제품 속 인터콤: 2024년 AI 물결 타기

지난 한 해의 최고 기록과 최저 기록, 그리고 앞으로 몇 달 동안 우리를 기다리고 있는 일에 대해 자세히 알아보세요.

생성적 AI(Generative AI)는 2023년을 폭풍으로 몰아넣었습니다. 이 내용은 이 내용을 포함하여 모든 팟캐스트, 프레젠테이션, 전략 회의 및 연말 마무리를 지배했습니다. 진실은 첫째, 현재의 진보된 기술 상태에서도 아직 모든 것을 본 것이 아니라는 것입니다. Emmet Connolly가 말했듯이 우리는 존재하는 모든 주스를 추출하지 않았습니다.

둘째, 모든 것이 이제 막 시작되었습니다. 과거 스마트폰의 출현과 모바일 혁명과 마찬가지로 우리는 새로운 기술 변혁의 정점에 서 있으며 이는 생성 AI와 소프트웨어를 뛰어넘습니다. 우리는 하드웨어, 장치, 웨어러블에 대해 이야기하고 있습니다. 우리는 OpenAI와 Anthropic 그리고 Apple, Meta, Google과 같은 거대 기술 기업의 다음 움직임을 간절히 기다리고 있습니다. 우리는 AI를 우선으로 하는 새로운 기업의 물결이 시작되는 것은 말할 것도 없고 흥미로운 히트작과 불행한 실패 등 AI 제품을 보기 시작했습니다. 그리고 2024년에는 어떤 일이 일어날지 매우 기대됩니다.

이것이 바로 오늘 Intercom on Product 에피소드에서 자세히 알아볼 내용입니다. 저는 우리의 최고 제품 책임자인 Paul Adams와 디자인 부사장인 Emmet Connolly와 함께 2023년의 좋은 점, 나쁜 점, 추악한 점은 물론 향후 1년에 대한 우리의 기대와 예측에 대해 이야기를 나눴습니다.

다음은 몇 가지 주요 내용입니다.

• AI 배포를 위한 최적의 사용 사례를 식별하는 것이 중요합니다. 예를 들어 어쨌든 사람이 검토해야 하는 정확한 출력으로 구조화되고 자주 발생하지 않는 작업을 단순화하려고 시도하면 잘못 적용되기 쉽습니다.
• 2024년에 들어서면서 우리는 시장 준비가 강화되고 AI에 대한 투자가 더 깊어지며 최초의 진정한 AI 우선 기업과 제품이 시장에 출시될 것으로 예상할 수 있습니다.
• 웨어러블 기술의 세계에서는 타이밍이 중요하며 디자인이 가장 중요합니다. 사용자의 라이프스타일에 완벽하게 통합하는 것은 일반적으로 누구도 사용하고 싶어하지 않는 "상태 기호"를 만드는 것보다 중요합니다.
• 디자인과 마찬가지로 우리는 고객 서비스가 일련의 유한한 티켓 해결 작업보다 지속적인 관계 구축을 강조하는 지속적이고 무한한 모델로 발전할 것으로 기대할 수 있습니다.
• 미래를 위한 설계에는 도구의 기능과 AI의 적합성을 이해하고 잠재적으로 더 간단한 작업을 자동화하는 동시에 내부 유연성을 통합하는 것이 포함됩니다.
• AI 기반 세계에서는 자동화된 도구와 마술 지팡이 솔루션에 의존하면 잠재적으로 비판적 사고와 판단이 손상될 위험이 있습니다.

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AI가 중심 무대를 차지하다

Des Traynor: Intercom 제품에 오신 것을 환영합니다. 저는 제품 책임자이자 최고 제품 책임자인 Paul과 합류했습니다. 안녕, 폴.

폴 아담스: 안녕, 데스.

Des: 그리고 이것은 특별 정리이기 때문에 우리는 디자인 부사장인 Emmet을 데려왔습니다. 안녕, 에밋.

에밋 코널리: 안녕하세요, 여러분.

Des: 오늘은 2023년에 대해 이야기하겠습니다. 그러기엔 조금 늦었다는 걸 압니다. 우리는 일어났던 최고점, 최저점, 이상한 일들을 되돌아볼 것입니다. 그런 다음 2024년을 살펴보고 어떤 일이 일어날지에 대한 몇 가지 기대치, 예측 및 일반적인 아이디어를 설정할 것입니다.

“모든 프레젠테이션과 연말 마무리는 모두 생성 AI입니다.”

분명히 생성적 AI가 보금자리를 지배했던 2023년부터 시작하겠습니다. 다른 주제에 대해서는 방송 시간이 거의 없었습니다. 실패한 모든 스타트업은 생성적 AI라는 이름을 붙였고 모든 지루한 기존 기업은 자신을 흥미롭게 만들기 위해 그것에 크게 의존하기로 결정했습니다. 폴, 올해 당신을 흥분하게 만든 것은 무엇이었나요?

폴: 응. AI로부터 벗어나는 것은 어렵다. 모든 프레젠테이션과 연말 마무리는 모두 생성 AI입니다. 2022년 말에는 ChatGPT가 있었는데, 정확히 언제였는지 2023년인지는 기억나지 않습니다. 하지만 OpenAI가 Vision API를 출시했을 때 Vision API를 인식했을 때 데모인 줄 알았는데 정말 놀라웠습니다. 사진을 인식하고 질문에 답할 수 있습니다. 그것은 너무나 분명한 진전이었습니다. 역량 면에서 엄청난 발전을 이루었습니다.

단지 내가 그것에 대해 생각하는 방식이 바뀌었을 뿐입니다. 나는 결국 내 첫 번째 AI 휴가를 갖게 되었는데, 그곳에서 나와 내 아내, 그리고 내 아이들은 스페인 세비야로 갔다. 그리고 제가 실제로 도시를 돌아다니면서 "이게 뭐지? "라고 생각한 것은 처음이었습니다. 번역해 보세요.” 그 중 일부는 이전에 Google 번역 등을 통해 가능했습니다. 하지만 말 그대로 내 휴대폰에는 AI 작업을 할 수 있는 카메라가 있었습니다. 그리고 그것은 문자 그대로 우리가 도시를 이동하는 방식, 우리가 선택한 선택, 우리가 가는 레스토랑을 변화시켰습니다. 그것은 거대한 일의 시작이다.

Des: Glass가 출시되었을 때 Google에 계셨나요?

Paul: 아니요. 제가 떠난 후에 시작된 것 같아요.

Des: Glass는 왜 이렇게 작동하지 않았나요?

Paul: 음, 흥미로운 대화네요. 우리는 그것을 조금 풀어야 합니다. 저는 Glass가 잘못된 시기에 올바른 형태였을 수도 있다고 생각합니다. 지금 Facebook에서 Ray-Bans가 등장하는 모습을 보셨는데, 그게 큰 일이 될 수 있다고 생각합니다. 그런데 그 당시에는 "이런 구글 괴짜 안경을 사세요" 같았어요. 그것은 올바른 생각이었을 수도 있지만 시대를 훨씬 앞섰습니다.

Des: 제가 데모에서 정말 기억하는 건 "좋아, 구글에서 사진을 찍어줘" 같은 말이나 그런 말이었어요. 소프트웨어가 거기에 있었던 것 같지 않습니다.

Emmet: 저는 Glass가 개발될 때 Google X에 있었습니다. 내 말은, 소프트웨어가 거기에 있었다는 것입니다. 길 안내, 웹 검색, 답변 얻기 등의 기능이 있었습니다. 오늘날이나 적어도 몇 년 전에는 시계로 할 수 있었던 많은 일, 또는 작은 시각적 기능을 갖춘 스마트 스피커로 할 수 있었던 일입니다.

"물리 시스템의 작동 방식과 그들이 할 수 있었던 모든 매우 똑똑한 퍼즐 측면에서 상당히 근본적인 돌파구입니다."

Des: 당신은요? 2023년의 돌파구는 언제였나요?

