안녕하세요, IT 다이어리 독자 여러분! 오늘은 AI 검색 기술의 최신 트렌드, 특히 GAR(Generation Augmented Retriever)에 대해 알아볼게요 🥰
우리가 알던 RAG의 한계점
2024년 AI 업계에서 가장 핫했던 기술 중 하나가 바로 RAG(Retrieval Augmented Generation, 검색 증강 생성)이었어요. RAG는 쉽게 말해 AI가 질문에 답할 때 자기 머릿속 지식만 쓰는 게 아니라, 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색해서 더 정확한 답변을 만드는 기술이에요.
예를 들어, AI 챗봇에게 "우리 회사의 2024년 1분기 실적은 어땠어?"라고 물으면, 일반 AI는 자신이 학습한 데이터 내에서만 답변할 수 있어요. 하지만 RAG를 적용한 AI는 회사의 내부 데이터베이스에서 1분기 실적 보고서를 찾아 정확한 숫자와 분석 결과를 제공할 수 있죠.
하지만 RAG에도 분명한 한계가 있었어요:
- 단순 유사도 계산의 한계: RAG는 주로 쿼리(질문)와 문서 간의 유사도에 의존해요. 예를 들어 "친환경 에너지 트렌드"라는 질문이 있으면, RAG는 각 문서에 "친환경"과 "에너지"와 "트렌드"라는 단어가 얼마나 포함되어 있는지, 또는 의미적으로 얼마나 가까운지를 계산해 숫자로 표현하고 높은 점수를 가진 문서를 가져와요. 하지만 이런 단일 숫자는 "이 문서가 왜 관련이 있는지", "문서의 어떤 부분이 질문과 관련 있는지"와 같은 복잡한 관계를 제대로 표현하지 못해요.
- 전체적 의미만 중시: RAG는 문서 전체와 질문 사이의 유사성을 계산하다 보니, 문서 내의 특정 문단이나 문장이 질문과 매우 관련이 있어도 다른 부분이 관련이 없으면 전체 점수가 낮아질 수 있어요. 예를 들어, 100페이지짜리 보고서에서 단 한 페이지만 우리 질문과 관련이 있다면, 그 한 페이지는 금광과 같은 가치가 있지만 RAG는 이를 놓칠 가능성이 높아요.
- 검색과 생성의 단방향성: RAG는 '검색 → 생성'이라는 단방향 흐름만 가능해요. 즉, 먼저 관련 문서를 찾고, 그 문서를 바탕으로 답변을 생성하는 순서로만 작동해요. 생성 과정에서 떠오른 새로운 아이디어나 관점으로 검색을 다시 개선할 수 없어 유연성이 떨어져요.
- 맥락 이해의 한계: RAG는 단어나 문장의 표면적 유사성에 의존하다 보니, 같은 개념을 다른 표현으로 설명한 문서를 놓치기 쉬워요. 예를 들어 "탄소 중립 기술"과 "넷제로 솔루션"은 비슷한 개념인데, 표현이 다르면 관련성을 낮게 평가할 수 있어요.
GAR: 생성이 검색을 돕는 새로운 패러다임
GAR(Generation Augmented Retriever)은 이런 RAG의 한계를 극복하기 위해 등장한 새로운 접근법이에요. GAR은 검색과 생성의 관계를 뒤집었다고 볼 수 있어요.
GAR의 작동 방식의 본질
GAR의 핵심은 '생성을 통한 검색 향상'이에요. 기존의 RAG가 "먼저 검색하고 나중에 생성하는" 방식이라면, GAR은 "생성 능력을 활용해서 더 나은 검색을 하는" 방식이에요.
쉽게 이해하려면 이렇게 생각해보세요:
- 질문 확장하기: GAR은 사용자의 질문을 받으면, 먼저 그 질문과 관련된 여러 관점이나 하위 질문들을 생각해요. 예를 들어 "친환경 에너지 트렌드"라는 질문을 받으면, GAR은 "태양광 발전 최신 기술", "풍력 발전 시장 성장률", "수소 에너지 상용화 현황" 등의 구체적인 측면들을 생각해내요.
- 집중적인 정보 탐색: 단순히 문서 전체의 관련성을 평가하는 대신, GAR은 문서 내에서 질문과 가장 밀접하게 관련된 부분을 정확히 찾아내요. 100페이지 보고서에서 중요한 한 문단을 정확히 집어내는 능력이 뛰어나요.
