인공지능 시대에서 우리의 직업은 어떻게 변하게 될까?
마케터의 시선에서 개인의 의견을 담아 정리해봤습니다
‘(생성형 AI로 인해서) 어떻게 직업이 변하게 될까?’라는 주제로 아래의 10가지 이슈들이 정리가 되었는네요. 각각의 내용들을 보면서 현재 시점에서 주목해서 봐야할 내용과 앞으로 ‘마케터’ 시선에서 무엇을 준비해야 할지 개인적인 의견을 담아 정리해봤습니다. - 본 글은 (개인의) 링크드인에도 그대로 정리한 내용 입니다 -
지속적인 리서치 및 업데이트, 실질적으로 활용해야 할지를 To-be Action 차원에서 능동적으로 움직여야 할 것으로 판단됩니다
The Rise Of Creative Machines
Enhanced Decision-Making And Strategic Planning
The Evolution Of Customer Service
Transforming Education And Training
Reinventing Research And Development
The Emergence Of New Roles And Skills
The Challenge of Ethical and Responsible AI Use
The Shifting Landscape Of Remote And Hybrid Work
The Impact On Traditional Industries
Preparing For The Future
아래의 정리된 내용에 맞춰서, 함께 고민해보시죠.
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본 문서는 베르나르 마르가 집필한 기사를 요약하여,
2024년 이후, 업무의 다양한 영역에서 생성형 인공지능(AI)이 미칠 영향을 논하는 글이 있어서 해당 내용을 요약 정리하고 개인적인 의견 및 리서치 내용에 기반하여 정리해보았습니다.
특히 창의성, 의사결정, 고객 서비스, 교육, 연구 및 개발, 직업 역할, 윤리적 측면, 원격 근무, 전통적 산업과 미래의 일터에 대한 생성형 AI 및 AGI의 혁명적 변화를 탐구한 내용이 매우 인상 깊었는데요.
기술적 변화에 적응해야 할 필요성과 함께, AI의 한계를 이해하고 보다 효과적이고 혁신적이며, 인간 중심적인 미래의 근무 환경을 준비해야 한다는 주장에 매우 동의하는 바가 컸습니다.
(원문를 작성한 ‘베르나르 마르’가 작성한 글의) 핵심 내용을 살펴보면,
하나. 생성형 AI는 창의력, 의사결정, 고객 서비스, 교육, 연구 및 개발, 그리고 새로운 직업 역할을 변형시키는 주요 요인이 되고 있다.
둘. AI의 시뮬레이션과 모델링 능력은 연구 및 개발 분야에서 혁신을 촉진하고, 시간과 비용을 절감하는 데 크게 이바지하고 한다(이제는 매우 당연시되는 이슈이죠)
셋. 생성형 AI의 등장으로 인해 새로운 직업(의) 역할(Role)과 기술적 요구 사항(Skillset)이 발생하며, 이는 AI를 효과적으로 사용하고 AI 시스템과 협업하는 방법에 대한 이해를 필요로 하게 될 것이다
넷. (더 나아가서, 이 부분은 개인적으로 관심있고, 인간이 많은 고민을 해야 하는 항목인데요) AI 알고리즘에 대한 윤리적 고려 사항(AI 윤리)과 잠재적 편향은 책임감 있는 AI(Responsible AI) 사용에 대한 이해와 함께 모든 전문가가 면밀히 고찰해야 할 과제다
다섯. AI 도구(AI tool AI Workspace, AI Cooperator)는 지리적으로 분산된 팀의 효율적인 의사소통(Communications), 프로젝트 관리(PM 및 PO의 역할 대체), 협업을 지원하며, 원격 및 하이브리드 근무 환경의 변화를 주도하게 될 것이다
여섯. (1차 - 2차 산업군에 해당되는) 농업, 제조, 건설 등 전통적 산업에 새로운 효율성과 능력을 부여함으로써, 생성형 AI는 위의 분야에 상당한 영향을 끼치게 될 것이며, 그렇게 변화하고 있다
일곱, (AGI 관련된) 전문가들은 생성형 AI의 시대에 발맞추어 (다양한 분야에서) 성공하려면 정보에 정통(능통, 빠르게 인지, 학습)하고, 유연해야 하며, 기술의 변화에 지속적으로 대응하고, 평생 학습의 자세를 갖춰야 할 것을 권장하고 있다
그렇다면, (실제 주요 직무와 관련하여) 생성형 AI가 디지털 마케팅에 가져올 변화를 다양하게, 초안에 맞춰서 이야기 해본다면 아래와 같을 겁니다
❏ 생성형 인공지능(AI) 기술의 발전이 디지털 마케팅 분야에서도 상당한 변화를 가져올 것임을 (이미 원문 내용에 맞춰) 근거하여 종합적으로 정리해볼 수 있다
1. 콘텐츠 생성의 자동화: 생성형 AI는 매력적인 블로그 글, 광고 카피(메시지), 그리고 소셜 미디어 (콘텐츠)및 마케팅 콘텐츠를 빠르고 효율적으로 생성할 수 있다. 이로 인해 마케터는 콘텐츠의 양과 질 모두를 향상시킬 수 있으며, 상당한 시간 절약을 할 수 있다.(이미 관련 프로세스가 빠르게 변화고 있죠)
2. 개인화된 경험의 향상: AI는 고객 데이터와 상호작용을 분석하여 개인화된 마케팅 메시지와 경험을 제공할 수 있다. 행동 패턴, 구매 이력, 개인 취향에 기반 하여 더욱 관련성 높은 콘텐츠를 타겟 고객에게 제공함으로써, 고객 참여와 전환율을 증가시킬 수 있다
3. 창의적인 디자인과 미디어: AI는 개인화되고 혁신적인 이미지, 비디오 및 기타 멀티미디어 자산을 생성할 수 있다. 이는 판매를 촉진하고 브랜드 인식을 강화하는 데 도움을 줄 수 있다.
