마케터 여러분! 보통 카피라이팅하고 광고 소재 제작하기까지얼마 정도 걸리시나요? 밤새면 하루 만에 가능? 빨라도 2~3일? 어떨 땐 일주일 넘게? 이렇게 많은 마케터 분들이 마케팅하느라 많은 시간을 소요하고 머리 아파하시는데요.
만일 카피라이팅부터 20개의 광고 소재 제작까지, 이 작업 과정이 단 7분 만에! 가능하다면 믿으시겠어요?
아마 못 믿겠다는 분들이 많으실 것 같은데요. 과연 정말로 불가능한 일일까요?
아닙니다. <AI 마케팅 자동화 템플릿>만 있다면 가능한데요. AI 템플릿은 무엇이고, 템플릿으로 이게 어떻게 가능한지! 제가 지금부터 알려드리겠습니다.
| 카피라이팅과 광고 소재 20개 제작을 7분 만에?
먼저, AI 카피라이팅 생성 템플릿으로 카피를 생성해 볼 건데요.
템플릿에 제품의 기본 정보를 입력하면 AI가 자동으로 타깃과 USP를 분석해요. 그 후 분석한 것을 바탕으로 최적화된 광고 카피를 생성해 준답니다! 제품 정보만 입력하면 그 뒤의 과정은 AI 템플릿이 알아서 다 해주니! 여러분은 그냥 템플릿 사용해 몇 가지 정보만 입력하시고 기다리기만 하면 돼요~ 그럼 하루 이틀이 걸리던 카피라이팅이 단 2~3분 만에 끝!
다음, Canva로 광고 소재를 제작해 봅시다.
그전에 우선 광고 소재에 필요한 이미지부터 미드저니로 만들어 볼 건데요. 이미지 프롬프트 생성해서 미드저니에 입력하면 원하는 인물 이미지를 제작할 수 있어요. 이 이미지를 Canva에 넣고 텍스트 영역을 설정한 후에 위에서 생성한 카피를 복붙하고 조금만 기다리면 20개의 광고 소재가 바로 탄생한답니다!
AI 템플릿으로 카피라이팅부터 20개의 광고 소재 제작까지 빠르게 하는 과정 한방에 총정리!
혼자 하면 정말 오래 걸리고 막막하기만 하던 작업이 AI 템플릿의 도움을 받으니 단 7분 만에 가능하다니, 정말 초간단! 초간편! 하지 않나요??
카피라이팅과 광고 소재 제작 외에도 AI 템플릿을 활용해 경쟁사 벤치마킹, USP 자동 생성, 광고 예산 재분배, 광고 성과 분석 등 여러 마케팅 프로세스를 자동화할 수 있는데요!
상위 노출 제품명 생성 템플릿을 사용하면 트렌드 키워드 리스트를 탐색한 후 AI 템플릿이 필터링하고 매칭하는 작업을 거쳐 상위 노출이 잘 되는, 고객 눈에 잘 띄는 제품명을 자동으로 생성해 줘요. 키워드 트렌드 하나하나 분석하면서 어떤 제품명을 사용해야 우리 제품이 고객에게 잘 보일지 고민하지 않아도 된답니다!
채널별 예산 Mix 전략 템플릿을 사용하면 한정된 광고비를 가장 효율적으로 사용할 수 있도록 AI 템플릿이 채널별로 광고 예산 및 전략을 자동으로 제안해 준답니다. 어느 채널이 평균적으로 가장 성과가 좋고, 어느 채널이 우리 브랜드에 가장 적합할지 등을 일일이 분석하고 계산할 필요가 없겠죠??
이렇게 유용한 AI 마케팅 자동화 템플릿! 어디서 구할 수 있냐고요? 이런 분들을 위해 준비했습니다.
<넘사벽 초간편이다! ChatGPT 마케팅 자동화 키트>
| AI 템플릿으로 나도 마케팅 자동화 성공!
패스트캠퍼스의 [넘사벽 초간편이다! ChatGPT 마케팅 자동화 키트] 강의에서는 모든 마케팅 프로세스를 자동화하는 AI 템플릿 15종과 템플릿 별 활용법을 알려주는 실습 VOD 24클립, 그리고 마케팅 초보자를 위한 입문자용 가이드 PDF 파일 6종 이렇게 마케팅을 초간편하게 만들어 줄 “넘사벽 아이템 패키지”를 얻을 수 있어요. 초보 프리랜서 마케터, 1인 창업자, 소규모 비즈니스 운영자 등 마케팅 자동화가 처음이거나 적은 인원으로 높은 성과를 내고 싶으신 분들께 적극 추천드립니다!
다가오는 2025년, AI 템플릿 활용하여 마케팅 자동화 실현하고 최대 효율로 원하는 만큼의 마케팅 성과를 거두세요~
요즘은 영상을 전공하지 않은 일반인분들도 많이들 영상을 접하고 있는 시대인데요. SNS를 통해 숏츠나 릴스와 같은 짧은 영상 뿐만 아니라 브이로그 형태의 일상 영상에 대한 소비도 대중화가 되었습니다. 그 관심과 함께 영상 분야의 직종에 종사하는 분들도 늘고 있는데 화려한 영상의 이면에는 수많은 고충이 숨겨져 있는데요.
고퀄리티의 영상을 제작하기 위해 높은 제작 비용과 제작 기간이 소요된다는 것인데요. 뿐만 아니라 영상 속에 인물이 등장해야 하는 경우, 모델까지 별도로 섭외해야 하니 공수가 몇 배로 더 들 수 있는 것이죠.
그런데 이러한 고민들을 해결할 수 있는 대안으로 등장한 것이 바로 AI 툴을 활용한 AI 영상 제작입니다.
| AI 영상 제작의 장점
기존에 영상을 제작할 때 가장 큰 부담 중 하나라면 바로 모델 섭외를 예로 들 수 있는데요. 비용 뿐만 아니라 원하는 비쥬얼의 모델을 섭외하는데는 적지 않은 공수가 필요하기 마련이죠. 하지만, AI툴을 활용해 AI 영상을 제작하게 되면 이러한 부분에 대한 부담이 확 줄어들 수 있습니다. 왜냐하면 내가 직접 다양한 비주얼의 AI 가상인물 모델 이미지를 구현할 수 있기 때문이죠.
AI 가상인물에서는 성별과 나이가 달라져도 문제 없습니다. AI 영상 제작을 활용하면 여성, 남성, 아이, 어른, 노인 등 넓은 스펙트럼의 캐릭터를 어떠한 제약없이 자유롭게 구현할 수 있거든요.