- 검색 결과 설명: GAR은 단순히 관련 문서를 나열하는 대신, "이 문서가 왜 관련 있는지", "어떤 부분이 질문에 답하고 있는지"를 설명할 수 있어요. 이는 마치 검색 결과에 대한 가이드를 제공하는 것과 같아요.
좀 더 이해하기 쉽게 설명해주세요!!
예시를 들어볼게요:
1. 세밀한 정보 파악 능력
RAG: "태양광 패널의 최신 효율성은?"이라는 질문에 전체 보고서의 주제가 태양광 패널이라면 높은 점수를 주지만, 정작 효율성에 대한 구체적인 수치는 놓칠 수 있어요.
GAR: 같은 질문에 보고서의 특정 페이지에 있는 "최신 N형 단결정 실리콘 태양광 패널은 24.8%의 변환 효율을 달성했다"라는 구체적인 정보를 정확히 찾아낼 수 있어요.
2. 창의적인 검색 확장
RAG: "미래 모빌리티 트렌드"라는 질문에 '모빌리티', '트렌드', '미래'라는 키워드가 포함된 문서만 찾아요.
GAR: 같은 질문에 '자율주행', '전기차', '플라잉카', '마이크로 모빌리티' 등 구체적인 모빌리티 기술 분야까지 검색 범위를 자동으로 확장해 더 포괄적인 결과를 제공할 수 있어요.
3. 맥락 이해 및 추론
RAG: "코로나19가 소비자 행동에 미친 영향"이라는 질문에 두 키워드가 함께 언급된 문서만 찾아요.
GAR: 같은 질문에 "팬데믹 이후 온라인 쇼핑이 51% 증가했다"와 같은 표현에서 '팬데믹'이 '코로나19'를 의미하고, '온라인 쇼핑 증가'가 '소비자 행동 변화'의 한 예임을 인식할 수 있어요.
RAG vs GAR: 실무자를 위한 더 자세한 비유
두 기술의 차이를 실무에서 더 쉽게 이해할 수 있도록 구체적인 비유를 들어볼게요:
RAG: 성실한 도서관 사서
RAG는 도서관 사서와 같아요. 질문을 받으면 이런 과정을 거쳐요:
- 사용자: "인공지능의 윤리적 문제점에 대해 알고 싶어요."
- 사서(RAG):
- 도서관 데이터베이스에서 "인공지능", "윤리", "문제점" 관련 책을 검색해요.
- 가장 관련성 높은 책 5권을 선택해요.
- 각 책에서 관련 내용을 찾아 정리해요.
- "인공지능의 윤리적 문제점으로는 첫째, 데이터 편향성 문제가 있습니다. 둘째, 의사결정의 투명성 부족이 있습니다..." 등의 방식으로 답변해요.
이 과정은 정확하지만, 사서는 책에 있는 내용만 전달하고 새로운 통찰이나 책에 명시되지 않은 연결고리를 만들어내지는 못해요.
GAR: 경험 많은 AI 윤리 전문가
반면 GAR은 AI 윤리 분야의 전문가처럼 작동해요:
- 사용자: "인공지능의 윤리적 문제점에 대해 알고 싶어요."
- 전문가(GAR):
- 먼저 자신의 지식을 활용해 AI 윤리 문제의 여러 측면을 생각해요: "데이터 편향성, 알고리즘 투명성, 프라이버시 침해, 자동화로 인한 일자리 감소, AI 의사결정의 책임 소재 문제..."
- 각 측면에 대해 구체적인 사례나 연구가 필요하다고 판단해요.
- 이제 데이터베이스에서 각 측면에 대한 구체적인 정보를 검색해요.
- "인공지능의 윤리적 문제점은 크게 다섯 가지 영역으로 나눌 수 있습니다. 첫째, 데이터 편향성 문제인데, 최근 XYZ 회사의 채용 AI가 여성 지원자를 차별한 사례가 대표적입니다..." 식으로 더 구조화되고 풍부한 답변을 제공해요.
전문가는 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, 자신의 전문 지식으로 정보를 구조화하고 연결해 더 가치 있는 통찰을 제공해요.
GAR의 실무적 장점: 기획자 관점에서 더 자세히
기획자 입장에서 GAR이 제공하는 실질적인 장점을 더 구체적으로 살펴볼게요:
1. 창의적 검색 가능
기존 RAG의 한계: "혁신적인 사용자 경험 디자인 사례"를 검색하면 '혁신', '사용자 경험', '디자인', '사례' 등의 키워드가 포함된 문서만 찾아요.