에밋: Paul의 답변과 AI 및 관련 모든 것들이라는 뻔한 답변을 제공하지 않으려는 노력의 일환으로 실제로 실제 답변을 제공하겠습니다. 올해 소프트웨어를 통해 가장 흥미롭고 매료된 것은 Nintendo의 비디오 게임인 Tears of the Kingdom 이었습니다. 속편이고, 우선 게임의 첫 번째 버전을 만드는 데 5년이 걸렸고, 그 다음에는 동일한 기본 모델과 시스템이 있었음에도 불구하고 속편을 만드는 데 7년이 걸렸습니다. 환상적으로 잘 디자인되었지만 7년 동안의 광택이 실제로 어떤 효과를 내는지를 보는 것은 놀랍습니다. 그리고 그것은 단순한 기술이 아닙니다. 그것은 깊이와 복잡성, 그리고 인벤토리에 있는 다양한 모든 것들이 완벽한 균형과 조화를 이루며 함께 작동하는 방식에 대한 전체 시스템입니다. 이는 물리 시스템의 작동 방식과 그들이 수행할 수 있었던 모든 매우 똑똑한 퍼즐 측면에서 상당히 근본적인 혁신입니다. 오래되고 성능이 부족한 하드웨어에서 이를 수행하는 것은 엄청난 기술적 성과입니다.

Des: 물리학 퍼즐의 예를 들어주세요.

에밋: 아마도 밧줄로 연결된 다리나 이와 유사한 것을 상상할 수 있을 것입니다. 이것들은 악명 높은 것들입니다… 중간에 밧줄을 집어 들면 끝 부분이 매우 다르게 작동하며 물리학적으로 계산적으로 매우 어렵습니다. 그 모든 것을 시뮬레이션하십시오. 그들은 이전 5개 엔진에 더해 7년 동안 엔진을 완성했기 때문에 어떻게 해야 할지 알아낼 수 있었고, 그것도 거인의 어깨에 달려 있었습니다.

"어쩌면 이 제품이 제게 눈에 띄는 이유는 반복적으로 수행되지 않는 소프트웨어를 보는 것이 정말 신선하기 때문일 것입니다."

Des: 어떤 엔진에 달려 있나요?

에밋: 독점. 나는 게임과 게임이 어떻게 디자인되고 제작되었는지에 약간 집착하게 되었기 때문에 더 많은 것을 배우려고 일본어 게임 개발자 컨퍼런스 비디오를 시청했습니다. 레벨 등을 디자인하는 데 사용하는 멋진 내부 자료가 많이 있습니다.

Des: 소프트웨어를 구축하는 방식은 우리가 일반적으로 수행하는 방식과 업계에서 기대하는 방식, 즉 선박에서 학습하고 빠르게 반복하는 것과 매우 다릅니다.

Paul: 지금쯤이면 Zelda 11에 있을 거에요.

에밋: 네, 100%요. 아니면 Zelda 릴리스 패치 11이나 그와 유사한 것으로서 마법을 완전히 없앨 수 있습니다. 근본적으로 다른 유형이지만 현재 많은 소프트웨어와 게임이 귀하가 설명하는 방식으로 월별 업데이트를 제공하고 있습니다. 하지만 아마도 그것이 나에게 눈에 띄는 이유는 반복적으로 수행되지 않는 소프트웨어를 보는 것이 정말 신선하기 때문일 것입니다. 나는 분명히 반복적인 소프트웨어 개발의 이점에 대한 열렬한 팬이지만, 정반대의 접근 방식이 이렇게 잘 실행되는 것을 보는 것은 좋은 일입니다.

좋은 것, 나쁜 것, 쓸모없는 것

Des: 다른 방향으로 가면 어떨까요? 어쩌면 lowlight라는 단어가 너무 강한 단어일 수도 있습니다. AI의 단점은 무엇인가? 우리가 너무 멀리 나아간 영역이 있나요?

에밋: 개인적으로 우리가 너무 멀리 나아갔다고 말하기에는 좀 이르다고 생각합니다. 하지만 내부적으로도 우리의 디자인과 제품에 관해서는 업계 전반이나 출시에 대해 언급하지 않을 것입니다. 팀이 함께 작업하면서 AI에 대한 훌륭한 응용 프로그램과 잘못된 응용 프로그램을 생각해내는 것이 매우 쉽다는 것을 알았습니다. 올해 또는 내년에 출시될 많은 제품과 기능에서 잘못 적용된 버전을 보게 될 것으로 생각되는 잘못된 응용 프로그램 중 일부는 드물지만 상당히 구조화된 작업을 수행하고 이를 더 쉽게 만들려고 시도하는 것일 수 있습니다. AI와 함께. 따라서 제품에 매우 결정적인 워크플로를 설정하기 위해 많은 클릭을 거치는 대신 설명을 입력하고 봇이 워크플로를 구축하도록 할 수 있습니다.

이와 같은 문제는 출력이 결정적이고 매우 정확하기 때문에 직접 가서 작업을 확인해야 한다는 것입니다. 또한 자주 수행하지 않는 작업이므로 처음부터 수행한다고 해서 시간이 크게 절약되는 것은 아닙니다. 내 생각에 우리는 그것이 무엇이 좋고 무엇이 좋지 않은지 아직 파악하고 있는 것 같습니다. 5~6년 전 봇과 대화형 상거래의 과대광고 사이클을 기억하십니까? "날씨 확인"이나 "꽃 주문"이 많았는데 실제로 봇을 사용해야 하는 목적은 그게 아니었습니다. AI의 제품이나 응용 프로그램 내에서도 좋은 응용 프로그램과 나쁜 응용 프로그램을 찾을 수 있을 것이라고 생각합니다.

Des: 궁금한데, "날씨 확인"에 대한 미적분학은 무엇입니까? 기본적으로 "날씨 확인"이라는 단어를 작성하고 있는데 이는 Weather.com을 입력하는 것보다 더 많은 문자입니다. 나는 항상 경험의 잘못된 부분을 최적화하고 있다고 느꼈습니다.

“현재 AI 도구는 사용자 입력 가능성의 여지를 실제로 열어 주었습니다. 하지만 제품 측면, 결과물 측면에서 할 일이 많이 남아 있다고 생각합니다.”

에밋: 그리고 날씨를 탭하는 것보다 탭하는 횟수가 훨씬 더 적습니다. 그리고 그것은 제가 매일 하는 일이기도 합니다. 그리고 그것은 매우 기본적인 것입니다. 탭 횟수는 아마도 좋은 출발점이 될 것입니다.

Des: 그렇다면 AI의 오용에 대한 해부학적 분석이 결과의 결정론에 관한 것인가요? 출력의 정확성에 관한 것입니까? 디자이너가 AI를 적용하는 모습을 보고 싶지 않은 곳은 어디인가요?

에밋: 네, 아마도 그럴 겁니다… 현재의 AI 도구는 사용자 입력을 위한 가능성의 공간을 실제로 열어 주었습니다. 당신은 그 사물에 한 봉지의 단어나 몇 개의 문장을 던질 수 있고, 그것으로 많은 일을 할 수 있습니다. 하지만 제품 측면, 즉 결과물 측면에서 할 일이 많이 남아 있다고 생각합니다. 워크플로에 그다지 유용하지 않은 경우가 많은 텍스트 단락 몇 개 이상이면… 실제로 해당 출력 경험을 만들려면 더 많은 제품 작업을 수행해야 합니다. 이전 음성 어시스턴트에서도 그런 모습을 보셨을 것 같아요. 결국 알렉사, 시리, 구글 홈 어시스턴트 같은 것들은 무엇을 위한 것일까요? 알람, 날씨 확인-

Des: 노래를 틀어주세요.

에밋: 거의 그 정도야. 80% 정도 사용량이 아닐까 싶습니다. 그리고 그것은 정말 잘 작동한 결과이기 때문입니다. 피드백은 즉각적이며 수행된 작업을 정확하게 이해합니다.

"피해야 할 영역은 아마도 출력이 극도로 정확하고, 정확하고, 결정적이며, 혼란 없이 ' 무엇이든 잘못되면 재앙이 됩니다 ' 가 필요한 영역일 것입니다."

Des: 또한 매우 명확한 입력이기도 합니다.

에밋: 이러한 시스템은 알람을 설정하는 것보다 훨씬 더 많은 입력과 더 복잡한 요구 사항을 처리할 수 있다고 생각합니다. 하지만 여기서 수행해야 할 많은 작업은 아마도 여전히 출력 측면에 있을 것입니다. 귀하의 질문에 답하기 위해, Des, 피해야 할 영역은 아마도 "무엇이든 잘못되면 재앙이 될 것입니다."라는 혼란 없이 극도로 정확하고 정확하며 결정적이어야 하는 출력이 필요한 영역일 것입니다. 올바른 결과를 얻기 위해 수동으로 클릭하는 사람들을 여전히 많이 볼 수 있는 영역이 바로 이러한 영역입니다.