하지만 그것보다 더 놀라운 건 AI 영상에서 무에서 유를 창조하는 것보다 이미 촬영해 놓은 영상이 있을 때 그 영상 속 인물을 원하는 비주얼의 AI 가상인물로 바꿀 수 있다는 것인데요. 덕분에 앞으론 촬영 후에 모델 비주얼 때문에 아쉬움이 있더라도 새로운 모델을 섭외하기 보단 기존 영상을 원하는 느낌에 따라 바꿔주기만 하면 됩니다. 특히나, 상황에 맞는 배우 섭외를 위해 특히나 난항을 겪는 제작자에게 AI 가상인물은 너무나 유용한 대안이 될 수 있는 것이죠.
| AI 영상 제작 관련 유관 강의
오늘 소개해 드린 다양한 AI 툴을 활용해 AI 가상인물을 넘어서서 직접 AI 영상 제작까지 구현할 수 있는 강의가 있는데요. 인물 이미지 생성부터 연기하는 인물의 영상, 더 나아가 단편 영상급 퀄리티를 만드는 방법까지 알 수 있답니다.
게다가 AI 영상의 제작이라면 편집의 힘을 무시할 수 없는데요. 요즘 도파민 터지는 영상들의 공통점인 잦은 트랜지션과 영상의 분위기에 딱 맞아 떨어지는 배경음악과 효과음 생성을 통해서 내가 만든 AI 영상의 퀄리티를 한 껏 더 끌어올릴 수 있답니다.
무엇보다 이 강의를 알려주시는 강사님의 커리어에 주목하지 않을 수 없는데요. 뉴욕 타임즈에 생성형AI를 활용해 미디어 아트웍을 직접 디스플레이한 경험 뿐만 아니라 국내 굴지의 다수 대기업에서 생성형 AI 워크샵을 진행한 이력까지. 믿고 듣는 안재홍 강사님과 함께 여러분들은 생성형 AI를 통한 하이퀄리티 영상 제작을 원스톱으로 경험하실 수 있습니다.
비개발자 혹은 일반인이 코딩 없이 프로그램이나 애플리케이션을 만들 수 있는 방법이 있다는 사실! 알고 계시나요?
그 해답은 바로 ‘노코드’인데요. 코딩에 대한 전문 지식이나 외부 비용 없이도 스스로 원하는 서비스를 쉽게 설계하고 제작할 수 있게 해준다고 해요. 그동안 코딩을 못해서, 개발자를 구하지 못해서 좋은 아이디어를 간직하고만 있던 분들이나 고도화된 서비스를 제작하여 성공하길 원하는 예비 창업자들에게 정말 유용한 소식이지 않나요?
하지만 창업을 하려면 노코드로 어떻게 서비스를 만들 수 있는지, 그리고 어떻게 서비스를 운영해야 하는지 알아야겠죠. 그래서 준비했습니다. 비개발자 출신이지만 노코드로 창업에 성공하여 현재 ‘애드샐러드’ 대표이자 노코드 개발 커뮤니티인 ‘모두의 노코드’ 운영자 ‘하희철’님과의 인터뷰! 지금부터 노코드의 A to Z, 함께 알아봅시다.
Q. 간단하게 강사님 소개 부탁드립니다.
A. 안녕하세요. 현재 ‘애드샐러드’라는 서비스를 운영하고 있는 놀라운형제들의 대표 하희철이라고 합니다. 사이드 프로젝트인 ‘키위’도 CPO로 참여하고 있습니다. 그 밖에도 이런저런 서비스를 테스트하려고 기획하거나 개발 중에 있습니다. 본캐는 이런 서비스를 만들고 운영하는 사람이고 부캐는 노코드 개발 문화를 전파하는 에반젤리스트 활동을 하고 있습니다. 노코드 관련 자문이나 교육도 하고 있고 2년 전부터 노코드 개발 커뮤니티 ‘모두의노코드’를 운영하고 있습니다. 마음이 맞는 운영진들과 함께 재능기부로 노코드 교육 행사, 웨비나 등의 이런저런 활동을 하고 있습니다. 작년 연말에는 큰 장소를 빌려 컨퍼런스도 진행했는데 많은 노코드 빌더들과 서로의 경험을 공유하고 재미있는 레크레이션도 하면서 아주 뜻깊은 시간을 보냈던 것 같습니다. 노코드 교육 행사로 모은 돈도 기부했고요.
Q. 비개발자, 문과 출신인 강사님이 노코드를 처음 접하게 된 계기를 말씀해 주세요.
A. 창업 후 첫 아이템을 처절하게 실패했습니다. 자금 소모, 팀원 해체 등 폐업 위기 직전에 놓였을 때, 운명처럼 노코드를 알게 됐습니다. 가끔 해외 자료를 찾아보곤 했는데 우연찮게 노코드라는 키워드를 접하게 됐고, 해외에서는 이미 노코드를 활용한 서비스 제작이 활발하다는 것을 알게 된 것이죠. 그때부터 독학으로 여러 툴을 학습하기 시작했습니다. 얼마 간의 연구 끝에 노코드를 활용하면 외주를 맡기거나 개발자를 채용할 필요 없이 내가 직접 서비스를 만들 수 있겠다 싶었습니다. 그렇게 몇 가지의 노코드 툴을 활용해서 MVP를 만들었고 고객분들께 보여드렸습니다. 다행히 반응이 좋았고 구매가 이뤄지는 것까지 확인할 수 있었습니다.
재밌는 것은 저와 같은 사례가 굉장히 많다는 것입니다. 아는 것 없이 무턱대고 창업해서 개발비를 날리고 서비스 운영이나 유지보수 같은 것도 몰라서 고객을 놓치고 서비스를 접었다가 노코드를 알게 되어서 재도전하는, 그런 패턴이지요. 이런 공감대가 형성되는 것도 참 재미있는 일이었습니다. 그래서 노코드로 인해 많은 혜택을 봤으니까 이 좋은 걸 더 많은 분들한테 나눠줘야겠다고 결심했죠. 모두의노코드는 그런 취지로 탄생한 포럼 커뮤니티입니다. 개인적으로 여쭤보시는 분들도 제가 답해드릴 수 있는 건 다 알려드리고 있고요.
Q. 강사님 혹은 수강생의 노코드로 서비스 제작 후 실패한 사례가 있나요?
A. 생각나는 대표적인 사례가 IP(Intellectual Property, 지식재산권) 거래 플랫폼을 만들려고 했던 분이었는데요. 미국 실리콘 밸리에서 관련 커리어를 쌓고 국내로 돌아와 창업을 하시려고 했습니다. IP 거래는 글로벌로도 활발하니 시장 자체도 크거니와 본인 자체가 경력이 있고 또 어느 정도 인맥도 있어 유리한 상황이라고 판단한 것이죠. 서비스를 만들기도 전에 사업계획서 등 자료를 만들어 투자사를 돌아다니면서 피칭을 하는 등 굉장히 적극적인 행보를 보여줬습니다.
