Almost Timely News: 🗞️ AI 전환의 5가지 사례 (2025-04-27)

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오늘의 생각: AI 전환의 5가지 사례

제 친구 Mark Schaefer가 최근 LinkedIn에 다음과 같이 썼습니다:

뒤처지고 있다는 불안한 느낌이 듭니다.

대기업들의 AI 재창조와 스타트업들의 “AI 우선” 전략에 대해 읽고 있습니다. 하지만 저는 소규모 비즈니스로서 AI의 스마트한 아이디어에 완전히 몰입해 있고 매시간 GPT를 제 조수처럼 사용하고 있습니다. 그런데도 제 비즈니스의 기반은 Word, Excel, PowerPoint, 그리고 WordPress 블로그/웹사이트입니다. 이건 원시적입니다.

AI는 반복적인 개선을 만들어내고 있지만 저는 전환(TRANSFORMING)하고 있지 않습니다. 저는 증강(augmenting)하고 있을 뿐, 재구상(reimagining)하고 있지 않습니다. 소규모 비즈니스로서는 다음 사람보다 프롬프트를 조금 더 잘하는 것 외에는 정말로 AI로 선도할 능력이 없다는 느낌이 듭니다. 어떻게 생각하시나요?

우리는 지난 몇 번의 뉴스레터에서 최적화와 전환의 차이에 대해 이야기했습니다…

…그리고 이것이 바로 Mark가 지적하고 있는 점입니다. 그는 최적화하고 있습니다. 그는 전환하고 있지 않으며, 형태를 바꾸거나, 늘 해오던 것과는 완전히 다른 일을 하고 있지 않습니다.

그리고 그 혼자만 그런 것이 아닙니다. 저는 한 달 동안 여러 곳을 다니며 생성형 AI와 그 놀라운 능력에 대해 청중들에게 이야기했습니다. 거의 모든 사람이 Mark와 같은 종류의 질문, 같은 종류의 두려움, 같은 의구심을 가지고 있습니다. 지난주 Content Jam에서는 에이전시 대표들과 앉아 그들의 비즈니스 모델이 판에 박힌 기업 콘텐츠(“경영진의 소위 ‘업계 리더’ 콘텐츠를 더 원하는 사람이 있나요?”) 생성에 기반했다면, 그들의 비즈니스는 끝났다고 말했습니다. 생성형 AI는 당신보다 더 잘, 더 빠르게, 더 저렴하게 그런 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

Mark가 설명하고, 사용하고 있다고 말한 생성형 AI는 더 크고, 더 좋고, 더 빠르고, 더 저렴하게 최적화합니다. 최적화는 기존의 것을 가져와 더 좋게 만드는 것입니다.

하지만 인용구처럼, 같은 일을 하면서 다른 결과를 기대하는 것은 정신 이상의 정의입니다.

그리고 심지어 그것조차 장담할 수 없습니다. 우리는 예전에 “항상 하던 대로 하면, 항상 얻던 것을 얻을 것이다”라고 가볍게 인용하곤 했습니다. 하지만 이제는 그것조차 사실이 아닙니다. 왜냐하면 AI 역시 당신보다 더 크고, 더 좋고, 더 빠르고, 더 저렴하게 그것을 할 수 있기 때문입니다.

어제의 방식을 최적화하는 것은 오늘에 도달하게 해주지 못합니다. 내일에 도달하게 해주지는 더더욱 못합니다.

그래서 오늘은 Mark가 던진 매우 날카로운 질문에 답해 봅시다: 소규모 비즈니스가 프롬프트를 더 잘하는 것 이상으로 AI로 선도할 능력이 있는가?

물론입니다. 정말 그렇습니다. 하지만 이를 위해서는 실제적인 전환이 필요합니다. 예를 들어 Trust Insights는 AI로 선도하는 소규모 비즈니스인데, 어떤 소규모 비즈니스든 AI를 통해 세상을 생각하고 접근하는 방식을 바꿀 수 있는 5가지 사례를 살펴보겠습니다.

파트 1: 5P 프레임워크

제 놀라운 비즈니스 파트너이자 CEO인 Katie Robbert는 바로 이런 상황을 위해 Trust Insights 5P 프레임워크를 개척했습니다. 5P는 여러분이 무엇을 하고 싶은지 알아내는 것에 관한 것입니다.

Purpose (목적) – 우리가 답하려는 질문은 무엇인가? 우리가 해결하려는 문제는 무엇인가?
People (사람) – 누구를 참여시켜야 하는가? 누가 이것에 대해 알아야 하는가?
Process (프로세스) – 이 질문에 어떻게 답하고, 이 문제를 어떻게 해결할 것인가? 구체적인 방법, 프로세스, 기술, 전술은 무엇인가?
Platform (플랫폼) – 어떤 디지털 및 아날로그 도구를 사용할 것인가?
Performance (성과) – 성공을 어떻게 측정할 것인가? 문제를 해결했는지 어떻게 알 수 있는가? 성공을 어떻게 정량화할 것인가?

