AGI는 아직 도달하지 않았습니다: 오늘날의 도전에 대한 전략적 의사결정 팁

2022년 11월 ChatGPT 출시 이후 "추론", "사고", "훈련 데이터"와 같은 용어가 일상 대화에 스며들며 AI가 우리 삶에 미친 큰 영향을 드러내고 있습니다. 컴퓨터 과학 연구실과 기술 회의에서만 언급되던 이러한 개념들이 이제는 바와 지하철에서도 편안하게 논의되고 있습니다.

AI 에이전트와 코파일러의 개선에 관한 많은 글이 쓰여지고 있으며 앞으로도 계속될 것입니다. 하지만 당분간 AI는 인간의 의사결정을 대체하는 것이 아니라 보완하는 역할을 한다는 점을 명심해야 합니다. 예를 들어, 제품 마케팅 매니저가 AI 도구에 "어떤 고객 세그먼트가 가장 낮은 NPS를 보이나요?"라고 질문할 수 있습니다. 답변을 받은 후, 그녀는 "지리적 요소로 세분화하면 어때요?"와 같은 후속 질문을 하여 데이터를 활용해 판촉 전략을 다듬을 수 있습니다.

앞으로는 CEO가 AI에게 "우리 데이터, 업계 모범 사례, 지난 런칭의 통찰력을 바탕으로 판촉 전략을 설계하라"고 지시함으로써 숙련된 제품 마케팅 매니저의 성과에 버금가는 계획이 나올 수 있습니다. 더 먼 미래에는 AI가 자율적으로 판촉 전략의 필요성을 인식하고 스스로 프로세스를 시작할 수 있을 것입니다. 그래서 자율적인 최고 마케팅 책임자(CMO) 역할을 수행할 수 있게 됩니다.

현재로서는 인공지능 일반지능(AGI)을 달성할 때까지 인간은 중요한 의사결정 과정의 필수 요소로 남아 있을 것입니다. 많은 사람들이 AI가 우리의 직업적 삶을 변화시킬 가능성에 대해 추측하지만, AI가 곧바로 바꾸지 않을 중요한 요소는 좋은 인간 의사결정의 가치입니다. AI 에이전트의 도움을 받아 새로운 판촉 전략 분석을 위해 협력하는 비즈니스 인텔리전스 팀을 상상해 보십시오. 데이터를 효과적으로 활용하는 방법은 무엇일까요? 다음은 제가 권장하는 몇 가지 검증된 전략입니다.

데이터 검토 이전:

1. 명확한 기준 설정: 데이터를 보기 전에 진행 여부 기준을 설정하세요. 사람들은 자주 목표를 왜곡하며 "우리는 가까이 다가갔다; 추가 투자 1년으로 결과를 얻을 수 있다"고 말합니다. 이러한 경향은 실행 불가능한 프로젝트를 오래추적하게 만들 수 있습니다. 이를 방지하기 위해, 구체적인 기준(예: "조사 응답자의 80% 이상이 이 제품에 100달러를 지불할 의사가 있으면 진행한다")을 미리 정하여 데이터 분석 시 객관성을 유지하세요.

데이터 검토 중:

2. 개별 기록: 결과를 논의하기 전에 모든 의사결정자가 독립적으로 생각을 문서화하도록 하세요. 이는 지배적인 의견이 유효한 우려를 억누르는 집단사고(groupthink)를 방지합니다. 이후 서면으로 공유된 통찰력은 다양한 전문성을 가치 있게 반영하는 포괄적인 논의를 촉진합니다. 추가 통찰력을 위해서는 아쉬의 동조 연구를 참고하세요.

의사결정 시:

3. 중재 판단 논의: 각 주요 결정은 작은 결정으로 이루어져 있음을 이해하세요. 인지 과학자 대니얼 카너먼은 비용 비교와 예상 정확성과 같은 작은 요소들이 더 큰 결정에 영향을 미친다고 강조합니다. 이러한 요소들을 논의 시 명확히 하여 의사결정의 질을 향상하세요.

4. 합리적 이유 기록: 결정의 이유를 기록하세요(예: "우리는 9개월 내에 20%의 비용 절감과 안정적인 고객 만족을 예상합니다"). 이는 향후 재평가를 위한 정직한 재검토를 가능하게 하며, 어떤 전략이 효과적이었는지와 운에 기인한 것인지를 구분하는 데이터 기반 피드백 루프를 생성합니다.

5. 종료 기준 설정: 초기 결정 기준과 유사하게, 프로젝트를 지속할 만큼 성과가 좋지 않음을 알리는 지표를 식별하세요. 예를 들어, "사용자의 50% 이상이 1분 이상 챗봇과 상호 작용한 후 인간과 대화하길 원할 경우, 프로젝트를 재검토해야 한다"고 설정할 수 있습니다. 이러한 예방적 분석은 지적 정직성을 유지하고 프로젝트 실행 가능성의 편견 없는 평가를 보장합니다.

이 과정은 다소 노동 집약적으로 보일 수 있지만, 이러한 실천은 팀에게 빠르게 자연스러운 것이 됩니다. 투자한 시간은 모든 통찰이 표현되고 위험이 효과적으로 관리되도록 하여 성공과 실패 모두에서 학습할 수 있는 중요한 가치를 제공하는 데 significant하게 도움이 됩니다. AI 에이전트와 함께 데이터 기반 결정을 내리는 한, 인간 통찰력과 AI 생성 분석의 상호 작용을 마스터하는 것은 특히 인지 편향을 극복하는 데 필수적일 것입니다.