[promptStrategies TIPs Series #15] 신제품 개발을 ChatGPT에게 맡긴다?

[promptStrategies TIPs Series #15] 신제품 개발을 ChatGPT에게 맡긴다?

 

Researchers and an artificial intelligence robot working together to develop a new snack product, depicted in a pop art cartoon style with vibrant colors. The scene is set in a brightly lit laboratory filled with innovative snack prototypes and state-of-the-art equipment. The researchers, shown as lively and expressive cartoon characters, are collaborating closely with a sleek, futuristic AI robot. This robot is actively participating in the development process, using its advanced technology to test and refine the snack products. The lab environment is dynamic and colorful, emphasizing the creative and exciting nature of food science and technology innovation. There are no flags present in the image, focusing solely on the interaction between the researchers, the AI robot, and the colorful setting. The image is in a wide format to capture the full scope of the laboratory's bustling activity.

 

 

 

"챗GPT가 신제품도 만든다"는 내용의 뉴스 기사가 최근 공개되었다. 주요내용은 다음과 같다.

 

--  "SPC 배스킨라빈스는 인공지능(AI) 기술을 활용한 실험적 제품을 선보이는 R&D 센터 '워크샵 바이 배스킨라빈스'를 본사에 개설했습니다. 이곳에서는 오픈AI가 개발한 챗GPT를 이용해 신제품 아이디어를 구상하고, 생성형 AI로 제품 비주얼을 생성하는 '배스킨라빈스 AI NPD(신제품개발) 시스템'을 시범 운영할 계획입니다. 또한, '해피포인트' 멤버십 서비스의 빅데이터를 분석해 소비자 선호도에 맞는 새로운 플레이버를 개발하고 있으며, 실험적이고 창조적인 플레이버인 '와사비', '크렘브뢸레', '그린티 오렌지 자스민', '그린티 얼그레이' 등을 선보였습니다. 배스킨라빈스는 이 워크샵을 통해 혁신적인 신제품을 가장 먼저 선보이고 소비자 반응을 확인하여 배스킨라빈스의 미래 방향을 제시할 예정입니다."

 

기사 원문 :  https://zdnet.co.kr/view/?no=20240219085951

별 거 다하는 챗GPT, SPC 배스킨 신제품도 만든다

 

 

과연 ChatGPT와 같은 생성AI를 활용하면 어떤 식으로 신제품을 개발할 수 있는 것인지, 전세계 어떤 기업들이 이런 시도를 하고 있는지, 그리고 장점과 위험요소는 무엇인지를 살펴보자. 우선, 이에 대한 구글 Gemini의 전반적인 설명을 들어보자.

 

차세대 상품 개발 모델: 전세계 사례 상세 조사

1. 배스킨라빈스 사례 개요:

• 오픈AI의 챗GPT와 생성형 AI 활용
• 신제품 아이디어 구상 및 제품 비주얼 제작
• 워크샵 매장에서 소비자 반응 확인 및 반영
• 빅데이터 기반 고객 선호 플레이버 분석 및 반영
• 실험적/창조적 플레이버 (와사비, 크렘브뢸레) 출시
• 기존 플레이버 변주 (그린티 오렌지 자스민, 그린티 얼그레이) 출시

2. 전세계 유사 모델 사례:

2.1. Unilever - AI 기반 플레이버 개발:

• IBM Watson AI 플랫폼 활용
• 맛, 향, 질감, 영양 정보 등을 고려한 플레이버 조합 제안
• 인간 전문가의 검증 및 개선 후 제품 출시

2.2. Coca-Cola - AI 기반 음료 개발:

• 고객 선호도 분석 및 맞춤형 음료 제안
• 맛, 향, 색상, 기능성 등을 고려한 최적화
• 개인 맞춤형 음료 자동 판매기 개발 및 시험 운영

2.3. Nike - AI 기반 맞춤형 신발 디자인:

• 고객 발 모양, 활동량, 선호 스타일 등을 분석
• 3D 프린팅 기술을 활용한 맞춤형 신발 제작
• 제품 디자인, 기능, 편안함 등을 최적화

2.4. L'Oreal - AI 기반 맞춤형 화장품 개발:

• 고객 피부 타입, 색상, 선호도 등을 분석
• 개인 맞춤형 화장품 제조 및 추천
• 피부 관리, 색상 표현, 사용 편의성 등을 최적화

3. 주요 기술 및 트렌드:

• 생성형 AI: 텍스트, 이미지, 음성 등을 자동 생성
• 챗봇: 고객과의 상호 작용을 통해 정보 제공 및 제품 추천
• 머신러닝: 데이터 분석을 통한 예측 및 최적화
• 빅데이터: 고객 선호도 분석 및 맞춤형 제품 개발

4. 차세대 상품 개발 모델의 장점:

• 혁신적인 아이디어 발굴: 기존에는 불가능했던 새로운 아이디어 창출
• 개발 기간 단축: 데이터 분석 및 AI 활용으로 신속한 제품 개발
• 고객 만족도 향상: 개인 맞춤형 제품 제공으로 높은 만족도 달성
• 시장 경쟁력 강화: 차별화된 제품으로 시장 경쟁력 확보

5. 주의점 및 과제:

• AI 기술의 한계: 인간의 감각과 창의성을 완벽히 대체하지 못함
• 데이터 편향: 학습 데이터의 편향이 제품 개발에 영향을 미칠 수 있음
• 윤리적 문제: AI 기술의 윤리적 사용 및 책임 문제 해결 필요

6. 결론:

차세대 상품 개발 모델은 혁신적인 제품 개발을 가능하게 하는 강력한 도구이지만, 기술적 한계, 데이터 편향, 윤리적 문제 등 해결해야 할 과제도 존재합니다. 기업들은 이러한 과제를 해결하고 AI 기술을 효과적으로 활용하여 고객 만족도를 높이고 시장 경쟁력을 강화해야 합니다.

 

 

생성AI를 통한 신제품 개발: 잠재적인 위험요소와 대책들

 

Gemini가 전반적인 설명을 해주었으나, 좀 더 구체적인 설명이 필요해 보인다. (Gemini가 조사한 사례들은 실제 사례인지 더블체크가 항상 필요하다는 점도 주의해야 한다. 적어도 아직까지는 잘못된 사례를 찾아오는 경우가 많다.) 이번에는 ChatGPT에게 이 사례와 같이 신제품 개발에 생성AI를 활용하는 것에 잠재되어 있는 다양한 위험 요소를 설명하게 해본다.

 

ChatGPT : 

잠재적인 위험 요소로는 데이터 개인정보 문제, 편향된 AI로 인한 제품 다양성 저하, 과도한 AI 의존으로 인한 인간 창의성 감소, 소비자 선호도 분석 부정확성, 제품과 시장의 부적합, 빠른 혁신으로 인한 품질 관리 부족, AI 생성 콘텐츠의 지적 재산권 문제, 사이버보안 취약성, 지속적인 AI 모델 업데이트 필요성, 기존 시스템과의 통합 복잡성 등이 있습니다. 이러한 요소들은 제품 개발 과정에서 AI 활용과 인간 감독의 신중한 균형 필요성을 강조합니다.

 

 

이 위험요소들 중에서 두 가지, 즉, 소비자 선호도 분석의 부정확성과 제품과 시장의 매칭에 실패하는 것 등에 대해서 조금 더 설명을 들어 보자.

 

ChatGPT :

1. 소비자 선호도 분석의 부정확성: 인공지능을 이용한 소비자 선호 분석은 대량의 데이터를 처리하여 트렌드를 예측하지만, 수집된 데이터의 편향성이나 부정확성으로 인해 실제 소비자의 선호도와 차이가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 지역이나 연령대의 데이터가 과다하게 반영되어 결과가 왜곡될 위험이 있습니다.
2. 제품-시장 불일치: AI가 제안하는 신제품 아이디어가 시장의 현재 수요나 추세와 맞지 않는 경우가 발생할 수 있습니다. 이는 AI가 과거 데이터와 현재 트렌드를 기반으로 결정을 내리기 때문에 미래 시장의 변화를 예측하는 데 한계가 있기 때문입니다. 결과적으로 시장에 출시된 제품이 소비자의 기대나 요구를 충족시키지 못할 수 있습니다.