생성형 AI와 전환에 관해서는 기술, 즉 AI를 앞세우는 것은 잘못된 방법입니다. 목적을 가지고 시작하고, 성과와 우리가 만들고 싶은 결과를 이해하는 것이 우리를 필요한 곳으로 이끌 것입니다. AI로 무엇이든 하기 전에, 이것을 이해하고 목적과 성과에 대한 명확한 비전을 머릿속에 가지고 있어야 합니다.

목표는 선도하는 것입니다. 결과는 동료와 청중에게 리더로 비치는 것입니다. 이것들은 명확합니다. 그렇다면 질문은 ‘어떻게’ – 어떻게 선도할 것인가? 입니다.

AI가 근본적으로 다른 거의 모든 기술과 다른 점은 무엇일까요? AI의 특별한 점은 무엇일까요?

낙관론자는 AI가 기술을 민주화한다고 말할 것입니다. AI는 더 크고, 더 좋고, 더 빠르고, 더 저렴하게 생성할 수 있는 능력뿐만 아니라, 다르게 생성할 수 있는 능력도 제공합니다. AI는 음악을 만들 수 있습니다. 저는 음악을 만들 수 없습니다. AI는 거의 모든 스타일로 그림을 그릴 수 있습니다. 저는 집 벽조차 제대로 칠하지 못합니다.

비관론자는 AI가 기술의 가치를 떨어뜨린다고 말할 것입니다. 그것도 똑같이 사실이며, 우리가 잊지 말아야 할 점입니다. 전문 사진작가만큼 멋진 이미지를 만들 수 있다면, 사진작가의 기술이 얼마의 가치가 있는지에 대한 타당한 질문이 제기됩니다.

하지만 긍정적이든 부정적이든 그 관점은 여전히 유효합니다. AI는 여러분이 갖지 못한 기술에 접근할 수 있게 해줍니다. 이것이 바로 전환의 기반입니다 – 여러분의 아이디어는 이제 새로운 길과 표현 수단을 갖게 됩니다. 생각할 수 있고 설명할 수 있다면, 이제 그것을 창조할 수 있습니다.

파트 2: 비즈니스 프로세스 전환

Mark와 같은 사람들이 막막함을 느끼는 이유 중 하나는 생성형 AI 엔진 자체만으로는 할 수 있는 일의 한계에 부딪히기 때문입니다. 자동차 엔진 자체만으로는 할 수 있는 일이 제한적인 것과 마찬가지로, ChatGPT 자체만으로는 할 수 있는 일이 제한적입니다. 자동차 엔진이 중요하다는 것에는 논쟁의 여지가 없습니다. 엔진 없는 자동차는 기껏해야 잔디 장식품일 뿐입니다.

하지만 엔진만으로는 충분하지 않습니다. 나머지 자동차 부품이 필요합니다 – 엔진을 어딘가에 넣어야 합니다. 바로 여기서 n8n, Make, Zapier 및 수많은 다른 자동화 도구들이 등장합니다. 이러한 도구들을 통해 나머지 프로세스를 AI에 연결할 수 있습니다. 작동하는 프롬프트를 만들고 생성형 AI 프롬프트의 기본을 마스터했다면, 이를 확장하기 시작할 수 있습니다. 프롬프트 자체를 훨씬 넘어서는 적용 방법을 생각하기 시작할 수 있습니다.

n8n과 같은 시스템 내에서 사용 가능한 도구 팔레트를 살펴보세요. 상상력을 자극하기에 좋은 곳입니다. WordPress, YouTube, Google Drive, AirTable과 같은 것들을 위한 커넥터를 보면, “내 WordPress 사이트를 YouTube 채널에 어떻게 연결할 수 있을까? 이전에는 할 수 없었던 어떤 일들을 할 수 있을까?”와 같은 질문을 스스로에게 던지기 시작해야 합니다.

CRM을 생성형 AI 모델에 연결하여 정성적 리드 스코어링을 한다면 어떨까요? BANT 기준과 같은 단순한 것들에 기반한 리드 스코어가 아니라, 사람들이 여러분과 소통하는 데 사용하는 실제 언어에 기반한 스코어링 말입니다. 이것은 전환적입니다. 항상 해오던 일을 하는 것이 아닙니다. 다르고 어쩌면 더 나은 일을 하는 것입니다.