하지만 서비스를 만든 경험은 없다 보니 처음엔 개발자를 섭외해 팀을 꾸려 제품을 개발하려고 했었죠. 그러다 제가 다른 곳에서 했던 강의를 접하시고 노코드를 알게 됐고 개발자 채용 대신 직접 노코드로 제품을 개발하는 걸로 방향을 정했죠. 버블을 활용해 너무 처음부터 완성된 제품을 만들려고 하다 보니까 예상과 다르게 꽤 오랜 시간 매달리면서 개발하셨던 것 같습니다. 만날 때마다 결과물을 보여주셨는데 그때마다 뭔가 하나씩 추가됐고 최초 방향성도 갈피를 잃은 느낌이었습니다. 결국 그분은 투자 유치에 실패했습니다. 공들여 만든 서비스는 론칭은 했지만 저조한 반응에 금세 문을 닫았고, 그분은 결국 미국으로 다시 돌아가셨습니다.
Q. 실패 사례의 원인이 무엇이었다고 생각하시나요?
A. 실패의 원인은 복합적인 것이지만 가장 큰 원인은 고객이나 시장이 원하는 것이 아니라 본인들이 보여주고 싶은 것, 하고 싶은 것을 만들었다는 점입니다. 고객이 먼저가 아니라 투자 유치가 먼저였고, 그러다 보니 큰 그림만 그리다가 머릿속에서 나온 생각만으로 서비스를 만드셨던 것 같습니다. 괜찮은 아이템, 익히 알려진 시장 등 아주 큰 곳에서 출발하니까 리스크를 크게 가져가야만 하는 그림이 나올 수밖에요.
론칭 이후도 문제였습니다. 전형적인 패턴인데, 서비스를 론칭만 하면 알아서 운영되고 고객이 유입될 거라고 생각하셨던 것 같습니다. 서비스는 론칭 이후가 진짜인데 말이죠. 생각보다 서비스 운영이나 유지 보수를 생각 못 하시는 분들이 많습니다. 서비스가 좋으면 알아서 돌아갈거라고 하면서요. 단언컨대 그런 서비스는 절대 없습니다. 서비스 개발만큼이나 운영과 유지 보수도 중요합니다. 고객의 목소리를 서비스에 반영해야 하기 때문이죠.
Q. 여러 번의 실패를 통해 알게 된 노코드의 효율적인 활용법에 대해 말씀해 주세요.
A. 노코드는 창업의 리스크를 줄일 수 있는 ‘리스크 헷지’ 수단이어야 합니다. 창업의 리스크는 대부분 자금 문제로 발생합니다. 특히 비개발자의 경우 개발 문제에서 많은 자금이 소요됩니다. 전통적인 개발 방식은 크게 3가지였습니다. 직접 개발하거나, 개발자를 채용하거나, 외주를 맡기는 방법밖에 없었죠. 하지만 노코드가 보급화되면서 4번째 방법이 탄생했습니다. 비개발자도 직접 서비스를 개발할 수 있게 된 것이죠. 그런 면에서 노코드를 활용할 수 있는 능력을 갖추게 되면 자금 문제에서 비롯되는 리스크를 획기적으로 줄일 수 있습니다.
또, 한 사람이 많은 범위의 업무를 커버할 수 있는 능력을 갖출 수 있습니다. 다양한 업무를 할 수 있는 사람을 ‘제너럴리스트’라고 하는데, 전문가 못지않은 결과물을 낼 수 있다는 점에서 ‘슈퍼 제너럴리스트’가 될 수 있는 것이죠. 노코드를 활용하면 단순히 서비스 제작뿐만이 아니라 마케팅, 영업, 운영 등 많은 부분에서 업무적인 도움을 얻을 수 있습니다.
Q. 노코드를 활용하여 제작한 강사님의 서비스 소개 부탁드립니다.
A. 메인 서비스인 ‘애드샐러드’는 스마트스토어 같은 플랫폼에서도 픽셀 스크립트를 이용할 수 있게 돕는 리타게팅 링크 서비스입니다. 링크를 기반으로 방문자 데이터 모수를 수집할 수 있어 방문자 데이터 분석, 리타게팅 모수 수집 등의 마케팅에 활용하실 수 있습니다. 현재 약 2 여 곳의 고객사를 유치했고 누적 클릭이 9천만에 이르는 등 사용성을 검증했습니다. 또 대형 커머스 업체인 N사와 제휴하는 등 다각도로 사업 확장 계획을 갖고 있습니다.
사이드 프로젝트인 ‘키위’는 관계 기반의 B2B 세일즈 인게이지 서비스입니다. 세일즈 에반젤리스트가 실제 리드를 생성해 주는 것이 핵심 기능인데요. 기술은 있지만 B2B 세일즈 경험이 부족한 기업이 관계 기반으로 유망 리드를 확보할 수 있도록 돕는 서비스입니다. AI를 기반으로 한 세일즈 분석 기능도 제공할 예정입니다.
노코드 개발 포럼 커뮤니티 ‘모두의노코드’는 사업보다는 공익 목적으로 운영하는 서비스인데요. 노코드 개발 입문자분들이 좀 더 쉽게 노코드를 학습할 수 있도록 돕기 위해 질의응답 기능을 특화 시켰습니다. 현재 2천여 명의 회원이 가입해 활발하게 활동 중입니다.
Q. 이번에 노코드 강의를 하시는데 강의를 하기로 결심한 이유가 있을까요?
A. 기회가 되면 언젠가 노코드를 활용한 서비스 제작이나 창업 강의를 해보고 싶은 생각이 있었습니다. 단순히 사용법을 알려주는 툴 교육은 딱히 관심이 없었거든요. 노코드는 내 아이디어를 구체화하기 위한 수단이지 목적이 되어서는 안된다고 생각합니다. 그래서 7가지 유형의 서비스를 기획하고 이것을 노코드를 활용해 개발, 마케팅하는 과정까지 모두 보여주는 강의로 만들어봤습니다. 기획부터 개발, 론칭과 운영, 고객 인터뷰 등 모든 것은 다 실제입니다. 특히 서비스 운영과 트래픽 유입 전략 같은 부분은 타 강의에서는 찾기 어려운 내용일 겁니다. 많은 분들이 노코드로 서비스를 개발한 이후에 어떻게 해야 하는지에 대해 질문하시더라고요. 그래서 이 내용을 강의에 꼭 담아야겠다고 생각했습니다. 그래서 한 가지 고백하자면 사실 이 강의는 노코드 강의를 빙자한 서비스 창업 강의나 다름없습니다.
