25년 5월 8일 흠터레스팅 테크 뉴스
피그마 AI 기반 신규 기능 다수 출시 외 3건
[오늘의 인용글 - 고객 가치는 시장 환경의 역학에 대한 이해로부터 나온다.]
고객의 가치있게 여길만한 것을 찾기 위해선 단순히 “이 제품을 구매하시겠습니까? 저희에게서 구매하시겠습니까? 가격은 어느 정도를 예상하시나요?”와 같은 질문을 넘어서야 합니다. 사업이나 제품의 시장 적합성을 평가하려면, 고객의 행동을 유도하거나 긴박감을 만들어내는 시장 환경에 대해 더 깊이 파고들어야 합니다. 때로는 제품이 어떻게 유통되는지가 핵심이 되기도 합니다.
- 마티나 라우첸코, 러브드
Value discovery work must probe beyond “would you buy this, would you buy it from us, and how much would you expect to pay for it?” Assessing market fit requires probing more deeply on market conditions that motivate action or create urgency. Sometimes it can be about how a product is distributed.
- Martina Lauchengco, Loved
(1) 핀테크 유니콘 '스트라이프', 결제 특화 AI 파운데이션 모델 공개
- Stripe는 결제에 특화된 AI 파운데이션 모델을 공개: 수십억 건의 트랜잭션 데이터를 학습하여 기존 모델이 포착하지 못하는 수백 가지 미세한 신호를 감지할 수 있음
- 사기 탐지(fraud detection)에 활용되어, 대기업 기준으로 카드 테스트 공격(card-testing attack) 탐지율을 하룻밤 사이에 64% 향상, Stripe 사전 모델은 2년간 카드 테스트 공격을 80% 감소시킨 바 있음
- 학습 방식: 자체 특성(feature)을 발견하는 self-supervised learning 기반의 범용 모델(generalized model)을 사용 -> 더 높은 민첩성과 적응력을 통해 사기 패턴 변화에 효과적으로 대응
- Nvidia와의 파트너십 확대: Nvidia는 전체 구독자 기반을 Stripe Billing으로 이전, 이 작업을 6주 만에 완료해 Stripe 역사상 가장 빠른 마이그레이션 기록 수립 -> Stripe Payments는 이미 Nvidia의 고객이었음.
- 새로운 제품 및 기능 출시: Orchestration (Stripe를 사용하지 않는 결제 프로세서까지 포함해, 다수 결제 제공자 관리 및 최적화 가능), Stablecoin-backed multicurrency cards 출시 예정, Ramp, Squads, Airtm 등과 협력해, 다국적 기업이 동일 통화로 운영 가능 -> 이는 stablecoin 플랫폼 Bridge 인수(3개월 전)의 연장선
- 추가 발표 내용: AI 기업 고객으로 OpenAI, Anthropic, Cursor, Perplexity, ElevenLabs, Windsurf 등을 언급
- 글로벌 인프라 확장: 25개 신규 결제 수단(UIP, PIX 포함) 추가 → 총 125개 이상 -> Klarna, Stripe의 Link에 여름부터 통합 예정, Stripe Terminal, Verifone 등 서드파티 하드웨어와 호환 시작
- 신규 솔루션: Managed Payments (세금, 사기방지, 분쟁관리, 물류 등 글로벌 시장 진출에 필요한 기능 일괄 제공), Smart Disputes (AI 기반 분쟁 처리 자동화), Stripe Tax (57개국 → 102개국으로 확장, 세무 전 과정 자동화), Global Payouts (이메일 주소만으로 글로벌 송금 가능)
(2) 피그마 AI 기반 퍼블리싱, 프로토타이핑, 마케팅 컨텐츠, 벡터 그래픽 툴 출시
- Figma Sites: AI 기반 웹사이트 생성 도구로, 기존의 Figma 프로토타입을 실제 웹사이트로 변환 가능, 디자이너/마케터가 직접 사이트 수정 및 퍼블리시 가능 -> 전환 효과, 애니메이션, 스크롤 효과 지원 및 반응형 설계 자동화, 블로그 포스트 생성 및 썸네일, 슬러그 관리 가능, 맞춤형 코드 삽입 또는 AI로 코드 자동 생성 지원
- Figma Make: 앱 프로토타입 생성용 AI 도구 -> 사용자 프롬프트를 입력해 웹 앱 생성, 협업 중심, AI 어시스턴트를 통한 수정 가능, 개발자는 직접 코드 수정도 가능
- Figma Sites와 Make는 상호 연동 가능 -> Yuhki Yamashita(CPO): “Figma Make는 실현 가능성 검증용, Figma Sites는 실행 중심 툴”