파트 3: 미디어 전환

앞서 언급했듯이, 생성형 AI는 여러분이 갖지 못한 기술에 접근할 수 있게 해줍니다. 저는 음악적 능력이 전혀 없습니다. 전혀요. 몸에 음악적인 세포 하나 없습니다. 하지만 어떤 콘텐츠든 가져다가 생성형 AI를 통해 처리하고, 그 콘텐츠를 온갖 종류의 미디어로 바꿀 수 있습니다.

명심해야 할 점은 우리의 창작물은 우리가 이해할 수 있는 것, 느낄 수 있는 것에서 시작해야 한다는 것입니다. 우리의 아이디어를 이해하고, 시작점과 느끼는 감정을 이해한다면, AI를 유도하여 이를 기반으로 새로운 미디어를 생성할 수 있습니다. 창작물의 핵심(beating heart)을 이해하지 못한다면, AI는 그저 판에 박힌 결과물만 생성할 뿐입니다.

여기 예시가 있습니다. 이것은 지난주 Content Jam 연사였던 Andy Crestodina, Brian Massey, Nancy Harhut, Jessica Best와 함께 저녁 식사를 하며 찍은 사진입니다. 사진에는 Amanda Gant, Rich Brooks, Izzy Siedman, 그리고 성이 기억나지 않는 Arnold도 있습니다.

Dinner photo

저는 이 대화의 느낌을 기억합니다. 우리가 무엇에 대해 이야기했는지, 바로 이 순간 무엇 때문에 웃고 있었는지 기억합니다. 사진, 기억, 감정을 모두 가져다가 멀티모달 AI 모델에 넣으면, AI가 이를 노래로 렌더링하는 데 필요한 재료를 만들 수 있습니다:

이것은 저 혼자서는 할 수 없는 일입니다. 근처에도 못 갑니다. 이것은 문자 그대로의 전환이며, 한 매체에서 다음 매체로, 사진이 노래로 바뀐 것입니다. 그리고 여기서 멈출 필요는 없습니다. 똑같은 배경 정보와 맥락을 가지고 추상화로 바꿀 수도 있습니다:

Abstract painting

이것은 제 기술 수준을 훨씬 뛰어넘습니다. 저녁 식사 때 느꼈던 분위기와 감정을 전달하나요? 네, 정말 그렇습니다. 신뢰의 원 안에서의 따뜻하고 포용적인 느낌, 그리고 바깥의 나머지 세상.

오늘날 AI 도구는 우리의 아이디어를 한 매체에서 다른 매체로 완벽하게 전환하기 위해 존재합니다. 우리는 단지 시작점 – 느낌, 감정, 아이디어 – 을 제공하기만 하면 됩니다. 꿈꿀 수 있다면, AI가 그것을 현실로 만들도록 할 수 있습니다.

파트 4: 소프트웨어 전환

우리는 20년 동안 “그것을 위한 앱이 있다(there’s an app for that)”고 농담해왔습니다… 하지만 앱이 있다고 해서 그 앱이 좋다는 의미는 아닙니다. 기존 앱들이 우리의 특정 요구에 불충분하다면 어떨까요? 개인 정보 보호 문제가 있다면 어떨까요? 앱에 있었으면 하는 기능이 존재하지 않는다면 어떨까요?

Google Cloud Next에서 Google은 Firebase와 Gemini를 사용하여 프롬프트로 모바일 앱을 만들 수 있는 엔드투엔드 앱 개발 환경인 Firebase Studio를 발표했습니다. 생각할 수 있는 모든 것, 기존 앱에 대해 가졌던 모든 불만… 그냥 새로운 앱을 프롬프트하세요.

코더가 아니더라도 앱에 대해 시도해보고 대화할 수 있습니다. AI와 대화하며 전체 앱을 처음부터 끝까지(soup to nuts) 만들고 배포할 수 있습니다. 물론 Firebase 시스템에 묶여 있어 Google 인프라에 의존하지만, 이 기술이 어디로 가고 있는지 매우 빠르게 알 수 있습니다.

전환이란 결코 할 수 없었던 아이디어를 실행하는 것입니다. 여러분의 아이디어와 말로, (적어도 소프트웨어에서는) 원했던 모든 것을 만들기 시작할 수 있을 때 삶은 어떤 모습일까요?

항상 해보고 싶었던 모바일 게임이 있을 수도 있습니다.

시장에 나와 있는 어떤 앱도 잘 작동하지 않는 비용 보고 프로세스가 있을 수도 있습니다.

AI 케이크 굽기 도우미에 대한 아이디어가 있을 수도 있습니다.

여러분의 아이디어가 무엇이든, AI로 현실로 만들어 보세요.

