AI in Marketing에 갔다가 도를 보았다
A-Day; 위기를 기회로 만드는 활용 전략 콘퍼런스
◈ 행사 개요
- 주제: AI in Marketing - 위기를 기회로 만드는 AI 활용 전략
- 일시 : 2023년 11월 15일(수) 12:30 - 18:30
- 장소: GS타워 아모리스홀 (역삼역 내 연결) & 온라인 생중계
◈ 아젠다
- 글로벌 AI 트렌드 #생태계 #기술 #연구
- AI 마케팅 전략 #그로스 #콘텐츠 #CRM
- AI 활용 실무 노하우 #크리에이티브 #데이터 #생산성
A-Day 콘퍼런스 이야기를 하기 전에 그보다 더 전의 이야기를 해야겠네요. 자주는 아니지만, 만날 때마다 이 세상이 IT 기술과 비즈니스에 의해 어떻게 돌아가고 있는지 자신의 식견을 나누어 주는 분이 있습니다. 도안구 기자입니다. 여러 매체를 거쳐 현재는 테크수다의 대표이자 기자이죠. 워낙 업계에서 오랜 취재 활동을 펼쳐온 분이라 모르는 사람 빼고는 다 아는 분입니다. 한 소셜미디어의 인플루언서이기도 하고요. 때로는 거침없이 때로는 사려 깊은 글로 많은 분들이 좋아합니다.
A-Day 콘퍼런스 일주일 전쯤인가 그를 만났습니다. 역시 지금 최대의 화두 생성형 AI에 대한 이야기를 들을 수 있었습니다. 그리고 마케터가 생성형 AI를 어떻게 활용하는 것이 좋을지 논의도 있었죠. 업계 마당발인 그는 마케팅 솔루션에 대한 경험도 있다 보니 마녀에게 이런저런 정보와 아이디어도 주었습니다. 만날 때마다 생각하는 건데, 이 분은 대체 왜 이런 것들을 다 퍼주기만 하는 걸까요? 하하하. 제발 글과 책으로 공유해 달라 얘기를 해도 그저 이렇게 다른 사람들과 이야기하고 나눠주는 게 좋다고만 합니다.
그와 나눈 이야기를 전하려는 이유는 간단합니다. 그가 나누어 주었으니 마녀도 나누어야 하고, 무엇보다 놀랄 정도로 A-Day의 메시지와 닮아있었기 때문입니다. 뭐지? 도 기자가 요점 정리해 준 내용을 A-Day 콘퍼런스에서 다시 풀어 세세하게 살펴본 느낌이랄까요. 하여 도 기자의 이야기와 A-Day 콘퍼런스를 연결해 정리해 보려 합니다. 도안구 기자를 만났을 때 자리에 앉자마자 그가 꺼낸 첫마디는 이러했습니다.
거대언어모델(LLM)의 프롬프트 엔지니어링이 중요하다.
★ 도의 인사이트
1. 거대언어모델의 프롬프트 엔지니어링이 중요하다.
프롬프트 엔지니어의 연봉이 높다는 얘기를 많이 들었을 거다. 연봉이 왜 셀까? 생각해 보자.
생성형 AI 기업들은 자사 모델을 잘 훈련시켜야 한다. 자사 모델에 질문을 잘 던져놓고 답변이 잘 나오도록 해야 한다. 다양한 키워드를 뽑아내 질문을 여러 방식으로 던지면서 질문과 답변을 정교화시키는 것이다. 이는 기업의 핵심 경쟁력이 될 수밖에 없다. 뛰어난 프롬프트 엔지니어가 중요하고 연봉이 셀 수밖에 없다.
2. 거대언어모델의 속성을 이해하는 것이 중요하다.
이를 위해서는 구글(Google)의 2017년 논문을 참고해야 한다. 지금의 AI의 패러다임의 변화는 이 논문에 처음 등장한 트랜스포머(transformer) AI에서 비롯되었기 때문이다. 구글이나 마이크로소프트 빙(Microsoft Bing)을 검색해 봤을 것이다. 모두 트랜스포머를 사용하고 있다.
cf. 마녀가 찾아봤습니다!