Q. 강의에서 주로 어떤 내용을 다룰 예정이신가요?
A. 모든 강의는 최대한 쉽게 알려드립니다. 용어 하나 그냥 넘어가지 않습니다. 왜냐면 저 역시 아무것도 몰랐기 때문입니다. 특히 개발 개념은 이해하실 수 있도록 제가 알고 있는 것을 최대한 비유와 함께 설명했습니다. 마치 도서관처럼 필요한 것만 골라서 보실 수 있도록 최대한 많은 서비스 유형과 그에 적합한 툴을 담았습니다. 이론 부분은 최대한 많은 것을 알려드릴 겁니다. 용어 하나라도 더 알고 있어야 나중에 여러분이 노코드를 넘어 실개발로 스케일업을 하실 때 개발자나 외주사와 소통하실 때 써먹을 게 많을 거니까요. 그리고 기획은 기존에 널리 알려진 이론들을 토대로 노코드 개발에 적합한 내용으로 다듬었습니다. 저만의 노하우로 만든 오리지널 기획 법도 있습니다. 이것들을 실제 제 아이디어를 서비스로 개발하는 과정 속에 담았습니다. 실습에서 툴 사용법 부분은 자연스럽게 실습 과정 속에서 파악하실 수 있도록 녹여낼 겁니다. 최대한 쉽고 간단하게 기능을 구현하는 방법에 초점을 맞춥니다. 여러분은 툴을 배우는 게 목적이 아니기 때문입니다. 기획 방향대로 서비스를 만드는 과정 속에서 자연스럽게 노코드로 서비스를 개발하는 방법을 알게 되실 겁니다.
Q. 예비 창업자를 위한 노코드 활용 꿀팁 및 조언의 말씀 부탁드립니다.
A. 노코드는 여러분이 꿈을 이룰 수 있도록 돕는 도구입니다. 저 같은 문과 출신 비개발자, 문외한도 혼자 서비스를 개발해 운영할 수 있도록 했으니까요. 저도 했으니까 누구나 다 할 수 있습니다. 저 역시 성공을 향해 성장하는 한 사람의 창업자입니다. 다만 여러분보다 먼저 노코드를 알게 됐고 그 혜택을 받고 있을 뿐입니다. 이 강의에서는 그 경험과 제가 알고 있는 모든 지식을 담았습니다. 창업을 생각하고 있는데 막연하시다면 적어도 이 강의에서 간접적으로 경험하실 수 있도록 돕겠습니다. 다만 노코드가 모든 소원을 들어주는 만능 도깨비방망이는 아니라는 점은 기억해 주세요. 어디까지나 내 사업이나 업무를 돕는 수단으로 생각하세요. 노코드가 목적이 되어서는 안되겠습니다.
| 꿈을 현실로 만들고 싶다면, 노코드!
패스트캠퍼스의 [코딩 없이 나만의 7가지 서비스 만들기 with 노코드] 강의에서는 하희철 강사님과 함께 15가지의 노코드 tool을 활용하여 홈페이지, 쇼핑몰, 커뮤니티, 마켓플레이스, 플랫폼, 솔루션, AI 서비스 총 7가지 서비스를 제작하고, 나아가 고객 유입 전략과 서비스 운영 방법까지 모두 배울 수 있어요. 또한, 수강생을 대상으로 <프로덕트 에디터뷰 & 100가지 이상의 노코드 툴 리스트 & 강사 노하우 공유 및 질의응답용 라이브 세션> 이 모든 혜택을 무료로 제공한다고 하니 이 기회 놓치지 마세요!
AI가 산업의 패러다임을 바꿀 것이라는 예상은 이제 당연한 명제가 되었습니다. 지난 2022년 Open AI의 챗 GPT가 출시된 이후 수많은 기업과 직무에서 AI가 활용되고 있습니다. 직장인들은 AI가 가져온 업무 혁신에 적응하기 위해 개인적으로 자기 계발에 나섰고, 기업과 조직 역시 AI가 가져올 혁신에 발빠르게 대비하고 있습니다.
글로벌 추세 역시 생성형 AI를 본격적으로 도입하기 위해 전문 인력을 채용하거나 양성하는 과제를 마주하고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 기업끼리 연합하거나 기업들과 대학들이 협력하는 모습도 확인할 수 있죠. 대표적인 사례가 바로 올해 1월, Open AI와 미국 애리조나주립대학의 산학협력 체결입니다.
애리조나주립대학은 지난 1월 18일 Open AI와 협력하는 최초의 고등 교육기관이 됐다고 발표했습니다. 생성형 AI기술과 애리조나주립대학의 핵심 지식을 활용해 교육 기술을 혁신하고 학술 연구를 지원, 행정의 효율을 높이는 것이 이번 산학협력의 목표인데요. 국내에서도 이와 유사한 산학 협력이 활발하게 이뤄지고 있습니다.
기업이 대학의 특정 교수에게 예산 1~2억 정도의 소규모 과제를 주는 식의 기존 산학협력 방식과 달리, AI와 같은 신기술 개발을 위해서는 대학의 핵심 역량을 장기간 투입해야하는 중장기 대형 프로젝트가 필요합니다. 이로 인해 기업과 대학이 R&D 조인트벤처를 만드는 사례가 등장했으며, 기업들이 실제 프로젝트에 투입돼 검증된 우수 인력을 발굴할 수 있는 긍정적인 영향을 미치기도 했습니다.
이후 다양한 기업들이 국내 대학들과 산합혁력에 나섰습니다. 여러 협력 사례가 진행되면서 산학협력 과정도 변화하고 있는데요. 지난해 12월 있었던 서울대 AI대학원의 밤 행사에서 홍유석 서울대 공과대학 학장은 “이전에는 과제 단위로 계약했다면, 이제는 연구 과제는 물론 인력 양성 프로그램, 장학금, 기업 재직자의 교육 프로그램 등을 엮어서 대학원과 기업 간의 얼라이언스를 맺는 모델이 돼야 서로(산학협력)가 윈윈할 수 있다고 본다”며 산학협력이 더욱 긴밀해질 필요가 있다고 강조했습니다. 전세계적으로 우수한 AI 인재가 극도로 부족한 상황에서 산학협력을 통해 우수한 인재를 유치하는 것이 중요하다는 뜻이죠.