4. 고객 인사이트의 심화: 실시간 데이터 분석을 통해 AI는 고객의 행동과 선호도에 대한 심도 있는 이해를 가능하게 하여, 마케팅 전략을 신속하게 조정하고 최적화할 수 있도록 도울 것이다(여기서는 AI의 도움을 받아, 리서치의 시간이 절약되고 이를 통한 기반 지식을 통해서 인간의 전략적 어프로치 - 조언, 이나 방향들이 더해져서 전략 구체화에 속도가 붙지 않을까 판단됩니다)
5. A/B 테스팅 및 최적화: AI는 다양한 마케팅 요소에 대한 A/B 테스팅을 자동화하여 가장 효과적인 콘텐츠, 디자인, CTA(Call-to-Action) 요소를 지정하는 데 도움을 줄 것이다
6. 알고리즘 트레이닝과 관리: 생성형 AI의 결과물을 지속적으로 개선하고, 알고리즘이 더 나은 콘텐츠를 생성하도록 트레이닝할 수 있는 새로운 직업 역할이 생겨날 수 있다(기존에 정의된 알고리즘을 보다 정밀하게, 그리고 AI의 역할이 산업의 변화를 줄 수 있도록 기술적인 도움을 줄 것으로 판단됨)
7. 윤리적 고려(AI 윤리에 기반): 브랜드 이미지와 관련하여 AI가 만들어낸 콘텐츠가 갖는 윤리적 및 법적 문제들에 대응해야 한다. 브랜드 가치에 부합하는 AI의 사용과 콘텐츠 감독이 중요해질 것입니다.(콘텐츠 및 브랜드 저작권, 가치에 대한 가이드라인, 정책, 거버넌스에 기초한 자산 보호가 매우 중요한 화두가 되고 있기에 이에 대한 가치 보호가 하나의 축이 될 것임)
이러한 변화들은 디지털 마케팅 전략을 재정립 하고 마케팅 부서의 효율성을 극대화할 잠재력을 가지고 있는데요. 단, 최근의 특정한 뉴스 보도에 근거한 발전 사항은 지속적인 확인해야 할 이슈이며, 업계 동향을 지켜보면서 능동적이고 빠르게 대응하는것이 중요 합니다
여기서 추가적으로, (생성형 AI에 기반된) 개인화된 마케팅 경험을 개선하기 위해서 AI가 활용되는 방법은 대략적으로 무엇일지 함께 생각해봐야 하지 않을까 합니다
▶︎ 고객 데이터 분석: AI가 고객의 온라인 행동, 구매 이력 등을 분석하여 개인 선호도와 패턴을 파악
▶︎ 맞춤형 콘텐츠 제작: AI가 데이터를 기반으로 사용자 맞춤 마케팅 메시지 및 제품 추천 생성
▶︎ 타깃 광고: AI를 통해 개인의 관심사에 맞춤화된 채널별 광고로 마케팅 효율성 극대화
▶︎ 실시간 최적화: 고객 반응 실시간 모니터링과 캠페인 성과 분석을 통한 마케팅 전략 조정
▶︎ 동적 가격 책정: AI가 구매 의향과 시장 수요 기반으로 가격 조정하여 매출 증대 기여
▶︎ 챗봇과 가상 어시스턴트: AI 지원으로 고객 문의에 신속 응답, 개인화된 쇼핑 경험 제공
▶︎ 고객 개인화 경험 강화, 마케팅 ROI 향상 및 고객 충성도 높이기에 AI 활용 효과적
이렇게 정리해봤는데요. 이 글을 보고 계시는 분들은 '여러분이 하시는 업무, 직업'이 어떻게 변화될지 생각 - 고민을 함께 해보는 시간이 되었으면 합니다.
(필자가 정리한 내용과 함께, 원문을 토대로 보고자 하시는 분은 아래 링크들을 통해서 면밀하게 살펴보세요)
⚭ 원문 링크 :
https://www.linkedin.com/pulse/how-generative-ai-change-all-our-jobs-2024-bernard-marr-nmzie/
⚭ 참고 링크 :
하나. https://teaching.cornell.edu/generative-artificial-intelligence
셋. https://er.educause.edu/articles/sponsored/2023/9/generative-ai-in-education-past-present-and-future
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또 만나요.
See You Again.
