🔮 AI 비즈니스를 기획한다면 참고할 9가지 트렌드

오늘도 창조의 길을 만드는 오리너, 구독자 님 안녕하세요!

이번 뉴스레터는 [사업적인 관점]에서 AI의 미래 전망을 정리해봤습니다. 원문은 a16z에서 쓴 2024년 테크 아이디어였는데요(a16z는 참고로, 운용 자금 세계 1위인 VC랍니다), AI관련된 내용과 중요하다고 생각되는 내용만 현재 시점에 맞게, 저의 사견을 넣어 다시 정리해봤습니다. AI의 속도를 고려하면, 아마 여기서 나온 내용이 1년정도면 상용화가 될 내용일거에요. 물론 한국은 조금 더 느리겠지만요.

게임에 대한 내용도 있는데, 이 내용은 중요하기도 하고, 제가 게임회사의 일원이다보니 따로 엮는 편이 좋을 것 같아서 다음주 레터에 잘 정리해드릴게요. 

스타트업이 아니더라도 규모와 상관 없이 AI 프로덕트를 개발하고 있거나, 개발을 고려하고 계신 분들, 투자에 대한 관점이 필요하시다면 분명히 도움이 되실만한 내용이랍니다!

구독자님이 사업적 관점으로 AI 제품을 예측하는데 도움이 되시길 바랍니다.😎

🐥 이런 아싸이트를 드릴게요

1. 차별화 포인트는, 점점 모델 < UX

지금까지 각광받은 AI 기업은 자체 모델을 제작하는 회사였습니다. ChatGPT를 비롯해서, Gemini, Midjourney, Claude 등등 자체 모델을 제작하는 회사였습니다. 이런 프로덕트에게 있어 차별화란, 각자의 영역에서 최고의 모델이 되는 것이었죠.

숨가쁜 AI전쟁에서, 사실 UX는 속도에 밀린 것이 사실입니다. 일단 모델이 개발되면 최대한 빨리 모델을 사용자에게 공개하고 보는 식이었으니까요.

AI 서비스의 성숙도가 점점 높아지면서, B2C용 AI 서비스는 특히 사용자 경험이 차별화 포인트를 만들 것 같습니다. 모델 성능에 대해서는 덜 중요해질 것입니다. 특히 공유 기능을 고도화하거나, 멀티 모드를 포함하거나, 여러 모델을 통합된 인터페이스로 집계하거나, 업무 프로세스의 생산성을 실질적으로 높이는 솔루션을 구현하는 서비스가 매력적일 것 같아요.

이렇게 되면 채팅 UX에서 벗어나, AI에 걸맞은 UX가 새롭게 개발되는 움직임이 있을 것으로 예상합니다. 이 부분은 제가 이전에 올렸던 <YC가 말하는 AI 서비스의 함정>에서도 잠깐 언급했는데요. 채팅은 LLM의 유용성을 보여주는 데 분명 도움이 되었지만(네가 어떤 말을 해도 난 뭐든지 다 대답할 수 있다), 프롬프트 인터페이스는 [모든 유저의 모든 상황]에 적합하지는 않습니다. 더 나은 결과를 보기 위해, 프롬프트 엔지니어링 공부를 해야할 정도로 대부분의 요즘 사람들은 에너지가 넘치지 않습니다.

2. 종합 AI에서, 버티컬 AI로

ChatGPT, Gemini, Claude 등을 비롯, 2023년부터 지금까지 주로 범용 AI 솔루션이 압도적으로 관심을 받은 것은 사실인데요. 올해는 사용자들이 AI 서비스에 대해 숙련도가 높아지면서 고객, 니즈별로 더 세분화된 AI 솔루션이 더 많이 나올 것 같습니다. 범용 AI 툴은 물론 없어서 안될 존재가 됐지만, 모든 작업에서 베스트는 아니거든요. 지금도 굉장히 많은 툴들이 나와있긴 하지만, 아직 니즈가 많이 세분화 되진 않은 것 같습니다. 데이터 형태나 도메인 정도만 나눠져 있달까요.

