AI가 문제를 해결하려면 사람을 교육시켜야 한다.
AI 섹터는 여전히 가장 주목을 받고 있지만, 약간의 회의감이 섞이기 시작했다. AI 프로덕트(가장 유명한 건 챗GPT, 미드저니 정도)의 화려한 등장 이후 리텐션이 문제로 지적되고 있는 것. 아래는 세콰이어 캐피털 아티클에서 가져온 MAU 지표다.
왜 절반 이상의 사용자들이 AI 프로덕트에 다시 돌아오지 않을까?(평균 기준)
AI 프로덕트가 과연 사용자들에게 유의미한 고객 경험을 주고 있는 게 맞나?
원하는 결과물을 얻고 떠난 것일까? 혹은 불만족해서 이탈한 것일까?
AI에 관심이 있는 사람이라면 이러한 현상을 '일시적'인 것으로 여길 테고, 나 역시 그에 동의한다. AI-First Companies들의 성과치곤 나쁘지 않다고 보이기도 하고. 그럼에도 불구하고 AI가 과연 고객의 문제를 해결해 줄 수 있는 프로덕트가 될 것인가에 대한 의문은 현재진행형이다.
AI를 장착했다는 제품은 이제 더 이상 새롭지 않다. 아직은 어설픈 AI로 인해 오히려 사용자 경험이 애매해지는 경우가 더 흔하다. 제대로 쓰려면 복잡하고 어려운 AI 앞에서 기대에 못 미치는 결과물을 받아 든 고객은 고민한다. '이걸 이제 어떻게 하지?' 최종 결과물도 아니고 초안에 가까운 것도 아닌 미완의 작업물은 기대감이 컸던 만큼 실망스럽기 마련이다.
이 시점에서 중요해지는 건 AI 프로덕트의 발전만이 아니다. 사용자에 대한 교육도 함께 따라가야 한다. 우리는 대부분 AI를 어떻게 사용해야 좋을지 알지 못한다. ChatGPT, 국내에선 뤼튼이 자연어처리 모델을 대중적인 서비스로 만들었지만 현재의 서비스 수준에서는 개인의 역량에 따라 결과물이 극명하게 나뉘고 있다. 기술을 잘 사용하기 위해 '사용자 학습'이 필요한 시점이다. 바로 이 부분이 비어있기 때문에 큰 업데이트나 이슈가 없는 한 고객이 자진해서 돌아오지 않는 것이다. 지금은 원하는 것을 얻을 수 있다는 직관적인 경험도, 약간의 검색이나 배움으로 얻어낼 수 있을 거라는 기대도 없는 상황이다.
"무엇이든 할 수 있는 AI"라는 명제에 대해서는 글로벌한 공감대가 생겼다. 하지만 이것으로 무엇을 어떻게 해결할 것인지는 모든 기업이 각자의 관점으로 접근 중이다. 아직까지는 거대한 언어모델을 만들 수 있을 정도로 데이터가 많은 기업들이 주도권을 가지고 가고 있지만 앞으로는 사용자를 교육시켜 프로덕트에 '몰입'하게 만드는 서비스가 유의미한 학습을 해나갈 것이라고 생각한다. 우리 AI를 의도대로 잘 사용하는, 숙련된 사용자들이 딥러닝에 적합한 데이터를 쌓아줄 테니 말이다.