Des: 생성하려는 이미지에 대한 텍스트 설명을 제공하는 Kittl과 같은 도구를 많이 보았습니다. 그러면 재생할 수 있는 이미지의 매우 고급 SVG가 생성됩니다. 이는 수용 가능성의 스펙트럼이 상대적으로 넓을 때 효과가 있지만 "아니요, 이건 정말 내 제품의 나머지 부분과 같아야 합니다."에 들어서자마자 깨닫기도 전에 다시 직사각형을 그리고 변화를 주게 됩니다. 그림 물감.

Emmet: Midjourney를 플레이해본 사람이라면 누구나 "스케이트보드를 탄 팬더" 같은 느낌이 든다면 이 게임이 정말 멋지다고 말할 것입니다. 그러면 머리 속에는 상상하지 못했던 이미지가 떠오를 것입니다. 그러나 머리 속에 정확한 이미지가 있고 이를 생성하기 위한 것, 즉 생성하려는 결정론적 출력을 얻으려고 하면 정말 실망스럽고 작동하지 않습니다.

“검증 비용이 생성 비용과 실질적으로 동일하다면 무엇을 하고 있습니까? AI가 별로 도움 안 돼”

Des: Synthesia의 Victor Riparbelli가 있었는데 그는 생성 AI의 슬롯머신 경험이라는 또 다른 좌절감을 설명하고 있었습니다. 스케이트보드를 탄 판다를 얻었고 만족했지만, 빨간 스케이트보드를 원했는데 이제는 완전히 다른 스케이트보드를 탄 판다를 얻었습니다. 스케이트보드는 빨간색일 수 있지만 다른 모든 것은 사라졌습니다.

적어도 B2B를 겨냥한 AI 기능에는 흥미로운 킬존이 있습니다. 저는 종종 Workday의 예를 들었습니다. 제가 Workday의 팬이 아니라는 것은 잘 알려진 사실입니다. 나는 그것을 사용하는 것을 좋아하지 않습니다. 나는 휴가를 예약하는 데 그것을 사용하는 것을 좋아하지 않습니다. 나에게 있어 "그 노래 재생"의 Workday 버전은 "10월 14일 할인 예약" 등입니다. 다시 말하지만, 이는 정확한 입력이고 출력 확인이 매우 쉽고 오해의 여지가 없습니다. “사용자에게…을 요청하는 챗봇을 디자인해주세요”와 같이 말하면 잘못될 여지가 너무 많습니다. 그리고 검증 비용이 생성 비용과 실질적으로 동일하다면 무엇을 하고 있습니까? AI는 당신에게 많은 도움을 주지 않습니다. 원하는 대로 작동했는지 알아보기 위해 전체 화면을 읽어야 한다면 생산성이 저하되기 시작합니다.

에밋: 방금 말씀하신 내용의 좋은 예가 무엇인지 말씀드리겠습니다. 챗봇에게 챗봇을 생성하라고 지시하는 구체적인 예를 말씀하셨는데, Open AI 제품인 맞춤형 GPT가 작동하는 방식이죠. 처음 사용했을 때 "맙소사, 자연어 봇 훈련 UI다"라고 느꼈습니다. 기본적으로 원하는 봇에 관해 봇과 대화를 나누다가 다른 탭으로 넘어가면 해당 탭 아래에 많은 양식 필드가 있기 때문에 그것이 일종의 오즈의 마법사 전환기라는 것을 깨닫게 됩니다. 실제로 훨씬 더 구조화되고 세분화된 것을 만들고 있습니다. 그걸 깨닫자마자 저는 "아, 봇과 채팅은 이제 그만하고, 봇이 만들어내는 실제 결과물로 바로 넘어가야지."라고 생각했습니다. 때때로 당신은 “그거 알아요? 내가 무엇을 만들고 있는지 알고 직접 만드는 것이 더 빠릅니다.”

주의사항 기술 이야기

Des: Paul, 우리가 2023년에 지나친 과장이나 지나친 비판, 또는 지나친 극단적인 의견으로 인해 우리 자신을 잃어버린 곳이 어디라고 생각하시나요?

Paul: 제가 말하려는 내용의 맥락을 설정하자면 우리는 새로운 S자 곡선의 시작점에 있다고 생각합니다. 하지만 기술은 5~10년마다 파도처럼 일어납니다. 그리고 현재 사이클, 마지막 사이클은 주로 스마트폰이 될 것입니다. 스마트폰을 보면 우리가 정체기에 있다는 것이 정말 분명하다고 생각합니다. 미래에 생성 AI, AI라고 부르게 된다면 우리가 이 새로운 S 곡선의 맨 아래에 있다는 것은 분명합니다.

그리고 S-곡선에는 생성 AI뿐만 아니라 다양한 유형의 장치도 포함된다고 생각합니다. 올해 우리는 Rewind를 보고 앞서 Facebook에서 Ray-Bans를 언급한 후 Humane 핀이 나왔습니다. 휴메인 핀의 출시를 지켜보는 것은 저에게 정말 흥미로웠습니다. 익숙하지 않은 분들을 위해 말씀드리자면 Humane은 아주 오랫동안 스텔스 모드를 유지해 온 회사로 주머니에 넣거나 상의 등에 부착할 수 있는 착용 가능한 핀을 출시했습니다. 그리고 우리 업계에서 생성된 증오의 양은 슬펐습니다. 어쩌면 Humane이 올바른 폼 팩터를 수행하지 않을 수도 있지만 많은 사람들이 이를 매우 빠르게 비판했으며 이 공간에는 많은 것이 있다고 생각합니다. 그것은 일종의 낙담이었습니다. 2~3주간의 순간이 있었는데-

내용: Open AI 개발일.

Paul: 개발일에 휴메인 핀도 나왔고, 리와인드 펜던트도 동시에 나왔는데-

설명: Tab. 이름이 기억나지 않는 이 사람은 사실상 Humane의 훨씬 저렴한 버전인 Tab이라는 제품을 생산했습니다.

Paul: 그래서 새롭게 떠오르는 S자 곡선에는 물론 AI도 포함된다고 생각합니다. 하지만 저는 모든 종류의 새로운 유형의 장치와 웨어러블 기기 등을 보고 싶습니다. 그 몇 주는 정말 볼만했습니다. 나는 우리가 새로운 S자 곡선의 시작점에 있다고 확신합니다. 우리는 좋은 것, 나쁜 것, 추한 것을 보았고, 인간적인 것은 다소 추한 것이었습니다. 그것은 시대의 징표이기도 하지만 그들에게는 좋은 일입니다. 그들은 새로운 것을 시도했습니다. 이러한 S 곡선 중 하나를 되돌아보면 Google이 제대로 작동하려면 두세 가지 버전의 Android 하드웨어 기기가 필요했습니다. 첫 번째는 플립폰이었고, Blackberry는 완전히 길을 잃었고 결국 실패한 회사가 되었습니다. 혁신가의 딜레마와 그 모든 것. 하지만 그것은 저에게 매우 통찰력 있는 순간이었습니다. 왜냐하면 사람들이 그러한 유형의 것에 접근하는 다양한 방법이 있고 그 공간에서 뭔가 멋진 것이 나올 것이라고 생각했기 때문입니다.

Des: 내 생각엔 그게 사실인 것 같아. 사람들은 우리가 앞서 말한 Google 안경에 화를 냈지만 우리 모두가 일종의 기술 기반 모자를 갖게 될 것이라는 것은 분명합니다. 마찬가지로, 사람들은 세그웨이에 오줌을 싸고 유럽이나 미국의 어느 도시로 가도 스쿠터를 타는 사람들을 많이 볼 수 있습니다. 종종 이러한 아이디어가 나쁜 것이 아니라 단지 초기 단계일 수도 있습니다. 아니면 적시에 올바른 아이디어일 수도 있고 V1의 경우 폼 팩터가 필요하지 않았고 V2가 필요한 것일 수도 있습니다.