그러면 특정 타겟과 목적으로 더 버티컬하게 들어갈겁니다. 연구자를 위해 만들어진 AI 플랫폼, 기자를 위해 특별히 제작된 글쓰기 생성 도구, 디자이너를 위한 렌더링 플랫폼…

종합 쇼핑몰에서 버티컬한 이커머스로 쪼개지고 발전한 것 처럼, AI 프로덕트 또한 사람들이 일상적으로 사용하는 제품이 실사용 양상에 맞게 쪼개질 것 같습니다. 한 카테고리를 먼저 정복한 이후에, 영역을 확장해 나가면서 AI 시대에 맞는 데이터를 "소유"할 기회를 갖게 될 것입니다. 특히 제품이 시작 단계라면 무조건 타겟은 좁을수록 좋습니다.

3. [결과물]까지 완성도 있게

AI 도구는 아이디어에서 실행까지의 격차를 좁혀줍니다. 아름다운 그림, 시 또는 노래를 만들기 위해 전문적인 기술과 수년간의 훈련이 더이상 필요없거나, 아주 기간이 짧아지게 됐죠.

그러나 아직까지 대부분 1차적인 생성 행위 단계, 과정에 머물러 있었어요. 달리로 이미지를 만들거나, 클로드로 글을 쓰거나, Suno로 노래를 만드는 것 등등. 해보신 분들은 아시겠지만, AI로 생성한 창작물의 수준을 상용할 수 있는 수준까지 끌어올리려면 결국 사람손이 아직 많이 필요하다는 것을 느끼셨을거에요.

후속적인 대화를 해도 맥락이 이어지는게 쉽지 않거든요. 시간이 지나면 맥락이 이어지지 않기도 하고요. 예를들어 가장 많이 활용되는 이미지로 생각해보면, 한번 나온 이미지의 일부분을 수정하고 싶어도 AI는 아예 다른 이미지를 만들어버리기 일수였습니다.

과정이 아니라 결과까지 잘 나오려면, 코파일럿 AI 친구와의 상호작용이 더 긴밀하게 이뤄져야합니다.

미드저니 V6는 그런 니즈를 가장 잘 구현한 프로덕트가 아닐까 싶어요. 내가 원하는 캐릭터를 유지한 채로, 다양한 씬을 만들 수 있거든요. 

결과물까지 완성도 있게 나아가려면, 지금보다 더 수정이 조밀해져야 합니다. 편집 가능한 결과물을 생성해서 반복적인 프로세스를 더 디테일하게 조정할 수 있고, 특정 스타일, 주제 또는 캐릭터에 대한 모델을 학습시켜 "시간이 지나도" 컨텍스트를 유지한 채로 일관된 결과물을 생성해야 해요.

또 기존에 있는 콘텐츠를 새로운 것으로 변환하는 작업이 키포인트가 될겁니다. 사진을 애니메이션으로 만들거나, 실제 영상을 애니메이션으로 만들거나, 2D 이미지를 3D 메쉬로 변환하는 등 멀티 모달이 레거시 데이터를 더 소중하게 만들어줄거에요.

자체 모델을 학습시키든, 오픈소스 모델을 활용하든, 정말 사람과 협업하는 느낌을 주면서 실질적인 결과물까지 내는 경험을 주는 서비스라면 시장을 평정할 수 있지 않을까요?

4. AGI의 첫 사례는 [엔터테인먼트]

Character.AI의 CEO인 Noam Shazeer는 "AGI의 첫 번째 사용사례"가 엔터테인먼트가 될 거라고 했습니다.

얼마 전, 오픈AI가 공개한 비디오 AI Sora가 보여주듯, 스토리를 전달하기 위해 [텍스트 - 이미지 - 오디오 - 비디오 - 게임]으로 발전되는 스토리텔링 도구의 발전 속도는 정말 놀랍습니다. 이젠 익숙해진 텍스트 기반 채팅을 넘어, 나머지는 (아직 일반 사용자에겐 어렵지만) 점점 복합적인 모델을 결합해서 피부에 와닿는 스토리텔링을 구현하는 방향으로 발전하게 될 수밖에 없습니다.

