제품의 설계자들은 새로운 기술 역량들을 인간중심의 방식에 적용하면서, 그동안 풀지 못했던 문제들에 대해서 효과적으로 답을 구할 수 있었습니다. 오늘날의 Machine Intellligence(AI/ML) 분야도 예외는 아니며, 설계자들에게 다양한 가능성을 제공하였습니다. 이제 과제는 설계자가 이러한 기술을 사용하여 문제를 해결하고, 개선된 솔루션을 제공하는 동시에 사용자를 중심에 두는 것입니다.

Machine Intelligence의 연구와 응용프로그램의 발전은 수십년 동안 계속되었습니다. 1997년 IBM의 Deep Blue는 최초로 체스 챔피언을 이긴 AI로 기록되었으며, 20년 후에 Google의 AlphaGo는 바둑 챔피언인 이세돌을 꺾은 최초의 AI가 되었습니다. 뿐만 아니라 우리는 API를 통해 사용할 수 있는 정교한 딥러닝 모델을 기반으로 기사마저도 작성할 수 있는 GPT-3와 같은 모델도 쉽게 볼 수 있습니다. 이제는 우리가 설계하는 모든 제품과 서비스를 통해 새로운 Machine Intelligence를 활용할 수 있는 기회가 생겼습니다. 우리는 이러한 기능을 사용하여 기존의 사용자 경험을 보강하고 새로운 경험을 창출할 수 있습니다.

 

[Dimension of Impact]

우리가 구상한 제품이나 서비스에 Machine Intelligence를 사용할 때, 우리는 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.

-Optimization : 어떻게 하면 생산성을 높이고, 비용을 절감하기 위해 프로세스를 보강할 수 있을까요?

-Amplification : 어느 부분을 증폭시켜야 결과물의 질과 효율성을 향상시킬까요?

-Enhancement : 사용자 경험을 보강하여 더 많은 사용자 참여를 유도할 수 있는 방법은 무엇일까요?

-Innovation : 이전에 해결할 수 없었던 문제나 요구사항을 해결할 수 있을까요?

 

[Three emerging opportunities]

오늘날 Machine Intelligence를 사용하면서 제품의 설계자들은 기존의 제품을 개선하거나 새로운 제품을 성공적으로 만드는데 사용할 수 있는 세가지의 기회가 생겼습니다.

-실시간 감정 : 사용자가 당사의 제품을 사용하면서 어떻게 느끼는지를 아는 것은 성공에 중요한 요소입니다. 사용자가 제품이나 서비스에 대한 인상을 형성하는 데는 1초의 시간이 걸리며, 대부분의 사용자가 잘못된 사용자 경험을 바탕으로 서비스를 권장하지 않는 경우가 발생합니다. 오늘날 우리는 테스트를 통해 사용자 경험을 수동적으로 검증하는 방법과 디지털 참여도를 측정하는 도구를 사용하는 방법이 있지만, AI는 새로운 ‘사용자 감정분석’이라는 새로운 방식을 제안합니다. 감정분석과 컴퓨터비전과 같은 Machine Intelligence기능을 활용하여 사용자의 감정을 더 잘 이해하고, 제품이 감정에 끼치는 영향을 더 잘 파악할 수 있습니다.

-프로세스 확대 : 현재 포춘지 선정 500대 기업 중 25%가 공정 자동화를 구현한 것으로 추정하고 있습니다. 이러한 변화로 인해 생산성이 크게 증가할 것으로 예상하지만, 근로자의 1/3이상은 자동화로 인한 일자리를 잃게 될 것을 걱정하고 있습니다. 단순히 작업의 자동화와 최적화를 하는 것이 아니라, 시스템을 이용하여 인간의 강점을 활용하도록 만들기 위해서는 어떻게 해야 할까요? 우리는 사람과 컴퓨터 모두의 강점을 이해함으로써 역할을 재구상하는 하이브리드 프로세스를 설계하고, 사람들이 자신이 잘 라는 일을 하고, AI가 반복적인 작업을 하도록 만들 수 있습니다. 기계는 인간과 기술을 원활하게 결합하는 기업에 더 좋은 영향을 미치고, 더 만족스러운 일자리를 제공하는데 도움을 줍니다.

-Just-In-Time 기능성 : 스마트폰 사용자들은 평균적으로 80개 이상의 어플리케이션을 가지고 있지만, 이중에 1/4만이 두 번 이상 사용이 됩니다. 이러한 트렌드를 해결하기 위해서 많은 기업들이 사용자 획득부터 retention rate까지에 초점을 두고 있습니다. 그러나, 우리의 제품을 단순히 더 많은 사람들에게 확산시키는 대신, 우리는 이러한 문제를 해결할 수 있는 다른 방법이 있습니다. 바로 Machine Intelligence를 이용하면 우리는 제품의 특정 기능이 언제, 어디서, 누가 원하는지 더 잘 예측할 수 있습니다.

Machine Intelligence분야는 제품 및 서비스 설계에 접근하는 방법을 재고할 수 있는 새로운 기회를 창출했습니다. 이러한 새로운 기능은 사람들을 위해 일하고, 그들의 요구를 충족시켜야합니다. 따라서 우리는 첨단 기술에 대한 이해와 제품 설계론을 결합하여 사용자들과의 대화를 이끌어내야합니다.

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