“우리가 유리잔을 두드리고 있었는데 모두가 ' 이거 진짜 쓰레기구나'라고 말했던 기억이 나네요. 놀라운 기조연설, 스티브 잡스, 하지만 누구도 이것을 원하지 않을 것이다 ' ”

그리고 우리는 아이폰 출시를 실제 반응과 다르게 기억한다는 점을 기억해야 합니다. 말 그대로 모든 사람들이 하드웨어 키보드도 없고 3G도 없고 GPS도 없는 이 700달러짜리 전화기에 오줌을 싸고 있었습니다. 똥이 많이 빠졌습니다. 그리고 모두가 "이 장치의 요점이 뭐야?"라고 말했습니다. 그리고 그것들은 모두 정확한 비판이었고 향후 개정판에서 매우 신속하게 해결되었으며, 이후 세계에서 가장 지배적인 장치가 되었습니다.

폴: 완전히요. iPhone이 출시되었을 때 저는 Google의 모바일 팀에서 일했고, iPhone이 출시된 첫날 iPhone을 구입하기 위해 문자 그대로 거리를 달려가고 있었습니다. 첫 번째 iPhone을 Google에 다시 가져온 기억이 납니다. 지금 생각하면 어리석게 들리지만 그 이전의 전화기에는 키보드가 있었습니다. 블랙베리는 놀라운 성공을 거두었습니다. 그리고 우리가 유리잔을 두드리고 있었는데 모두가 "이건 똥이구나. "라고 말했던 기억이 납니다. 스티브 잡스의 놀라운 기조연설이지만 누구도 이것을 원하지 않을 것입니다. 끔찍한 느낌입니다. 유리는 차갑고 단단해서 사람들은 단추를 원해요.” 그리고 2~3년 후, 안드로이드는 어떤 모습일까요? 아이폰. 확실히 실행될 버전이 있습니다.

에밋: 이번 주에 누군가가 출시한 키보드가 들어 있는 iPhone 케이스 보셨나요? 기본적으로 자신의 삶에서 Blackberry를 본 적이 없는 많은 사람들은 “맙소사, 놀랍습니다! iPhone용 하드웨어 키보드입니다.” 타이밍도 이러한 일의 전부입니다. 몇년 안가면 구분하기 어렵습니다.

Paul: 저는 타이밍과 인내심이 중요하다고 생각해요. 지금까지 우리가 이야기한 것들 사이에는 흥미로운 대조가 있습니다. Zelda, 수년, 수년, 수년이 걸린 소프트웨어와 하드웨어는 분명히 소프트웨어보다 구축하고 올바르게 작동하는 데 훨씬 더 오래 걸립니다. Humane은 V1을 출시했는데, 다른 V2를 출시하려면 최소한 1년이 걸릴 것이라고 확신합니다. 이러한 것들의 다음 버전이 어떤 형태와 형태를 취할 것인지 생각해 보는 것은 흥미롭습니다. 핀, 펜던트, 안경, 목걸이, 시계 등 모든 종류의 웨어러블을 보게 될 것 같습니다. 시계는 또 다른 것입니다.

Emmet: 당신이 말하는 S자 곡선의 자극적인 순간으로 iPhone과 ChatGPT를 사용한다면, 우리가 어디에 있다고 말하시겠습니까? 우리는 iPhone 4S 단계에 있습니까? 내 생각엔 우리가 여전히 맞춤형 GPT를 사용하는 손전등 앱 영역에 있는 것 같습니다.

Paul: 아주 일찍 시작했어요. 우리 모두는 무언가를 보고 그것이 약간 똥이라고 생각하는 것에 대해 유죄이며, 신은 내가 세그웨이에서 여러 번 벗어났다는 것을 알고 있습니다. 하지만 우리가 극도로 개방적이어야 한다는 생각에는 뭔가가 있다고 생각합니다. 3년, 4년, 5년 후에 이를 되돌아보면 오늘날의 회의론과 비판은 상당히 순진해 보일 것입니다.

Des: 기술이 너무 많아서 집을 찾는 데 시간이 좀 걸립니다. Paul, 제 생각에는 Facebook이 RayBan을 사용하여 완전히 승리한 것 같습니다. 그 이유는 그들이 보유한 LLM이 좋기 때문입니다. 시나리오를 보고 "메뉴 번역"과 같은 유용한 작업을 수행하는 기능은 확실한 응용 프로그램 중 하나입니다. 또한 저는 선글라스는 사람들이 이미 착용하고 있는 것이라고 생각합니다. 따라서 사람들이 착용하도록 설득해야 하는 다른 많은 웨어러블 기기와 달리 선글라스는 많은 시간 동안 착용하게 될 것입니다. 그리고 이것은 기술 기반 선글라스라는 미학적 측면에서 거의 타격을 받지 않습니다. 그들은 여전히 ​​​​선글라스처럼 보이고 작동합니다. 그들은 크리스마스 직전에 두 번째 버전을 출시했습니다. 카메라는 두 배, 사운드는 두 배 더 좋아졌습니다. 그들은 AI 등을 가지고 있습니다. 그것은 일상적으로 착용할 수 있는 AI 기반 기술이 될 것이라고 생각하는 스펙트럼의 한쪽 끝에 있습니다.

그리고 스펙트럼의 다른 쪽 끝은 아마도 Vision Pro일 것입니다. Vision Pro는 꽤 비쌀 것 같아요. 아마도 집을 떠나지 않을 것입니다. 정말 몰입감 넘치는 경험이 될 것입니다. 웨어러블이라고 불러도 될지 모르겠네요. 아마도 다른 유형의 컴퓨팅 형식이라고 부를 것입니다. 웨어러블에 대해 생각해 보면 해당 분야에 대한 배경 지식이 풍부합니다. 시계가 이 모든 것을 게시할 수 있을까요, 아니면 시계가 다시 부활할 것이라고 생각하시나요? 사물을 가리킬 수 있는 카메라가 달린 시계를 보시나요? 이 모든 것이 어디로 갈 것이라고 생각합니까?

"Google 안경은 얼굴에 붙은 컴퓨터처럼 보였습니다. 여기서 가장 중요한 점은 RayBans가 시대를 초월한다는 것입니다."

Emmet: 내 생각에는 시계가 중요한 폼 팩터가 될 가능성이 높습니다. Humane 핀에 대한 나의 반응은 "와, 멋지다"였습니다. 하지만 저는 Apple Watch의 다음 버전이 정말 기대됩니다. 그들이 스케이트를 신고 100%를 수행한다면-

Des: 카메라폰이 달린 시계가 보이나요?

에밋: 네, 예전에 프로토타입을 만들었죠. 기술적인 장벽은 없습니다. 무슨 말인지 아시나요? 이것이 타이밍 문제입니다. 그리고 당신이 컴퓨팅 기능이 있는 선글라스에 대해 이야기하는 것을 듣는 것은 재밌습니다. 저는 여전히 Google Glass가 완전히 실패하고 시기를 놓치던 과거에 살고 있기 때문입니다. 그건 그렇고, 그것은 선글라스나 안경처럼 보이지 않았는데 그것은 매우 중요한 실수였습니다.

Paul: 제 생각에 Google Glasses는 얼굴에 비치는 컴퓨터처럼 보였습니다. 여기서 매우 중요한 점은 RayBans가 시대를 초월한다는 것입니다. 패션에는 사람들이 좋아하는 특정한 종류의 것들이 있습니다. 아디다스 삼바? 영원한. 반대? 영원한. 어떤 것들은 시대를 초월하며, RayBans는 시대를 초월합니다. 클래식 RayBans는 시대를 초월하며 무슨 일이 일어나더라도 RayBans는 항상 그 자리에 있을 것입니다. 이는 믿을 수 없을 정도로 현명한 파트너십이며 성공할 수 있는 이유 중 하나입니다.

에밋: 안경에 대한 원래의 비전은 정보를 직접 볼 수 있는 콘택트 렌즈였는데 안경으로 돌아가는 길에 타협이 있었습니다. 이제 두툼한 힙스터 선글라스로 시작하는 것이 컴퓨터를 넣을 수 있기 때문에 시작하는 것이 훨씬 더 좋다는 것을 깨달았습니다.

Des: 그리고 사람들은 이미 그것을 입고 있어요. 사람들이 그걸 간과하는 것 같아요. Apple은 시계를 출시했을 때 실제 시계 제조업체와 협력하여 실제 클래식 시계처럼 보이는 스트랩을 얻었습니다. 누군가에게 연중무휴 24시간 착용해 달라고 요청할 때는 패션이 중요합니다. Google Glass는 한쪽 구석에 컴퓨터가 부착된 실험용 고글처럼 보였습니다. 이상한 결정이었습니다.

