새로운 차원으로 이끌며, 미래 사회와 기술 발전에 중요한 영향을 미칠 것이다. AI의 이러한 능력은 보다 개인화된 사용자 경험을 제공함으로써 우리 삶에 깊은 의미와 가치를 더한다.
생성형 AI에서 감성과 경험을 가공하는 것은 광석에서 사금을 분류하는 것과 유사하다. 다양한 혼합 광물에서 금만을 정교하게 추려내는 것은 쉽지 않지만, 성공적으로 이루어지면 그 가치는 매우 크다. 마찬가지로, 생성형 AI에는 사람의 다양한 감성과 경험을 학습해 둔 데이터가 있다.
잘 설계된 프롬프트 엔지니어링을 통해 이러한 데이터를 적절히 추려내고 활용한다면, 우리나라의 산업 경쟁력을 끌어올리는 데 있어서 감성과 경험 데이터는 ‘양질의 금’과 같은 가치를 지니게 된다. 이렇게 얻어진 고품질의 감성 데이터는 기업들이 보다 정교하고 인간 중심적인 방식으로 시장과 소비자에 접근하는 데 큰 도움이 될 것이다.
