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탈레스 테이셰이라, 디커플링이 만드는 혁신

탈레스 S. 테이셰이라 Thales S. Teixeira
전 하버드대 경영대학원 교수
Decoupling.co 대표
저서 <디커플링(2019)> 등

주재우
국민대 경영학부 교수
스탠퍼드대 방문학자

“진정한 시장 파괴자는 기술이 아니라 소비자다”

“고객은 자신의 니즈와 행동을 바꿔가며 더 빠르게, 쉽게, 저렴하게 원하는 서비스를 제공하라고 시장을 부추기고, 스타트업은 고객의 가치사슬 일부를 끊어내어 기회를 창출한다”

# 주재우 교수
클레이튼 크리스텐슨 교수님이 제안한 파괴적 혁신과 교수님께서 제안하신 디커플링은 어떻게 다른지 설명 부탁드립니다

# 탈레스 테이셰이라 교수
고객 가치사슬의 관점에서, 고객이 궁극적으로 얻고자 하는 가치가 무엇이고, 그 니즈를 충족하기 위해 거쳐야 하는 모든 단계를 과학적으로 이해해야 합니다. 고객 가치사슬의 한 부분에서 디커플링이 일어나면 새로운 기회를 창출할 수 있습니다

# 주재우 교수
기업이 고객 중심적 관점으로 혁신과 차별화를 이뤄내는 데 AI가 역할을 할 수 있을까요?

# 탈레스 테이셰이라 교수
항상 기술은 잘 정의된 문제와 고객의 어려움을 해결하기 위한 도구로 사용하는 것이 좋습니다

# 주재우 교수
혁신을 가로막는 장벽을 뛰어넘어 위기를 극복하기 위해 필사적으로 노력하고 있는 한국의 경영진에게 전하고 싶은 조언이 있을까요?

# 탈레스 테이셰이라 교수
하향식 의사결정과 엔지니어링 우선 문화에서 벗어나, 고객으로부터 배우고 마케터로부터 배울 수 있어야 합니다

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SERICEO

지식 그 이상의 가치
혁신과 변화를 주도하는 ‘초일류 리더’.
SERICEO가 추구하는 가치입니다. 초일류 리더의 선택과 집중, 혁신과 변화를 위해 필요한 지식이라면 분야 불문 발굴하여 최정상의 식견을 보좌할 수 있는 콘텐츠로 탄생시키기 위해 최선을 다합니다.

사람같은 AI 서비스, 소비자가 진짜 좋아할까? (AI aversion)

소비자가 AI 서비스를 사용할 때 다 좋아하는 것은 아니다, 만족도가 천차만별이라고 하셨어요. 어떤 의미인가요?

“데이트 충고처럼 취향이 관련되거나 음식 추천처럼 감각이 동반되는 경우, 사람들은 AI 서비스를 받는 것을 불편해합니다. 또한 최종 의사결정이 AI에 의해서 내려지는 것도 받아들이지 못합니다.”

*행동경제학개론
기업의 AI 활용법
– 기업의 #AI 활용 시 소비자 행동 분석
– AI의 의인화가 가져오는 역효과
– AI 서비스의 만족도와 활용법
#주재우 교수 (국민대 경영학과)
#kbs1라디오 #라디오 #KBS라디오 #시사라디오 #KBS1Radio #성공예감이대호입니다 #성공예감 #이대호 #경제 #투자

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Reference 1

Longoni, C., & Cian, L. (2022). Artificial intelligence in utilitarian vs. hedonic contexts: The “word-of-machine” effect. Journal of Marketing, 86(1), 91–108.

Rapid development and adoption of AI, machine learning, and natural language processing applications challenge managers and policy makers to harness these transformative technologies. In this context, the authors provide evidence of a novel “word-of-machine” effect, the phenomenon by which utilitarian/hedonic attribute trade-offs determine preference for, or resistance to, AI-based recommendations compared with traditional word of mouth, or human-based recommendations. The word-of-machine effect stems from a lay belief that AI recommenders are more competent than human recommenders in the utilitarian realm and less competent than human recommenders in the hedonic realm. As a consequence, importance or salience of utilitarian attributes determine preference for AI recommenders over human ones, and importance or salience of hedonic attributes determine resistance to AI recommenders over human ones (Studies 1–4). The word-of machine effect is robust to attribute complexity, number of options considered, and transaction costs. The word-of-machine effect reverses for utilitarian goals if a recommendation needs matching to a person’s unique preferences (Study 5) and is eliminated in the case of human–AI hybrid decision making (i.e., augmented rather than artificial intelligence; Study 6). An intervention based on the consider-the-opposite protocol attenuates the word-of-machine effect (Studies 7a–b).

