LLM 기반 AI 가상 소비자 시뮬레이션으로 “신제품 아이디어 사전 필터링”이 가능할까?- "LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation of Likert Ratings" 연구 내용 정밀 검토 [요점] 이 연구는 매력적인 소재로 눈길을 끈다. 대량의 자원을 소요하는 마케팅의 아킬레스 건인 시장 조사에 활로를 열어줄 것 같다는 기대를 가지게 하기 때문이다. 대략적인 내용은 LLM을 사용한 소비자 시뮬레이션으로 제품에 대한 소비자 반응을 파악하고 신제품을 필터링할 수 있으며, SSR이라는 방식이 그 정확도를 높여준다는 것이다.그러나, LLM 기반 소비자 시뮬레이션은, (적어도 당장은) 실제 마케팅 결정에 적용하기엔 실..

비즈니스에서 최고의 프롬프트란? 가장 중요한 조건은 "업무적 가치" 좋은 또는 더 나아가서 베스트 프롬프트의 조건을 5가지 고른다면, [1] 명확성, [2] 필요한 정보 포함, [3] AI 실행 가능성, [4] 목적 표시, [5] 업무적 가치 정도가 될 것이다. 그러나 특히 비즈니스에서라면 그 중에서 '업무적 가치(Business Value)'를 가장 중요한 핵심 요소로 꼽아야 하는 이유는, 다른 모든 조건이 AI의 올바른 응답을 이끌어내기 위한 '수단'이자 '과정'인 반면, 업무적 가치는 비즈니스에서 AI를 활용하는 궁극적인 '목적'이자 '성과' 그 자체이기 때문이다.프롬프트 엔지니어링을 비즈니스에 적용하는 최종 목표는 단순한 정보 조회나 노동력 대체가 아니라, 실질적인 업무 성과를 창출하고 기업의 ..

패션산업의 새로운 도구, 생성형 AI: 실전 적용 방법론 AI와 협업하는 머천다이징과 브랜드 런칭 [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [PDF] 강의 자료 :: [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB..

AI 컨텍스트 유지의 현실적 대책: 컨텍스트 앵커링과 스냅샷 컨텍스트 요즘은 대부분의 실무자들이 하루에도 몇 번씩 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI와 일한다. 하지만 한 가지 공통된 불만이 있다. “처음엔 잘 알아듣더니, 대화가 길어지면 엉뚱한 소리를 한다.” 이건 단순히 ‘AI가 똑똑하지 않아서’가 아니다. AI는 ‘기억’보다 ‘지시’에 반응하는 존재다. 그래서 중요한 건 “AI에게 얼마나 길게 설명하느냐”가 아니라 “어떻게 방향을 못 벗어나게 하느냐”다. 이때 도움이 되는 두 가지 실전 개념이 있다 — 바로 컨텍스트 앵커링(Context Anchoring) 과 스냅샷 컨텍스트(Snapshot Context). 둘 다 어렵지 않지만, 익혀두면 대화 품질이 훨씬 안정된다. 같은 용도로..

Deep Research에 대한 착각: AI가 모든 걸 조사해줄 거라는 믿음이 위험한 이유 1. AI가 다 해줄 거라는 착각요즘 ChatGPT나 구글 Gemini를 써본 사람이라면 “Deep Research”라는 버튼을 한 번쯤 눌러봤을 것이다.클릭하면 AI가 몇 분 동안 ‘깊은 조사’를 진행하고, 논문이나 뉴스, 통계를 정리한 긴 보고서를 내놓는다.겉보기엔 대단히 똑똑해 보인다. 그래서 사람들은 이렇게 믿기 쉽다.“이제는 AI가 대신 모든 걸 조사해준다.”하지만 그 믿음이 바로 가장 위험한 착각이다.Deep Research는 ‘깊은 조사’를 뜻하지만, 실제로는 **‘모든 조사’가 아니라 ‘일부 영역을 자동으로 탐색하는 기능’**이다.이 차이를 모르면, 우리는 정교하게 포장된 오류를 사실처럼 받아들이게 ..

실무자의 프롬프트 작성 - 어떤 부분이 어떻게 어려운가? 2024~2025년 실무 조사 결과, 각 직군의 AI 프롬프트 작성 어려움은 실제 업무 현실과 매우 높은 정합성을 보인다. 마케터는 브랜드 톤 일관성과 KPI 연결, 교육 격차 문제를 겪고 있으며, 이는 프롬프트 설계 난이도와 직결된다. 전략기획자는 실행 불가능한 일반론적 답변, 환각(잘못된 정보 생성), 리스크 거버넌스 부족을 문제로 인식한다. 상품기획자는 실시간 트렌드·데이터 통합의 한계와 조건 복잡성으로 인해 AI 제안이 현실과 어긋난다고 느낀다. 신사업기획자는 AI가 기업 고유 리소스나 ROI·리스크 관점을 이해하지 못해 사업화 연결이 어렵다고 본다. HR 담당자는 채용·평가 영역이 법적 고위험군으로 분류되어 프롬프트 설계 시 개인정보와..