- Figma Buzz: 브랜드 자산 기반의 마케팅 콘텐츠 대량 생성 도구 -> 디자이너 템플릿 재활용 가능, AI 이미지 삽입, 배경 제거/변경 기능, 스프레드시트 데이터를 활용한 대량 생성 가능
- Figma Draw, 벡터 일러스트레이션 및 편집 기능을 자체적으로 제공 -> 텍스트 곡선 배치, 패턴 채우기, 브러시, 노이즈/텍스처 추가 등 포함, 멀티 벡터 편집, 라쏘 선택 도구도 지원, 기존에는 외부 툴로 편집하던 작업을 Figma 내에서 해결 가능
- 가격 및 새로운 요금제: 콘텐츠 전용 요금제(Content Seat): 월 $8 -> Figma Buzz, Slides, FigJam, Sites CMS 포함
- 시장 포지셔닝 및 전략: Figma는 디지털 제품 구축 툴로 스스로를 정의하며, Adobe/Canva와의 직접 경쟁은 부인 -> 전체 사용자 중 1/3이 개발자, Dev Mode를 중심으로 한 개발자 친화적 포지셔닝 강조
(3) 데이터 AI 스타트업 '위즈덤 AI', AI를 쿼리 생성에만 사용함으로써 환각을 최대한 줄인 데이터 분석 제공
- WisdomAI, Rubrik 공동 창업자 Soham Mazumdar가 2023년 퇴사 후 창업한 데이터 기반 AI 스타트업 -> Coatue 주도 시드 투자 라운드에서 2,300만 달러 유치, 주요 투자사는 Madrona, GTM Capital, Anthology Fund 등
- 목표: 정제되지 않은 '지저분한' 데이터까지 포함한 구조화/비구조화 데이터 기반 실시간 비즈니스 인사이트 제공
- WisdomAI는 RAG와 같은 기존 방식 대신, GenAI를 ‘질의 생성기’로 한정함으로써 정답의 오류 가능성을 원천 차단하는 구조를 제시
- 자연어 질의 기반 데이터 분석 기능: 예: CRO가 “이번 분기 어떻게 마감할 수 있을까?”라고 물으면, 주요 거래 리스트, 지연 사유, 고객 대기 질문 등을 실시간 제시 -> 기존에는 분석가 5명 이상이 수일 걸릴 작업을, 몇 번의 키 입력으로 가능
- AI를 이용하지만 '환각(hallucination)'을 방지하는 독특한 접근: GenAI는 질의(query) 생성에만 사용, 실제 답변은 원 데이터에 기반해 정확하게 제공 -> 잘못된 프롬프트가 생기더라도, 단지 쿼리 실패일 뿐, 잘못된 답변을 생성하지 않음
- 기존 GenAI 기반 분석 툴과 비교해 데이터 정확성과 신뢰성 극대화
- 기술 및 인프라 구조화 데이터(예: DB), 비구조화 데이터(예: 문서, 센서 데이터 등) 모두 분석 가능
- 주요 데이터 인프라 호환성: Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks, Postgres 등과 연동 -> 쿼리 로그 학습을 통해 다양한 데이터 소스 적응 가능
- 주요 고객사: ConocoPhillips, Cisco, Descope 등
- 사용 예시: 석유·가스 산업 현장 직원들이 실시간 생산 데이터 쿼리에 활용, 데이터 소스가 다양한 상황에서도 즉시 인사이트 도출 가능
- WisdomAI 팀원 대부분이 Rubrik 출신으로, 높은 기술 신뢰성 및 실행력 보유
(4) 메타의 AI 앱의 피드, 혼란스럽고 비효율적이라는 혹평
- 기자 Victoria Song은 이를 "Pinterest + Threads의 단점 + 생성형 AI 실험"을 혼합한 것이라 비유
- AI 사용 결과를 공개적으로 공유하는 구조: 기존 ChatGPT나 Claude 등은 프라이빗한 사용이 기본, 하지만 Meta AI는 결과물을 두 번의 클릭만으로 공개 피드에 게시 가능
- Meta는 이 구조를 통해 초보자에게 AI 활용 예시를 보여주기 위한 목적이라 설명
- 사용자 피드백 및 피드 품질: 대부분의 게시물이 AI 이미지 생성 결과, 단순 쿼리, 유머성 실험(예: 단어 속 알파벳 수 세기 등) -> 콘텐츠가 반복 노출되고, Threads 초기처럼 신선함 부족 및 과도한 재노출 문제 발생
- UX 관점 평가: 기자는 “AI를 통해 뭔가 의미 있는 결과를 만들어내는 대신, 그저 보여주기식 실험만 가득하다”고 지적 -> 그럼에도 불구하고, 아이러니나 인터넷 밈 문화에 익숙한 일부 사용자층에게는 흥미 요소가 될 수도 있음
- Meta VP 제품 총괄 Connor Hayes: 소셜 기능은 AI 활용 사례를 사용자끼리 공유하도록 돕기 위해 추가한 것이라고 밝힘 -> 그러나 실제 사용자 행태는 대부분 실용적이지 않거나 반복적이며, 목적이 불분명한 콘텐츠 생산에 그침
- Meta의 AI 피드는 아직 초기 단계로, 콘텐츠 큐레이션, 목적성, 반복 방지 등 전반적인 개선 필요 -> AI 사용자 경험 설계에 있어, 결과 공유의 목적성과 유용성에 대한 진지한 고민이 요구됨.
- https://www.theverge.com/meta/660543/meta-ai-app-social-feed
