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🦈 #153 [AI 시대의 인간 번영], [왜 당신은 가장 목소리 큰 고객을 무시해야 하는가] 등

이 주의 번역글

생성형 AI의 급부상, 여러분의 업무와 스타트업의 미래에 어떤 영향을 미칠까요? 이 글은 UX 연구 및 디자인 분야에서 AI가 가져오는 변화와 인간 번영이라는 더 큰 그림을 연결합니다.

AI는 UX 연구 및 디자인을 혁신할 잠재력을 지녔지만, 동시에 과도한 단순화, 일반화, 투명성 부족, 그리고 편향과 같은 인간 번영에 대한 심각한 위협을 제기합니다.
이러한 위협에 맞서, AI를 인간 전문성의 보완재로 활용하고, 맥락과 문화적 차이를 고려하며, 개인 정보 보호 및 윤리적 동의를 철저히 하고, 지속적인 교육과 열린 토론을 통해 AI를 책임감 있게 사용해야 합니다.
하지만 AI는 접근성 향상, 반복 업무 자동화, 긍정적 행동 변화 유도, 데이터 보안 강화 등 인간의 삶을 풍요롭게 할 수 있는 무한한 가능성을 내포하고 있습니다.
결국, AI 시대에 인간이 번영하기 위해서는 기술 발전에 발맞춰 윤리적 기준을 확립하고, 인간 중심의 가치를 최우선으로 고려하는 균형 잡힌 접근 방식이 중요합니다.

제품 개발, 특히 스타트업에서는 고객 피드백이 금쪽같죠. 하지만 쏟아지는 의견 속에서 길을 잃기 쉽습니다. 흔히 '목소리 큰 고객'의 요구에 집중하게 되지만, 과연 그것이 최선일까요?

가장 목소리 큰 고객의 의견은 당장 중요하게 느껴지지만, 장기적인 비즈니스 성장에 최적의 고객을 대표하지 않을 수 있습니다.
목소리 큰 고객에게만 집중하면, 제품 전략이 이상적인 고객에게서 멀어지고, 더 큰 시장의 요구를 놓칠 수 있습니다.
수익성과 확장 가능성을 갖춘 고객, 즉 반복 가능한 고객에게 집중해야 지속 가능한 성장을 이끌 수 있습니다.
이상적인 고객과의 정기적인 소통을 통해, 그들의 진정한 니즈를 파악하고, 제품 개선의 우선순위를 현명하게 결정해야 합니다.

최근 AI 기술 트렌드를 따라가고 계신가요? 많은 스타트업들이 RAG 기술을 도입하고 있지만, 과연 RAG만이 데이터와 AI를 결합하는 최적의 해답일까요? 이 글에서는 RAG의 한계를 명확히 짚어보고, 앞으로 나아가야 할 AI + 데이터의 미래 방향을 제시합니다.

현재 많은 기업들이 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술을 AI + 데이터 아키텍처의 핵심으로 생각하지만, RAG는 AI 도입의 시작점일 뿐이며, 한계가 분명합니다.
기업 데이터의 복잡성과 빠르게 변화하는 특성 때문에, RAG만으로는 AI가 데이터를 충분히 이해하고 추론하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
RAG의 한계를 극복하고 AI의 잠재력을 최대한으로 활용하기 위해서는 프리 트레이닝, 미드 트레이닝, 포스트 트레이닝, 파인튜닝, 테스트 타임 컴퓨트 등 다양한 접근 방식을 RAG와 함께 고려해야 합니다.
다행히 컴퓨팅 비용 감소와 오픈 소스 모델의 발전으로, 스타트업도 더욱 정교한 AI 아키텍처를 구축하고 활용할 수 있는 기회가 열리고 있습니다.

AI 앱 스타트업에게 1990년대 엔터프라이즈 소프트웨어 황금기는 중요한 시사점을 제공합니다. 이 글은 당시의 성공 사례를 분석하여, 현재 AI 스타트업이 시장을 선도하기 위한 핵심 전략을 제시합니다.

1990년대와 마찬가지로, 현재 AI 앱 시장에서도 탑다운 판매 방식이 다시 중요해지고 있습니다. C-Suite를 대상으로 한 전략적 접근 방식이 고액 계약으로 이어질 수 있습니다.
SaaS와 달리, AI 앱은 지속적인 구현과 맞춤화가 핵심 성공 요소입니다. 초기 구축뿐만 아니라, 비즈니스 변화에 따른 모델 조정 및 관리가 중요합니다.
AI 앱은 단순한 기능이 아닌, 기업의 전략적 변화를 주도하는 솔루션으로 포지셔닝해야 합니다. C-Suite는 기술 기능보다 비즈니스 혁신을 원합니다.
수익성 있는 성장에 집중하며, C-Suite 판매 중심 문화를 구축해야 합니다. 구현 서비스에 대한 가치를 당당하게 제시하고, 큰 계약과 레퍼런스를 확보하는 것이 중요합니다.

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