한 걸음 더 나아가, 자체 대학원 개설 추진하는 LG
이처럼 대학의 연구 인프라를 활용하고 연구에 참여한 우수 학생까지 확보하는 산학협력이 활발하게 진행되고 있는 가운데, 기업이 자체적으로 AI인력을 양성하려는 사례도 등장하고 있습니다. 이유는 명확합니다. 기업은 AI 기술을 가장 활발하게 활용하는 곳입니다. 기업 내에도 대학만큼이나 풍부한 경험을 확보한 인력이 존재하고 있죠. 또한 기업의 R&D 조직은 기술 활용의 최전선인 만큼 기업 내 인력들은 최신 트렌드에 가장 민감할 수밖에 없습니다. 하지만 산학협력만으로는 기업의 이런 니즈를 모두 충족시키기 어렵습니다.
대학의 AI 인력 양성 과정 역량은 두 가지 측면에서 어려움을 겪고 있습니다. 하나는 폭증하는 AI 교육 수요를 채울 수 있는 교수진의 부족입니다. 미국 조지타운 내 정책 연구 조직인 CSET는 <AI Faculty Shortage>라는 제목의 보고서를 통해 차세대 AI 전문가를 양성하기 위해 미국 대학의 역량 강화가 필요하다는 점을 지적했습니다. 이는 비단 미국만의 문제가 아닙니다.
또 다른 문제는 기업과 AI 인력 간의 미스매치입니다. 국내 대학에는 AI 전공학과와 대학원이 존재하지만, 이들을 통해 양성된 인력이 기업이 원하는 수준에 미치지 못한다는 반응이 많습니다. 이는 다양한 원인이 복합적으로 작용한 결과인데요. 고질적으로 부족한 이공계 인재, 양적으로 부족한 대학의 AI 교육 과정, 여기에 실제 기술 변화에 뒤처지는 교육 과정, 이 삼박자가 맞물려 기업의 AI인력 수급에 악영향을 미친 겁니다.
한국보다 선제적으로 AI 인재 육성에 나선 선진국 역시 AI 인재 부족에 시달리는 것이 현실입니다. 특히 인재 부족에 가장 민감한 글로벌 ICT 기업들은 우리와 마찬가지로 서양 유수의 대학과 협약을 통해 교류협력에 나서고 있습니다. 23년 12월에는 IBM과 메타(Meta)가 주도해 결성한 ‘인공지능 동맹’에 코넬대학교를 비롯한 미국 5개 대학과 영국 2개 대학, 일본의 도쿄대가 참여한 바가 있습니다.
국내외 기업 모두 AI 시대의 인재 확보와 양성에 박차를 가하고 있습니다. 이들이 인재를 확보하고 양성하려는 목표는 결국 AI시대의 최신 역량을 갖춘 기업이 되기 위함입니다. AI 기술 활용에 대한 기업 내부의 교육 이전에 개개인의 AI 기술과 트렌드 습득이 필요한 이유 역시, 현재를 넘어 곧 도래할 AI 시대에 스스로의 역량을 갖출 필요가 있기 때문이죠.
지난 1월 뉴욕 증시에서 1등주가 바뀌었습니다. 2021년 11월 이후 약 2년 2개월간 정상을 지킨 애플이 시가총액 2위 기업으로 내려앉은 건데요. 왕좌는 마이크로소프트(MS)가 차지했습니다. MS가 챗GPT 개발사 오픈AI에 대한 투자를 통해 인공지능(AI) 분야에서 대장주로 주목받은 결과인데요. AI가 신성장 동력으로 주목받는 동안 애플의 존재감은 희미해졌습니다. '혁신의 상징'이던 애플에 그동안 무슨 일이 있던 걸까요? 그리고 뒤늦게 'AI 시대'에 도전장을 내민 애플의 모험은 성공할 수 있을까요?
추락한 ‘혁신의 아이콘’? 위기에 처한 애플
지난해 3조 달러를 넘었던 애플의 시총은 올해 4월 들어 2조6000억 달러로 줄었습니다. 4000억 달러(약 550조원)가 증발한 건데요. 미국 증시 호황에도 애플 주가는 반대로 향했습니다. 이 시기 월가에서는 “애플이 코카콜라와 비슷한 가치주가 됐다”고 꼬집었습니다. 애플의 매출 성장세는 정체됐지만 최근 화제의 중심인 AI에서 그렇다 할 성과와 비전을 보여주지 못했기 때문입니다.
많은 이들이 지금은 애플의 위기라고 말합니다. 지난해 매출은 전년 대비 3% 감소했고, 올해 매출도 2% 증가에 그칠 것으로 전망됩니다. 매출 비중이 높던 중국에서의 아이폰 판매량은 올해 첫 6주 동안 전년 동기 대비 24% 줄었습니다. 시장점유율은 1년 새 19%에서 15.7%까지 떨어졌습니다. 순위도 2위에서 4위로 밀렸고요. 여기에 미국 법무부의 반독점법 위반 소송, 유럽연합(EU)의 디지털시장법(DMA) 관련 조사 등 악재가 줄 잇는 상황입니다.
특히 ‘애플카 프로젝트’의 중단은 투자자들에게 큰 실망을 안겼는데요. 자율주행 전기차(EV) 애플카 개발은 2014년부터 100억 달러(약 13조8500억원)를 쏟아부은 대형 프로젝트였습니다. 테슬라의 아성을 무너트릴 것으로 기대됐었죠. 하지만 레벨4 수준의 자율주행 기술 현실화에 어려움을 겪으며 아무런 성과 없이 지난 2월 중단됐습니다. ‘실리콘밸리 빅테크 사상 최악의 실패’라는 혹평을 받았습니다.
‘AI 시대’ 주역 된 챗GPT… 약진하는 경쟁사들
애플카의 실패가 준 외상은 작지 않았습니다. 애플이 자율주행차에 공을 들인 사이 엔비디아·MS·메타 등 경쟁사들은 AI에 올인했습니다. 결과적으로 MS가 AI에 집중해 성과를 낸 동안 애플은 막대한 시간과 자원을 잃었기 때문인데요. 애플이 한때 AI 선구자였다는 점을 생각하면 뼈아픈 결과입니다. 애플은 이미 한참 전인 2011년 아이폰4S에 음성인식 AI 서비스 ‘시리’를 탑재해 주목받았습니다. 하지만 시리는 현재 아마존 알렉사나 구글 어시스턴트보다 사용량은 많지만 정확도나 유용성 측면에서 경쟁사보다 떨어진다는 평가를 받고 있습니다.