“We assessed choice on the basis of the proportion of participants who decided to chat with the human versus AI Realtor by using a logistic regression with goal, matching, and their two-way interaction as independent variables (all contrast coded) and choice (0 = human, 1 = AI) as a dependent variable. We found significant effects of goal (B = 1.75, Wald = 95.70, 1 d.f., p < .000) and matching (B = .54, Wald = 24.30, 1 d.f., p < .000). More importantly, goal interacted with matching (B = .25, Wald = 5.33, 1 d.f., p = .021). Results in the control condition (when unique preference matching was not salient) replicated prior results: in the case of an activated utilitarian goal, a greater proportion of participants chose the AI Realtor (76.8%) over the human Realtor (23.2%;z = 8.91, p < .001), and when a hedonic goal was activated, a lower proportion of participants chose the AI (18.8%) over the human Realtor (81.2%;z = 10.35, p < .001). However, making unique preference matching salient reversed the word-of-machine effect in the case of an activated utilitarian goal: choice of the AI Realtor decreased to 40.3% (from 76.8% in the control; z = 6.17, p < .001). That is, making unique preference matching salient turned preference for the AI Realtor into resistance despite the activated utilitarian goal, with most participants choosing the human over the AI Realtor. In the case of an activated hedonic goal, making unique preference matching salient further strengthened participants’ choice of the human Realtor, which increased to 88.5% from 81.2% in the control, although the effect was marginal, possibly due to a ceiling effect (z = 1.66, p = .097).

Overall, whereas the word-of-machine effect replicated in the control condition when unique preference matching was salient, participants preferred the human Realtor over the AI recommender both in the hedonic goal conditions (human = 88.5%,AI = 11.5%;z = 12.40, p < .001) and in the utilitarian goal conditions (human =59.7%,AI = 40.3%;z = 3.24, p = .001; Figure 3), corroborating the notion that people view AI as unfit to perform the task of matching a recommendation to one’s unique preferences.

These results show that preference matching is a boundary condition of the word-of-machine effect, which reversed in the case of a utilitarian goal when people had a salient goal to get recommendations matched to their unique preferences and needs. The next study tests another boundary condition.” (pp. 99-100)

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Reference 2

Puntoni, S., Reczek, R. W., Giesler, M., & Botti, S. (2021). Consumers and artificial intelligence: An experiential perspective. Journal of Marketing, 85(1), 131–151.

Artificial intelligence (AI) helps companies offer important benefits to consumers, such as health monitoring with wearable devices, advice with recommender systems, peace of mind with smart household products, and convenience with voice-activated virtual assistants. However, although AI can be seen as a neutral tool to be evaluated on efficiency and accuracy, this approach does not consider the social and individual challenges that can occur when AI is deployed. This research aims to bridge these two perspectives: on one side, the authors acknowledge the value that embedding AI technology into products and services can provide to consumers. On the other side, the authors build on and integrate sociological and psychological scholarship to examine some of the costs consumers experience in their interactions with AI. In doing so, the authors identify four types of consumer experiences with AI: (1) data capture, (2) classification, (3) delegation, and (4) social. This approach allows the authors to discuss policy and managerial avenues to address the ways in which consumers may fail to experience value in organizations’ investments into AI and to lay out an agenda for future research.