트랜스포머 모델이란 무엇인가? (1)
https://blogs.nvidia.co.kr/2022/04/01/what-is-a-transformer-model/
3. 지금 반드시 올라타라
엑셀처럼 챗GPT와 같은 AI는 도구다. 새로운 도구가 등장한 것이다. 이 도구는 일시적인 붐이 아니고 지속될 거라 본다. 자기 업무에 반드시 써봐야 한다. 유료 버전과 무료 버전에는 차이가 있다. 챗GPT 유료 버전 GPT-4의 경우에 다양한 플러그인을 적용할 수 있어 업무의 생산성과 효율성을 높일 수 있다. 헤이젠 같은 플러그인을 사용하면 텍스트를 요약해 동영상으로 만들 수도 있고, 자신의 모습뿐만 아니라 다른 캐릭터를 활용해 자연스럽게 외국어를 구사하는 모습의 영상 제작도 가능하다. 이는 영상 콘텐츠 제작뿐만 아니라 국내 및 해외에 자신의 콘텐츠를 손쉽게 홍보할 수도 있다는 말이다.
챗GPT가 이렇다 저렇다, 비용, 한계, 문제점 등만 언급만 하지 말고, 직접 써보고 어떻게 하면 잘 활용할 수 있을지, 자신한테 어떻게 특화시킬지 방법을 찾아내는 것이 중요하다. 요즘 경기가 어렵고 구조조정 등이 언제 닥칠지 모르는 때 아닌가. 이제는 누가 이 도구를 잘 다루는지에 따라 그런 위기에서 벗어날 수 있다고 본다. 기술은 때로는 절망적인 거다. 기술이 들어와 일상에 침투하기까지 혼란과 우여곡절을 겪을 수 있다. 전구가 확산되는 데는 40년, 마이크로칩은 50년 정도 걸렸다. 일자리가 없어지기도 했지만 새로 창출된 일자리도 있었다. AI는 어떨까?
누가 어떻게 쓰느냐에 따라 결과는 달라질 것이다. 그러니 지금 사용해 보라
4. 질문의 속성을 이해하고 훈련하라
거대언어 기반의 생성형 AI는 인간의 언어로, 말이나 글처럼 컴퓨팅 작업이 가능해짐을 말한다. 개인들도 이제는 개발자나 디자이너가 없이도 작업을 할 수 있게 된 시대다. 생성형 AI가 가진 속성이 있다. 질문에 따라 천차만별의 답을 할 수 있는 도구이다. 단순히 '다이어트 방법'을 소개해 달라고 했을 때와, 역할을 부여하고 질문에 연령, 음주, 흡연, 체중, 성별 등 속성을 지정해 '다이어트 방법'을 알려달라고 했을 때 답은 달라진다. 따라서, 이 도구를 잘 쓰는 방식을 아는 것이 중요하다.
기존에 우리가 사용하고 있는 검색과 생성형 AI와의 채팅 검색의 차이점이 뭔지 아는가?
▒ 기존 검색: 내가 정확히 아는 것을 찾는 것
▤ 채팅 검색: 내가 어렴풋이 아는 것을 찾는 것
- 텍스트나 말(음성)로 줄줄이 쓰거나 말하면서 검색
상품 검색도 이제 챗GPT 같은 생성형 AI가 더 잘할 것이다!
5. 마케터의 도구, 생성형 AI
마케터는 챗GPT 같은 도구를 이용해 기업 내에서 개발자와 디자이너 없이도 혼자 데이터를 분석할 수 있다. 그리고 프롬프트를 만들고 계속해서 질문을 하면서 정교화하여 업무의 생산성과 효율성을 높일 수 있다. 이미지조차도 질문의 내용을 잘 써야 한다. 자세하게 쓸수록 다른 차원의 답변을 얻게 된다. 계속해서 프롬프트 엔지니어링이 중요해지고 있다는 말을 할 수밖에 없다. 인문학자들이 각광받는 이유이기도 하다.
질문과 사고의 연습을 해야 한다. 마케터의 전문적 지식과 사고가 들어간, 질문을 하는 연습을 통해 역량을 강화해야 한다. 일을 시켜만 본 사람들은 할 수 없다. 자신의 지식과 사고를 활용하라. 암묵적 지식을 명시화할 줄 아는 능력이 필요하다. 그렇게 되면 더 이상 꼰대 같은 상사나 선배에게 묻지 않아도 된다. 이제 챗GPT에게 물으면 되니까.