그 사이 오픈AI는 MS와 손잡고 생성형 AI 챗봇인 ‘챗GPT’를 만들었습니다. 2022년 출시되면서 AI 시장의 판도를 바꿨는데요. 지난해 여름 출시된 GPT-4는 미국 모의 변호사시험과 대학입학자격시험(SAT) 등에서 ‘인간 수준의 능력’을 보인 것으로 나타났습니다. 올해 여름에는 수학·과학 문제 풀이 능력을 갖추고, 문자뿐 아니라 이미지·영상까지 생성할 것으로 예상하는 GPT-5가 출시될 전망입니다. 지난해 월간 이용자 수는 15억명 수준이었다죠.
애플의 본업인 스마트폰 시장에서도 AI 활용 열기가 뜨겁습니다. 삼성전자는 지난 1월 실시간 통·번역 등 AI 기능을 탑재한 갤럭시 S24 시리즈를 선보였는데요. 이에 따른 영향인지 글로벌 시장조사업체 IDC 집계 결과 삼성전자는 올해 1분기 전세계 스마트폰 시장 출하량 1위에 올랐습니다. 지난해 4분기 깜짝 1등을 차지했던 애플은 AI 스마트폰 시대가 개막하며 다시 삼성전자에게 선두를 내줘야 했고요.
‘절치부심’ 애플, iOS 18에 ‘생성형 AI’ 탑재 가능할까?
애플도 늦게나마 생성형 AI에 과감한 투자를 시작하기로 했습니다. 지난 2월 주주총회에서 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO)가 “연내 생성형 AI 관련 계획을 밝히겠다”고 공언한 뒤인데요. 최근 애플인사이더에 따르면 애플은 생성형 AI 학습용 데이터 확보에 1억 달러(약 1300억원)을 투자할 예정입니다. 셔터스톡에서 수백만장의 이미지와 사진 라이선스를 구매하는데 5000만 달러를 쓰고, 주요 언론사·출판사 등에 콘텐츠 이용료로 5000만 달러를 지급할 것으로 보입니다. 과감한 투자로 선발주자들과 격차를 좁히겠다는 의도로 해석됩니다.
지난 3월에는 캐나다의 AI 스타트업 다윈AI를 인수했는데요. 시장에서는 애플 기기에서 AI를 구동하는 온디바이스AI 역량 강화 목적으로 풀이합니다. 지난해 초부터 ‘에이잭스(Ajax)’로 불리는 자체 대규모언어모델(LLM)을 개발하고 ‘애플 GPT’라 불리는 챗봇을 시험해왔지만 한계에 부딪힌 탓입니다. 애플은 또 최근 구글의 생성형 AI 엔진인 ‘제미나이’를 아이폰에 탑재하기 위해 협상 중인 것으로 알려졌습니다. 구체적인 협상 내용은 알려지지 않았지만 시장에선 애플이 자체 AI 개발보다는 파트너십으로 AI를 개발하는 편을 택했다고 보고 있습니다.
다만 구글과의 협업은 규제 당국의 반독점법 추가 조사로 이어질 수 있어 우려의 목소리도 나옵니다. 미국 법무부는 지난 3월 말 애플의 ‘폐쇄적 생태계’를 불법적인 배타적 행위로 보고 반독점법 위반 소송을 제기했는데요. 앞서 구글의 ‘검색 엔진’에 대해서도 반독점법을 위반했다고 소송을 제기한 바 있습니다. 하지만 이 같은 논란에도 생성형 AI 후발주자인 애플의 노력은 계속될 전망입니다. 올해 내놓을 운영체제인 iOS 18에 생성형 AI를 도입할 수 있을지 주목됩니다.
애플, ‘AI 전략’ 6월 WWDC에서 발표할 듯
오는 6월 10일에는 애플의 연례개발자회의(WWDC 2024)가 열립니다. 이 행사에서 생성형 AI에 대한 청사진과 iOS 18에 새롭게 도입될 AI 기능들을 공개할 것으로 전망되는데요. 매우 중요한 행사가 될 것입니다. 반등의 분수령이 될 수 있지만, AI 랠리에서 낙오된 기업으로 낙인 찍힐 가능성도 있기 때문입니다. 멜리우스리서치의 벤 레이츠 애널리스트는 “AI 기능이 애플의 새로운 ‘슈퍼 사이클’을 만들 수도 있다”고 말했습니다. 기대와 실망은 반비례하는 법. 생성형 AI를 돌파구로 삼으려는 애플의 어깨가 어느 때보다 무거운 시간입니다.
의료 AI 연구가 매년 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 의료 인공지능 기술이 발달함에 따라 기존 의사의 표준적, 경험적 치료에 의존하던 의료 패러다임도 사전 예측, 예방, 개인 맞춤형 치료로 변화하고 있어요. 뿐만 아니라 인구고령화와 다양한 환자 수요 발생으로 의료 바이오 AI 시장은 대대적으로 성장할 것으로 예상되는데요.
실제 의료인이라면 이런 트렌드를 이미 관심있게 지켜보고 계실 것 같습니다. 그리고 아마 내 전문 분야에 딥러닝 기술을 어떻게 활용해볼 수 있을지, 의료 AI 연구 프로젝트를 어떤 방향으로 시작할 수 있을지 등이 궁금하실텐데요. 이 글에서 의료 바이오 AI 기술로 실제 해결할 수 있는 문제, 실제 성공 사례, 학습 방법까지 얻어가세요!
의료 AI가 해결할 수 있는 문제
딥러닝 기술의 급성장과 방대하게 축적된 의료 데이터가 만나면서 의료 바이오 AI에 혁신이라고 할 만한 성과들이 나오고 있습니다.
영상 분야에서는 미숙련된 영상의학과, 병리과 의사를 대체할 정도의 자동화 시스템이 환자를 진단하는 것까지 가능해졌습니다. 그리고 인공지능으로 신약을 개발한 사례가 여러 저널에 등장하고 있어요. 인공지능은 신약을 찾는 것 뿐 아니라 신약개발의 전체 주기에도 많은 영향을 미치기 때문에 큰 주목을 받고 있습니다.
의료 바이오 분야에 AI 기술을 적용하면 대체로 비싼 분석장비로만 알 수 있었던 결과치를 더 쉽고 정확하게 알 수 있게 돼요. 이런 점에서 의료 AI의 임팩트에 대해 관심을 갖고 많은 시도와 투자가 이루어지고 있습니다.
의료 AI 성공 사례
1. 지능형 진단
X-ray, MRI, CT, PET, Histology 등 환자의 다양한 의료 이미지만으로 의료 AI 시스템이 빠르고 정확하게 진단할 수 있게 되었습니다.