“나에게 맞는” 맞춤형 데이터로 파인튜닝하고 학습시킨다면 AI와 상호작용하는 몰입감이 엄청날 것 같아요. 영화 Her처럼 AI와 연애할 정도로 몰입할 날이 정말 머지 않았죠.

(이 부분은, 사실 게임과 연관이 아주 깊기 때문에 다음 글로 찾아뵙겠습니다. AI + 게임은 정말 많은 것을 바꿔놓을 것 같아요!)

5. AI시대에 아직 남은 기회의 아날로그 대륙

우리나라야 온갖것들이 대부분 디지털화 되어 있어 남은 시장의 자리는 좁지만, 여전히 디지털화가 되지 않은 세계가 있습니다.

디지털 외곽에 있던, 예를 들어 라틴 아메리카 같은 곳들이죠. 실제로, 일본 자동차 회사인 Nissan은 브라질에서 고객에게 근처의 자동차 대리점을 안내하는 왓츠앱 챗봇을 개발했습니다. 그 결과, 브라질 판매 리드의 30~40%가 왓츠앱을 통해 생성되고, CS 평균 응답 시간이 30분에서 몇 초로 단축되었다고 하네요. 그 밖에도 라틴 아메리카 지역에서 견적, 스케쥴링, 물류와 같은 빠른 응답이 필요한 CS영역에서 왓츠앱을 사용하는 케이스가 늘어나고 있다고 합니다. AI의 쾌속함이 디지털에 익숙하지 않은 지역에 한방에 디지털화를 시킬 동인이 되는 거죠.

물론 기회의 땅임은 맞지만, CS영역 외에 B2B영역에서 이런 지역의 디지털화를 추진하는 일이 결코 쉽지는 않을겁니다. 브라질 중소기업의 40% 이상이 여전히 종이와 펜으로 일을 하고 있다고 하니까요. 그래도 소비자 단에서 자동화된 서비스가 점점 더 보편화되고, 빠름의 효용에 익숙해지면 자연스럽게 회사의 업무 흐름도 디지털화 해야할겁니다. 아직 디지털화가 진행되지 않은 기회의 땅을 찾아보고 공략하는 것도 새로운 방법이 될 수 있지 않을까요?

6. 본격적인 루틴 업무 자동화

LLM이 뜨면서 RPA(로봇 프로세스 자동화 / Robotic Process Automation: 데이터 추출, 양식 작성, 파일 이동 등 루틴한 비즈니스 프로세스를 소프트웨어 로봇이 수행하는 것) 시장이 본격화될 수 있습니다.

물론 많은 부분이 지금도 자동화된 것은 맞지만, 아직 엑셀이던, 파워포인트던, 우리가 사용하는 소프트웨어에서 직접 작업하는 수동 프로세스는 견고합니다, 오래됐다고 없애고 교체하거나, 애매하게 통합하는게 말처럼 쉽지가 않습니다. 소극적인 단계의 자동화를 시도할 수 있지만, 여전히 믿음직 스럽진 않아요. 사람 손을 많이 타고 자주 중단되죠. 무엇보다 그걸 익히고 적용하는데에도 학습 비용이 드는데, 쏟은 비용 만큼 생산성 증대가 미미하다면 실질적인 사용의 의미가 별로 없는겁니다.

사실 저도 GPT API를 활용해서 자동화가 어느정도 되는지 체크해봤는데, 솔직히 말하면 안씁니다. 그거 적용하고 돈쓰고 시간 쓸 바에 그냥 손이 빠르거든요...

