인공지능 기반 맞춤화는 우리가 디지털 제품과 상호작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 점점 더 정교한 알고리즘을 통해 기업들은 더욱 직관적이고 예측 가능하며 사용자 개별 요구에 맞춘 경험을 제공할 수 있습니다.
보고서맥킨지소비자의 71%가 맞춤형 상호작용을 기대하며, 이에 투자하는 브랜드는 수익을 최대 40%까지 늘릴 수 있다고 지적합니다. 그러나 이 시나리오는 또한 프라이버시, 기술 의존성 및 소비자 경험에서 자동화의 한계에 관한 문제를 제기합니다.
개인화는 항상 고객 서비스의 차별화 요소였지만, 얼마 전까지만 해도 수작업으로 번거로운 과정이었습니다. 오늘날, 인공지능은 단순히 고정된 규칙만 따르지 않습니다. 그녀는 매번 상호작용을 통해 배우며, 사용자 선호도를 더 잘 이해하기 위해 추천을 동적으로 조정합니다.
하지만 그것이 쉽다는 것을 의미하지는 않습니다. 큰 도전은 각 회사에 맞는 특정 모델의 훈련에 있습니다. 여기서 자동화의 역설이 등장합니다: 인공지능은 특정 기능을 대체할 수 있지만, 인간의 역할 필요성을 없애지 않습니다 – 사실, 이는 노동 시장에서 역할의 재창조를 의미합니다. 이 모델들을 고객에게 실질적인 가치를 더할 수 있도록 관련되고 맥락에 맞는 데이터를 공급하는 것이 필요하며, 이 움직임을 이해하고 빠르게 적응하는 사람이 큰 경쟁 우위를 갖게 될 것입니다.
이제 큰 기회는 단순히 프로세스 최적화에만 있는 것이 아니라 새로운 비즈니스 모델 창출에 있다. AI를 통해 이전에는 경쟁할 규모가 없던 기업들도 맞춤형 서비스를 제공하고, 인공지능 기반 주문형 서비스와 같은 새로운 수익 창출 방식을 선보일 수 있게 되었습니다.
기업이 어떻게 혁신과 책임을 균형 있게 유지하여 긍정적인 영향을 보장할 수 있습니까?
AI는 통제자가 아니라 촉진자가 되어야 합니다. 세 가지 기본 기둥을 나열합니다
- 투명성과 설명 가능성사용자가 인공지능이 어떻게 결정을 내리는지 이해하는 데 필수적입니다. AI 모델은 '블랙박스'일 수 없으며, 사용된 기준에 대한 명확성이 필요하여 불신과 의심스러운 결정을 방지해야 합니다.
- 디자인에서의 프라이버시와 보안보안 및 데이터 보호는 제품이 완성된 후에 "임시방편"이 될 수 없습니다. 이것은 개발 초기부터 고려되어야 합니다.
- 다학제 팀과 지속적인 학습인공지능은 기술, 제품, 마케팅 및 고객 서비스 간의 통합을 요구합니다. 팀이 함께 일하지 않으면 구현이 일치하지 않고 비효율적일 수 있습니다.
디지털 제품의 개인화 및 사용성
인공지능이 개인화에 미치는 영향은 실시간으로 방대한 양의 데이터를 처리하고 학습하는 능력에서 비롯됩니다. 이전에는 맞춤화가 정적 규칙과 고정된 세그먼트에 의존했습니다. 이제 선형 회귀와 신경망을 결합하여 시스템이 학습하고 추천을 동적으로 조정하여 사용자의 행동을 따라갑니다.
이것은 중요한 문제인 확장성 문제를 해결합니다. AI를 통해 기업들은 수작업 조정을 하는 거대한 팀 없이도 초개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
또한, 인공지능은 디지털 제품의 사용성을 향상시켜 상호작용을 더 직관적이고 원활하게 만들고 있습니다. 일부 실용적인 응용 프로그램에는 다음이 포함됩니다
- 가상 비서 실제로 대화의 맥락을 이해하고 시간이 지남에 따라 향상됩니다.
- 추천 플랫폼 사용자의 선호도에 따라 콘텐츠와 제안을 자동으로 조정합니다;
- 필요성 선제 시스템 AI가 사용자가 검색하기 전에 필요로 할 수 있는 것을 예측하는 곳
AI는 기존 디지털 제품을 개선하는 것뿐만 아니라 새로운 경험의 표준을 창조하고 있습니다. 이제 도전 과제는 균형을 찾는 것입니다: 어떻게 이 기술을 사용하여 더 인간적이고 효율적인 경험을 동시에 창출할 수 있을까요?
혁신의 열쇠는 사용자를 전략의 중심에 두는 것에 있다. 잘 구현된 인공지능은 사용자가 자신의 데이터를 통제하지 못한다고 느끼지 않도록 가치를 더해야 합니다. 혁신과 책임을 균형 있게 조화시키는 기업이 장기적으로 경쟁 우위를 갖게 될 것이다.
