AI 시장은 2027년까지 4,070억 달러의 성장을 예상할 만큼 큰 잠재력을 지니고 있다. 그러나 2024년 8월, 구글이 실적 발표에서 엄청난 투자를 한 것에 대비해, 아직 비즈니스화되지 않았다는 점을 이야기하면서 AI 거품론도 제기되었다. 오늘 살펴볼 ‘AI 마켓플레이스’는 AI로 비즈니스를 할 수 있는 새로운 모델 중 하나다. 업계에선 AI로 비즈니스 하기가 만만치 않은데, 괄목할 만한 수익화가 이뤄질 수 있을지 일단 지켜보는 추세다. 과연 AI 마켓플레이스는 무엇이고, 어떤 특징이 있을까?

고객의 마음을 이해하기 위해, 고객의 진심을 생각하기 위해 데이터를 사용한다고 하지만 데이터를 활용하는 데까지 여러 단계가 숨어있다. 고객이 남긴 자취들을 여기저기에서 모으는 과정부터 데이터를 읽고 이해하기 위한 분석 과정, 그리고 이를 이해하고 써먹는 활용까지 지난한 과정들이 있다. 여러 전문가의 손길이 닿아야 비로소 그럴듯한 결과물이 나오는 데이터 처리 과정 속에서, 어떻게 하면 데이터로 재미있는 요리를 할 수 있을까? 이번 글에서는 서비스 기획자가 데이터를 보는 과정과 사용하는 툴 등을 살펴보고자 한다.

제론테크는 ‘노년학(Gerontology)’과 ‘기술(Technology)’의 합성어로 실버세대를 위한 기술과 고령화에 대비한 기술을 총칭하는 용어다. 인공지능, 햅틱, 보이스 인터랙션 등 여러 기술을 활용하여, 시니어들이 일상에서 더욱 편안하게 활동할 수 있도록 지원한다. 제론테크는 고령화로 인한 신체적, 정신적 문제를 해결할 수 있다는 점에서 주목받고 있으며, 2027년까지 전 세계 2,902억 달러(약 395조 8천억 원) 규모로 성장할 것으로 보인다. 이번 글에서는 제론테크를 활용한 여러 사례와 미래를 전망해 보고자 한다.

최근 모빌리티 트렌드는 무엇일까? 챗GPT 등장 이후 ‘대규모 언어 모델(Large language model, LLM)’은 빠른 속도로 우리 일상에 파고들었고, 이번 CES 2024를 통해 모빌리티 분야에서도 LLM이 접목되고 있음을 체감할 수 있었다. 이번 글에서는 모빌리티가 챗GPT와 만났을 때, 어떤 일들이 일어날 수 있을지 살펴보고자 한다.

바야흐로 생성형 AI의 전성시대다. OpenAI가 공개한 ChatGPT를 시작으로 현재 많은 AI 모델들이 앞다투어 등장하고 있다. 대표적인 이미지 생성형 AI로는 DALL-E2, 미드저니(Midjourney), 스테이블 디퓨젼(Stable Diffusion) 등이 있다. 소개되고 있다. 이번 글에서는 서비스 기획자가 이미지 생성형 AI를 어떻게 활용할 수 있을지, 미드저니를 직접 활용해 본 사례를 소개하고자 한다.

몇 년 사이 구글, 알리바바, 페이스북, 틱톡 등 거대 IT 회사들은 하나같이 헬스케어 시장에 주목하고 있다. 더 정확히 말하면 헬스케어 데이터를 모으기 위함이다. 직접 의료기기에 투자하거나, 인수합병을 하는 등 사업을 확장하고 자체적으로 연구에 집중하고 있다. 이번 글에서는 많은 회사가 왜 헬스케어 시장에 빠져있는지, 그 이유와 앞으로의 해결 과제를 함께 살펴보고자 한다.

매년 초 IT 트렌드를 읽기 위해 CES(세계 최대 가전·IT 전시회)를 참고하는 경우가 많다. 내년 1월 미국 라스베가스에서 열리는 CES 2024에서는 ‘로레알’이 뷰티 기업 최초로 기조연설에 나선다. 이제 뷰티 산업은 전통적인 화장품 소비자를 넘어, 화장품을 사용하는 모든 사람에게 초개인화된 경험을 제공하기 위해 데이터를 적극 활용하고 있다. 이번 글에서는 로레알의 사례를 통해 뷰티테크가 데이터를 이용해 어떻게 발전 중인지 뷰티테크의 미래를 살펴보고자 한다.

우리가 살아가는 시대는 나날이 ‘초세분화’되고 있다. 인공지능은 단순 업무 처리를 넘어 초세분화된 개인을 인식하고, 무언가를 생성하여 취향을 제안하는 수준에 이르고 있다. 많은 기업에서 초세분화 시대를 견인한 데이터를 모아 수집, 분석하여 취향을 설계하는 알고리즘을 만들어 가고 있다. 일명 ‘원유’라고 일컫는 데이터를 통해 비즈니스에 어떻게 활용할 수 있을까? 이번 글에서는 2024 데이터 비즈니스 트렌드에 대해 살펴보고자 한다.

해외의 경우 국내에 비해 훨씬 빨리 마이데이터 논의가 시작되고 있었다. 미국의 경우 2000년 초반부터 마이데이터에 대해 다뤄지기 시작했고, 2011년에 다보스 포럼에서 개인 데이터에 대한 이야기를 4년 동안 지속적으로 발간했다. 유럽의 경우 영국이 주도적으로 개인 데이터에 대한 주권을 강조하는 정책을 펼치며, 마이데이터 비즈니스는 점차 활성화되기 시작했다. 이번 글에서는 해외의 마이데이터 비즈니스 모델을 크게 1) 마이데이터 오퍼레이터 비즈니스, 2) 마이데이터 연결 비즈니스, 3) 마이데이터 적용 비즈니스로 나눠 살펴보고자 한다.

2020년 세계경제포럼(다보스포럼)이 발표한 ‘일자리의 미래2020 보고서’에는 2025년까지 행정, 사무 분야를 포함한 약 8,500만 개의 일자리가 인공지능으로 대체된다는 내용이 담겼습니다. 실제로 최근 인공지능의 발전이 예사롭지 않은데, 미국 콜로라도 주립 박람회 미술대회의 디지털아트 부문 1위는 인공지능이 만든 작품이었습니다. 창조와 혁신은 인간의 능력이라 여겨졌지만, 이제 그렇지 않을지도 모른다는 두려움이 고개를 들고 있습니다. 특히 제품과 작품의 차별성을 고민하고 만들고 개선하는 기획자들 또한 인공지능이 어디까지 기획자의 일을 대체할 수 있을지 관심을 갖고 있습니다. 과연 인공지능은 기획자를 대체할 수 있을까요?