마케팅 리더 여러분, 실제로 AI에 대한 준비가 되셨나요?

9개월간 AI에 대한 과대 광고가 폭풍처럼 몰아쳤습니다. 잠재력과 두려움이 너무나 컸습니다. AI는 기업의 운영 방식과 고객 참여 방식을 변화시킬 준비가 되어 있습니다.

AI 기반 애플리케이션이 기업 조직에 도입됨에 따라 이를 적절하게 사용할 수 있는 위치에 있는지 확인하는 방법은 다음과 같습니다.

AI의 장점과 단점 살펴보기

매일 저는 동료들로부터 생성 AI를 사용하여 프로세스 속도를 높이거나 콘텐츠를 생성한 방법에 대해 듣습니다. 한 동료는 120개의 생성 AI 도구를 보여주는 그래픽(생성 AI로 제작!)과 함께 Eric Partaker의 LinkedIn 게시물을 전달했습니다. 나에게는 얼마나 보물창고인가!

기업들은 갑자기 등장하여 창의적인 노력에 AI를 활용할 수 있는 다양한 방법을 제공하고 있습니다. 그러나 생성 AI가 상상력을 사로잡은 만큼, 거의 모든 산업과 고객 접점에서 고객 경험을 변화시키는 AI의 잠재력은 궁극적으로 흥미를 불러일으킬 것입니다.

어제는 간단한 단거리 항공편을 예약하는데 45분을 소비했습니다. 클릭한 화면 수를 잊어버렸습니다. 나는 자연어 인터페이스를 사용하여 AI 기반 비서에게 내가 어디로 가고 싶은지, 언제 가고 싶은지 알려주고 그 일을 완료하도록 할 수 있는 날을 상상합니다.

그러나 정확성과 환각에 대한 우려부터 인류를 파괴하는 AI에 이르기까지 여전히 두려움, 불확실성, 의심이 존재합니다. 한 교수 친구는 이를 농담조의 페이스북 게시물로 요약했습니다.

“그래서… 저는 chatGPT와 함께 새로운 코스를 개발하는 데 많은 노력을 기울여 왔습니다. 나는 (1) 내가 ChatGPT에 쓴 모든 내용이 영원히 저장될 것이고 (2) 곧 AI 대군주가 될 사람에게 친절하다면… 아마도 그들은 나에게 친절하게 대해주고 부니 어딘가의 광산 식민지로 나를 보내지 않을 것입니다…

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우리는 어디로 향하고 있나요?

귀하의 입장에 관계없이 이제는 AI가 여기에 있으며 귀하의 비즈니스에 영향을 미칠 것이라는 사실을 받아들여야 할 때입니다. 갑자기 "스위치를 바꾸는" 순간이 있을 가능성은 거의 없습니다. AI 기반 기술 애플리케이션은 대부분의 기술처럼 한 번에 한 제품씩 출시될 것입니다.

많은 경우 AI 기술은 초기에 운영 및 기능에 점진적인 변화를 가져올 것입니다. 시간이 지남에 따라 AI 기술이 발전함에 따라 워크플로가 최적화되고 고객 접점이 더욱 지능화되면서 더 큰 영향을 받게 될 것입니다.

마케팅 관점에서 AI를 사용할 위치와 방법을 포괄하는 전략을 마련하고 모든 사람이 공통 규칙 및 매개변수 세트에 따라 작업할 수 있도록 가드레일을 설정하고 데이터가 준비되었는지 확인하는 계획을 세우는 것이 필수적입니다. 다양한 AI 애플리케이션을 활용합니다.

역할을 정의하는 것이 출발점입니다.

• 귀하와 귀하의 회사는 AI 사용자입니까, AI 제공업체입니까, 아니면 둘 다입니까?
• AI 도구를 활용하고 있습니까, 아니면 AI 지원 도구를 제공하고 있습니까?

우리 중 대부분은 AI 사용자가 될 것이며(ChatGPT의 확산이 이를 시사합니다) 우리 중 일부는 AI 제공자가 될 것입니다.