그래도 발전 속도를 볼 때 지금보다 더 지능적인 자동화 시스템이 구축될 것은 확실합니다. 진행 중인 입력과 작업을 맥락적으로 이해하고, 맥락에 맞게 조정하는 똑똑한 솔루션을 만들 수 있기 때문입니다. 특히 이런 루틴 업무가 빈번한 백오피스 조직들의 도메인별로 최적화된 버티컬 솔루션이 생길 것 같아요(재무, CS, 등). 회사마다, 도메인마다 특성화된 업무 프로세스와 요구사항에 가장 핏되는 버티컬한 자동화 솔루션이 생기지 않을까 싶습니다.

7. 드디어 AI다운 구글, 시리…

AI와 텍스트로 대화하는 게 이젠 익숙히졌지만, 자칭 AI 스마트 어씨스턴트는 아직도 왜 멍청한 걸까요.

아직 우리는 “시리고 헤이 구글이고 카카오고 기가지니고…” AI라고 말하기엔 민망한 수준으로 사용하고 있습니다.

저만해도 집에 있는 구글 네스트로 아침에 날씨를 묻거나, 음악을 틀어달라는 정도만 사용합니다. 올해 초 Microsoft CEO Satya Nadella는 지난 10년 동안의 음성 어시스턴트 세대(MS Cortana 포함)를 "바위만큼 멍청하다"고 셀프 디스를 하기도 했어요.

ChatGPT를 음성으로 사용할 수 있기는 하지만, 정말 [어시스턴트]의 역할을 하려면 다른 앱들과의 연결이 필요할텐데요. 아직 그 단계까지 오진 않았습니다. 머지 않아 Gmail에 AI 이메일 기능이 통합되겠지만(지금은 제미나이 플러그인에서 불러오기 가능), 현실적으로 Gmail 받은 편지함에 AI 음성 인터페이스를 도입하는 데까지는 조금 더 기다림이 필요하지 않을까 싶습니다.

개인적으로 멀티 모달 분야 중에서 가장 매력적인 분야는 음성인 것 같습니다. Elevenlabs가 사업적으로, 기능적으로 굉장히 성공적인 케이스라고 생각하구요. 파워풀한 강도로 보면 영상이 당연 최고긴 하지만, 제대로된 컨텐츠 적용까지는 좀 시간과 비용이 많이 들 것 같고, 음성은 감정을 터칭하면서도 기술적으로도 많이 근접했으니까요.

다만, 음성이 제대로 작동하려면 대화가 되어야 하고, 다른 앱들과 연결이 유기적으로 되어야 하니 음성 기반 애플리케이션이 더욱 유용해지고 삶에 스며들길 기대합니다. 머지않은 음성 AI 어시스턴트를 고려해서 서비스를 만드는 것도 필요하겠죠?

8. 어린이 교육용 AI

2023년에는 대학생의 30%가 ChatGPT와 같은 도구를 학업에 사용했다고 합니다.(설문 조사 특성상 실제 수치는 더 높겠죠). 그러나 올해부터 생성형 AI가 초등 교육의 판도를 바꾸기 시작할 것입니다.

사실 고등 교육에 대한 부분은 아직도 논란의 여지가 많습니다. 익혀야할 지식과 스킬셋을 못익히고 잔머리만 쓰는게 아닐 지, 성실성에 대한 우려가 먼저 생각나거든요. 초등 교육의 경우 AI를 활용하면 생성형 AI는 상상력과 탐구력을 무한히 자극하는 도구가 될 수 있습니다.

초등 교육에서 AI를 활용할 경우, 어린 사용자에 맞춰 섬세하고 윤리적으로 프로덕트를 설계하는 일이 핵심이 될겁니다. 우리의 소중한 어린이 유저를 생각해보면, 컨텐츠 조정 및 제한, 나이에 맞는 UX에 대한 고민이 필요합니다. 어린이들이 AI와 인터넷의 광범위한 기능을 안전하게 활용할 수 있도록 세심한 고려가 필요할 거에요.

(물론 우리나라의 경우, 인구 구조를 고려하면 시장성의 매력도가 높진 않을 수도 있겠지만, 글로벌을 고려하신다면…!)

