Published on

OpenAI의 관점에서 본 AI 기본 요소 심층 분석: 마케팅 혁신을 위한 핵심 전략

저자
  • avatar
    이름
    Ajax
    Twitter

AI 기본 요소 (AI Primitives)

AI 시스템의 근본적인 구성 요소는 알고리즘, 모델, 데이터 구조, 그리고 수학적 도구들을 포함합니다. 이러한 요소들은 AI 응용 프로그램의 핵심 기능을 형성합니다.

  • 알고리즘: AI가 데이터를 처리하고 학습하는 데 사용되는 규칙과 절차입니다.
  • 모델: 학습된 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 데 사용되는 수학적 표현입니다.
  • 데이터 구조: 데이터를 조직하고 저장하는 방법으로, AI가 효율적으로 데이터를 처리할 수 있도록 돕습니다.
  • 수학적 도구: AI 모델을 개발하고 평가하는 데 사용되는 다양한 수학적 개념과 방법론입니다.

멀티모달 처리 (Multimodal Processing)

AI 모델이 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 입력을 동시에 이해하고 처리할 수 있는 능력을 의미합니다. 이러한 능력은 AI가 더욱 복잡하고 다양한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.

  • 텍스트: 자연어 처리(NLP)를 통해 AI는 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있습니다.
  • 이미지: 컴퓨터 비전을 통해 AI는 이미지를 인식하고 분석할 수 있습니다.
  • 오디오: 음성 인식을 통해 AI는 음성을 텍스트로 변환하거나 음성 명령을 이해할 수 있습니다.

토큰 (Token)

AI 모델이 텍스트를 처리하는 데 사용하는 단위입니다. AI 모델의 처리 비용은 종종 토큰 단위로 측정됩니다. 토큰은 단어, 구, 혹은 더 작은 텍스트 조각일 수 있습니다.

배경 및 맥락

이 글은 OpenAI의 전략 마케팅 매니저인 Dane이 Inbound 2024 행사에서 발표한 내용을 기반으로 합니다. 발표의 주요 내용은 AI가 특히 마케팅 분야에서 직장 내에서 점점 더 보편화되고 있다는 것입니다. 연사는 17세의 딜런이라는 학생이 AI를 사용하여 자신의 삶을 계획하는 이야기를 공유하며, AI가 개인을 어떻게 성장시킬 수 있는 잠재력을 보여줍니다. 또한 AI가 새로운 기능과 비용 절감을 통해 빠르게 진화하고 있다고 언급합니다.

마케팅을 위한 AI 기본 요소의 다섯 가지 차원

1. 연구 (Research)

마케팅 담당자가 타겟 고객, 소비자 선호도 및 시장 동향을 이해하는 데 있어 연구의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 기존의 대규모 언어 모델(LLM)은 사전 데이터에 의존하고 실시간 정보가 부족하기 때문에 연구에 이상적이지 않습니다. OpenAI의 새로운 모델인 SearchGPT는 실시간 연구를 용이하게 하도록 설계되었습니다. SearchGPT는 사용자에게 최신 정보를 검색하고, 트렌드를 분석하고, 특정 시장에 대한 통찰력을 얻을 수 있게 합니다. 예를 들어, 독일 치과 소프트웨어 시장에 대한 규제 준수, 시장 동향, 잠재적 마케팅 활동을 포함한 연구에 SearchGPT를 활용할 수 있습니다.

2. 데이터 분석 (Data Analysis)

마케팅 담당자는 비즈니스 성과와 고객 선호도를 이해하는 데 있어 데이터 분석의 중요성에도 불구하고 데이터 분석에 어려움을 겪는 경우가 많습니다. ChatGPT는 마케팅 담당자가 데이터를 분석하고, 주요 트렌드를 식별하고, 요약 보고서를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 미래 트렌드를 예측하고 데이터 기반 전략을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한, AI는 마케팅 담당자가 데이터 분석에서 간과했을 수 있는 영역을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 연사는 리드 목록을 업로드하고 ChatGPT를 사용하여 데이터를 분석하고, 주요 트렌드를 식별하고, 전략적 조치를 제안합니다.

3. 콘텐츠 생성 (Content Generation)

AI 모델은 다양한 유형의 콘텐츠를 개별적으로 처리하는 것에서 멀티모달 입력을 처리하는 것으로 진화했습니다. GPT 4.0은 텍스트, 이미지, 오디오를 동시에 처리할 수 있어 더욱 역동적이고 매력적인 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 연사는 텍스트 프롬프트를 기반으로 에펠탑 건설 비디오를 생성하는 데 AI를 어떻게 사용할 수 있는지 보여주며, 멀티모달 모델의 잠재력을 보여줍니다.

4. 자동화 및 코딩 (Automation and Coding)

AI 모델의 비용이 크게 감소하여 다양한 애플리케이션에 AI를 통합하는 것이 더욱 실용적이 되었습니다. AI는 자연어를 이해하는 데 사용될 수 있으며, 이를 통해 리드 점수 매기기 및 고객 서비스 라우팅과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. AI는 개발자가 코드를 검토하고 오류를 식별하고 개선 사항을 제안하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 연사는 OpenAI가 웹 사이트 양식에서 정보를 이해하고, 리드를 라우팅하고, 고객 서비스 문의를 처리하는 데 AI를 어떻게 사용하는지 설명합니다.

5. 사고 (Thinking)

AI는 브레인스토밍, 아이디어 탐색 및 전략 개선을 위한 도구로 사용될 수 있습니다. AI 모델은 이제 과거 대화를 저장하고 회상할 수 있어 더욱 상황 인식 상호 작용이 가능합니다. OpenAI는 즉각적인 답변을 제공하는 대신 문제에 대한 다양한 솔루션을 추론하고 생성할 수 있는 새로운 모델(o1)을 개발했습니다. AI는 이제 이전에는 상당한 인적 노력이 필요했던 더 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 연사는 자신이 AI를 사용하여 하루를 계획하고 출퇴근 시간에 아이디어를 브레인스토밍하는 방법, 그리고 새로운 o1 모델이 문제를 생각하고 솔루션을 제안하는 방법을 논의합니다.

주요 시사점

AI는 빠르게 진화하고 있으며 접근성이 높아지고 있으며, 마케팅 및 기타 산업에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 마케팅 담당자는 AI를 수용하고 업무를 향상시키기 위해 AI를 효과적으로 사용하는 방법을 배워야 합니다. AI 기본 요소의 다섯 가지 차원(연구, 데이터 분석, 콘텐츠 생성, 자동화 및 코딩, 사고)은 마케팅에서 AI를 어떻게 적용할 수 있는지 이해하기 위한 프레임워크를 제공합니다. AI는 개인이 문제를 해결하고, 미래를 계획하고, 목표를 달성할 수 있도록 지원할 수 있습니다.