AI 사용자로서 고려해야 할 사항

마케팅 활동의 일환으로 AI를 사용하기 위한 전략을 고려할 때 생성적 AI 애플리케이션을 다른 AI 지원 애플리케이션과 별개로 보는 것이 중요합니다.

생성적 AI 애플리케이션을 사용하려면 외부 인터페이스를 활용해야 합니다. 내부 데이터 종속성이 없으며 보안 위험도 거의 없습니다. 위의 그래픽에서 알 수 있듯이 이제 선택할 수 있는 생성적 AI 도구가 많이 있습니다.

생성적 AI 기능이 기존 앱과 제품에 등장하고 있습니다. 예를 들어 HubSpot에는 콘텐츠를 생성하고 다듬는 데 도움이 되는 통합 AI 도우미가 있습니다.

팀 구성원이 이미 이러한 도구를 사용하여 콘텐츠를 생성하고 편집하고 있을 가능성이 있습니다. 아직 수행하지 않았다면 조직에서 생성 AI 사용에 대한 매개변수를 구성하고 다음 사항을 해결하세요.

• 사용 승인을 받은 도구 와 새로운 도구 사용에 대한 승인을 얻는 방법.
• 언제, 어떻게 이러한 도구를 사용해야 할까요 ?
  • 콘텐츠 제작과 콘텐츠 편집
  • 콘텐츠 전파. 생성 AI를 사용할 때의 실제 위험 중 하나는 배포되는 콘텐츠의 양을 늘리는 데 사용된다는 것입니다. 개인화에 도움이 된다면 좋은 일이 될 수 있지만 본질적으로 동일한 콘텐츠의 여러 버전을 만드는 데 사용되어 잠재 고객과 고객을 공격하는 데 사용된다면 나쁜 일이 될 수 있습니다. 저는 종종 Bard와 ChatGPT를 사용하여 제가 작성한 콘텐츠를 다듬고 "이것을 개선하세요" 또는 "다시 작성하세요"라는 명령을 사용합니다. 동일한 콘텐츠에 대한 괜찮은 변형을 여러 개 얻고 해당 변형을 사용하기 위해 이 작업을 반복해서 쉽게 수행할 수 있습니다. 게시물, 이메일 등으로 인해 내 마케팅 노력이 향상되지 않고 희석되는 콘텐츠 쓰나미가 발생합니다.
• 이러한 도구로 생성된 콘텐츠의 출처를 어떻게 표시해야 합니까? 저작권은 어떻게 처리되나요(법적 대응 시간)? 직원이 생성 AI를 사용하여 콘텐츠를 만든 경우 이를 공개해야 합니까? 그렇다면, 언제, 어떻게?
• 참고문헌이 인용되어야 하는 경우 이러한 도구 중 하나를 통해 생성된 참고문헌의 사실 확인 방법 . 우리는 생성 AI가 잘못된 참조를 생성할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 이 문제를 어떻게 해결할 예정인가요?
• 콘텐츠 윤리 . 이제 생성 AI를 사용하여 다른 사람의 음성을 사용하여 오디오 파일을 만들 수 있습니다. 이에 대한 귀하의 입장은 무엇입니까?

우리는 새로운 영역에 있습니다. 따라서 매개변수와 지침을 설정하는 데 전체 팀이 참여하는 것이 좋습니다. 이를 정기적으로 검토하여 새로운 애플리케이션과 표면화되는 문제를 해결해야 합니다.

현재 마케팅과 관련하여 AI와 생성 AI를 같은 의미로 사용하는 경향이 있지만, 다른 AI 지원 애플리케이션도 마케팅 스택에 가치를 더할 수 있습니다. 이러한 애플리케이션의 대부분은 잠재 고객 타겟팅, 고객 경험 창출 및 개선, 성과 분석 및 기타 마케팅 기능에 가치를 제공하기 위해 데이터를 사용해야 합니다.

"garbage in/garbage out"이라는 옛 표현을 기억하시나요? 여기에는 사실이 적용됩니다. 데이터가 깨끗하지 않고 완전하지 않으며 아티팩트가 없다면 이러한 애플리케이션에서 어떠한 이점도 얻을 수 없습니다.