대표적으로 병리 이미지만으로 환자에게 차세대 암치료제인 면역항암제가 효과가 있을지 알아낼 수 있는 기술이 현재 개발 단계에 있습니다. 또한 병리 이미지를 통해 특정 조직의 유전자 발현량을 알 수 있는데, 조직 지역별 유전자 발현량을 알아내면 보다 쉽게 임상실험과 신약개발을 진행할 수 있습니다.
이런 의료 AI 시스템은 의료 영상 전문가를 대체할 수 있을 뿐 아니라 값비싼 진단 장비로만 알아낼 수 있던 수치를 쉽게 알아낼 수 있도록 해줍니다. AI 진단 기술은 특히 개인 맞춤형 암치료에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대되고 있어요.
< 의료 이미지를 통한 AI 진단 시스템 >
Computer vision, NLP, Graph 등 대표적인 딥러닝 기술을 활용하여
의료 데이터를 분석하고 유의미한 결과물을 도출해낼 수 있습니다.
AI 기술을 적용하여 영상 이미지 분류 및 분석하여 다양한 질환을
정확히 진단하고 치료 방법을 찾아낼 찾아낼 수 있습니다.
2. 신약개발
최근 암환자의 오믹스 데이터 베이스가 많이 축적되고, 이 정보를 해석할 수 있는 통계적 방법과 인공지능 기술이 발달되었어요. 그 결과 기존에 발견하지 못했던 새로운 질환의 표적 유전자를 발견하게 되었습니다. single cell sequencing과 spatial transcriptome 등 다양한 유전자 해석 기술들이 발달하면서 새로운 데이터로 새로운 표적 유전자를 찾을 수 있는 기회가 열린 것이죠. 이렇게 특정 질환에 대한 표적 유전자를 찾은 후 해야 하는 것은 그에 맞는 치료제를 찾는 것입니다.
최근 가장 주목 받았던 기술은 특정 유전자 단백질에 잘 반응하는 저분자화합물과 단백질을 찾아내는 의료 인공지능 기술이었습니다. 예를 들어 홍콩에 있는 Insilco-medicine이라는 회사는 DDR1에 대한 저해제를 빠른 시간에 찾아 주목을 받은 바 있습니다. 그리고 이렇게 찾은 치료제를 전임상과 임상시험 단계에 적용할 때 적은 비용으로 진행할 수 있도록 돕는 인공지능 기술들도 발전하고 있어요.
이런 다양한 예시들을 통해 의료 인공지능은 환자를 진단하는 것 뿐 아니라 치료제를 연구하며 개발하는 모든 단계에 활용될 수 있는 것을 다양한 연구와 산업계의 결과물을 통해서 알 수 있습니다. 앞으로 더 많은 이 분야의 데이터가 축적되고 의료 바이오 AI 기술이 계속 발전해 나가면서 기존에 미흡했던 결과를 보완할 수 있을 것이며, 데이터를 환자를 맞춤형으로 진단부터 치료까지 진행하는 미래가 곧 올 것 입니다.
< 환자의 치료 Target 유전자 도출 >
다양한 단백질 구조와 특정 화학 결합물 데이터를 바탕으로 수많은 결합&예측 시나리오를 확인하여 새로운 신약 물질을 개발할 수 있습니다.
딥러닝 기술을 통해 drug-target 결과를 예측하는 다양한 모델 접근 방식을 만들고 찾아내어, 최적의 결과물을 만들어 낼 수 있습니다.
의료 AI 공부 어떻게 해야 할까요?
일단 의료 AI 기술을 활용하려면 의료 딥러닝 기술과 데이터에 대한 이해가 필수적입니다.
어떻게 데이터를 활용할지 정하고 그에 맞게 데이터를 수집하고 가공하는 과정이 무엇보다 중요합니다. 그 다음 기본적인 머신러닝, 딥러닝 지식들을 알고, 현재 많이 사용되고 있는 기술들 예를 들어 컴퓨터비전, 자연어처리, 그래프 기술 위주로 학습해보면 감을 잡으실 수 있을 거예요.
의료 딥러닝 기술 공부에서 많은 분들이 가장 많이 겪는 어려움은 데이터나 창업 아이템은 있지만 실제로 구현하기 힘들다는 것일텐데요. 그래서 어느 정도 모델링 지식을 쌓고난 후 도메인 전문가와 협업하는 것을 추천드립니다.
지금 가장 주목 받는 분야의 AI를 결정하는 기준은 인류에 얼마나 기여하는가에 달리지 않았을까요? 자율주행, 주가예측, 신소재 개발, 무인시스템, 건축 등 여러 분야에서 AI 연구가 진행되고 있지만 그 중 의료 AI는 인간의 생명과 직접적으로 관련된 분야이기 때문에 그만큼 가치가 있다고 생각되는데요.
의료 딥러닝 기술이 어떻게 이 분야에 활용되고 어떻게 하나하나의 기술이 구체적인 코드로 구현되는지 배우고자 한다면 아래 의료 AI 강의도 참고해보세요!
요즘은 어느 기업이나 ‘챗GPT 마케팅’에 열을 올리고 있습니다. 한마디로 챗gpt를 활용한 마케팅 방식을 적용하고 있다는 것인데요. 이제 거의 모든 분야에 활용되고 있는 챗gpt 업무활용, 어떤 방식이 있을까요? 인공지능을 데일리 업무에 적용하고 싶지만 방법을 모르는 분들을 위한 ‘챗GPT 마케팅 활용 방법’을 준비했습니다! 챗GPT에게 일을 효과적으로 시키기 위한 꿀팁부터 마케팅 카피 작성에 효율적으로 활용하는 방법까지 알려드립니다.
좋은 챗GPT 질문을 위한 꿀팁부터 마케팅 카피 작성에 효율적으로 활용하는 방법까지 알려드립니다.
| 챗GPT 활용, 왜 해야 할까
챗GPT의 등장과 여러 생성형 ai들의 잇따른 발표 이후 우리는 혼란에 빠졌습니다. ai에 의해 일자리에 많은 변화가 일어날 것이고, 대체될지도 모른다는 불안감이 엄습했죠. 그러나 ai는 인간을 대체한다기 보다는, 인간의 생산성을 높여주는 유용한 수단이라고 보는 것이 알맞습니다. 마이크로소프트의 CEO Satya Nadella는 ‘AI는 결국 도구이며, 어떻게 활용하는지에 따라 획기적인 도움을 줄 것’이라고 이야기 했고, NVIDIA의 CEO Jensen Huang은 ‘AI라는 도구를 활용하면 크리에이터들의 능력이 비약적으로 오를 것’이라고 내다봤습니다. 전문가들의 전망은 이렇습니다. 앞으로는 챗GPT의 무궁무진한 가능성을 자신의 업무에 끌어와 적용하는 사람만이 변화와 혁신에 대응할 수 있다는 것이죠.
