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고객가 끄덕여지는 트윗 미래엔, 블렛 포인트로 이메일을 쓰면, AI 어시스턴트가 자동으로 상세한 내용을 원하는 보이스톤으로(유머, 비즈니스, 프로페셔널, 프랜들리 등등) 채워줌 반대로 이메일을 읽을 때엔, AI 어시스턴트가 긴 이메일 내용을 블렛 포인트 형식으로 요약해 줌 + 이런 기능들이 먼 미래 얘기가 아닌거 같다. 이메일이 아닐 뿐, 이미 해당 기능들이 상용화되어 실제 업무에 사용되고 있기 때문이다. 나만 하더라도 이미 다양한 업무용 AI 어시스턴트를 업무에 사용 중이다. 개인화된 이메일 캠페인 구글 등 광고 문구 웹사이트 헤드라인, 각종 카피 문구들 SEO를 위한 웹 콘텐츠 작성 소셜 미디어 캡션 광고 퍼포먼스 분석 후 자동으로 광고 문구들 수정(학습 > 테스트 > 결과 > 적용) 제품 디스크립션 제품 블렛 포인트 긴 글을 자동으로 요약 등등에서 이미 AI 어시스턴트의 의미있는 도움을 받고 있는거 같고 시간이 지날수록 활용도가 높아지고 그만큼 시간을 많이 세이브 하는 느낌. 2020년까지만 해도 "별로, 그닥"이었다면, 2021년에 "오, 제법, 이건 쓸만한대"에서 2022년엔 이메일 캠페인, 이메일 제목, 프로모션 헤드라인, 등등의 업무 영역에서 80%정도 AI 어시스턴트의 도움을 받아 빠르게 초안을 작성하고 다듬어 사용했던거 같다. 그리고, 이제는 아예 광고 부분에서는 오토파일럿 기능을 활용해, 세세한 키워드 조정 및 광고 문안, 버짓 운영 등 캠페인 자체의 전환율과 ROI가 높아지도록 AI를 활용하고 있다.. 키워드와 타겟팅 부분은 AI가 정말 대부분 수행하고, 광고 내용(텍스트)의 경우 아직까진 전혀 상황에 맞지 않는 단어 선택과 문법 오류가 종종 있기 때문에 사람의 감수가 필요하지만, 이미 이런 도움만으로 굉장히 많은 시간을 절약할 수 있다. 이전과 비교해 바쁜 일상 때문에 소홀할 수 밖에 없었던 (사실) 더 중요한(티가 많이 나진 않지만) 일들에 시간을 더 잘 쓸 수 있게 되는거 같다. SEO를 위한 콘텐츠 작성도 작년만 해도 AI 어시스턴트가 키워드 리서치와 상위 검색 결과로 나온 아티클들에서 제목과 본문을 학습한 후, 제목 아이디어와 본문의 아웃라인을 작성했는데 이제는 제법 괜찮은 롱폼 아티클도 작성을 곧잘 하는거 같다.(한 70% 정도로 활용) + 이메일이라고, 이런 부분이 안될까? 싶은 이유이다. 다만 이메일의 경우 Privacy & Security 이슈가 있기 때문에, 여러가지 안전 장치들이 함께 준비되어야 하지 않을까 싶다. 일부 세일즈 영역에서는 이미 AI가 자동화 + 개인화된 Cold eMail 캠페인을 진행하는 경우도 있다. 정말 과거엔 상상도 못했던, (개인적으로 코로나 이전만 해도 이런식의 업무 진행이 없었던거 같은데) 일들이 가능한, 정말 여러 기술들의 발전이 우리 예상보다 빠르단걸 체감하는 하루 하루인거 같다. 사실, 천개가 넘는 광고 캠페인을 운영할 때, 이 중에서 어떤 캠페인이 전환율이 높고 어떤 키워드, 어떤 타겟 페르소나에 어떤 광고 문구가 효과적인지를 추적해서 사람이 최적화 한다는건 불가능하다. 데이터팀과 함께 분석을 한다고 해도, 물리적인 캠페인 수가 몇백개 단위이고, 이런 상황에서 가설을 세우고 테스트를 진행한 후 결과를 전체 캠페인 단위로 확장할 때도 실제로 수많은 인지적 오류를 겪게 되기 때문이다. 이제는 AI 어시스턴트의 도움을 받아 이런 부분이 쉽게 가능해졌고, 기업 입장에서 (밑바진 독에 물붙듯 효과없던 캠페인에 줄줄 세던 - 솔직히 의외로 이런 경우가 많다.) 마케팅 예산을 휠씬 더 효과적이고 스마트하게 집행할 수 있다. 실제, 광고비는 줄었지만, 더 많은 성과를 내고 이 상관 관계는 계속 조금씩 시간이 지날수록 더 나아지고 있다.(학습을 통해) + 업무에서 개인의 생산성과 시간 절감 > 더 중요한 일을 시간을 가지고 집중할 수 있게 해주는 측면에서 AI 어시스턴트의 도입은 이제 선택이 아닌 필수라는 생각이 든다. 나만 해도 정말 휠씬 더 많은 에너지를 더 중요한 일들에 집중할 수 있게 된거 같다. 다만, 노트와 PKM 구축에 있어서는 여전히 부정적이고 고민을 많이 하는 중이다. 마치, 과거 핸드폰을 쓰기 전에 많은 전화 번호를 외웠다가, 이제는 거의 몇 개 밖에 전화번호를 못 외우는 것처럼... 과연 이게 좋은 걸까?! 하는 생각도 든다. 개인적으로, 이미 이런 유사한 경험을 데본싱크를 사용하면서 느꼈고 그렇기에 옵시디언과 헵타베이스를 통해 메모를 직접 작성하게 되었는데 이전 작성된 메모들을 읽어보면서 연결을 하는데 시간을 더 많이 투자하는게 생각의 연결도 가능하지만, 재학습의 과정이란 생각이 들기 때문이다. 결국, AI가 사회 전반에 보편화되었을 때, 결국 탁월함은 여전히 내가 담을 수 있는 깊이와 너비속에서 나오게 되지 않을까? + 이런 학습을 통한 활용을 보면, 많은 부분을 자동화할 수 있겠단 생각도 든다.