저는 얼마나 많은 마케팅 부서가 어떤 데이터를 보유하고 있는지, 어디에 있는지, 해당 데이터가 애플리케이션에서 애플리케이션으로 어떻게 전달되는지, 데이터가 얼마나 깨끗한지, 어떤 데이터가 누락되었는지에 대한 명확한 보기와 이해를 갖고 있지 않다는 사실에 계속해서 놀랐습니다.

귀하의 부서가 이들 중 하나라면 지금은 스택의 세부 사항과 관련 데이터 수집, 저장, 공유 및 배포 메커니즘을 문서화하고 모든 것이 수집, 저장, 공유 및 배포되도록 조치를 취해야 할 때입니다. 필요에 따라.

AI는 시간이 지남에 따라 거의 모든 마케팅 기술 애플리케이션에 활용될 것이며 깨끗하고 완전하며 정확한 데이터 세트로 작업하는 경우에만 제대로 작동할 것입니다.

AI 제공업체로서 고려해야 할 사항

귀하의 회사가 AI 지원 애플리케이션 제공업체인 경우, 마케팅 리더인 귀하는 애플리케이션이 AI를 활용하는 방법과 이유, 그리고 AI를 사용하여 고객에게 제공하는 이점을 전달하는 데 자연스럽게 관심을 갖게 될 것입니다.

회사가 AI 윤리에 대해 어떻게 생각하는지 전달하는 것이 최우선 사항이 아닐 수도 있습니다. 데이터 개인 정보 보호 규정 준수 정보를 게시하는 방법과 유사하게 AI 윤리 선언문 게시를 고려해야 합니다.

이는 잠재 고객, 특히 해당 정보보안 부서가 인증 프로세스의 일부로 검토하고 싶어할 내용이 될 것입니다. 이제 이에 대해 조치를 취해야 할 때입니다.

Salesforce는 오랫동안 AI 윤리에 대해 이야기해 왔으며 Adobe, WellSaid 및 Resemble AI를 비롯한 기업들이 AI 윤리 선언문을 점점 더 많이 게시하고 있습니다.

외부적으로는 AI 안전 문제를 해결하기 위해 여러 그룹이 형성되었습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• AI 파트너십
• 인간중심인공지능연구소
• 책임 있는 AI 이니셔티브
• AI 나우 연구소
• 그라디언트 연구소

미국 정부는 AI 안전 문제를 해결하기 위해 노력하고 있으며 AI 권리 장전을 제안했습니다. 또한 AI 개발을 테스트 및 보호하고 AI 생성 콘텐츠에 워터마킹을 하기 위한 약속을 확립하기 위해 기술 리더 그룹(Amazon, Anthropic, Google, Meta, Microsoft, Inflection 및 OpenAI)을 소집했습니다.

이러한 외부 노력은 칭찬할 만하지만, 각 AI 개발자가 자신의 AI 경계와 윤리를 확립해야 할 필요성을 부정하지는 않습니다. 사실 우리는 AI와 AI 애플리케이션이 어떻게 진화할지 모른다는 것입니다.

개발 속도가 가능한 것을 개념화하는 능력을 초과할 것이라는 주장이 제기되어 왔으며, 이는 우리가 상상하지 못했던 기능과 새로운 응용 프로그램이 등장할 것을 거의 보장합니다.

조치를 취하다

AI 기반 애플리케이션이 기업 조직에 도입됨에 따라 우리의 목표는 이를 적절하게 활용할 수 있는 위치에 있는지 확인하는 것입니다. 그 의미는:

• 내부적으로 AI 사용에 대한 규칙을 수립합니다.
• 데이터 흐름을 포함하여 기술 스택이 잘 문서화되어 있고 데이터의 품질이 높은지 확인합니다.
• AI 지원 제품 제공업체인 경우 AI 윤리에 대한 입장을 확립한 다음 AI 윤리 선언문을 게시하세요.