 

 

ChatGPT의 설명만 들어봐도 신제품 개발을 전적으로 생성AI에 의존해보려는 시도는 매우 큰 잠재적인 위험을 안고 있다는 것을 쉽게 알 수 있다. 그렇다면, 이 두 가지 문제에 대한 현실적이고 효과적인 대책으로는 어떤 것들이 있을까?

 

ChatGPT :

소비자 선호도 분석의 부정확성과 제품-시장 불일치 문제에 대응하기 위해 다음과 같은 대책을 제안합니다:

1. 다양한 데이터 소스 활용: 소비자 데이터를 다양한 채널에서 수집하여 데이터의 다양성과 대표성을 높입니다. 소셜 미디어, 온라인 리뷰, 판매 데이터 등을 종합적으로 분석합니다.
2. 실시간 데이터 분석 강화: 시장의 변화를 실시간으로 파악하기 위해 최신 데이터 분석 기술을 적용합니다. 트렌드 변화를 빠르게 감지할 수 있는 시스템을 구축합니다.

이러한 접근 방식은 AI를 통한 제품 개발 과정에서 발생할 수 있는 문제를 최소화하고, 보다 정확하게 소비자의 요구와 시장의 트렌드를 반영할 수 있도록 돕습니다.

 

 

 

생각해볼 사항들 ::

 

만일 과자를 만드는 회사를 위해 신제품 아이디어로 "과자를 스튜에 넣어 끓이는 방안 (e.g. 끓여먹는 멸치링?)"을 내놓는다면?

과자와 스튜 모두 맛이 있는 것이니 어쩌면 이 신제품도 맛은 있을지도 모르지만, 문화적으로 소비자들이 수용할 수 있을까? 건강한 요리인 스튜와 몸에 해롭다고 알려진 과자의 결합을 부모들이 반길까? 제조원가 측면에서 경제성은 만족할 수 있을까? 

 

An artificial intelligence robot cooking snacks in a stew, depicted in a pop art cartoon style with vibrant colors. The robot is cheerfully stirring a large pot on a stove, where various snacks are being boiled together. The kitchen setting is bright and colorful, emphasizing the playful and experimental nature of the cooking process. The robot's design is sleek and futuristic, with expressive cartoon eyes that convey its enthusiasm for culinary experiments. There are no flags present in the image. The wide format captures the entire kitchen scene, including the robot, the stove, the bubbling stew pot, and a variety of snacks floating in the mixture.

 

 

 

분명 효율성과 창의성을 획기적으로 높이는 용도로 ChatGPT와 같은 생성AI가 유용하게 신제품 개발 업무에 활용될 수 있는 것은 사실이다. 하지만, 지금의 생성AI 기술의 완성도에도 한계가 상당하고, 신제품 개발을 위해 사용할 수 있는 확보된 데이터도 상당히 부족한 것이 현실이다. 또 생성AI가 누구에게나 같은 문제에 대해 같은 답을 내놓는 것이 아니다. 어떤 관점에서 어떤 항목에 비중을 두고 활용하는가에 따라 다른 결과를 준다. 그만큼 활용하는 인간의 경험과 능력의 영향이 크다.

ChatGPT와 같은 생성AI를 본격적으로 업무에 적용하기 위해서는 가능성과 잠재력, 그리고 한계에 대한 균형적인 고려가 필수적이다. 또 생성AI만으로 시작에서부터 끝까지 모든 것을 처리하겠다는 발상은 매우 위험하다. 더 많은, 다양한 데이터를 수집하기 위해서는 체계적인 데이터 수집 시스템이 필요하고, ChatGPT만으로 할 수 없는 고급분석은 별도의 (기존 AI/ML을 포함한) 분석 시스템의 활용이 필요하다.

실제 업무에서라면, 적극적으로 활용하되, 생성AI의 역할은 초안생성기, 시뮬레이션 도구 정도로 한정하고 만족하는 것이 현실적이다. 그 정도만 해도 업무에는 이미 엄청난 도움이 된다. 생성AI의 제안을 손안대고 그대로 출시하겠다는 발상은 매우 큰 위험을 스스로 선택하는 것이다. 과유불급 ("過猶不及" - 지나침은 미치지 못함과 같다) 이다.

 

 

 

 

Note :: 

이 글은 "디지털 마케터의 챗GPT 활용 전략" 책을 보강 Update하기 위한 내용입니다. 책에 대한 소개는 다음을 참고하세요

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