[특강] 실리콘 밸리에서의 AI 마케팅

AI를 마케팅하고 판매하는 업무를 담당하시는 특강자분에게 실리콘밸리에서의 삶과 여러 경험들을 들을 수 있었다. HP는 본인의 첫 노트북이었던 만큼 친숙한 기업이다. 하지만 최근에 전자기기 샵을 갔을 때 눈에 띄지 않았던 것을 미루어보아 다른 기업에 밀려 힘을 못 쓴다고만 생각했다. 하지만 북미, 캐나다에서 B2B를 통해 애플보다 PC가 더 많이 팔린다는 사실을 알고 너무 편협한 생각을 가지고 있었다는 것을 알게 되었다. 실리콘밸리에서의 삶과 많은 기회, 빠른 정보, 뛰어난 인력들에 대한 경험을 듣고 나니 실리콘밸리가 더욱 매력적으로 느껴졌다. 이에 현직자이신 특강자 분에게 실무에 관한 즉, 마케팅에 관한 많을 것을 얻어가야겠다 다짐했다.

  • Product Manager 와 Product Marketing

마케팅을 설명해주실 때 두 가지 업무에 대한 차이를 알려주셨다. Product Manager와 Product Marketing이 그 주인공이다. Product Manager와 Product Marketing은 서로가 부여하는 가치가 다른 곳에 있다. Manager는 제품에 포커스를 맞추고 Marketing은 시장에 포커스를 맞춘다. 우리 회사의 내부 활동에 초점을 맞추느냐, 시장에 대한 많은 정보에 초점을 맞추느냐에 그 차이가 있다고 받아들였다. 이에 더해 Product Marketing은 소비자에게 기업을 어떻게 인식시킬 것인지에 대한 스토리텔링이 중요하다고 하셨다. 이에 모호하게 제품 홍보와 소비자에게 효과적인 홍보 방법 등에 관심이 있던 과거를 뒤로하고 스토리텔링에 관해 호기심이 생겼다. Product Marketing이 한 가지 일만 해야 한다면 신제품을 시장에 나오게 하는 것이라고 하셨고 그 과정에서 타켓층과 각 고객이 추구하는 가치, 어떤 매체를 이용해야 하는지 등을 보아야 한다고 설명하셨다. 이 또한 기업과 제품의 스토리텔링을 기반으로 이루어진다고 생각했고 이에 모든 것은 제품을 어떻게 효과적이고 효율적으로 설득하느냐의 문제로 직결된다고 느꼈다.

그렇다면 우리는 설득을 위해 어떤 스킬을 가져야 할까? 뒤에서 AI와 연관하여 다시 말하겠지만 유연한 마인드의 중요성에 대해 말씀하셨다. 빠르게 변화하고 있는 시장에서 정답은 없기에 우리는 항상 새로운 것을 배우고 유연하게 생각을 바꿀 수 있는 능력의 중요성이 커진다고 하셨다. 여기서 본인은 어떤 상황에서든 당황하지 않고 대처하는 여유의 중요성이 커졌다고 받아들였다. AI가 발달함에 따라 창의적 사고의 능력이 더 대두될 것이다. 여유를 가지고 항상 유연한 사고를 키우기 위해 필요한 것은 디자인이 아닐까 생각해보았다. 디자인 수업에서 동그란 원 30개를 그려놓고 그 원을 채우는 활동을 해보았다. 많은 원을 채우지 못했고 예시를 보았을 때 원을 벗어나는 여러 모양들이 그제서야 보이기 시작했다. 여기서 본인은 기존 마케팅이 가지고 있는 정량적인 부분에 디자인의 정성적인 부분을 가미하는 것이 지금 우리가 추구해야 할 마케팅의 방향이라고 생각했다.

  • AI로 인한 변화에 우리가 갖춰야 할 태도

빠르게 변화하고 있는 마케팅에서 AI 마케팅에 대해 추가적으로 설명해주셨다. 앞으로 AI의 활용도는 더 올라갈 것이고 검색방법 또한 어떻게 질문하느냐가 중요해지는 방식으로 많이 변화할 것이라고 설명하셨다. 지금은 챗GPT와 같은 특정한 업무만 진행하는 ASI가 대두되지만 앞으로 사람이 일반적으로 하는 모든 일을 포괄하여 업무를 진행하는 AGI가 성행할 것이다. 이에 마케팅에서도 다른 분야에서도 많은 것들이 편해지겠지만 이제 우리 인간이 어떤 방식으로 일하고 어떤 능력을 갖추어야 할지 생각해야 하는 시기가 왔다고도 할 수 있다.

