시장 조사를 위한 생성 AI: 기회와 위험

"큰 힘에는 큰 책임이 따른다." Spider-Man 프랜차이즈에 의해 대중화 된 그 인용문을 인식하기 위해 Marvel 광이 될 필요는 없습니다. 그리고 그 정서는 원래 초인적인 속도, 힘, 민첩성 및 회복력과 관련이 있었지만 생성 AI의 부상을 이해할 때 염두에 두는 것이 도움이 됩니다.

기술 자체는 새로운 것이 아니지만 ChatGPT의 출시로 단 100개월 만에 2억 명의 사람들이 사용할 수 있게 되었습니다. 그러나 모든 초강대국과 마찬가지로 중요한 것은 그것을 사용하는 것입니다. 제너레이티브 AI도 다르지 않습니다. 위대하고 선하고 악할 가능성이 있습니다.

세계 최대 브랜드는 이제 이 기술을 어떻게 사용할 것인지 결정해야 하는 중요한 시점에 서 있습니다. 동시에 경제적 불확실성과 상승하는 인플레이션이 지속되어 소비자들이 지출의 우선순위를 정하는 방법을 확신하지 못하게 되었습니다.

두 가지 요소를 모두 고려할 때 Generative AI는 브랜드가 소비자의 관심을 끌기 위한 전투에서 우위를 점하도록 도울 수 있습니다. 그러나 그들은 균형 잡힌 관점을 가져야 합니다. 즉, 가능성을 보는 동시에 위험도 보고 열린 마음으로 두 가지 모두에 접근해야 합니다.

통찰력 작업을 위한 Generative AI의 의미

시장 조사 산업은 변화하는 것이 낯설지 않습니다. 소비자 통찰력 전문가가 사용할 수 있는 도구와 방법론은 지난 수십 년 동안 빠르게 발전했습니다.

이 단계에서 점점 더 접근하기 쉬운 생성 AI가 가져올 변화의 범위와 속도는 우리가 추측할 수 있는 것입니다. 그러나 의사 결정자가 더 많은 정보를 사용할 수 있을 때 신속하게 대응하는 방법을 파악하는 데 도움이 되는 특정 기반이 있습니다.

궁극적으로 모든 것은 올바른 질문을 하는 것으로 돌아옵니다.

기회는 무엇입니까?

현재 제너레이티브 AI가 제공하는 주요 기회는 생산성 향상입니다. 이메일, 보고서 또는 기사의 초안과 같은 아이디어, 정보 및 서면 텍스트를 생성하는 프로세스의 속도를 크게 높일 수 있습니다. 이러한 영역에서 효율성을 창출함으로써 상당한 인적 전문성이 필요한 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

인사이트 확보 시간 단축

특히 인사이트 작업의 경우 많은 잠재력을 볼 수 있는 영역 중 하나는 정보 요약입니다. 예를 들어 Stravito 플랫폼은 이미 생성 AI를 사용하여 개별 시장 조사 보고서의 자동 요약을 생성하여 각 보고서에 대한 원래 설명을 수동으로 작성할 필요가 없습니다.

우리는 또한 대량의 정보를 요약하여 비즈니스 질문에 신속하게 답변하고 사용하기 쉬운 형식으로 이 사용 사례를 더욱 발전시킬 수 있는 가능성을 보고 있습니다. 예를 들어 이것은 검색창에 질문을 입력하고 회사의 내부 지식 기반을 기반으로 간결한 답변을 얻는 것처럼 보일 수 있습니다.

브랜드의 경우 이는 단순한 질문에 더 빨리 답할 수 있음을 의미하며 더 복잡한 문제를 파헤칠 때 많은 기초 작업을 처리하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

더 나은 셀프 서비스를 통한 통찰력 민주화

Generative AI는 또한 모든 비즈니스 이해 관계자가 매번 인사이트 관리자를 직접 참여시킬 필요 없이 인사이트에 더 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다. 제너레이티브 AI는 액세스에 대한 장벽을 제거함으로써 소비자 통찰력을 일상 업무에 보다 깊이 통합하고자 하는 조직을 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 잘못된 질문을 하는 것과 같이 시장 조사에 액세스하는 모든 이해 관계자와 관련된 일반적인 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 사용 사례에서 제너레이티브 AI는 연구 배경이 없는 비즈니스 이해관계자가 검색 쿼리와 관련된 관련 질문을 제시하여 더 나은 질문을 하도록 도울 수 있습니다.

내외부 고객 맞춤형 커뮤니케이션

제너레이티브 AI와 함께 제공되는 또 다른 기회는 내부 및 외부 청중 모두에게 맞춤형 커뮤니케이션을 제공할 수 있는 능력입니다.