수평적인 지식은 어느 정도 해소되었다고 본다. 이제 수직적(전문적) 지식을 강화해야 할 때다.
챗GPT를 종종 '거짓말하는 똑똑한 비서'라고 하지 않나? 점차 사용 비용이 줄어들겠지만, 당장 비용이 드는 것도 사실이다. 마케터는 똑똑한 비서의 거짓말을 가려낼 수 있는 지식과 사고를 키우고, 비용 효율적으로 사용할 수 있는 프롬프트 엔지니어링에 주의를 기울여야 한다.
Cf. 기업 내 데이터의 축적이 필요하다
마케팅 도구로 데이터 분석을 하려면 도구에 부어 넣을 데이터가 필요하다. 도구가 있어도 데이터의 축적의 시간이 필요한 것이다. 최소 6개월 이상은 필요하지 않을까?
그런데, 아직 데이터가 없는 곳들이 많다. 마케터가 도구를 배우려고 리드젠을 더 많이 만들어 낼 수 있을까? 또, 데이터가 쌓인다 하더라도 마케터가 그 데이터를 쓸 수 있게 개발자가 세팅을 해줘야 한다. 즉 인프라를 만들어 주는 엔지니어링의 필요한 것이다. 이를 통해 마케터는 고객 여정에 따른 유입, 유지, 이탈 등을 살펴봐야 한다.
이런 점들을 생성형 AI가 어떻게 극복하게 해 줄지 당장 사용하여 알아보아야 한다.
마녀는 이렇게 도 기자의 인사이트를 접하고, 지난 15일에 마케팅 솔루션 기업인 '아드리엘'이 주최한 [A-Day: AI in Marketing - 위기를 기회로 만드는 AI 활용 전략] 콘퍼런스에 참석을 했습니다. 아드리엘 측은 ‘AI를 마케팅에 활용하는 전략과 사례, 실무 적용 노하우'와 같은 실제적인 니즈에 집중한 콘퍼런스라는 점을 강조했습니다. 해당 행사를 통해 "2024년, 본격적인 AI 시대를 맞아 마케팅 전략 및 방향성을 점검하고, 넥스트 마케팅 전략을 수립하는 데 도움이 되는 시간이 되기를 바란다"고도 전했습니다.
[AI in Marketing - 위기를 기회로 만드는 AI 활용 전략 콘퍼런스]
이 행사 역시 마녀는 처음으로 참석했는데, 이미 4회 차를 맞이한 A-Day였다고 합니다. 온오프라인으로 600여 명이 참석했다고 하는데, 마녀도 참석했을 때 참석자들이 자리를 가득 메워 AI와 마케팅에 대한 열기를 느낄 수 있었습니다. 카이스트 김대식 교수부터 세일즈포스, 앱스플라이어, 버즈빌, 피처링 등 AI 기반 마케팅 솔루션 기업에서 나온 10명의 강연자가 AI 트렌드와 자사의 마케팅 솔루션 이야기를 전했는데요. 각 기업에서 바라보는 AI 세상과 그에 발맞춘 자사의 솔루션 대응에 대해 잘 알 수 있는 시간이었습니다.
마녀가 개인적으로 이 행사에 대해 좋게 느껴졌던 점은 각 기업에서 나온 강연자들이 대부분 자사의 솔루션을 소개하되, 일방적인 영업 메시지가 아닌 AI의 전망과 그에 맞춘 솔루션의 방향성에 맞춰 소개한 덕에 거부감없이 흥미롭게 들을 수 있었다는 것이었습니다. 마케팅 솔루션을 고민할 때 함께 고민해 볼 수 있는 곳들이겠구나, 하는 생각을 할 수 있었던 것이죠.
[A-Day] AI in Marketing 콘퍼런스 세션 내용다만, 각 기업의 솔루션에 대해 소개받은 내용은 생략하고 카이스트 김대식 교수의 강연 내용과 각 솔루션 기업의 전망과 방향에 대해 마녀가 종합해 본 생각을 몇 가지로 정리해 봅니다.
프로그램 중에서
★ 생성형 인공지능 시대의 콘텐츠와 마케팅 ㅣ 카이스트 김대식 교수
1. 열린 기회의 장
1~3년 이내에 1993년과 같은 일이 벌어질 것이다!