9. AI + 블록체인

LLM 모델의 힘은 자본, 데이터의 힘에서 오기 마련이죠.

다량의 양질의 학습 데이터와, 그를 뒷받침 하는 컴퓨팅 파워로 대표되는 진입 장벽은 어지간한 회사가 아니라면 쉬이 접근하기 어렵게 합니다. 냉정하게 말하면 자본의 힘을 든든하게 가진 소수의 빅테크 회사가 아니면, 사실상 모델 개발은 진입 장벽이 아주 높습니다. 학습, 운영 둘다요.

(희망편이라면) AI 모델 구축에 대한 쏠림 현상과, 데이터 보안 등의 이슈를 크립토가 보완해줘야 합니다. 크립토가 이상적으로 작동한다면 AI의 비용을 낮추고 더 많은 사람들이 접근할 수 있게 만들 수 있습니다. 누군가가 필요로 하는 네트워크에 컴퓨팅 파워나 데이터 세트를 기여한 대가로 보상받을 수 있는 시스템으로 글로벌한 시장을 만들 수도 있는거죠.

그리고, AI가 정보 생산 방식을 바꾸면 성장통이 따라올 수밖에 없는데요. (좋든 싫든)

사회, 문화, 정치, 경제 전반이 다 변화해야하는 동시에, 딥페이크를 포함한 풍부하고 (질낮은) AI 생성 콘텐츠의 세계를 만들어냅니다. 여기서도 크립토 기술을 사용하여 해결의 실마리를 찾아야합니다. 온라인에서 보는 각종 컨텐츠의 출처를 쉽게 추적할 수 있다면, 지금보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다.

또한, 생성형 AI를 분산화하고 공정하게 관리할 수 있는 방법을 모색해야 합니다. 그래서 어떤 절대적 그 누구도, 다른 모든 사람을 위해 결정할 수 있는 힘을 갖지 않도록 하는 것이 이상적일겁니다. 웹3는 이를 위한 실험실입니다. 분산화된 오픈 소스인 크립토 네트워크는 AI 혁신을 특정 기업에 몰아주기보다 골고루 나눌 것이며, 그렇게 되면 궁극적으로 일반 소비자를 더 안전하게 만들 수 있길 바랍니다 :)

🦝 구독자님을 위한 오너의 몇마디

🔜 준비중인 아싸이트 예고

구독자 30명도 안되는 신생 채널을 찾아와주셔서 감사합니다. 여기까지 스크롤을 내리셨다면 분명 사랑하는 액티브 유저십니다.

어떤 것이 젤 잘 맞을지 찾아가는 과정에서 주제가 좀 오락가락 할 수 있어요. 지금은 일종의 베타 MVP버전이랄까요... 사실 채널의 일관성이 중요하다는 것은 이전에 다른 컨텐츠 채널의 실패에서 배운 포스트 모템이었지만, 짬뽕이 기본 정체성인 오너는 어쩔 수 없나봅니다.

그래도 구독자님이 필요하실 만한 것들을 찾아오려 노력합니다. 단, 구독자님이 새로움에 반짝이는 창조자라면요.

주제로 쌓아둔 것이 약 30개 정도 넘어가고 있는데요.

자극적인 숫자와 욕망, 두려움을 섞어야 잘 팔리지 않을까 생각했지만, 꾸준해보기로 했습니다. 대략 프로덕트, AI, 기술 트렌드, 게임, 비즈니스를 적당히 섞는다고 보시면 됩니다.

지금까지는 주로 큐레이션 한 양질의 컨텐츠를 엮는 방식을 써 왔는데요, 오리지널 컨텐츠는 차근차근 잘 개발해서 공유 드리겠습니다.

아싸이트 예고는 순서나, 제목 등이 바뀔 수 있음을 미리 양해 부탁드리겠습니다.

혹시 다뤘으면 하는 주제가 있다면 꼭 알려주세요! 최선을 다해 다뤄보겠습니닥🐤