GAR의 장점: 같은 검색어에 대해 GAR은 먼저 '혁신적인 UX'의 여러 측면(직관적 인터페이스, 감성적 디자인, 접근성 개선 등)을 생각한 후, 각 측면에 대한 구체적인 사례를 찾아내요. 또한 'UX'가 '사용자 경험'과 같다는 것을 이해하고, '디자인 씽킹'이나 '서비스 디자인'과 같은 관련 개념으로도 검색 범위를 확장할 수 있어요.
기획자에게 의미하는 바: 기획 초기 단계에서 영감이 필요할 때, GAR은 단순한 검색어만으로도 다양한 관점과 사례를 제공해 창의적인 발상을 도울 수 있어요.
2. 자연스러운 답변
기존 RAG의 한계: "디지털 트랜스포메이션 성공 사례"를 검색하면 "A사는 클라우드 도입으로 비용을 20% 절감했다. B사는 AI 고객 서비스로 응대 시간을 30% 단축했다." 식의 분절된 정보를 나열해요.
GAR의 장점: 같은 검색어에 GAR은 "디지털 트랜스포메이션은 크게 프로세스 혁신, 고객 경험 개선, 비즈니스 모델 변화라는 세 가지 측면에서 접근할 수 있습니다. 프로세스 혁신 측면에서는 A사의 클라우드 도입 사례가 주목할 만합니다. A사는 단순한 비용 절감(20%)을 넘어 직원들의 업무 방식까지 변화시켰는데..." 식으로 맥락이 있는 스토리텔링 형태의 답변을 제공해요.
기획자에게 의미하는 바: 기획 문서나 보고서 작성 시 단순 정보 나열이 아닌, 구조화되고 맥락이 살아있는 콘텐츠를 더 쉽게 만들 수 있어요.
3. 세밀한 정보 포착
기존 RAG의 한계: 300페이지 시장 보고서에서 "Z세대 소비자의 지속가능성에 대한 태도"를 찾으려면, 문서 전체의 관련성이 낮아 중요한 정보를 놓칠 수 있어요.
GAR의 장점: GAR은 문서 내에서 "18-25세 소비자 그룹은 브랜드 선택 시 환경적 가치를 중요시하며, 이들 중 64%는 지속가능한 제품에 프리미엄을 지불할 의향이 있다"와 같은 구체적인 데이터를 정확히 찾아낼 수 있어요. 게다가 보고서의 다른 부분에서 언급된 관련 정보(예: Z세대의 소비 패턴 변화)도 함께 연결해 제공할 수 있어요.
기획자에게 의미하는 바: 방대한 내부 문서, 시장 보고서, 경쟁사 분석 자료 등에서 필요한 정보를 더 효율적으로 찾을 수 있어, 리서치 시간을 크게 단축할 수 있어요.
4. 검색 결과 해석 용이
기존 RAG의 한계: "왜 이 문서가 검색 결과에 포함되었는지" 설명하지 않고 단순히 관련 문서를 나열해요.
GAR의 장점: GAR은 "이 보고서가 검색 결과에 포함된 이유는 32페이지에서 스마트 시티 프로젝트의 데이터 보안 문제를 상세히 다루고 있기 때문입니다. 특히 IoT 센서의 암호화 부재와 개인정보 노출 위험성에 대한 분석이 질문과 밀접한 관련이 있습니다."와 같이 검색 결과가 왜 관련 있는지 명확하게 설명해요.
기획자에게 의미하는 바: 기획 과정에서 많은 자료를 검토할 때, 각 자료의 가치와 관련성을 빠르게 파악할 수 있어 의사결정 속도가 향상돼요.
기획자를 위한 GAR 활용 심화 아이디어
GAR 기술을 활용할 수 있는 더 구체적인 시나리오를 기획자 관점에서 살펴볼게요:
1. 스마트 브레인스토밍 도구
구체적 활용 시나리오: "친환경 패키징으로 브랜드 이미지를 개선하는 캠페인 아이디어가 필요해요."
GAR의 작동 방식:
- GAR은 먼저 '친환경 패키징'의 다양한 측면(재료 혁신, 재사용 시스템, 최소화 설계 등)과 '브랜드 이미지 개선'의 여러 측면(소비자 인식, 소셜 미디어 전략, 스토리텔링 등)을 생각해요.
- 각 측면의 조합으로 가능한 캠페인 방향을 생성해요: "재사용 가능한 패키징 + 소비자 참여형 SNS 캠페인", "생분해성 소재 + 환경 보호 스토리텔링" 등
- 각 아이디어에 대해 관련 성공 사례, 소비자 반응 데이터, 실현 가능성 등을 검색해요.