AI는 인간처럼 하는 것이므로 한계가 분명히 존재한다. AI는 기존의 방대한 자료를 긁어오는 것이므로 인간은 새로운 것을 만들어내는 창의력이 중요해질 것이다. 이에 실제 업계에서 AI를 어떻게 판단하고 마케팅하는지 궁금해졌고 이를 설명해주셨다.

실제 업계에서는 아직까지 AI 제품을 사야하는 이유가 없다고 본다. 또한 왜 AI여야 하는지에 대한 스토리텔링이 부족하다고 말씀하셨다. 가장 중요한 정확한 프리미엄이 책정되어 있지 않다고도 하셨다. 그럼에도 사람들은 AI가 붙은 기기들을 많이 산다. 그 이유는 같이 생각해봐야 할 현상이라고 하셨다. 이에 대한 본인의 생각은 말씀해주신 것과 동일하다. AI가 붙어있는 제품을 사는 이유는 보통 어떤 전자 또는 가전기기를 구입하는 주기가 2~3년 혹은 그 이상이기 때문에 AI의 특성을 이해하고 산다기보다는 미래에 대한 투자의 성향으로 부가기능이 많은 제품을 사는 것이 아닐까 하고 생각한다.

  • 결론

실제 업무에 투입되게 된다면 많은 선택과 결정을 하게 될 것이다. 이 특강을 듣기 전까지는 어떤 문제에 관해 고민하게 될지 예측조차 할 수 없었다. 하지만 이번 특강을 통해 B2C와 B2B에 관해서 어떤 분야가 내 성향과 더 잘 맞을지 고민할 수 있었다. B2B는 따분하고 재미없지만 전문성 있고 규모가 커서 안정감이 있다고 하셨고 또, B2C와는 다르게 메시지를 우리가 주고 파는 것이 아니라 메시지를 우리가 받아서 엔지니어와 조율하는 과정이라고 하셨다. B2C는 시장의 흐름이나 트렌드에 맞춰 따라가며 소비자에게 기업의 제품 또는 기업 그 자체를 스토리텔링해서 메시지를 전달하는 것이라고 하셨다. 본인은 스스로 기획한 스토리나 기업의 이미지, 제품, 메시지, 비전을 소비자에게 전달하고 같이 공감하며 성장하기를 바라기 때문에 창업을 꿈꾼다. 이에 B2C가 본인의 길이 아닐까 조심스레 생각해본다.

구체적으로 현직에 종사하며 겪게 될 다양한 고민과 경험들을 미리 알 수 있어 유익한 특강이었다. 이번 특강으로 인해 AI가 크게 경영 분야, 작게는 마케팅이라는 분야에 어떤 영향을 미치는지 조금이나마 이해할 수 있었고 앞으로 어떤 제스처를 취해야 할지 감을 잡을 수 있었다. 특히, 4P와 같이 앞으로 들을 마케팅 강의 대한 흥미도가 매우 높아졌으며 다음 학기에도 특강이 앞에 배치되면 좋을 것 같다.

Written by 김태완 (국민대학교 경영대학)


  • 서론

HP기업은 실리콘밸리의 첫 번째 기업으로, 컴퓨터, 서버 등과 같은 전자제품을 제조하는 글로벌 IT기업입니다. 남요한 강연자님은 해당 기업에서 Product Marketing 직무에서 근무하십니다.

강연을 통해 마케팅의 새로운 부분에 대해 알 수 있었고, 해당 분야에 더욱 관심을 가지게 되었습니다. 나아가 B2C 기업과 B2B 기업의 직무 차이 등에 대해 알 수 있었습니다. 본 강연 후기에서 강연을 통해 알게 된 내용과 변화한 저의 시각에 대해 자세히 작성해 보고자 합니다.

  • B2C와 B2B

시장과 기업에 관심을 가져오며 여러 기업 유형 중에서도 B2C 기업에 관심을 가졌습니다. 하지만 강연자님께서 말씀해 주신 B2B 기업의 특징과 환경 등을 통해 새로운 기업에도 관심을 가지게 되었습니다. B2C 기업보다 더 전문적인 부분이 요구되는 B2B는 기업을 대상으로 하기에 마케팅적인 부분에선 상품과 시장에 대해 더욱 전문성이 필요하다는 점이 매력적인 것 같습니다.

