AI 부흥이 도전에 직면하고 있습니다. 많은 기업들이 AI 투자로부터 신뢰할 수 있는 수익원을 창출하는 데 어려움을 겪고 있으며, 생성적 AI의 구현이 기대보다 복잡하다는 사실을 깨닫고 있습니다. AI 분야의 스타트업은 종종 과대 평가되며, 소비자 관심도 점차 줄어들고 있습니다. 경제적 혜택이 25.6조 달러에 이를 것이라고 예측했던 맥킨지조차도, 기업이 AI의 잠재력을 충분히 활용하려면 상당한 조직적 변화가 필요하다고 주장하고 있습니다.
재구성을 서두르기 전에, 리더들은 기본 원칙을 재검토해야 합니다. AI 분야에서도 다른 분야와 마찬가지로 가치 창출은 제품-시장 적합성을 확립하는 것에서 시작됩니다: 수요를 이해하고 문제에 적합한 도구를 선택하는 것입니다.
현재의 AI 환경에서는 기술을 모든 문제에 적용하려는 조급함이 실용성이 부족하거나 오히려 해로울 수 있는 제품을 양산하고 있습니다. 예를 들어, 정부 채팅봇은 뉴욕의 사업주들에게 괴롭힘을 신고한 직원들을 해고하라고 잘못 조언하였고, TurboTax와 H&R Block 등의 서비스는 정확한 지침을 제공하지 못하는 봇을 출시했습니다.
문제는 AI 도구나 조직 역량의 불충분이 아니라, 마치 팬케이크를 요리하기 위해 망치를 사용하는 것과 같습니다. AI로부터 진정한 가치를 도출하기 위해서는 우리가 해결하고자 하는 특정 문제에 집중해야 합니다.
퍼비 오류
AI는 제품-시장 적합성을 달성하기 위한 기존 프로세스를 우회하는 독특한 경향이 있습니다. ChatGPT와 같은 도구는 사용자에게 이해의 환상을 줄 수 있으며, 이는 사용자가 AI의 정교함을 과대평가하게 만드는 "퍼비 오류"의 연장선입니다. 2000년대 초 퍼비가 등장했을 때, 많은 이들이 이 장난감들이 사용자로부터 학습한다고 착각했지만, 실제로는 프로그래밍된 반응을 실행했을 뿐입니다.
이러한 의인화는 AI 모델에도 적용되어 우리가 직관을 잘못 부여할 수 있습니다. 이는 목표를 명확하게 정의하는 중요한 작업을 간과하게 만듭니다. 컴퓨터 과학에서 "정렬 문제"로 알려진 이 개념은 AI 모델이 발전할수록 정확한 지시를 전달하기가 점점 더 어려워짐을 보여줍니다. 잘못된 방향으로 최적화될 경우, 강력한 AI가 원치 않는 결과를 초래할 수 있습니다.
정렬 문제는 AI 응용 프로그램에서 제품-시장 적합성을 확립할 필요성을 강조합니다. 복잡한 세부 사항을 간과하지 말고 요구 사항을 분명히 표현해야 합니다. 그렇게 해야만 진정한 가치를 창출하는 AI 도구를 개발할 수 있습니다.
기본으로 돌아가기
AI 시스템은 자율적으로 제품-시장 적합성을 달성할 수 없으며, 고객의 요구를 정확히 반영하는 것은 우리 리더와 기술자들의 책임입니다. 이는 다음 네 가지의 중요한 단계를 포함합니다—전통적인 접근 방식과 AI 개발의 세부 사항을 반영한 맞춤형 접근 방식이 혼합되어 있습니다:
1. 문제 이해: 너무 많은 기업들이 AI 부족이 문제라고 잘못 결론 내립니다. 기술과는 별개로 문제를 정의하여 AI가 적합한 솔루션인지 판단하는 것이 중요합니다.
2. 제품 성공 정의: 솔루션의 성공을 무엇으로 정의할 것인지 명확히 설명해야 합니다. 이는 AI 응답에서 유창함과 정확성의 균형을 이해하는 것을 포함합니다.
3. 기술 선택: 명확한 목표를 염두에 두고, 엔지니어 및 디자이너와 협력하여 최적의 기술을 결정합니다. 다양한 AI 모델, 데이터 사용, 규제 준수 및 평판 위험을 초기에 고려해야 합니다.
4. 솔루션 테스트 및 재테스트: 이제 개발을 시작할 수 있습니다. 많은 기업들이 이 단계를 서두르며 적절하지 않은 제품을 출시합니다. 처음부터 제품-시장 적합성에 집중하면 구조적인 접근 방식을 촉진하고, 실제 문제 해결을 향한 반복적인 개선이 가능합니다.
모든 AI 응용 프로그램이 본질적으로 가치를 창출할 것이라는 것은 일반적인 오해입니다. 무작위로 AI를 배포하는 조직은 우연히 성공할 수 있지만, 대부분의 시도는 미미한 이익을 가져올 것입니다.
AI의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 먼저 명확한 목표를 정의한 후, 이를 달성하기 위한 노력을 집중해야 합니다. 이 과정에서 AI를 활용하지 않거나 사용자 요구에 효과적으로 대응할 수 있는 간단한 솔루션을 필요로 할 수 있습니다.
어떤 AI 제품을 개발하든, 제품-시장 적합성을 수립하고 고객 요구에 맞는 기술을 조율하는 것이 가치를 창출하는 데 가장 중요합니다. 이 분야에서 성공하는 기업들이 AI 생태계의 선두주자로 자리 잡게 될 것입니다.
순위 목록