- 최종적으로 "재사용 가능한 패키징을 도입하고, 소비자들이 이 패키징을 창의적으로 재활용하는 사진을 SNS에 공유하도록 하는 캠페인이 효과적일 수 있습니다. 유사한 접근법으로 화장품 브랜드 A가 30% 고객 참여율과 45% 브랜드 인지도 상승을 달성했습니다."와 같은 구체적이고 근거 있는 아이디어를 제시해요.
기존 방식과의 차이점: 일반 검색이나 RAG는 "친환경 패키징 캠페인 사례" 같은 직접적인 키워드에 의존해 기존 사례만 보여주지만, GAR은 관련 개념을 창의적으로 조합하고 각 아이디어의 실현 가능성까지 평가해 더 혁신적이고 실용적인 아이디어를 제공해요.
2. 맞춤형 사용자 리서치 도구
구체적 활용 시나리오: "Z세대 사용자들이 우리 앱의 온보딩 과정에서 이탈하는 원인을 파악하고 싶어요."
GAR의 작동 방식:
- GAR은 '온보딩 이탈'의 여러 가능한 원인(복잡한 단계, 가치 전달 실패, 기술적 문제 등)과 'Z세대 사용자 특성'(짧은 집중 시간, 시각적 선호, 즉각적 보상 기대 등)을 생각해요.
- 내부 데이터(사용자 피드백, 분석 보고서, 히트맵 등)에서 각 가설과 관련된 증거를 검색해요.
- "Z세대 사용자들의 온보딩 이탈은 세 가지 주요 원인으로 분석됩니다. 첫째, 온보딩 과정이 평균 7단계로 구성되어 있는데, 내부 히트맵 데이터에 따르면 4단계 이후 이탈률이 급증합니다. 둘째, 사용자 인터뷰에서 '앱의 핵심 가치가 온보딩에서 명확히 전달되지 않는다'는 의견이 반복적으로 나타납니다..."와 같이 구조화된 인사이트를 제공해요.
기존 방식과의 차이점: 일반 분석 도구는 "4단계에서 이탈률 증가" 같은 데이터만 보여주지만, GAR은 이러한 데이터를 Z세대의 특성과 연결해 "Z세대는 즉각적인 가치 확인을 원하는데, 4단계까지도 핵심 기능을 경험하지 못해 이탈한다"와 같은 맥락 있는, 행동 가능한 인사이트를 제공해요.
3. 지능형 제품 기획 어시스턴트
구체적 활용 시나리오: "가정용 스마트 홈 시스템의 새로운 기능을 기획 중인데, 경쟁사와 차별화될 수 있는 아이디어가 필요해요."
GAR의 작동 방식:
- GAR은 스마트 홈 시장의 주요 트렌드(에너지 효율, 보안, 편의성, 커스터마이징 등)를 파악해요.
- 주요 경쟁사들의 제품 기능을 분석해 현재 시장에서 충족되지 않은 니즈를 식별해요.
- 사용자 리뷰, 포럼 글, 소셜 미디어 반응 등에서 추출한 사용자 불만이나 요구사항을 매핑해요.
- "현재 스마트 홈 시장에서 대부분의 경쟁사는 에너지 모니터링(A사, B사)과 원격 제어(모든 주요 업체)에 중점을 두고 있습니다. 그러나 사용자 리뷰 분석 결과, '여러 브랜드 기기 간의 통합'과 '맥락 인식 자동화'에 대한 강한 니즈가 있습니다. 특히 사용자들은 '상황에 따라 자동으로 조정되는 시스템'을 원하는데, 이는 시장에서 아직 제대로 충족되지 않은 영역입니다..."와 같이 데이터에 기반한 기회 영역을 제시해요.
기존 방식과의 차이점: 일반 시장 조사는 개별 데이터(경쟁사 기능 목록, 소비자 설문 등)를 별도로 제공하지만, GAR은 이러한 정보를 통합하고 교차 분석해 '충족되지 않은 니즈 + 경쟁사 약점 + 기술적 가능성'이 만나는 지점을 찾아 실행 가능한 전략을 제시해요.
GAR의 기술적 한계와 미래 발전 방향
물론 GAR도 완벽한 기술은 아니에요. 현재의 한계점과 앞으로의 발전 방향도 함께 살펴볼게요:
현재의 한계점
- 계산 복잡성: GAR의 학습 과정은 RAG보다 복잡하고 많은 컴퓨팅 리소스가 필요해요. 비록 검색 시에는 효율적이라고 해도, 모델 자체를 개발하고 학습시키는 비용이 높아요.
