생성형 AI로 생산성 향상
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 생성형 AI가 어떻게 마케팅 캠페인에 정보를 제공하고 영감을 주는지 설명할 수 있습니다.
- 생성형 AI가 타겟 인구 통계에 적합한 자산과 카피를 생성하는 방법을 파악할 수 있습니다.
- 생성형 AI 번역이 코드, 댓글, 테스트 사례를 작성하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명할 수 있습니다.
마케팅을 위한 맞춤형 커뮤니케이션 제작
마케팅 팀의 임무는 행동을 유도하는 방식으로 아이디어를 널리 공유하는 것입니다. 이들은 웹 페이지, 이메일, 소셜 미디어 게시물 등의 형태로 메시지를 작성합니다. 다양한 채널을 관리하는 동시에 다양한 대상에 도달해야 합니다. 성공적으로 도달하려면 노력과 창의력이 모두 요구됩니다. 그렇게 때문에 생성형 AI는 모든 마케팅 조직의 시그널을 개선할 수 있는 엄청난 기회입니다.
목표 대상 그룹의 공감을 이끌어낼 수 있는 마케팅 캠페인을 만드는 것은 예술과 같습니다. 아티스트에게 영감이 필요한 것과 마찬가지죠. 생성형 AI는 완벽한 캠페인 아이디어를 수면 위로 끌어올리는 유용한 도구입니다. 예를 들어, 생성형 AI는 타겟 대상의 소셜 미디어 채널 전반의 추세를 요약할 수 있습니다.
이러한 추세는 AI의 분위기 분석과 함께 참여 가치가 있는 긍정적인 소셜 대화를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 자사 제품, 서비스에 대한 설명과 이러한 추세 간의 연관성을 도출하도록 생성형 AI에게 요청할 수도 있습니다. 즉, 캠페인의 최종 형태는 아니어도 다른 방법으로는 고려해보지 않았던 경로를 통해 영감을 줄 수 있습니다.
캠페인의 방향성을 정한 후에는 블로그 게시물, 웹 페이지, 소셜 미디어용 카피를 비롯한 많은 자산이 필요합니다. 생성형 AI는 이러한 자산의 제작 속도를 현저하게 개선합니다. 컨텐츠가 필요한 경우 필요한 항목만 얻을 수 있도록 생성형 AI에 광범위한 가이드를 제공하는데, 이를 프롬프트 기반이라고도 합니다. 다음 정보를 생성형 AI에 제공하는 것이 좋습니다.
- 달성 목표
- 독자/시청자가 조직과 어떤 관계에 있는지
- 어떤 어조를 사용해야 하는지
- 홍보할 제품/서비스/아이디어는 어떤 것이 있는지
- 컨텐츠가 어떤 매체를 통해 전달되는지
이러한 세부 정보 중 일부는 모든 채널에서 동일하게 유지되므로 메시지의 일관성을 유지할 수 있습니다. 한편 매체와 길이를 조정하면 생성형 AI가 특정 순간에 짧은 소셜 미디어 게시물을 작성하고, 이후 유익한 블로그 게시물을 작성하도록 할 수 있습니다.
개인에게 직접 메시지를 보내면 훨씬 더 세분화할 수 있습니다. 고객 관련 데이터를 사용하여 생성형 AI가 고도로 맞춤화된 도달 범위를 설정할 수 있습니다. 그 예로, 이전 구매, 이벤트 참석, 진행 중인 영업 기회에 대한 세부 정보 등이 있습니다. 생성형 AI는 고객과의 과거 상호 작용을 기반으로 작성 스타일을 채택할 수도 있습니다. 챗봇 로그, 헬프 티켓, 회의 내용은 모두 생성형 AI를 통해 새롭게 재탄생할 수 있습니다.
마지막으로 마케팅 팀은 이벤트를 위한 임시 랜딩 페이지를 만드는 경우가 많습니다. 이러한 이벤트 페이지에는 카피가 필요할 뿐만 아니라 페이지 자체도 구성해야 합니다. 생성형 AI는 이러한 작업도 수행할 수 있습니다. 자연어를 기능 코드로 번역하여 가입 양식이나 시스템 통합과 같은 기술적 측면이 포함된 페이지도 빠르게 구축할 수 있습니다. 이제 마케팅 팀은 웹 페이지를 구성하는 데 소요되는 시간을 낭비하지 않으면서 창의적인 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
생성형 AI를 사용하면 팀은 중요한 일에 집중할 수 있습니다.