파트 5: 물리적 세계 전환

마지막 관점은 실제 세계 자체와의 인터페이스에 관한 것입니다. AI는 블랙 미러(디지털 화면) 안에 살고 있습니다, 네. 그 핵심은 단지 더 많은 소프트웨어일 뿐입니다. 하지만 AI가 우리에게 가능하게 하는 것은 세상의 다른 디지털 부분뿐만 아니라 세상 전체와 인터페이스하는 것입니다.

여기 간단한 예시가 있습니다. 저는 제 iPad에서 AI Studio의 실시간 비디오 스트리밍을 테스트하고 있었습니다.

제 난방기 부품에서 물이 새고 있었는데, 배관공이 필요한지 확신할 수 없었습니다 – 가끔씩 아주 작은 물방울이 떨어질 뿐이었습니다. AI Studio를 사용하여 iPad를 난방기 설명서 위에 올려놓아 무엇을 보고 있는지 이해시킨 다음, 물이 새는 부분을 가리키며 AI 모델에게 왜 새는지 물었습니다.

우스꽝스러울 수도 있지만, AI는 손가락으로 밸브를 조이기만 하면 된다고 알려주었습니다. 문제 해결.

생성형 AI를 여러분의 삶 전반에 걸친 동반자로 상상해 보세요. 여러분이 일하는 것을 지켜보고, 원할 때, 필요할 때 제안과 조언을 제공합니다. 예를 들어, 제가 Adobe Premiere와 같은 복잡한 소프트웨어에서 무언가를 하다가 어려움을 겪을 때, AI Studio를 켜고 화면을 공유하고 무엇을 하려고 하는지 설명하면, 종종 주문형 튜터처럼 정확히 어떻게 해야 하는지 알려줍니다.

그 이상으로, Model Context Protocol(MCP)를 통해 생성형 AI 모델을 실제 시스템에 연결하는 방법이 있습니다. 사람들이 소셜 미디어 전체에 공유하는 액션 피규어 이미지들을 아시죠? 생성형 AI가 여러분의 이미지를 가져다가 액션 피규어 패키지로 바꿔주는 거요.

만약 그것을 실제 세계에서 현실로 가질 수 있다면 어떨까요? 황당하게 들릴지 모르지만, 3D 소프트웨어인 Blender와 인터페이스하는 MCP 서버가 있습니다. 생성형 AI 출력을 Blender에 연결하고, 생성형 AI가 필요한 3D 파일을 생성하게 한 다음, 그것들을 3D 프린터로 보내 인쇄합니다. 갑자기 여러분의 기발한 액션 피규어 이미지가 진짜가 됩니다.

파트 6: 마무리

Mark의 원래 게시물로 돌아가서, 뒤처지고 있다는 그의 불안감은 정당하며 정확합니다. 그가 옳습니다. 만약 여러분이 항상 해오던 일을 하기 위해 AI를 사용하고 있다면, 여러분은 전환하는 것이 아니라 최적화하는 것입니다.

그리고 다른 사람이 자동차를 가지고 있을 때 더 빠른 말을 위해 최적화하는 것은 승리 전략이 아닙니다.

전환은 항상 해오던 방식을 버리는 데서 옵니다. Katie가 말했듯이, 새로운 기술은 오래된 문제를 해결하지 못합니다. 여러분의 목적과 만들고 싶은 결과(예: 행복하고 충성스러운 고객)에 대해 명확하게 생각한 다음, 여러분 자신, 여러분이 하는 일, 그리고 여러분이 생각하는 방식의 본질을 가져다가 AI가 더 나은 일을 할 수 있도록 지원하는 다양한 방식에 어떻게 적용할 수 있을지 생각하기 시작하세요.

AI 시대에도 여러분 자신의 본질은 변하지 않습니다. 그것을 표현하는 방식이 변합니다.

여러분의 제안요청서(RFP) 응답을 포괄하는 추상 미술 작품의 지클리(giclée) 프린트를 가지고 영업 프레젠테이션에 나타난다고 상상해 보세요. 만약 여러분이 프레젠테이션하는 구매 위원회가 그런 종류의 예술을 좋아한다면, 여러분은 다른 누구도 꿈꿀 수 없는 인상을 남긴 것입니다. 왜냐하면 그들은 어제를 위해 최적화하고 내일을 위해 전환하지 않기 때문입니다.

그것이 전환이고, 그것이 뒤처지고 있다는 느낌을 없애는 방법입니다. 도구에 덜 집중하고, 도구를 사용하여 어떤 새롭고, 다르고, 전환적인 결과를 만들 수 있는지에 더 집중하세요.

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SMPS, 토론토, 2025년 5월
Marketing Analytics Summit, 피닉스, 2025년 6월
SMPS, 로스앤젤레스, 2025년 가을
Marketing AI Conference, 클리블랜드, 2025년 10월
MarketingProfs B2B Forum, 보스턴, 2025년 11월

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Christopher S. Penn

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