- 도메인 적응성: 특정 분야(예: 의학, 법률)에 특화된 GAR을 만들기 위해서는 해당 분야의 고품질 데이터로 추가 학습이 필요해요. 이는 시간과 비용이 많이 드는 과정이에요.
- 설명 가능성: GAR이 생성한 결과가 왜 그렇게 나왔는지 설명하기 어려울 수 있어요. 이는 모든 AI 생성 모델의 공통적인 문제점이기도 해요.
- 환각(Hallucination) 가능성: GAR은 생성 모델의 특성을 가지고 있어, 때로는 문서에 없는 내용을 '창작'할 가능성이 있어요. 이는 사실 기반 검색이 중요한 분야에서는 문제가 될 수 있어요.
미래 발전 방향
- 멀티모달 GAR: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 정보를 통합적으로 처리할 수 있는 GAR 개발이 진행 중이에요. 예를 들어, 제품 디자인 이미지와 관련 문서를 함께 분석해 더 풍부한 인사이트를 제공할 수 있어요.
- 협업 기반 GAR: 사용자와의 대화를 통해 점진적으로 검색 결과를 개선하는 대화형 GAR이 개발되고 있어요. 이는 마치 전문 리서처와 협업하는 것처럼 사용자의 의도를 더 정확히 파악하고 맞춤형 정보를 제공할 수 있어요.
- 지속 학습형 GAR: 사용자 피드백과 새로운 정보를 지속적으로 학습해 성능을 개선하는 GAR이 연구되고 있어요. 이를 통해 시간이 지날수록 더 정확하고 관련성 높은 결과를 제공할 수 있어요.
- 윤리적, 편향성 감소 GAR: 정보 검색과 생성 과정에서 발생할 수 있는 편향성을 감지하고 줄이는 기능이 강화된 GAR이 개발 중이에요. 이는 더 공정하고 균형 잡힌 정보 제공을 가능하게 해요.
기획자를 위한 GAR과 RAG의 상호보완적 활용법
GAR과 RAG는 상호보완적으로 활용될 수 있어요. 기획자가 실제 업무에서 두 기술을 어떻게 함께 활용할 수 있는지 구체적인 시나리오를 통해 알아볼게요:
1. 단계별 접근법: 탐색부터 심화까지
시나리오: 새로운 모바일 앱 기획을 위한 시장 조사
1단계: RAG로 넓은 범위 탐색
- RAG를 활용해 "모바일 앱 시장 트렌드 2024"와 같은 넓은 주제로 관련 보고서, 기사, 분석 자료를 빠르게 수집해요.
- 이 단계에서는 양적으로 많은 정보를 확보하는 것이 중요해요. RAG는 관련 키워드가 포함된 문서를 효율적으로 찾아줘요.
2단계: GAR로 심층 분석
- 1단계에서 수집한 자료를 바탕으로, GAR을 활용해 "Z세대를 위한 금융 앱의 UI/UX 디자인 원칙"과 같은 더 구체적인 질문을 탐색해요.
- GAR은 수집된 정보 속에서 Z세대, 금융 앱, UI/UX 디자인 사이의 연결고리를 찾아 유의미한 통찰을 제공해요.
3단계: RAG로 사실 확인
- GAR이 제공한 통찰(예: "Z세대는 게이미피케이션 요소가 있는 금융 앱을 선호한다")을 RAG를 통해 다시 확인하고 구체적인 수치나 사례를 찾아요.
- 이 단계에서는 RAG의 정확한 사실 검색 능력이 중요해요.
4단계: GAR로 종합 및 적용
- 수집하고 검증한 정보를 바탕으로, GAR을 활용해 "우리 앱에 어떻게 게이미피케이션을 적용할 수 있을까?"와 같은 적용 방안을 탐색해요.
- GAR은 검증된 사실과 창의적 사고를 결합해 실행 가능한 아이디어를 제시해요.
2. 병렬 활용법: 다각적 관점 확보
시나리오: 신제품 출시 전략 수립
RAG 활용:
- "경쟁사 제품 출시 전략", "유사 제품 시장 반응", "2024년 마케팅 트렌드" 등 객관적 정보 수집
- 정확한 수치, 날짜, 이벤트 등 사실 기반 정보 확인
- 과거 성공/실패 사례 수집
GAR 활용:
- "우리 제품의 차별화 포인트를 어떻게 효과적으로 전달할 수 있을까?"