Paul: 이 분야에서 많은 기업이 저지르는 실수는 자신의 자존심과 신념에 휩싸여 자신들이 출시할 장치가 지위의 상징이 될 것이라고 생각하는 것입니다. 그래서 의도적으로 다르게 보이고 사람들은 명사를 "I'm Hoovering the living room" 또는 "I'm Dysoning the living room"과 같은 동사로 바꾸고 싶어합니다. 에고에 의한 열망이 있는데 저는 그것이 실수라고 생각합니다. 이와 같은 경우에는 사람들의 습관에 맞추려고 노력하는 것이 훨씬 낫습니다. 이전에 Google 번역을 사용하지 않은 이유에 대한 귀하의 질문… 저는 이제 내 코드에서 ChatGPT를 사용하는 데 익숙합니다. 제가 꽤 많이 사용하는 앱이에요. 그래서 그것은 제가 이미 형성한 습관이었습니다. 그것은 내가 형성해야 했던 새로운 습관이 아니었습니다.

Des: Vision Pro에 대해 어떻게 예상하시나요?

에밋: 당신이 그것을 시도하면 당신은 iPhone을 사용할 때와 비슷하게 "아"라고 느낄 것입니다. 그러나 기조 연설은 나에게 훌륭해 보였습니다. 그들은 정말 훌륭한 기술 작업을 수행한 것 같습니다. 나는 그것을 시도하기를 기대하고 있습니다. 이에 대한 사회적 질문이나 집에서 집에서 혼자 사용할 가능성이 높다는 사실 또는 그와 관련하여 감옥에서 나올 수 있는 모든 것. 보는 것이 흥미로울 것 같아요. 그런 식으로 Apple을 Apple로 만들고 3년 후에 저에게 다시 연락해야 합니다. 그러면 비용을 낮추고 응용 프로그램을 더 적용 가능하게 만드는 측면에서 그들이 어떻게 전환했는지 살펴보겠습니다. 일반 사람들에게 등등. iPhone만큼 광범위하게 채택될 것이라고는 믿기 어렵습니다. 하지만 다른 시계나 AirPods를 손에 쥐게 될 수도 있습니다. 그렇다면 그들에게는 좋은 일입니다.

Des: 우리가 언급하지 않은 제조업체가 하나 있는데, 그들은 어떤 하드웨어도 출시하지 않았습니다. 그게 바로 그 이유입니다. 그런데 Open AI에 대한 소문을 들어보셨나요?

"우리는 [OpenAI]가 그것을 해낼 수 있는지 알아볼 것입니다. 왜냐하면 모든 수직적 통합을 갖추고 자체적으로 훌륭한 AI 연구소를 갖고 있으며 모든 것이 장기적으로 더 강력한 곳에서 시작될 수 있는 Meta 및 Apple과 같은 회사들이기 때문입니다."

Emmet: 저는 Open AI가 현재 흥미로운 위치에 있다고 생각합니다. 그들은 여전히 ​​자신들이 원하는 것이 무엇인지 알아내려고 노력하는 중이고 Open AI가 되고 싶은 것은 하드웨어 회사입니다. 귀하의 요점, ChatGPT를 서비스로 제공하는 플랫폼 서비스 회사, 소비자 회사, 해당 앱이 현재 휴대 전화의 홈 화면에 있습니다. 그리고 그들은 아마도 다음부터 시작될 것입니다.

Des: 그리고 연구실도 마찬가지죠.

에밋: 그리고 연구소는 일반 AI를 구현하기 위한 것입니다. 이것이 아마도 궁극적인 최상위 이유일 것입니다. 나는 그들이 많은 경쟁을 보게 될 것이라고 생각합니다. Apple을 사용하면 Siri가 제대로 AI를 지원하게 되었을 때 무슨 일이 일어나는지 보는 것이 매우 흥미로울 것입니다. 당신은 이제 습관이 있고 ChatGPT가 몸에 배어 있다고 말했지만 대부분의 사람들은 그런 습관이 없습니다. OS 수준에 통합되면 습관이 훨씬 더 뿌리 깊게 자리 잡을 것입니다.

내 생각에 그들은 스타트업, 플러그인과 같은 것, 심지어 맞춤형 GPT조차도 내가 기대했던 것을 포착하지 못한 소비자 측면에서 훨씬 더 많은 경쟁을 보게 될 것이라고 생각합니다. 내 생각엔 그들이 내년에 무엇이 되고 싶은지 알아내야 할 것 같아요. 하지만 당연하게도 그들은 지금 세계에서 가장 핫한 회사이고, 그들의 야망은 동시에 여러 방향으로 확장되고 가리키고 있습니다. 수직적 통합을 갖추고 자신만의 멋진 AI 연구소를 보유하고 있으며 모든 것이 장기적으로 더 강력한 곳에서 시작되는 Meta 및 Apple과 같은 기업이 성공할 수 있는지 알아볼 것입니다.

Paul: 여기서 주목해야 할 것은 Meta라고 생각합니다. OpenAI는 놀라운 회사이며 이미 세상을 변화시켰습니다. 미래는 열려있고, 기회는 많습니다. 그들이 어떤 것을 취하는지 보는 것은 흥미로울 것입니다. 물론 여기에는 Anthropic 등과 같은 다른 제공업체도 있지만 Meta는 약간 레이더망 아래로 날아간 것 같습니다. 내용을 더해 보면 분명히 우리가 이야기한 안경이 있습니다. LLaMA와 그들은 그것을 오픈소스로 공개했습니다. 오픈 소스 LLaMA를 모든 사람에게 제공하는 것은 이 게임을 플레이하는 완전히 다른 방법입니다. 그리고 당신이 말했듯이, 그들은 통합과 Oculus 및 모든 종류의 다양한 퍼즐 조각을 가지고 있습니다.

Des: 그리고 WhatsApp도요. 그들이 가지고 있는 흥미로운 도구 세트가 있습니다. 우리 모두는 집에 갈 때 이런 경험을 합니다. 홈 테크라고 부르든, 뭐라고 부르든 모두 조각조각 똥으로 변해버렸습니다. 당신은 링 초인종, Nest 카메라, Hoover를 가지고 있습니다… 안경이 Facebook과 대화하고, 휴대폰이 OpenAI와 대화하고, 시계가 Apple과 대화하는 방식으로 끝날지 궁금합니다… 아니면 누군가가 실제로 전체 키트를 완성할 수 있을까요?

Emmet: Apple은 분명히 여러분이 그들의 생태계에 참여하고 이를 Watch나 AirPods처럼 매년 iPhone을 구매하게 만드는 또 다른 것으로 보기를 원할 것입니다. 나는 이것을 Dunbar의 봇 수로 표현한다고 들었습니다. 즉, 당신의 삶에서 몇 개의 봇을 수용할 수 있는 공간이 얼마나 되는지 말하는 것입니다. 이동하는 모든 단일 제품에 대해 사이드바에 "안녕하세요, 저는 Workday 부조종사입니다"라고 말하는 다른 부조종사를 원하고 Intercom으로 전환하여 거기에 부조종사가 있고 그 다음에는 OS 수준, 그리고 다른 하나는 휴대폰에 있습니다... 또는 Dunbar의 봇용 번호는 한두 개 정도이고, 하나는 운영 체제에 있고 다른 하나는 하루 종일 업무에 사용하는 도구용입니다. 그게 전부입니다. 매주 몇 개의 메시징 앱을 사용한다고 생각하시나요? 셋, 넷, 다섯? 거기에는 일종의 역동성이 작용할 것이며 개인 생활, 직장 생활 등을 위한 다양한 봇을 갖게 될 수도 있습니다.

얇은 래퍼부터 심층 다이빙까지

Des: 2024년에 대해 이야기해 봅시다. 미래는 어떻게 될 것이라고 생각합니까? 미래는 다음 50주입니까?

“우리는 아마도 올해 출시되기까지 1년 반이 걸린 진정한 AI 우선 기업과 제품 중 일부를 보게 될 것입니다.”