인사이트 컨텍스트에는 몇 가지 잠재적인 응용 프로그램이 있습니다. 조직 전체의 다양한 비즈니스 이해관계자에게 인사이트 커뮤니케이션을 보다 쉽게 ​​개인화할 수 있도록 하여 지식 공유를 더욱 효과적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 연구 프로세스를 능률화하고 관련된 전후 관계를 최소화하는 방법으로 연구 기관에 대한 브리핑을 맞춤화하는 데 사용할 수 있습니다.

위험은 무엇입니까?

제너레이티브 AI는 인사이트 팀을 위한 효과적인 도구가 될 수 있지만 조직이 구현 전에 인식해야 하는 다양한 위험도 내포하고 있습니다.

즉각적인 의존성

근본적인 위험 중 하나는 즉각적인 의존성입니다. Generative AI는 분석이 아닌 통계이므로 다음에 말할 가능성이 가장 높은 정보를 예측하여 작동합니다. 잘못된 프롬프트를 제공하더라도 여전히 매우 설득력 있는 답변을 얻을 가능성이 높습니다.

믿어

더욱 까다로워지는 것은 생성 AI가 올바른 정보와 잘못된 정보를 혼합할 수 있는 방법입니다. 위험이 낮은 상황에서는 재미있을 수 있습니다. 그러나 백만 달러 규모의 비즈니스 결정이 내려지는 상황에서는 각 결정에 대한 입력이 신뢰할 수 있어야 합니다.

또한 소비자 행동을 둘러싼 많은 질문은 복잡합니다. "미국에 거주하는 밀레니얼 세대는 가장 최근의 컨셉 테스트에 어떻게 반응했습니까?" 명쾌한 답변을 생성할 수 있지만 인간의 가치나 감정에 대한 더 깊은 질문에는 종종 더 미묘한 관점이 필요합니다. 모든 질문에 하나의 정답이 있는 것은 아니며 대규모 연구 보고서 집합을 종합하려고 할 때 핵심 세부 정보가 간과될 수 있습니다.

투명성

주목해야 할 또 다른 주요 위험은 알고리즘 교육 방법에 대한 투명성 부족입니다. 예를 들어 ChatGPT는 답변을 어디서 얻었는지 항상 알려줄 수 없으며, 가능하더라도 이러한 출처는 확인이 불가능하거나 실제로 존재할 수 있습니다.

그리고 생성적이든 아니든 AI 알고리즘은 인간과 기존 정보에 의해 훈련되기 때문에 편향될 수 있습니다. 이것은 다음과 같은 답변으로 이어질 수 있습니다. 인종 차별, 성 차별 또는 기타 공격적입니다.. 의사 결정의 편견에 도전하고 소비자를 위해 더 나은 세상을 만들고자 하는 조직의 경우, 이는 생산성을 떨어뜨리는 생성 AI의 사례가 될 것입니다.

보안

ChatGPT의 일반적인 사용 사례 중 일부는 이를 사용하여 이메일, 회의 의제 또는 보고서를 생성하는 것입니다. 그러나 이러한 텍스트를 생성하는 데 필요한 세부 정보를 입력하면 민감한 회사 정보가 위험에 처할 수 있습니다.

실제로 보안 회사인 Cyberhaven이 수행한 분석에 따르면 산업 전반에 걸쳐 1.6만 명의 지식 근로자가 5.6%는 직장에서 적어도 한 번은 ChatGPT를 시도했고, 2.3%는 회사 기밀 데이터를 ChatGPT에 넣었습니다..

JP Morgan, Verizon, Accenture 및 Amazon과 같은 회사 직원이 보안 문제로 직장에서 ChatGPT를 사용하는 것을 금지했습니다. 그리고 최근에, 이탈리아는 프라이버시 문제를 조사하는 동안 ChatGPT를 금지한 최초의 서양 국가가 되었습니다., 다른 유럽 국가의 개인 정보 보호 규제 기관의 관심을 끌고 있습니다.

인사이트 팀이나 독점 연구 및 인사이트로 작업하는 모든 사람의 경우 ChatGPT와 같은 도구에 정보를 입력하는 것과 관련된 위험을 인식하고 조직의 내부 데이터 보안 정책과 OpenAI와 같은 공급자.

소비자 이해의 미래는 여전히 인간의 전문성과 강력한 기술을 결합해야 한다는 것이 우리의 확고한 믿음입니다. 세상에서 가장 강력한 기술이라도 실제로 아무도 그것을 사용하려고 하지 않는다면 무용지물이 될 것입니다.

따라서 브랜드의 초점은 책임감 있는 실험, 올바른 도구로 해결해야 할 올바른 문제를 찾는 것이지 단순히 기술을 구현하는 데 있지 않아야 합니다. 큰 힘에는 큰 책임이 따른다. 이제는 브랜드가 어떻게 사용할 것인지 결정할 때입니다.