  • Product Marketing & Product Manager

먼저 Product Manager는 상품에 초점을 맞추어 상품에 대한 지식과 학습이 요구되는 직무이고, Product Marketing은 마케팅 활동에 집중되어 시장에 대한 정보가 요구되는 직무입니다.

쉽게 말해 Product Marketing은 소비자와 시장의 분석을 통해 상품에 다가가는 것이고 Product Manager은 상품을 파악하여 소비자에게 소개하는 것입니다. 전자의 경우 시장에 대한 정보가 더욱 필요하므로 시장을 분석, 파악하는 능력이 중요시됩니다.

또한 강연자님께서는 신제품을 어떻게 시장까지 가져오는지에 대해 설명해 주셨습니다. 젊은층과 노년층에 따라 서로다른 선호분야를 가지기에 그것에 맞춘 타켓팅이 필요합니다. 가장 중요한 것은 그것을 전달하는 메시지입니다. 어떤 루트를 통해 소비자에게 메시지를 전달할 것이며, 해당 상품에는 어떠한 가치와 메세지가 담겨있는지가 중요하다는 것입니다.

  • 발전하는 시장 속 Marketer

기업의 어떤한 직무 등 해당 직무에서의 근무를 희망하더라고 각기 다르게 요구하는 역량과 능력이 존재하기 마련입니다. 마케팅 직무에서 요구되는 능력과 역량은 4가지가 있습니다.

먼저 유연성입니다. 세상은 지속적으로 발전하고 매우 빠른 속도로 변화합니다. 이러한 세상 속 시장을 한 가지의 정답으로 정해진 객관식 문항으로 바라보는 것이 아닌, 상황에 따라 변화하고 추가될 수 있는 주관식, 논술형 문항으로 바라보아야 합니다.

두 번째, 항상 배우려는 자세가 필요합니다. 기술의 발전은 새로운 가치를 만들어내고 또 새로운 지식을 창출시킵니다. 자신이 가진 지식만을 고집하는 자세를 지니는 것이 아니라 무엇이든 배우려고 하는 적극적인 자세를 가지는 것이 중요합니다.

마지막으로 적응능력과 창의성입니다. 21세기 시장경제와 기술이 변화하고 발전하는 만큼 변수가 큰 시장입니다. 이러한 상황에서 당황하지 않고 빠르게 적응하고 대처할 수 있는 능력은 물론 항상 창의적으로 생각해 내는 능력은 시장에서의 혁신을 일으킬 수 있습니다.

시장이 변화하는 만큼 시장을 대상으로 일하는 marketer는 과거에 머물러 있지 않고, 시장이 변화하는 속도보다 한 발짝 빠르게 움직여 그 시장을 대처할 수 있는 능력이 필요할 것입니다.

  • AI의 발전은 인간에게 이로운 것인가?

AI는 발전을 거듭하며 인간에게 더욱더 이로운 존재가 될 것입니다. 기술이 발달하며 AI와 같은 존재가 인간의 노동적인 측면을 대신해 주는 등 인간의 자리를 기계가 대체하고 있어 불안감이 형성되고 있습니다. 하지만 이러한 점만을 생각하며 일자리가 감소해 인간에게 부정적인 영향을 줄 것이라는 생각은 옳지 못합니다. 아직 인공지능은 인간이 수행해 온 반복적인 작업이나 데이터 중심적인 일을 합니다. 인간은 인공지능을 활용하여 효율성을 극대화하고 인간이 또 다른 창의성을 발휘할 수 있는 환경을 만들어 나갈 수 있습니다. 아직 AI는 인간의 창의적인 부분까지 따라오지 못하였습니다. 학습된 데이터 내에서 작업을 수행하기 때문인데, 이러한 점을 인간이 이용한다면 지금보다 더 좋은 시너지가 일어날 수 있을 것입니다. 즉 인공지능과 기술의 발전은 인간의 생활을 더욱 효율적이고 창의적으로 이끌어 줄 것입니다.

향후 세계는 AI를 활용하는 자와 활용하지 못하고 끌려가는 자로 나뉘게 될 것이라 합니다. 인간은 이러한 기술을 활용하며 성장해 나아가는 존재로 살아가야 할 것입니다.