에밋: 훨씬 더 많고, 어쩌면 작년에 이어 훨씬 더 많을 수도 있습니다. 나는 우리가 이것으로부터 모든 주스를 추출하지 못했다고 생각합니다. 사실, 저는 몇 가지 차원에서 AI 돌출부가 있다고 생각합니다. 하나는 현재 모델이 변경되지 않더라도 해당 모델을 사용하고 최적화하기 위해 해야 할 일이 여전히 많다는 것입니다. 더 많은 회사가 자체 모델 등을 교육하게 될 것입니다. 소비자가 사물을 채택할 준비가 되어 있다는 측면에서도 돌출부가 있을 수 있습니다. 지난 11월, 우리 모두는 AI에 대해 열광했습니다. OpenAI가 세상을 변화시켰다고 말씀하셨는데요. 나는 그들이 한 일이 천천히 전 세계로 퍼져 나가고 천천히 변화하고 있다고 생각합니다. 업무를 수행하는 대부분의 사람들, 심지어 지식 근로자라도 AI 도구를 하루 종일 사용하지 않습니다.

그리고 마지막은 우리가 만들 수 있는 제품이 훨씬 더 많다는 것입니다. 올해 우리가 본 많은 것들은 몇 주 또는 몇 달 안에 구성할 수 있는 기능들이었습니다. 아마도 우리는 아마도 1년과 1년이 필요한 최초의 AI 우선 기업과 제품을 보게 될 것입니다. 올해 출시를 시작하려면 절반이 필요합니다.

설명: ChatGPT는 2022년 11월에 중단되었으며 수많은 YC 스타트업과 회사가 1분기 또는 2분기에 자금을 지원 받았습니다. 우리는 올해부터 AI 물결이 시장에 상륙한 결실을 보기 시작할 수도 있습니다. ChatGPT로 인해 탄생한 AI 기반 스타트업이 이제 현실적으로 출시될지도 모르겠습니다.

Emmet: 모든 .io 좀비 스타트업은 아마도 .ai 스타트업으로 전환할 준비가 되어 있을 것입니다.

“당신이 아주 작은 규모의 스타트업이든, AI에 일종의 토큰 투자를 한 더 큰 회사이든, 기업이 깊이 들어가야 한다는 것을 깨닫는 모습을 보게 될 것입니다.”

Paul: 투자에 관한 질문도 있는 것 같아요. 2023년에는 Intercom이 아니라 우리가 실제로 깊게 들어간 많은 회사가 얕아졌습니다. AI는 하나의 사물이며 이 새로운 S 곡선의 시작 부분에 있습니다. "확실하지는 않지만 마케팅 페이지에 넣는 것이 좋습니다." 그래서 사람들은 ChatGPT 또는 표면 수준의 항목 위에 얇은 래퍼를 만들었습니다. 그리고 내 생각에 곧 일어날 일은 기업들이 그것만으로는 충분하지 않으며 이것이 근본적인 변화라는 것을 깨닫게 될 것이라고 생각합니다.

스마트폰, 모바일 등 지난 S자 곡선의 시작 부분으로 다시 평행선을 그리는 것이 정말 유용하다고 생각합니다. 하지만 휴대폰을 사용하면 사람들이 “그래, 그건 휴대폰에서는 절대 작동하지 않을 거야. 누구도 전화로 그런 짓을 하지 않을 거예요.” 그리고 보라, 2년, 3년, 4년이 지나면 모든 사람들이 더 이상 노트북이 아닌 휴대전화로 그 일을 하게 된다. 그것은 행동을 완전히 변화시켰습니다.

제 생각에는 얇은 포장지로 얕은 곳에 머무르는 회사들이 정말 어려움을 겪기 시작할 2024년에도 비슷한 일을 보게 될 것입니다. 당신이 아주 작은 규모의 스타트업이든, AI에 일종의 토큰 투자를 한 더 큰 회사이든, 회사가 깊이 들어가야 한다는 것을 깨닫는 것을 실제로 보게 될 것입니다. AI에 대해 모든 직원을 교육해야 합니다. 이건 전문 분야가 아닙니다. 네, 전문적인 MLT(머신러닝 팀) 같은 게 있어야 하는데, PM, 디자이너, 모두가 AI 언어에 능통해야 하고, 그러면 딥 투자와 딥 제품이 나오는 걸 보게 될 겁니다. 그것에서.

Des: 저는 Apple이 AI 분야에서 무언가를 출시할 때마다 매우 낙관적입니다. iOS는 사람들이 사용하는 소프트웨어에 대한 일종의 표준이 되었으며, 우리 삶 전반에 걸쳐 디자인의 기준을 높였습니다. 물론 소프트웨어도 마찬가지입니다. 그리고 그 때문에 모두가 가서 나아져야 한다고 생각합니다. 제 생각에는 이것이 웹 2.0 이후의 UX를 탄생시킨 것 같지만 원시 제품 디자인과 마찬가지로 드리블과 심오한 방식으로 미학에 관심을 갖는 사람들의 출현 등이 있었습니다. 나는 모든 것이 iPhone에서 흘러 나왔다고 생각합니다. 휴대전화의 주식 앱이 데스크톱의 모든 소프트웨어보다 더 잘 디자인되는 지점에 이르렀고 사람들은 이를 바꾸려고 시도하기 시작했습니다.

“이것은 시장 준비 상태를 변화시켜 모든 B2B SaaS 제공업체가 ' 아 젠장, 이제 사람들이 자사 제품과 대화하는 데 익숙해졌다 ' 라고 말하게 만들 것입니다. 우리는 탑승하는 것이 좋습니다 ' ”

제 생각에는 Apple이 AI 분야에서 뭔가를 출시할 것이고, Siri도 AI 기반이 될 것입니다. 그리고 LLM이 이미 상당히 훌륭하기 때문에 아마도 꽤 좋을 것입니다. ChatGPT와 대화하는 것은 이미 꽤 인상적입니다. 따라서 Siri를 사용하여 할 수 있었으면 좋았을 모든 작업을 휴대폰에서 수행할 수 있다고 상상할 수 있습니다. 이것이 AI에 대한 소비자의 준비를 변화시킬 것이라고 생각합니다. "페퍼로니 피자를 주문해 주세요"라고 말하고 싶을 때 뾰족한 클릭 작업을 모두 수행해야 하는 AI에 대한 기대가 정말 석기 시대처럼 느껴질 것입니다.

일어나기를 원하는 것을 말하는 것이 매우 쉽고, 일어나기를 원하는 것을 말하는 것이 매우 정확하며, 일어나기를 원하는 것을 검증할 필요를 느끼지 않는 경우가 많이 있을 것입니다. 나는 이것이 소프트웨어의 새로운 핵심 입력으로 대화나 텍스트를 낳을 수 있다고 생각합니다. 하지만 저는 애플이 여기서 가장 큰 동인이 될 것이라고 생각합니다. 구글도 어느 정도는 마찬가지다. 나는 이것이 시장 준비 상태를 변화시킬 것이라고 생각합니다. 그러면 모든 B2B SaaS 제공업체는 "아 젠장, 이제 사람들은 그들의 제품과 대화하는 데 익숙해졌습니다. "라고 말할 것입니다. 우리는 탑승하는 것이 좋습니다.”

Paul: 15년 전과 마찬가지로 그들은 "디자인이 중요한데 이건 개똥처럼 보일 수 없어"라고 말하더군요.

무한한 게임으로서의 고객 서비스

Des: Emmet과 Paul, 우리 고객 지원 세계는 어떻습니까? 포스트 AI 시대, AI 시대에는 어떤 변화가 일어날 것이라고 생각하는가?

에밋: 이 중 어느 것도 예측이 아닙니다. 실제로 예측을 하는 것은 바보의 게임입니다. 하지만 디자인에 대한 변화, 여기서 좀 더 거슬러 올라가면 데스크탑 출판 소프트웨어가 등장하기 전인 30년 전은 X-Acto 칼과 페인트통이었죠. 출판을 했어요. 그러다가 전자출판 소프트웨어로 인해 그 과정이 완전히 뒤바뀌었습니다. 디자인은 이미 완전히 재창조되었으며 도구의 새로운 반복이 등장하여 동일한 작업을 수행할 것이라고 확신합니다.

"게임은 가장 빠른 방향으로 가장 가능성이 높은 것을 구축하는 것보다 뛰어난 것을 구축하는 것에 중점을 두지 않으며, 정확할 가능성에 비해 거래 속도가 느려집니다."