1993년 인터넷 브라우저가 등장하자 사람들은 친구와 연락하기, 동영상 올리기, 쇼핑 및 여행에 대한 욕구를 표출했다. 사람들은 곧 생성형 AI에 그와 같은 욕구를 표출할 것으로 본다.
생성형 AI는 그야말로 열린 기회의 장이다. 이 기회를 잡는 기업은 성장하겠지만, 이 기회를 잡지 못한 기업은 사라질 것이다. 실리콘밸리의 빅테크 기업도 판교의 우리나라 기업도 예외는 아닐 것이다.
생성형 AI시대를 본격적으로 촉발한 챗GPT는 현재 3천억 개의 단어를 학습한 것으로 알려졌다. 연결된 단어 학습도 포함된다. 예를 들어, '귀여운 교수 VS 귀여운 고양이' 중에서 귀여운과 더 어울리는 말이 무엇인지 학습하는 것이다.
챗GPT 4의 경우는 처리할 수 있는 단어량이 토큰으로 3만 2천 개(cf. 약 50페이지 분량), 최근 발표된 터보의 경우는 12만 8천 개로 확장되었다. 프롬프트 입력창에 한 번에 300페이지 이상의 텍스트를 넣을 수 있는 것이다.
이 정도 수준이라면 세상에 대한 학습을 한 것이라 볼 수 있지 않을까?
2. 생성형 AI 시대는 "데이터와의 대화"가 가능함을 보여주고 있다.
데이터베이스 소프트웨어(SW)와 AI가 만나면 상상 이상의 세계가 열릴 것이다. 지금 데이터의 총량으로 볼 때 우리가 모르고 있는 데이터가 90%라고 본다. 우리는 우리가 뭘 모르는지 모르고(Unknown Unknown) 있는 상태다. 그러므로 생성형 AI에게 스무고개처럼 계속 묻다 보면 대화와 화면의 깊이가 생길 것이다. 알아가는 것이 생기는 것이다. 여기서 질문이 중요하다. 질문의 중요성을 강화할 필요가 있다.
▶ 대화형 AI 시대의 기술 변화 추이
⊙ GUI(Graphic User Interface) ≫ LUI(Linguistic User Interface)
CUI(Conversational User Interface)
⊙ LLM(Large Language Model) ≫ VLM(Vision Language Models)
최근 LLM은 VLM으로 발전하는 추세다.
※ VLM: 텍스트, 이미지, 동영상을 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 언어 모델(multi-modal language model).
사례) Runway Research에서 만든 Gen 1은 이미지나 동영상을 합성하고, Gen 2는 텍스트 또는
이미지를 손쉽게 동영상으로 만들어낼 수 있다.
3. 대화형 AI 시대의 소비자 행동 변화와 마케팅
예시 Q. 사람들이 냉장고 사진을 찍어 올리고, "이걸로 오늘 저녁에 뭘 만들어 먹을까?"
A. 두부와 버섯을 이용해 김치찌개를 만들어 먹으면 좋겠네요.
L 삼겹살이 있으면 더 좋겠네요.
L 삼겹살 주문 버튼을 누른다.
∑ 플러그인이나 GPT 마켓 빌더 등을 사용하면, 정보 획득에서부터 액션까지 편리해진다.
이제 소비자는 결정만 하면 된다.
예시 Q. 내년 11월 홋카이도 여행을 가려고 하는데, 시간, 장소, 비용을 고려해 일정표를 짜 줘
A. 일정표 옵션 제시
L 소비자는 원하는 옵션을 선택하거나 다시 재명령하여 다른 일정표를 받을 수 있음
L 소비자가 최종 선택을 하면 대화형 AI가 익스피디아와 같은 여행 사이트에 가서
예약까지 알아서 해준다.
∴ 앞으로 이런 대화형 광고 기술 시장이 커질 것이다.
∴ 기존 정보 검색은 10분의 1로 감소 -> 소비자 선호도 등 파악 X
→ 광고 효과 10분의 1로 줄어들 것이다.
L 그동안 알고리즘을 판매해 수수료를 받던 구글 같은 회사는 위기일 수 있다.
