마케팅 팀에 적합한 생성적 AI 접근 방식 결정: 공용 도구, 독점 도구, 엔터프라이즈 도구

최근 Gartner 여론 조사에 따르면 경영진의 무려 70%가 생성 AI 솔루션을 탐색하고 있으며 19%는 이미 파일럿 또는 프로덕션 모드에 있는 것으로 나타났습니다. 생성적 AI 투자가 주로 콘텐츠 제작 및 고객 경험에 중점을 두고 있는 CMO는 생성적 AI 기술이 기업 로드맵에 어떻게 통합될 것인지, 통합되지 않을 것인지를 파악하는 데 중요한 역할을 합니다.

AI 기반 콘텐츠 제작과 관련하여 브랜드가 취할 수 있는 주요 채택 경로에는 공개 도구 사용, 독점 도구 구축, 엔터프라이즈 도구 활용 등 세 가지가 있습니다. 각 옵션에는 고유한 장점과 단점이 있습니다. 이 가이드에서는 브랜드 요구 사항, 예산 및 기술 역량에 가장 적합한 제품을 결정하는 데 도움이 되도록 각각의 장단점을 종합했습니다.

뛰어 들어 봅시다.

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옵션 1: 공용 생성 AI 도구

ChatGPT 및 Google의 Bard와 같은 공개 도구는 사전 훈련된 생성 AI 모델에 대한 공개 액세스를 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 사용자는 구조화되지 않은 대화형 인터페이스를 통해 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

공공 생성 AI 도구의 장점

1. 빠르고 저렴한 콘텐츠 생성 방법: Bard 및 ChatGPT와 같은 공용 AI 도구는 콘텐츠 생성을 위한 편리하고 비용 효율적인 방법을 제공합니다. 이를 통해 콘텐츠 생성 프로세스를 자동화하여 기업의 귀중한 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
2. 정보를 종합하고 스타일 지침을 해석합니다. 이러한 AI 솔루션은 스타일 지침을 이해하여 카피를 효과적으로 요약하고 수정할 수 있습니다. 다양한 소스의 정보를 분석하고 결합하여 일관되고 잘 구성된 개요나 초안을 만들 수 있습니다.
3. 새로운 콘텐츠에 대한 테마, 주제 및 아이디어 생성: 공공 AI 솔루션은 적절한 프롬프트를 통해 콘텐츠 제작을 위한 신선하고 혁신적인 아이디어를 생성할 수 있습니다. 이는 콘텐츠 마케팅 전략을 다양화하려는 기업에 특히 유용할 수 있습니다.
4. 간단한 카피라이팅 작업을 위한 새로운 콘텐츠 생성: 공용 AI 도구를 활용하여 간단한 카피라이팅이 필요한 작업을 위한 콘텐츠를 빠르게 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 콘텐츠 제작 요구 사항을 효율적으로 충족할 수 있습니다.
5. 텍스트 기반 및 시각적 콘텐츠 최적화: ChatGPT 및 Bard와 같은 AI 모델은 텍스트 기반 및 시각적 콘텐츠를 모두 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 서면 콘텐츠를 다듬거나 시각적 요소를 개선하는 등 이러한 도구를 사용하면 기업의 기존 마케팅 자료를 향상하거나 수정할 수 있습니다.

