* 본 아티클의 원문은 2023년 3월 30일 Google Cloud 블로그(영문)에 게재되었습니다.
Bard 등 최근에 출시된 소비자 생성형 AI 도구를 살펴보고 비즈니스에 이와 유사한 경험을 빌드할 방법을 고민 중이라면 생성형 AI 앱 빌더가 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다.
생성형 앱 빌더는 Google Cloud에서 최근에 발표한 생성형 AI 제품의 하나로, 머신러닝 기술을 잘 모르는 개발자라도 Google의 기반 모델, 검색 전문 기술, 대화형 AI 기술을 쉽고 빠르게 활용하여 엔터프라이즈급 생성형 AI 애플리케이션을 만들 수 있도록 도와줍니다.
STARZ의 Direct-to-Consumer 부문 수석 부사장인 로빈 차코는 다음과 같이 말합니다. “Google Cloud의 선도적인 AI 기술 덕분에 STARZ 고객들이 보다 관련성 높은 콘텐츠를 검색할 수 있게 되어 참여도를 개선하고 제공 콘텐츠를 끝까지 시청할 가능성을 높일 수 있습니다. 생성형 AI 기반 검색을 통해 사용자가 관련성이 가장 높은 콘텐츠를 더욱 쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 지원하는 것에 대해 큰 기대를 가지고 있습니다.”
생성형 앱 빌더는 대부분의 기존 개발자용 생성형 AI 제품과 달리 조정 레이어를 제공하여 다양한 기업 시스템을 생성형 AI 도구와 결합하여 원활하고 유용한 사용자 경험을 제공하는 데 따르는 복잡성을 해소해 줍니다. 생성형 앱 빌더는 검색 및 대화형 애플리케이션의 단계별 조정과 온보딩, 데이터 수집, 맞춤설정과 같은 일반적인 작업의 사전 빌드된 워크플로를 제공하여 개발자가 간편하게 앱을 설정하고 배포할 수 있습니다. 생성형 앱 빌더로 개발자가 얻게 될 혜택은 다음과 같습니다.
몇 분 또는 몇 시간 내에 빌드: 기반 모델을 토대로 한 Google의 노코드 대화형 및 검색 도구를 이용하면 조직에서 클릭 몇 번만으로 사용을 시작하고 애플리케이션과 웹사이트에 통합할 수 있는 고품질 환경을 빠르게 빌드할 수 있습니다. 관련성 높은 맞춤 정보를 찾을 수 있도록 기반 모델과 정보 검색을 결합: 기업에서 자연어를 통해 사용자 의도를 이해하는 앱을 빌드하고 기업의 공개 및 비공개 데이터에서 관련된 인용 및 출처를 사용해 올바른 정보를 표시할 수 있습니다. 또한 애플리케이션에서 액세스하는 데이터와 다루고자 하는 콘텐츠 또는 주제를 완전하게 제어할 수 있습니다.텍스트, 이미지, 기타 미디어로 응답할 수 있는 멀티모달 앱을 빌드: 생성형 앱 빌더는 텍스트는 물론 이미지와 동영상 같은 다른 형식도 지원합니다. 덕분에 개발자가 텍스트와 이미지의 조합을 입력으로 사용하여 문서, 사진, 동영상 콘텐츠에서 정보를 찾아 풍부한 고객 상호작용을 지원하는 앱을 빌드할 수 있습니다. 자연스러운 대화를 구조화된 흐름과 결합: 개발자가 기업 콘텐츠를 토대로 답변하도록 제어 기능을 갖춘 기반 모델의 출력을 고객에게 올바른 답변을 안내하는 단계별 대화 조정과 세밀하게 결합할 수 있습니다.서드 파티 앱 및 서비스와 트랜잭션하고 연결하는 기능을 제공: 생성형 앱 빌더를 사용하면 콘텐츠를 제공함은 물론 구매 및 프로비저닝 시스템에 연결하여 대화형 UI로 트랜잭션을 지원하고 맥락상 필요할 때 고객 대화를 상담사에게 에스컬레이션하는 디지털 어시스턴트와 봇을 간편하게 만들 수 있습니다.
차세대 대화형 AI 경험 및 어시스턴트
엔터프라이즈 애플리케이션 소비자는 원활한 대화형 방식으로 기술과 상호작용하여 필요한 정보를 빠르게 찾고 이를 바탕으로 조치를 취할 수 있기를 바랍니다. 생성형 앱 빌더는 웹사이트, 문서, 청구 및 인벤토리 같은 트랜잭션 시스템부터 이메일, 채팅 대화 등에 이르기까지 기업 고유의 복잡한 대규모 데이터 세트를 수집하여 고객과 직원의 경험을 재편할 수 있도록 도와줍니다. 이 같은 AI 기반 앱은 모든 소스에서 정보를 종합하고 사용자가 제공한 데이터만을 사용해 구체적이고 실행 가능한 답변을 제공합니다.