- "타겟 고객의 페인 포인트와 우리 제품의 연결점은?"
- "어떤 스토리텔링 방식이 우리 브랜드 가치를 잘 전달할 수 있을까?"
통합 분석:
- RAG가 수집한 객관적 데이터와 GAR이 제시한 창의적 관점을 결합해 더 균형 잡힌 전략 수립
- RAG: "경쟁사 A는 소셜 미디어 이벤트로 출시 첫 주 인지도 30% 상승"
- GAR: "우리 제품의 지속가능성 가치는 단순한 마케팅 메시지가 아닌 사용자 참여형 캠페인으로 전달하면 더 효과적"
- 통합 결과: "지속가능성을 주제로 한 사용자 참여형 소셜 미디어 캠페인을 통해 경쟁사 대비 차별화된 브랜드 가치 전달"
3. 상황별 선택 기준: 언제 무엇을 써야 할까?
RAG이 더 적합한 상황:
- 정확한 사실이나 데이터가 필요할 때 (예: "2023년 Q4 모바일 게임 시장 규모는?")
- 특정 문서나 자료를 찾아야 할 때 (예: "우리 회사의 브랜드 가이드라인 문서는?")
- 빠른 시간 내에 기본적인 정보가 필요할 때 (예: "경쟁사 A의 신제품 출시일은?")
- 객관적인 비교 분석이 필요할 때 (예: "시장의 주요 제품 5개의 기능을 비교해줘")
GAR이 더 적합한 상황:
- 창의적인 아이디어나 새로운 관점이 필요할 때 (예: "우리 서비스를 차별화할 수 있는 방법은?")
- 복잡한 문제에 대한 종합적 분석이 필요할 때 (예: "사용자 이탈률이 높은 원인을 다각도로 분석해줘")
- 암묵적 지식이나 패턴을 찾아야 할 때 (예: "이 사용자 피드백에서 읽을 수 있는 숨겨진 니즈는?")
- 여러 자료에서 통찰을 추출하고 연결해야 할 때 (예: "이 시장 데이터와 사용자 인터뷰를 종합하면 어떤 기회가 보이나?")
GAR의 미래와 기획자의 역할
GAR 기술은 단순한 검색의 발전을 넘어, 정보를 어떻게 찾고, 이해하고, 활용하는지에 대한 패러다임을 바꾸고 있어요. 기획자에게 GAR은 다음과 같은 의미를 가져요:
1. 정보의 질적 전환
과거 RAG가 "무엇을 알고 있는가?"에 초점을 맞췄다면, GAR은 "그것이 왜 중요한가?" "이를 어떻게 활용할 수 있는가?"라는 질문에 답하는 데 도움을 줘요. 이는 기획자가 단순 정보를 넘어 의미 있는 통찰을 얻는 데 큰 변화를 가져올 거예요.
2. 기획자의 역할 진화
GAR 같은 기술이 발전할수록, 기획자의 역할은 진화할 거예요. AI가 정보를 찾고 기초적인 패턴을 발견하는 일을 도와준다면, 기획자는 그 통찰을 비즈니스 컨텍스트에 적용하고 실행 가능한 전략으로 변환하는 데 더 집중할 수 있어요.
3. 창의적 사고의 확장
GAR은 기획자의 창의력을 대체하는 것이 아니라, 오히려 확장시키는 도구가 될 거예요. 다양한 관점과 가능성을 제시함으로써 기획자가 기존에 생각하지 못했던 방향을 탐색하는 데 도움을 줘요. 이는 마치 경험 많은 동료가 "이런 관점은 어떨까요?"라고 제안하는 것과 비슷해요.
4. 의사결정의 고도화
GAR을 통해 더 풍부한 맥락과 다각적 분석을 얻을 수 있기 때문에, 기획자는 더 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있어요. 이는 불확실성이 높은 프로젝트에서 특히 중요한 경쟁력이 될 거예요.
GAR은 아직 발전 중인 기술이지만, 기획자들이 이런 기술의 가능성과 한계를 미리 이해하고 준비한다면, 앞으로의 업무 환경에서 큰 경쟁력을 가질 수 있을 거예요. AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 결국 그 기술을 어떻게 활용해 가치를 창출할지는 우리 기획자들의 몫이니까요!
다음에도 기획자에게 필요한 IT 정보로 찾아올게요. 궁금한 점이나 다음에 다뤘으면 하는 주제가 있다면 언제든지 알려주세요! 😊