공용 생성 AI 도구의 단점

1. 팀 구성원 전체의 사용을 확장, 모니터링 및 간소화하기 위한 과제: 특히 여러 팀 구성원이 관련된 경우 공용 AI 솔루션의 사용을 관리하는 것이 어려울 수 있습니다. 일관성을 유지하고 개인의 기여도를 추적하며 모든 사람이 동일한 표준을 준수하는지 확인하는 것은 어렵습니다.
2. 잘못된 정보 생성 가능성: 공용 AI 모델은 강력하기는 하지만 때때로 부정확하거나 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다. 기업은 부정확하거나 오해의 소지가 있는 정보를 유포하지 않도록 제작된 콘텐츠를 주의 깊게 검토하고 사실을 확인해야 합니다.
3. 지적 재산권 및 저작권 문제: 공용 AI 도구는 사전 훈련된 모델에 의존하므로 지적 재산권 및 저작권과 관련된 우려가 발생할 수 있습니다. 첫째, 모델이 다른 사람의 저작권 자료에 대해 교육을 받았을 수 있기 때문입니다. 둘째, 도구에 입력한 모든 정보가 모델의 교육 데이터에 저장되거나 수집되어 민감한 브랜드 자료 및 데이터가 노출될 수 있기 때문입니다. 기업은 저작권법을 준수하고 법적 문제를 피하기 위해 이러한 도구를 사용할 때 주의해야 합니다.
4. 오래되거나 제한된 데이터로 훈련된 AI: 공공 AI 솔루션은 오래되거나 제한된 데이터세트로 훈련될 수 있으며, 이는 생성된 콘텐츠의 정확성과 관련성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이로 인해 정확한 최신 정보가 필요한 비즈니스를 위해 최신 고품질 콘텐츠를 유지하는 것이 어려울 수 있습니다.
5. 편견, 편견 및 잘못된 정보의 강화 가능성: 공공 AI 모델은 편향되거나 편견이 있는 콘텐츠를 포함할 수 있는 훈련된 데이터로부터 학습합니다. 이러한 도구를 확인하지 않고 사용하면 훈련 데이터에 존재하는 기존 편견, 편견, 잘못된 정보가 의도치 않게 악화되어 왜곡되거나 문제가 있는 결과가 나올 수 있습니다.

공용 솔루션은 빠르고 비용 효율적인 콘텐츠 생성을 제공하지만 확장성, 정확성 및 보안과 관련된 과제를 안고 있습니다.

옵션 2: 독점 생성 AI 도구

특정 요구 사항을 충족하기 위해 회사에서 독점 도구를 개발, 소유 및 유지 관리합니다. 고유한 사용 사례가 있거나 AI 모델의 훈련 데이터 및 개발에 대해 더 많은 제어가 필요한 경우 이는 좋은 선택이 될 수 있습니다.

독점 생성 AI 도구의 장점

1. 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 고도로 맞춤화됨: 독점 AI 도구는 회사의 고유한 요구 사항을 충족하도록 정확하게 맞춤화될 수 있습니다. 이러한 사용자 정의를 통해 AI 모델이 특정 워크플로, 프로세스 및 데이터에 최적화되어 보다 정확하고 효율적인 결과를 얻을 수 있습니다.
2. 기본 AI 기술에 대한 더 강력한 제어 및 보호: 독점 AI 도구를 사용할 때 회사는 기술에 대한 완전한 제어권을 유지합니다. 이러한 제어를 통해 민감한 데이터, 기밀 정보, 영업 비밀을 보호하여 누출이나 오용의 위험을 줄일 수 있습니다.
3. 지적 재산권(IP) 권리로 경쟁 우위 강화: 독점 AI 도구를 개발함으로써 회사는 IP 권리를 얻습니다. 이러한 소유권은 다른 사람이 귀하의 AI 기술을 사용하거나 복제하는 것을 금지하여 귀하의 시장 지위를 향상시키므로 귀하에게 상당한 경쟁 우위를 제공합니다.
4. 도메인 전문 지식/독점 데이터 또는 콘텐츠를 모델에 통합하는 기능: 독점 AI 도구를 사용하면 회사의 도메인 전문 지식과 독점 데이터를 활용하여 모델의 정확성과 관련성을 향상시킬 수 있습니다. 내부 지식과 고유한 콘텐츠를 통합함으로써 보다 맞춤화된 회사별 결과물을 얻을 수 있습니다.

