우리가 AI에 대해 이야기할 때 이야기하는 것

인공 지능(AI)은 수년 동안 기술 업계의 헤드라인을 지배했지만 올해 초 대화가 폭발적으로 증가했습니다. 2022년 12월에 ChatGPT 프로토타입이 출시된 이후 모든 사람이 AI에 대해 할 말이 있습니다.

화제와 선정주의 속에서 AI가 의미하는 바와 마케팅 가능성에 대한 감각을 잃기 쉽습니다. 게다가 너무 복잡하고 미묘해서 비기술적 역할을 하는 사람들에게는 특히 불쾌합니다.

다행히 AI를 사용하기 위해 고급 기술 수준에서 AI를 이해할 필요는 없지만 마케터가 AI가 무엇인지(그리고 아닌지)에 대한 최소한의 기본 지식을 갖는 것은 여전히 ​​도움이 됩니다. AI가 진화하고 채택되는 속도를 감안할 때 AI 기반 기술에 익숙해지고 익숙해지는 것이 성공에 매우 중요합니다.

오늘은 마케팅에서 AI 를 이해하고 이를 사용하여 문제를 해결하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 간단한 입문서를 공유하고 있습니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

가장 간단한 용어로 인공 지능은 기계(일반적으로 컴퓨터 시스템)를 사용하여 인간 지능을 모방하는 모든 기술을 말합니다. 또는 모두가 좋아하는 AI 챗봇에 따르면:

흥미로운. 그래서 당연히 물어봐야지...

최소한 겸손합니다.

물론 AI 가 아닌 것을 설명하지 않고는 AI가 무엇인지 말할 수 없습니다. 예를 들어 사람들은 AI와 자동화가 유사한 개념이기 때문에 혼동하는 경우가 있으며 기업에서는 효율성 향상 또는 운영 개선과 같은 비슷한 목적으로 두 가지를 사용합니다. 그러나 그들은 같은 것이 아닙니다.

자동화는 예를 들어 자동화된 이메일 워크플로우와 같은 정의된 규칙 집합에 따라 작동합니다(예: "잠재 고객이 이 조치를 취하면 이 메시지를 보내십시오"). 그러나 AI는 패턴 관찰과 패턴 이해를 기반으로 조치를 취합니다. 예를 들어 AI는 각 고객의 관심사, 과거 행동 및 일반적인 행동에 대해 알고 있는 내용을 기반으로 초개인화된 이메일을 생성할 수 있습니다.

즉, 자동화 기반 도구는 사전 프로그래밍된 규칙에 의존하는 반면 AI 기반 도구는 학습을 통해 문제를 해결합니다. 그러나 그 개념을 더 잘 이해하려면 머신 러닝을 탐구해야 합니다.

AI와 기계 학습의 차이점은 무엇입니까?

사람들이 AI 기반 마케팅 도구를 설명하기 위해 'AI'라는 용어를 사용할 때 기계 학습(ML)을 활용하는 도구를 언급하는 경우가 많습니다.

AI는 작업을 완료하기 위해 인간 지능을 모방하는 모든 시스템을 포괄하는 용어이며 ML은 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간이 학습하는 방식을 시뮬레이션하는 AI 소프트웨어의 특정 하위 집합을 나타냅니다. 즉, ML은 AI가 학습하고 개선하고 더 정확해지는 방법입니다.

ML이 AI를 더욱 정교하게 만드는 데 도움이 되는 한 가지 방법은 자연어 처리(NLP)를 이용하는 것입니다. NLP는 기계를 사용하여 인간 언어를 분석하고 생성하는 데 중점을 둔 AI 분야입니다. ChatGPT, Google Meena, IBM의 Watson, Amazon Lex 및 Siri와 같은 AI 기반 챗봇은 모두 ML을 활용하여 NLP를 개선하여 사용자의 질문을 이해하고 인간 언어로 응답할 수 있도록 합니다.

아직도 나와 함꼐?

알파벳 수프에 무릎을 꿇고 있는 것처럼 느껴진다면 혼자가 아닙니다! 그러나 이해해야 할 가장 중요한 것은 기계 학습 덕분에 AI가 이전에는 사람이 필요했던 작업을 훨씬 더 잘 처리하고 있다는 것입니다. 그리고 NLP 덕분에 ChatGPT와 같은 도구에 질문을 하거나 답변을 이해하기 위해 프로그래밍 언어를 알 필요가 없습니다.

마케팅 담당자가 AI를 최대한 활용할 수 있는 3가지 팁

다음은 조직 및 마케팅 팀 내에서 AI의 힘을 활용하는 데 도움이 되는 세 가지 일입니다.