  • 결론

남요한 강연자님은 전문적인 강의이면서도 학생들의 눈높이에 맞추어 핵심 내용을 중심으로 사례를 통해 설명해 주셨습니다. 이러한 분위기 속의 강의 덕분에 지식적인 측면과 실무적인 측면 등 모든 부분에서 도움이 될 수 있는 강의였던 것 같습니다.

먼저 설명을 들으며 마케팅 직무의 전문적인 부분에 더욱 관심을 가지게 되었습니다. 소비자에게 상품을 소개하고 판매하기 위해 가장 중요한 과정은 시장분석입니다. 다양한 소비자들을 대상으로 하기에 소비트렌드를 파악하며 그에 맞추어 준비하는 것이 중요하다고 생각됩니다. 나아가 그동안 마케팅과 타켓팅의 단편적인 부분만을 생각해 왔던 것 같다고 느꼈으며, 이를 계기로 더 넓은 시각을 갖추고 더 넓은 시장과 마케팅을 경험해 보고 싶었습니다.

또한 강연자님께서 소개해 주신 실리콘밸리에서 여러 경험을 하고 싶어졌습니다. 그간 경영대의 해외인턴십 활동에 관심이 많아 기회가 된다면 꼭 참여해 보고 싶었습니다. 강연자님의 말씀을 통해 해당 목표에 더욱 확신을 가지게 되었으며, 더 넓고 다양한 기회가 주어지는 실리콘밸리에서 여러 경험을 해보고 싶다는 생각을 하게 되었습니다. 또 하나의 자극을 받아 새로운 다짐과 추진력을 얻을 수 있는 좋은 강연이었습니다.

Written by 박하은 (국민대학교 경영대학)

인공지능 스피커의 지속적 사용의도를 높이는 행동 경제학 기법: 의인화

 

 

인공지능 스피커가 대중적으로 많이 보급되었지만 많은 사용자가 기술의 미흡함으로 인해 생기는 기기의 오류 때문에 사용을 중단한다. 본 연구에서는 인공지능 스피커의 지속적 사용의도를 증가시키는 의인화라는 행동 경제학 기법을 제안한다.

시각적 의인화와 언어적 의인화에 관련된 하나의 가설을 수립하고, 2번의 실험을 진행하였다. 첫 번째 실험에서는 가상의 인공지능 스피커를 만들고 이에 시각적 의인화를 시도했다. 실험결과 웃는 눈을 넣어 시각적으로 의인화한 스피커는, 오류를 일으켰을 때에도 사용자들의 지속적 사용의도가 상대적으로 높았다.

두 번째 실험에서는 SKT의 누구(NUGU)의 사용설명서를 수정하여 언어적 의인화를 시도했다. 실험 결과 의인화된 설명서가 주어진 스피커는, 사용자가 오류 상황을 만났을 때에도 지속적 사용의도가 상대적으로 높았다.

결과적으로 우리는 의인화를 통해서 사용자의 의사결정을 바꿀 수 있음을 증명하였다. 이는 기술적 한계로 인해 발생하는 사용자의 제품 사용 중단 문제를 행동 경제학 기법을 활용하여 해결했다는 점에서 학문적 의의가 있으며, 실무적으로 적용 가능한 기법을 제안함으로서 의인화 연구에 대한 폭을 넓혔다.

 

 

“두 실험의 결과는 연구자뿐만 아니라 앞으로 인공지능이 탑재된 제품을 생산하고 판매하는 기획자, 디자이너, 마케터에게 인사이트를 제공한다. 실험에서 사용한 시각적, 언어적 의인화 기법은 인공지능 알고리즘을 보완하고 개선하는 것보다 저렴한 비용으로 고객의 제품 사용 중단 문제를 단기적으로 해결 할 수 있다. 따라서 첨단 기술이 탑재되는 제품을 만드는 기획자와 디자이너는 본 연구의 실험결과를 고려하여, 기술의 한계로 인해 발생되는 사용자의 제품 사용중단 문제를 심리적으로 해결하는 전략을 고려해야 할 것이다.” (pg. 52)

 

 

실험 2: 조작 – 언어적 의인화

 

실험 2: 자극 – 음성인식 실패 오류 동영상 (1:22)