하지만 이는 작업의 성격도 변화시킵니다. 다시 Zelda 대화로 돌아가서 게시를 완료하기 위해 노력하고 있으며 반복적으로 작업하는 대신 영원히 세상에 존재하게 됩니다. 귀하의 질문에 답변하자면 고객 서비스도 비슷한 변화를 겪을 수 있다고 생각합니다. James Carse가 쓴 Finite and Infinite Games 라는 책이 있는데, 시스템에 대해 생각하는 모델이며 이를 게임이라고 부릅니다. 여러분이 플레이하는 게임은 유한할 수 있으며, 규칙이 외부적으로 정의되어 있고, 여러분이 플레이하고 있는 게임이나 상호작용하는 모델에 대한 끝과 승리 상태가 있습니다. 이는 뭔가를 세상에 출판하고 세상에 영원히 내놓는 것과 비슷합니다.

특히 우리가 웹에 물건을 보내기 시작하고 우리가 하고 있는 작업에 대해 훨씬 더 반복적이게 되자 디자인은 무한 게임으로 바뀌었습니다. 그리고 게임은 가장 빠른 방향으로 가장 가능성이 높은 것을 구축하는 것보다 화려한 것을 구축하는 것에 관한 것이 아니며 정확할 가능성에 비해 거래 속도가 느려집니다. 내 생각에 고객 서비스는 한 시간 안에 최대한 많은 티켓을 해결하는 것에서 하향식으로 정의되고 외부에서 정의된 성공 기준에서 더 많은 무한 게임으로 전환될 것이며 최종 단계는 티켓을 종료하는 것입니다. 그리고 그것을 제거하십시오.

그런 다음 그 변화에 대해 생각하면 그 모든 것이 대략적으로 말하면 정리됩니다. 그러면 고객 서비스의 임무는 매달 구독료를 지불하기 때문에 지속적으로 고객인 이 사람과 지속적인 관계를 구축하는 것입니다. CSAT, 즉 해결된 티켓의 수가 그 세계에서 중요한가요? 나는 그들이 그렇지 않을 것이라고 제안합니다. 어쩌면 우리는 성공을 측정하는 새로운 통계나 새로운 방법을 갖게 될 수도 있습니다. 하지만 광범위하게 말하자면, 저는 이 유한한 경계의 게임에서 훨씬 더 무한한 게임으로 전환하는 것에 대해 생각하고 싶습니다.

"모든 것이 변합니다. CSAT나 측정값뿐만 아니라 팀 내 문화도 마찬가지입니다."

Des: Paul, 어떤 아이디어라도 있나요?

Paul: 그 건 정말 빨리 말이에요. 이전에 유한한 게임으로서의 축구 경기에 대한 예를 들어주신 것 같은데, 이는 비유를 너무 확장한 것일 수도 있지만 테니스는 유한한 게임입니다. 두 명의 플레이어가 앞뒤로 움직이고 경기가 종료됩니다. 고객센터가 좀 그렇네요. 질문하는 고객이 있거나 질문하는 많은 고객이 있습니다. 그들은 이미 테니스 공을 치고 있고 누군가는 말 그대로 테니스 공을 치고, 치고, 치고, 교대근무는 끝납니다. 그리고 대부분의 고객 서비스 직원은 근무 후 재생해야 하는 모든 장면에 대해 많이 생각하지 않는 것 같습니다. CSAT나 측정값뿐만 아니라 팀 내 문화까지 모든 것이 변합니다.

아마도 무한한 게임을 플레이하는 사람, 관계를 구축하는 사람, 게임을 디자인하는 사람이라는 두 가지 역할을 가진 사람들이 생길 것입니다. 시스템은 이를 조율하도록 설계되어야 하므로 많은 사람들이 우수한 품질 관리 및 이와 같은 모든 종류의 작업을 수행하기 시작할 것입니다. 이는 훨씬 더 큰 영향을 미치고 더 높은 수준의 작업입니다. 제 생각에는. 나는 그것이 멋지다고 생각한다.

에밋: 비즈니스에서도 우리가 경쟁에서 승리하고 승리할 수 있는 유한한 생각이 많이 존재합니다. 그리고 글쎄요, 그들이 당신을 다시 이길 때까지 당신은 단지 그들을 이겼습니다. 두 분 모두 폐업하지 않으시므로 이는 고객 지원 이외의 사항을 생각하는 데 유용한 정신 모델입니다.

AI 시대의 비판적 사고

Des: 내년에 개발될 것으로 예상되는 소프트웨어의 성격을 고려할 때 디자인과 제품 분야가 내년에 어떻게 바뀔 것이라고 생각합니까? Emmet, 당신은 대규모 디자이너 팀을 이끌고 있습니다. AI 이후 디자인이 어떻게 변화한다고 생각하시나요?

에밋: 이번에도 정확한 예측을 하는 것은 매우 어렵습니다. 도구와 도구의 기능이 분명히 대화를 이끌 것입니다. 사람들은 자신에게 가장 적합한 도구를 따를 것이며, 그것이 변화를 주도할 것입니다. 그런데 이 부분에 대해 조금 생각해보고 팀원들과 이야기를 나눠봤습니다. Intercom 디자인 팀에는 기본적으로 단순하지만 내부적으로는 유연하게 구축해야 한다는 디자인 원칙이 있습니다. 즉, 명백한 일반적인 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 하되, 정말로 강력한 기능을 원한다면 점진적인 공개가 있어야 한다는 것입니다. 뛰어들 수 있습니다. 그리고 제 생각에 우리는 아마도 AI에 대해서도 비슷한 것을 찾아내려고 노력할 것입니다. 이것은 당신이 그것이 무엇에 적합한지, 무엇을 잘하는지, 무엇이 아닌지에 대해 질문하셨던 부분으로 조금 돌아왔습니다. 이러한 많은 작업은 기본적으로 자동화될 수 있으며 내부적으로는 수동이 우리가 채택하는 원칙일 수 있습니다.

"디자이너가 능숙해져야 하는 부분은 AI의 기능을 이해하여 AI 이후 세계에 존재해서는 안 되는 것들을 위한 아름다운 디자인을 생산하지 않도록 하는 것입니다."

어쩌면 나는 단지 과거에 살고 있는 것일 수도 있고, 아니면 현재의 모델에서 정신적으로 분리될 수 없는 것일 수도 있습니다. 나는 아직도 수동 UI가 많이 있을 것이라고 생각한다. 모든 UI가 깜박이는 커서가 있는 채팅 상자로 바뀔 것이라고는 생각하지 않습니다. 왜냐하면 우리가 이야기하고 있던 많은 정밀 결정론적 내용은 정확한 지점을 클릭하거나 화면의 정확한 항목에서 선택하여 더 잘 검색할 수 있기 때문입니다. 목록이든 뭐든. 하지만 우리는 그런 것들을 많이 보게 될 것입니다. 여기서 분명한 예측은 모든 것이 좀 더 채팅 기반으로 진행된다는 것입니다. 그리고 나는 그런 일이 일어날 것이라고 생각합니다. 하지만 기존 GUI 인터페이스를 교체하는 것보다 더 추가될 것이라고 생각합니다.

Des: 우선, 그렇습니다. 정확한 입력이 필요합니다. 텍스트 영역을 클릭하고 드래그하거나 필요한 모든 작업을 수행할 수 있는 경우 텍스트 영역이 의미하는 바를 설명하기 위해 씨름하는 사람은 아무도 없습니다. 내 생각엔 그 말이 사실인 것 같아. 디자이너가 잘해야 할 부분은 AI의 기능을 이해하여 말 그대로 AI 이후 세계에 존재해서는 안되는 것들을 위한 아름다운 디자인을 생산하지 않도록 하는 것입니다. 예를 들어 LTV:CAC 데이터를 기반으로 실행하는 일련의 광고에서 우승자를 선택하는 등 문자 그대로 일부 작업을 수행할 수 있습니다.

끌어서 테이블을 정렬하는 등의 작업 흐름을 상상하거나 디자이너가 내린 결정을 상상할 수 있습니다. 이는 Figma의 어딘가에 작은 텍스트나 별표로 표시되어 자동으로 승자를 선택하는 것입니다. AI 이후의 세계에서 디자이너가 AI의 능력과 신뢰성이 무엇인지 진정으로 이해하고 있는지 궁금합니다. 실제로 존재할 필요가 없는 것이 있습니까? AI를 이해하지 못하면 결국 디자인을 하게 될 수도 있지만 실제로는 그 디자인이 무의미합니다.

에밋: 제품 제작에 대한 장벽은 아마도 훨씬 낮을 것입니다. 부조종사와 같은 GPT 보조 유형의 코딩을 통해 많은 코드를 작성할 수 있고 속도가 훨씬 빨라질 수 있을 뿐만 아니라 아마도 가능하기 때문입니다. 스타트업에서는 수동 대체 기능을 사용하지 않고 텍스트 버전만 빌드하면 됩니다. 아마도 다양한 측면에서 접근하는 것을 볼 수 있을 것입니다.

