인공지능에 의해 추진되는 개인화는 우리가 디지털 제품과 상호작용하는 방식을 변화시킵니다. 점점 더 정교해지는 알고리즘으로, 기업들은 더 직관적인 경험을 제공할 수 있습니다, 예측 가능하고 사용자 개별의 필요에 맞게 조정된.
보고서맥킨지71%의 소비자들이 개인화된 상호작용을 기대하며, 이에 투자하는 브랜드는 수익을 최대 40%까지 증가시킬 수 있다고 지적한다. 그럼에도 불구하고, 이러한 상황은 개인 정보 보호에 대한 질문도 제기합니다, 기술 의존성과 소비자 경험에서의 자동화 한계.
개인화는 항상 고객 서비스에서 차별화된 요소였습니다, 하지만, 얼마 전까지, 수동적이고 힘든 과정이었다. 오늘, AI는 단순히 고정된 규칙만 따르지 않는다. 그녀는 각 상호작용을 통해 배운다, 사용자의 선호를 더 잘 이해하기 위해 동적으로 추천을 조정하기.
하지만 그렇다고 해서 쉽다는 의미는 아니다. 각 기업에 맞는 특정 모델을 훈련시키는 것이 큰 도전이다. 여기서 자동화의 패러독스가 등장합니다: AI는 특정 기능을 대체할 수 있습니다, 하지만 인간 요소의 필요성을 없애지는 않는다 – 사실은, 일어나는 것은 노동 시장에서 역할의 재발명이다. 이러한 모델에 고객에게 실제로 가치를 더할 수 있도록 관련 있고 맥락화된 데이터를 제공해야 한다, 이 움직임을 이해하고 빠르게 적응하는 사람이 누구든지, 엄청난 경쟁 우위를 가질 것이다.
지금, 큰 기회는 단순히 프로세스 최적화에만 있지 않다, 새로운 비즈니스 모델 창출에 있어서. AI와 함께, 이전에 경쟁할 규모가 없었던 기업들이 이제는 고급 맞춤화와 새로운 수익 창출 방식을 제공할 수 있게 되었다, 온디맨드 인공지능 기반 서비스.
기업이 긍정적인 영향을 보장하기 위해 혁신과 책임을 어떻게 균형 있게 조절할 수 있을까?
AI는 촉진자가 되어야 한다, 그리고 조정자가 아닌. 세 가지 기본 기둥을 나열합니다
- 투명성과 설명 가능성사용자들이 AI가 결정을 내리는 방식을 이해하는 데 필수적이다. AI 모델은 "블랙박스"가 될 수 없다; 사용된 기준에 대한 명확성이 필요하다, 불신과 의문스러운 결정을 피하기;
- 디자인에서의 프라이버시와 보안데이터의 보안과 보호는 제품이 완성된 후에 "임시방편"이 되어서는 안 된다. 이것은 개발 초기부터 생각해야 한다;
- 다학제 팀과 지속적인 학습AI는 기술 간의 통합을 요구합니다, 제품, 마케팅 및 고객 서비스. 팀이 함께 일하지 않으면, 구현이 비효율적이고 일치하지 않을 수 있다.
디지털 제품의 개인화 및 사용성
IA의 개인화에 대한 영향은 실시간으로 대량의 데이터를 처리하고 학습하는 능력에서 비롯된다. 이전, 개인화는 정적 규칙과 고정된 세분화에 의존했다. 지금, 선형 회귀와 신경망 결합, 시스템은 동적으로 추천을 학습하고 조정합니다, 사용자 행동을 추적하는.
이것은 중요한 문제를 해결합니다: 확장성. AI와 함께, 기업들은 거대한 팀이 수동으로 조정하지 않고도 하이퍼 개인화된 경험을 제공할 수 있다.
더불어, AI는 디지털 제품의 사용성을 향상시키고 있다, 상호작용을 더 직관적이고 유연하게 만들기. 일부 실용적인 응용 프로그램에는 다음이 포함됩니다
- 가상 비서 실제로 대화의 맥락을 이해하고 시간이 지남에 따라 개선된다;
- 추천 플랫폼 사용자의 선호도에 따라 콘텐츠와 제안을 자동으로 조정하는;
- 필요성 예측 시스템, 사용자가 찾기 전에 IA가 사용자가 필요할 수 있는 것을 예측하는 곳.
AI는 기존 디지털 제품을 개선하는 것만이 아니다, 그녀는 새로운 경험의 기준을 만들고 있다. 이제 도전은 균형을 찾는 것이다: 이 기술을 어떻게 사용하여 더 인간적이고 효율적인 경험을 동시에 창출할 것인가?
혁신의 열쇠는 사용자를 전략의 중심에 두는 것이다. 잘 구현된 AI는 사용자가 자신의 데이터에 대한 통제를 잃었다고 느끼지 않으면서 가치를 더해야 한다. 혁신과 책임을 균형 있게 유지하는 기업은 장기적으로 경쟁 우위를 가질 것이다.