독점 생성 AI 도구의 단점

1. 협업, 지식 공유 및 커뮤니티 중심 발전의 혜택을 누릴 수 있는 잠재력이 제한적입니다. 독점 AI 도구를 사용하면 오픈 소스 AI 생태계의 협업 특성을 놓치게 됩니다. 더 넓은 AI 커뮤니티가 주도하는 집단 지성, 지식 공유 및 발전을 활용하지 못할 수도 있습니다.
2. 초기 개발 비용 및 지속적인 유지 관리를 포함하여 상당히 높은 비용: 독점 AI 도구를 개발하고 유지 관리하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 이러한 비용에는 상당한 투자가 필요한 초기 개발 비용과 지속적인 유지 관리 비용이 포함됩니다. 비용보다 이익이 더 큰지 신중하게 평가하는 것이 중요합니다.
3. 알고리즘 수정이 어렵고 다른 시스템과의 통합이 불가능하여 유연성과 확장성이 제한됨: 독점 AI 솔루션은 유연성과 확장성이 제한될 수 있습니다. 맞춤형 알고리즘은 수정하거나 적용하기 어려울 수 있으므로 변화하는 비즈니스 요구에 신속하게 대응하는 능력이 제한될 수 있습니다. 또한 독점 AI 도구를 다른 시스템과 통합하는 것은 복잡하여 원활한 상호 운용성을 방해할 수 있습니다.
4. 매우 많은 양의 훈련 데이터와 훈련 시간 필요: 독점 AI 모델을 훈련하려면 상당한 양의 고품질 훈련 데이터가 필요한 경우가 많으며, 이는 수집하고 선별하는 데 시간과 리소스 집약적일 수 있습니다. 사전 훈련된 모델을 활용하거나 오픈 소스 대안에서 사용 가능한 더 큰 데이터 세트를 활용하는 것에 비해 의미 있는 결과를 얻는 데 더 많은 시간이 걸릴 수 있습니다.

독점 AI 도구는 고도의 맞춤화, 제어, 보호 및 경쟁 우위를 제공하는 동시에 협업 잠재력, 유연성, 확장성 및 교육 요구 사항에 있어 더 높은 비용과 제한을 초래합니다.

옵션 3: 엔터프라이즈 AI 솔루션

Skyword의 ATOMM과 같은 엔터프라이즈 도구는 복잡한 마케팅 요구 사항이 있는 대규모 조직에 맞게 설계되었습니다. 이러한 도구는 보다 안전하고 제어된 인터페이스에서 작업별 생성 AI 기능을 제공합니다.

엔터프라이즈 생성 AI 도구의 장점

1. 보다 강화된 품질 관리를 통해 대규모 콘텐츠 생성: 엔터프라이즈 AI 솔루션을 통해 대규모 조직은 콘텐츠를 효율적으로 생성하는 동시에 조직의 요구 사항을 충족하는 방식으로 콘텐츠가 일관되게 생성되도록 지원합니다.
2. 솔루션 최적화 및 지속적인 개발이 처리됩니다 . 기업은 엔터프라이즈 AI 솔루션을 통해 솔루션 공급자의 전문 지식에 의존하여 AI 도구를 지속적으로 최적화하고 향상할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 기술 자체 관리에 시간과 자원을 투자하지 않아도 되므로 핵심 비즈니스 활동에 집중할 수 있습니다.
3. 시간, 비용 및 리소스 효율성: 엔터프라이즈 AI 솔루션을 구현하면 조직의 시간, 비용 및 리소스를 크게 절약할 수 있습니다. 반복적인 작업을 자동화하고 워크플로우를 간소화함으로써 기업은 리소스를 보다 효율적으로 할당하고 비용을 절감하며 보다 전략적인 이니셔티브에 시간을 확보할 수 있습니다.
4. 기존 도구 및 워크플로와의 통합: 엔터프라이즈 AI 솔루션은 일반적으로 기존 엔터프라이즈 도구 내에서 액세스할 수 있거나 기존 도구 및 워크플로와 통합되도록 설계되었습니다. 이를 통해 채택 및 구현 프로세스가 더 빨라집니다.
5. 공용 AI 도구보다 더 안전함: 엔터프라이즈 AI 솔루션은 강력한 보안 기능을 우선시하여 공용 AI 도구에 비해 조직에 더 높은 수준의 데이터 보호를 제공합니다. 이를 통해 데이터 침해 위험을 최소화하고 업계 규정을 준수하여 민감한 정보를 보호합니다.