Des: Paul, 제품 관리는 어떻습니까?

“AI가 실수로 뛰어난 제품 관리자 중 상당수를 나쁜 유형으로 바꾸는 세상이 있습니다. 문자 그대로 ' 클릭, 마술 지팡이, 채우기, 보내기, 다음 문제 ' 와 같습니다."

Paul: 이 모든 대화에서 우리는 분명히 모두 AI에 속해 있으며 AI의 잠재적인 힘을 믿으며 매우 긍정적인 대화입니다. 그리고 걱정거리가 있어요. 좋은 제품 관리자를 만드는 방법은 무엇입니까? 최고의 제품 관리자는 아마도 세 가지 핵심 특성을 갖고 있다고 생각합니다. 하나는 비판적 사고가 매우 강하다는 것입니다. 그들은 무언가를 객관적으로 볼 수 있고 모든 입력을 받아들일 수 있으며 무엇이 진실이고 어떤 의미가 있을지 생각해 볼 수 있습니다. 그들은 극도로 진보 지향적입니다. 그리고 분명히 의사소통은 세 번째 범주입니다. 그렇다면 무엇이 나쁜 제품 관리자를 만드는가? 어떤 것에 대해서도 비판적으로 생각하지 않고 단지 선로를 따라 기차를 움직이는 영광스러운 프로젝트 관리입니다. 뛰어난 제품 관리자는 비판적 사고에 뛰어나며 아마도 그것이 결정적인 특징일 것입니다. 그리고 AI 세계에서는 인터뷰를 직접 듣지 않고 "야 AI, 이 12개 인터뷰를 요약해줘"라고 하거나 제품 전략을 작성하지 않는 일을 할 수 있다는 것이 조금 걱정됩니다. 직접 작성하거나 제품 개요를 직접 작성하지 마세요.

Des: 마술 지팡이를 클릭하세요.

Paul: ...마술 지팡이를 클릭하면 팀에 보내는 내용이 생성됩니다. 갑자기, AI가 실수로 뛰어난 제품 관리자를 프로젝트 관리에 더 가까운 나쁜 유형으로 바꾸는 세상이 있습니다. 당신은 말 그대로 "클릭, 마술 지팡이, 채우기, 보내기, 다음 문제"와 같습니다. 그리고 이 사람들은 진보 지향적이기 때문에 아마도 마술 지팡이를 많이 클릭하고 싶어할 것입니다. 그렇다면 주목해야 할 것이 있습니다. 이것은 아마도 비판적 사고 능력을 잃지 않고 많은 직업에 적용될 수 있습니다.

Des: 세부 사항이 중요한 부분이 있습니다. CS 담당자가 "글쎄요, 제가 이 질문에 답하기 위해 마법 지팡이를 클릭해도 괜찮습니다. 그리고 당신은 그 질문에 문제가 없는 것 같습니다."라고 말할 수도 있다고 주장할 수 있습니다. 나는 세부 사항이 중요하다고 생각합니다. 일반적으로 고객 지원 질문에 대한 답변은 하나입니다. 결과적으로 입력/출력 매칭이 꽤 타이트합니다. 하지만 메신저를 재설계하는 전략 같은 것은 상당히 개방적이어야 합니다. 그리고 AI가 추측할 수 있다면 그것이 과연 전략인지 의문이 들 수밖에 없을 것입니다.

나는 대규모 언어 모델이 어떻게 작동하는지 잘 이해하지 못하지만, 그들이 매우 강력하고 독선적인 부분이 아닌 대답처럼 보이는 것에 초점을 맞추고 있다는 것을 알고 있습니다. 나는 LLM이 당신을 놀라게 하려고 하지 않기 때문에 제대로 놀라게 할 수 있는 능력이 부족하기 때문에 특별히 설득력 있는 소설가가 될 것이라고는 정말로 믿지 않습니다. 그들은 일어나야 할 일처럼 보이는 일을 하려고 노력하고 있습니다. 그래서 저는 제품 관리자, 프로젝트 관리자, 그리고 세부 사항이 정말 중요한 다른 경우에 마술 지팡이를 만드는 것에 대해 걱정합니다. 따라서 일반적으로 PM(제품 관리) 효율성을 향한 경로가 사실이고 출력이나 모든 사용자 피드백 요약의 세부 사항에 신경 쓰지 않으면 다음과 같이 끝날 것이라고 걱정됩니다. 진짜 바닐라 같은 것, 맞죠?

“ ' 멋지네요. AI 생성 버전을 주세요. 문제없습니다. ' 와 같은 PM 문서와 회의 메모가 잔뜩 있습니다. ' 할 수 있는 능력을 잃고 싶지 않다는 생각이다'

Paul: 하지만 내 생각에는 두 경우 모두에 해당되는 것 같아요. 고객 서비스에서는 수많은 질문에 하나의 정답이 있다는 것이 절대적으로 사실입니다. 나는 미래의 봇이 어쨌든 이 모든 질문에 답할 것이라고 생각합니다. 사람들이 마술 지팡이와 미리 채우기, 부조종사 등을 사용할 수 있는 임시 기간을 갖게 될 것입니다. 그러나 궁극적으로는 이러한 질문에 대한 답은 봇에 의해 이루어질 것입니다. 그러나 고객 서비스에 많이 나타나는 다른 유형의 쿼리는 더 복잡한 쿼리, 즉 문제 해결 쿼리입니다. 사람들은 “내 일이 안 돼”라고 씁니다. 그리고 그것은 무엇이든 될 수 있습니다. 그리고 당신은 문제를 해결하려고 노력하고 있지만 그것은 온갖 종류의 일이 될 수 있습니다. 내 생각에는 많은 경우에 고객 서비스 직원이 마술 지팡이를 받는 것을 원하지 않을 것입니다. 그리고 반대쪽도 양면에 적용할 수 있습니다. PM의 세계에서는 AI가 사람들을 돕고 작업을 가속화할 수 있는 경우가 많을 것이라고 확신합니다. 하지만 저는 비판적 사고 부분으로 돌아가서 판단으로 돌아갑니다. 훌륭한 제품 관리자는 훌륭한 판단력을 가지고 있습니다. 위대한 심판은 어디서 오는가? 경험, 고객의 의견을 직접 듣고 세부 사항; 당신의 두뇌는 종합하고 요약하는 데 놀라울 정도로 뛰어납니다.

에밋: 하지만 또 다른 점은 글쓰기가 믿을 수 없을 만큼 좋은 사고 방법이라는 것입니다. 당신은 당신이 생각하는 것을 안다고 생각할 수도 있지만, 그것을 적으려고 노력하고 "젠장, 난 전혀 몰랐어."라고 깨닫게 될 수도 있습니다. 그러나 당신은 한 시간 동안 어려움을 겪고 실제로 생각을 정리할 수 있습니다. 그리고 글을 쓰는 것이 무료라면 그렇게 하도록 강요당하는 일이 줄어듭니다. 반면에 글쓰기 비용이 거의 0에 가까워지면 가치도 그럴 것입니다. "멋지네요. AI 생성 버전을 주세요. 문제 없습니다."와 같은 PM 문서와 회의 메모가 많이 있습니다. 할 수 있는 능력을 잃고 싶지 않다는 생각이다. 그리고 글쓰기는 본질적으로 사고와 밀접하게 연관되어 있습니다. 특히 우리가 멀리 갈수록 더욱 그렇습니다.

폴: 좋은 예네요. 제가 가진 세 가지는 비판적 사고, 의사소통, 발전입니다. 회의록의 핵심은 의사소통입니다. AI가 실제로 도움을 줄 수 있는 부분이 바로 여기에 있습니다. 제가 함께 일했던 최고의 제품 관리자들을 생각해보면, 그들은 회의록을 가장 잘 작성하는 사람들이 아니었습니다. 그들은 일반적으로 그 일에도 능숙하지만 그것이 그들을 훌륭하게 만드는 것은 아닙니다. 그들을 훌륭하게 만드는 것은 비판적 사고 부분입니다.

Des: 고마워요, 폴. 고마워요, 에밋. 제품의 Intercom 이었습니다. 들어주신 모든 분들께 감사드립니다.