기존에는 소비자 행동 패턴을 파악해 -> 추천 알고리즘을 활용했다. 그러나 여기에는
불확실성이 존재했다.
① 선호도가 비슷한 세그멘테이션일 뿐
② 선호도가 맞더라도 시간, 장소 등에 따라 달라질 수 있고
③ 이미 추천 아이템을 가지고 있을 확률이 있음
∴ 진정한 초개인화가 실현될 것이다.
기존에는 콘텐츠를 만들어 놓고 알고리즘 추천을 했다면, 대화형 AI 시대에는 실시간 1인
맞춤 콘텐츠가 생성될 것이다. 챗GPT는 예제일 뿐, 지적노동 콘텐츠 대량 생산이
본격화될 것이다.
기존 마케팅 방식이나 마케팅 솔루션은 생성형 AI에 의해 큰 변화를 겪고 있는 게 분명했습니다. 발 빠르게 대응하지 않으면 도태가 될 것이란 걸 각 기업의 발표를 통해서도 느낄 수 있었는데요. 생성형 AI는 분명 기회이자 위기로 보입니다.
각 기업에서 소개한 솔루션의 특징을 압축하면,
- 성공은 UP, 실패는 Down 시킬 수 있는 분석 데이터를 제공할 수 있는 솔루션
- 기업의 애로 사항 및 반복 업무를 자동화하는 솔루션
으로 볼 수 있었습니다.
♣ 마녀의 콘퍼런스 요약정리
1. 데이터: 개인정보 보호가 강화된 환경에서 기업 내 적절한 데이터의 확보가 중요
2. 프롬프트: 질문- 대화의 기술, 깊이를 통해 모르고 있는 것을 알도록 질문하는 역량 개발 중요
3. 인간의 역할: 질문의 역량, 이해와 활용 극대화, 그리고 인간의 다정함이 필요
♨ 마녀의 썰(총론)
질문을 잘하려면 경험과 지식이 있어야 합니다. 인사이트를 도출하고, 판단하고 적용하는 깊이를 만들어야 합니다. 도메인(전문) 지식이 있는 사람이 더 대화형 AI를 잘 다루지 않을까 합니다.
도 기자도 A-Day 강연자들도 줄곧 한 말이 있었습니다. "챗GPT와 같은 생성형 AI는 도구다." 업무의 생산성을 획기적으로 높여줄 썩 좋은 도구인 것입니다. 그 쓰임을 잘 알고 활용하면 업무 역량뿐만 아니라 스스로도 강해질 수 있는 매력적인 무기가 되는 셈이죠.
챗GPT만 하더라도 가만있지 않고 정체 없이 진화하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 이번 콘퍼런스에서는 생성형 AI는 진화하고 있는 도구라고는 걸 주지시켜 주었습니다. 게다가 고민과 불평 없이 진화하는 도구이죠. 그러니 이 능력 만렙인 생성형 AI를 비서처럼, 직원처럼, 동료처럼 협업해야 할 때입니다.
반복적으로 말이 나왔듯이, 개발자와 디자이너 도움 없이도 도구를 잘 활용할 수 있는 시대입니다. 크리에이티브와 퍼포먼스도 이 도구를 잘 활용할 줄만 안다면 좋은 효과를 볼 수 있을 것입니다. 앞으로 마케터는 크리에이티브와 퍼포먼스를 짜내기보다 AI 도구를 잘 활용할 전략을 짤 줄 알아야 한다고 생각합니다.
그래서 마녀는 "마케터여, 전략가가 돼라"라고 이야기하고 싶습니다. 똑똑한 도구를 부릴 줄 아는 능력에 머무르지 말고, 잘 발휘할 역량을 키워야 한다고 강조하고 싶은 것이죠. 육아를 하면서 부모도 큰다는 말이 있다는군요. 두려워하고 불평할 시간에 써보는 것. 먼저 쓰는 사람이 장땡인 시대가 아닌가 합니다.
이상 친절한 마녀였습니다.
※ 콘퍼런스의 늦은 후기입니다. 기록과 기억의 오류가 있을 수 있습니다. 해당 콘퍼런스에 참석하신 분께서
본 글을 보시고 오류가 있다면 댓글로 안내 부탁드립니다. 빠르게 수정하도록 하겠습니다.
이 글은 어때요?
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