생성형 AI를 정보 기술에 통합
정보 기술(IT) 부서는 다른 모든 팀이 업무를 수행하는 데 사용하는 시스템을 구현하고 유지 관리합니다. 따라서 IT 부서의 워크플로를 개선하면 모든 사람이 한층 더 효율적으로 일할 수 있습니다. 이때, 생성형 AI는 상당한 효과를 가져옵니다.
코드, 스크립트, 쿼리 측면에서 등을 다루는 IT 팀의 경우에도 생성형 AI의 강력한 언어 기능을 유용하게 활용할 수 있습니다. 이러한 언어에는 고유한 의미와 규칙을 가지는 다른 표준 언어가 있으며, 생성형 AI가 이를 이해하도록 학습할 수 있으므로 탁월한 성능의 번역 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
코드 생성
프로그래머는 단일 변수를 생성하기 전에, 자신의 코드로 수행해야 하는 사용 사례, 입력 및 출력에 대해 알고 있습니다. 일반 언어로 작성된 이러한 정보만으로도 생성형 AI는 원하는 언어로 코드를 생성할 수 있습니다. 코더가 기존 코드 내에서 함수를 설명할 수 있는 통합 개발 환경(IDE)용 플러그인이 이미 있으며, 생성형 AI는 해당 함수에 대한 새로운 인라인 코드를 생성합니다. 프로그래머가 직접 작성할 수 있고 생성된 결과물을 테스트해야 하는 경우에도 생성형 AI를 사용하면 시간을 절약할 수 있습니다. 일대일 번역은 초보자에게 탁월한 학습 도구입니다. 이제 초보자도 프로젝트에서 정교한 코드와 쿼리를 사용할 수 있습니다. 여러 방면으로 생성형 AI는 훌륭한 도구입니다.
기술의 전환
시간의 흐름에는 필연적으로 새로운 기술이 뒤따릅니다. 언젠가 모든 IT 부서는 기존 기술을 교체해야 하며, 이러한 전환은 어려운 과정일 수 있습니다. 생성형 AI는 이러한 전환 과정을 더 간편하게 합니다. 레거시 코드를 업데이트하거나 완전히 새로운 언어로 변환해야 하는 경우, 생성형 AI가 이를 처리할 수 있습니다. 또한 생성형 AI가 서로 다른 두 시스템의 언어를 이해할 경우 데이터 흐름을 효율적으로 유지하는 통합을 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
사람이 읽을 수 있는 컨텐츠
자연어와 코드 간의 번역은 양방향으로 진행되며, 코드를 읽기 쉬운 문장으로 변환할 수 있습니다. 코드는 해독하기 어려울 수 있으며, 일부 사람들은 코드에 주석을 적절히 추가하지 않거나, 아예 달지 않을 수도 있습니다. 프로그래머는 처음부터 자신이 작성한 코드가 아니더라도 생성형 AI의 도움을 받아 해당 코드에 간편하게 주석을 추가할 수 있습니다. 또한 예상되는 입력 및 출력을 더 많은 사용자와 공유하는 것도 도움이 됩니다. 문서와 앱 내 도움말 텍스트를 생성형 AI로 보완할 수 있습니다.
테스트 사례 생성
IT 솔루션은 개발 과정과 향후 업데이트 과정에서 테스트를 필요로 하며, 테스트 사례와 이를 실행하는 스크립트를 모두 생성하는 것은 생성형 AI에게 또 다른 과제입니다. 생성형 AI는 변형을 생성하는 기능을 통해 간과했을 수 있는 비정형 사례를 탐색할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 보다 현실적인 테스트 상황을 위해 시스템을 통해 실행할 대량의 샘플 데이터를 생성할 수 있습니다. 이러한 테스트 조합을 통해 모든 배포 단계에서 시스템의 견고한 성능을 보장할 수 있습니다.
IT 부서에서 사용하는 코드, 스크립트, 쿼리를 학습하고 기여할 수 있는 생성형 AI를 통해 효율성을 개선하는 솔루션을 배포할 수 있습니다.
미래에 대한 전망
머지않아 생성형 AI는 조직 내 팀의 워크플로에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 일상 업무에 소요되는 시간을 줄여주는 동시에 창의력을 끌어낼 수 있습니다. 컨텐츠를 광범위하게 생성할 수 있으므로, 이러한 기술을 현명하게 적용하는 방법을 찾는 것이 주요 과제입니다. 조직에서 생성형 AI를 어떻게 사용하고 있는지 알아보았으므로 앞으로의 계획을 수립할 수 있습니다.