가장 일반적인 사용 사례가 고객 서비스입니다. 생성형 앱이 수익, 고객 만족도, 고객 충성도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 소매업 고객이 주문을 수정하기 위해 문의하는 경우 가상 에이전트가 다른 제품으로 변경하도록 고객을 지원할 수 있습니다. 고객이 새로운 제품 이름을 제공할 필요도 없습니다. 이미지를 업로드하면 에이전트가 나머지 과정을 안내해 줍니다. 소매업 챗봇이 어떻게 멀티모달 기능을 사용하여 고객에게 제품 사용법에 대한 아이디어를 제공하고 대화형 UI의 트랜잭션 기능으로 구매를 완료하도록 돕는 등 소비자에게 웹사이트의 다양한 옵션을 안내하는지 이 데모에서 확인하세요. 이 시나리오는 소비재와 공공 서비스부터 금융, 인트라넷과 같은 내부 기업 시스템에 이르는 다양한 산업 및 사용 사례에 적용될 수 있습니다.
Google 품질 수준의 검색과 기반 모델의 결합
조직 전체의 데이터에서 올바른 정보를 찾는 것은 어느 기업에나 중요한 요구사항입니다. 하지만 기존 도구로는 고품질 엔터프라이즈 검색 환경을 빌드하기가 어려울 수 있습니다. 기존 시스템으로는 사용자 의도를 이해하기 어렵고 구현 및 맞춤설정이 복잡하며 고품질 사용자 경험을 제공하지 못합니다.
생성형 앱 빌더의 흥미로운 기능 중 하나는 Google 품질 수준의 검색 기능과 생성형 AI를 결합하여 기업에서 필요할 때 가장 관련성 높은 맞춤 정보를 찾을 수 있도록 지원하는 기능입니다. 생성형 앱 빌더를 사용하면 기업에서 코딩 경험 없이도 몇 분 또는 몇 시간 만에 공개 및 비공개 데이터 전반의 대화형 검색 환경을 빌드할 수 있습니다.
기업 내의 텍스트, 이미지, 동영상에 대한 멀티모달 검색을 지원하는 것이 생성형 앱 빌더로 만드는 검색 환경의 핵심입니다. 생성형 앱 빌더는 고품질 검색결과를 제공할 뿐만 아니라 결과를 편리하게 요약해주며 해당하는 인용을 사람처럼 자연스럽게 제공할 수 있습니다. 생성형 앱 빌더는 데이터의 주요 정보를 자동으로 추출하며 사용자를 위한 맞춤 결과도 지원합니다. 금융 서비스 회사가 어떻게 이러한 기능을 조합하여 직원의 검색 환경을 혁신했는지 이 데모에서 알아보세요. 기업의 애플리케이션에 Google 품질 수준의 검색을 통합하면 데이터 사용률을 새로운 수준으로 끌어올리고 프로세스 효율성을 높이며 직원과 고객에게 만족도 높은 경험을 제공할 수 있습니다.
“고객들은 수대에 걸쳐 Macy’s에서 쇼핑해 왔습니다. 360° 맞춤설정과 상황별 추천을 제공하면 Macy’s가 미래 세대의 쇼핑객에게도 원활하고 우수한 경험을 제공하는 데 도움이 될 것입니다.”라고 베넷 폭스-글래스맨, Macy’s 고객 여정 부문 수석 부사장은 말했습니다. “이미 Google Cloud의 AI 기술을 사용해 방문당 수익을 늘리고 전환율을 높이는 성공적인 결과를 얻었습니다. 이번에 발표된 최신 기술을 적용해 자연어 처리와 생성형 AI 기능을 결합하여 고객에게 차세대 검색 및 대화형 환경을 제공할 방법을 알아볼 계획입니다.”
다양한 소스의 복잡한 데이터와 직관적으로 상호작용할 수 있는 역량을 갖추면 조직에서 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 보다 관련성 높은 제품을 제공할 수 있습니다. 대화형 처리 기능과 결합할 경우 고객 참여도와 직원 생산성이 개선될 가능성이 매우 높습니다. 개발자와 기업이 어떻게 여러 기능을 조합하여 새로운 경험과 수익 기회를 실현할지 기대됩니다.
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