AI의 한계 이해 및 설명

AI는 놀라운 일을 많이 할 수 있지만 완벽하지는 않습니다. 예를 들어 AI 기반 챗봇은 100% 정확하지 않으며 종종 컨텍스트가 부족합니다. 또한 AI/ML 도구는 인간이 생성하고 제공한 데이터 세트에 대해 훈련되기 때문에 때때로 편견과 유해한 고정관념을 영속화합니다. 그리고 인간과 달리 AI는 감정이 부족하고 인간과 같은 방식으로 창의성을 발휘하지 못합니다.

따라서 AI 기반 도구는 몇 초 만에 블로그 게시물, 이메일 또는 몇 줄의 코드를 작성할 수 있지만 오류가 없고 청중으로부터 올바른 반응을 불러일으키거나 필요한 행동을 유도한다는 의미는 아닙니다. 여전히 인간의 손길이 필요합니다.

특정 문제를 해결하는 데 적합한 AI/ML 도구 식별

시장에는 수많은 AI/ML 기반 마케팅 제품이 있지만 이러한 도구는 여전히 특정 작업을 수행하도록 설계된 "좁은 AI"로 간주됩니다. 따라서 어디서부터 시작해야 할지 모르겠다면 잠시 시간을 내어 가장 중요한 과제와 시간 낭비를 고려하여 AI/ML이 가장 필요한 부분을 결정하세요.

예를 들어 블로그 아이디어를 생성하고, 개요를 준비하고, 인간 콘텐츠 전문가 팀이 작가의 장애물을 극복하도록 돕는 데 도움이 필요할 수 있습니다. 또는 화상 통화를 녹음하거나 이메일을 개인화하기 위해 AI/ML이 필요할 수도 있습니다.

HubSpot의 새로운 AI 도구를 사용하여 시작하는 것이 좋습니다. Content Assistant는 OpenAI의 GPT 모델의 기능을 활용하여 블로그 아이디어 제안, 개요 작성, 단락 생성, 잠재 고객 이메일 작성 및 마케팅 이메일 작성을 수행합니다. 또한 ChatSpot 대화형 CRM 봇은 영업, 마케팅 및 서비스 전문가가 HubSpot 내에서 보다 생산적으로 작업할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어 ChatSpot을 사용하여 후속 작업 초안 작성, 리드 관리 및 보고서 생성과 같은 작업을 지원할 수 있습니다. 또한 상태 업데이트를 제공하고 전망을 돕고 예측을 할 수 있습니다.

HubSpot은 다른 요구 사항에 대해서도 AI 도구 제품군을 지속적으로 확장하고 개선하고 있습니다. AI 솔루션은 데이터 정리, 이메일 데이터 캡처, 대화 기록 및 필사, SEO 제안, 적응형 테스트 제공, 스프레드시트에서 CRM으로 데이터 가져오기를 통해 마케팅 활동을 최적화하고 팀의 작업량을 줄일 수 있습니다.

각각의 새로운 도구에 대해 최상의 결과를 보장하기 위해 프로세스를 조정해야 할 가능성이 높으므로 한 번에 하나의 AI/ML 솔루션으로 레벨을 올리는 것이 가장 좋습니다. 또는 HubSpot의 AI 도구를 활용하고 이를 검증된 프로세스에 원활하게 구현한 경험이 풍부한 에이전시와 협력하십시오.

변화와 AI에 익숙해지기

AI는 계속 존재하며 점점 더 강력해지고 있습니다. 이러한 전망은 불편함을 유발할 수 있지만(특히 바람직하지 않은 결과를 낳는 수많은 공상 과학 영화를 고려할 때) 흥미진진합니다. AI/ML은 귀하와 귀하의 팀이 노력을 확장하여 몇 년 전만 해도 불가능해 보였던 일을 성취할 수 있도록 도와줍니다. 귀하와 귀하의 팀이 보다 창의적으로 생각하고 신선하고 새롭고 큰 아이디어를 실행하는 데 도움이 되는 시간을 확보할 수 있습니다.

결론

인공 지능과 기계 학습은 복잡한 개념이며 압도당하기 쉽습니다. 그러나 Wi-Fi, 스마트폰 또는 지난 세기의 주요 기술 도약과 마찬가지로 이점을 얻기 위해 전문가가 될 필요는 없습니다. 필요에 따라 채택하고 적용하는 데 익숙해지기만 하면 됩니다. 시간이 지남에 따라 일상 생활에 너무 깊이 스며들어 그것 없이 어떻게 비즈니스 목표를 달성했는지 기억하기 어려울 것입니다.