엔터프라이즈 생성 AI 도구의 단점

1. 품질과 안정성은 공급자에 따라 다릅니다. 엔터프라이즈 AI 솔루션의 품질과 안정성은 선택한 공급자에 따라 달라질 수 있습니다. 제공업체의 전문성, AI 보안 정책, 브랜드 애플리케이션 사용 사례에 대한 경험을 철저하게 평가하는 것이 중요합니다.
2. 데이터 품질 문제: 엔터프라이즈 AI 솔루션의 효율성은 사용되는 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 공급자의 데이터 소스가 신뢰할 수 없거나 오래된 경우 생성된 콘텐츠의 정확성과 신뢰성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 기업은 제공업체가 강력한 데이터 품질 관행을 갖추고 있는지 확인해야 합니다.
3. 초기 투자 및 온보딩 비용: 엔터프라이즈 AI 솔루션을 구현하려면 라이센스 비용, 하드웨어 및 교육 측면에서 일부 초기 투자가 필요한 경우가 많습니다. 또한 온보딩 프로세스에는 직원의 학습 곡선이 포함될 수 있으며, 이는 일시적으로 생산성에 영향을 미칠 수 있습니다. 조직은 그러한 솔루션을 실행하기 전에 비용에 미치는 영향을 신중하게 평가하고 투자 수익을 평가해야 합니다.
4. 복잡하고 운영하기 어려울 수 있음: 엔터프라이즈 AI 솔루션은 복잡성으로 인해 운영하기 어려울 수 있습니다. 효과적으로 구성, 배포 및 유지 관리하려면 전문 지식이나 전용 리소스가 필요할 수 있습니다. 조직은 이러한 솔루션을 채택하기 전에 내부 역량과 잠재적인 리소스 격차를 고려해야 합니다.

이러한 도구를 사용하려면 신뢰할 수 있는 공급자를 신중하게 선택하고 데이터 품질과 운영 복잡성을 고려해야 합니다.

Skyword에서는 콘텐츠 마케팅을 위해 특별히 설계된 생성적 AI 엔진인 ATOMM을 통해 브랜드 마케팅 고객을 지원합니다. ATOMM은 최신 GPT 모델을 활용하여 사람이 만든 원본 콘텐츠를 다양한 청중과 채널을 위한 새로운 맞춤형 자산으로 전환합니다.

우리의 애플리케이션은 AI를 인간의 입력과 결합하여 독창적이고 신뢰할 수 있으며 차별화된 콘텐츠를 생성함으로써 생성적 AI 위험을 완화합니다. 문법, 스타일, 표절 검사가 자동화된 후 직접 편집 검토를 거쳐 브랜드 평판을 유지합니다.

안전한 API를 통해 귀하의 독점 정보의 개인정보 보호와 기밀성을 보장합니다. 귀하의 데이터는 결코 AI 훈련 모델에 저장, 노출 또는 수집되지 않습니다.

궁극적으로 어떤 경로를 택할지 선택하는 것은 단수적이거나 선형적이지 않을 수 있습니다. 편의성과 비용 효율성을 제공하는 공용 도구, 사용자 정의 및 제어를 제공하는 독점 도구, 확장성과 효율성을 제공하는 엔터프라이즈 솔루션을 통해 모두, 일부 또는 하이브리드 접근 방식을 추구하는 것이 올바른 결정일 수 있습니다. 환경이 계속 발전함에 따라 최신 정보를 유지하고, 파일럿 솔루션을 위한 예산을 확보하고, 브랜드 요구 사항, 예산, 우선 순위 및 기술 역량을 명확하게 파악하는 것이 중요합니다.

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