엑셀파일 10개 한 번에 합치기
블로그 포스팅 자동 업데이트 하기
발표 슬라이드 1분만에 만들기
코인 자동 매매 프로그램 제작/셋팅
이미 우리는 여러 기업들이 챗 GPT를 활용해 자체 서비스를 개선하거나 새로운 기능을 앞다투어 추가하고 있다는 소식을 접하고 있습니다. 얼마전 모 금융사의 대표가 자신의 취임사를 챗gpt로 작성해 발표했다는 뉴스가 뜨기도 했죠.
그렇다면, 우리 직장인들은 어떻게 챗 GPT 활용을 하면 될까요? 어떤 분야에서 챗 GPT를 유용하게 쓸 수 있을지 사례를 간략하게 소개하고자 합니다.
1. 업무 자동화 챗GPT는 텍스트 기반 작업에 최적화된 도구로, 엑셀 데이터 처리, 문서 정리, 이메일 자동화 등 다양한 업무자동화 작업을 지원합니다. 수동으로 처리하던 반복적인 작업들을 자동화할 수 있습니다.
2. 분석과 요약 챗GPT는 복잡한 데이터나 긴 문서를 빠르게 분석하고 요약하여, 비즈니스 인사이트를 도출해낼 수 있습니다. 이를 통해, 회사 내 다양한 부서에서 더욱 효율적이고 명확한 결정을 내릴 수 있습니다.
3. 영감 얻기 창작과 아이디어 생산에 어려움을 느낄 때, 챗GPT는 다양한 방향에서 영감을 제공합니다. 예컨대 스토리 아이디어, 디자인 컨셉, 제품 기능 등 다양한 분야에서의 창의적인 제안을 받을 수 있습니다.
4. 글쓰기 챗GPT는 글쓰기의 도움을 제공하며, 원하는 톤과 스타일로 다양한 글을 작성할 수 있도록 도와줍니다. PR 기사, 블로그 포스트, 광고 문구 등 다양한 형태의 텍스트를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.
| 챗GPT 질문 똑똑하게 하는 방법
그런데 이렇게나 무궁무진한 챗GPT, 내가 썼을 때는 말도 안되거나 무난한 답변만 늘어놓아 당황했던 적이 있지 않으셨나요? 아직 챗GPT 업무활용 방법을 잘 몰라 프롬프트에 어떻게 질문을 해야할지 익숙하지 않아 그랬을 겁니다. 그래서 오늘은 내가 원하는 퀄리티의 답변을 얻기 위한 챗GPT 질문 꿀팁을 몇 가지 준비했습니다.
* 본 게시글은 [AI시대 일잘러를 위한 비현실적인 400가지 Chat gpt 활용 바이블]의 실제 강의 내용을 참고하여 작성하였습니다.
📍 챗GPT 질문 꿀팁 ① – 역할을 부여하기
우리가 챗GPT에게 일을 시킨다고 이해하면 됩니다. 예: “너는 마케터의 역할로 나에게 조언해줘” 이런 식으로 특정 역할을 부여하면 챗GPT가 자신의 역할에 따라 보다 더 적합한 방향의 답변들을 제시해줍니다.
혹은 난이도를 요청할 수도 있는데요, 예: “해당 분야를 잘 모르기 때문에 초등학생이 이해할 수 있는 정도로 설명해줘.” 이렇게 하면 챗GPT가 눈높이에 맞는 난이도로 설명하는 선생님이 되어줄 겁니다.
📍 챗GPT 질문 꿀팁 ② – 의도와 목적을 구체적이고, 명확하게 알려주기
애매한 챗GPT 질문은 애매한 답변을 가져다 줍니다. 명확한 주제가 있는 상태에서 질문하는 것이 더 정확한 답변을 이끌어 낼 수 있습니다. 예: “단순히 마케팅 메시지를 만들어달라” 대신 “직장인 여성을 위한 샐러드 제품을 만들려고 한다, 마케팅 문구를 40자 이내로 10개 작성해줘” 라고 타깃과 상황에 대해 구체적으로 제시하는 것이 더 좋습니다.
📍 챗GPT 질문 꿀팁 ③ – 형식과 톤앤매너 요구하기
1) 형식 얻고자 하는 결과물에 대해 양식이나 결과물의 종류와 개수, 형태를 제시해보세요. 챗GPT는 단순 줄글 이외에도 아래와 같은 다양한 답변의 형식을 지원합니다.
– 표 – 개조식 – 마크다운 – 체크리스트 – 넘버리스트 – csv파일
2) 어조 블로그에 올릴 거니까 친근하게, 혹은 기사로 쓸 것이기 때문에 간결하고, 어떠한 종결어미를 사용해달라고 하면 그에 맞는 톤앤매너로 콘텐츠를 만들어 줍니다. 나에게 필요한 형태로 답변을 얻으면 좀 더 빠르게 업무를 수행할 수 있겠죠?
📍 챗GPT 질문 꿀팁 ④ – 효율적으로 분리해 운영하기
챗GPT는 생성형 ai로 사용자와 대화를 통해 얻은 데이터를 학습을 해나가며 더 발전된 답변을 내놓습니다. 이전에 지정됐던 역할로 일관된 답변을 내놓다가 갑자기 생뚱맞은 질문을 하면 대답의 질이 낮아질 수 있습니다. 그렇기 때문에 목적에 맞게 채팅방을 나눠서 사용하는 것이 좋습니다. 프로젝트 별로 채팅방의 이름을 설정해 운영하고 필요한 데이터를 나눠서 학습시켜보세요.
| 챗GPT 활용, 마케팅엔 이렇게 적용하자
질문을 잘 하는 방법에 대해 알아봤으니, 이제 챗GPT 활용 방법도 알아보겠습니다. 특히 기획 단계부터 콘텐츠까지 제작해야 하는 콘텐츠 마케팅 직무에서 챗GPT는 유용하게 쓰일 수 있습니다. 다양한 업무가 있지만 그 중에서도 콘텐츠 마케팅 업무는 네이밍, 슬로건, 키워드, 그리고 각 sns에 올릴 게시글 내용까지 구상해야 하기 때문에 어찌보면 카피라이팅의 연속이라고 할 수 있습니다. 어떤 마케팅 카피가 좋을지 고민하다보면 머리가 지끈지끈 아파오지요.
이럴 때 챗GPT를 활용하면 업무시간을 획기적으로 단축시킬 수 있습니다. 제품의 기획이 어느정도 끝난 단계라면 이를 바탕으로 카피라이팅에 도움을 받을 수 있습니다. 우선 챗GPT에게 현 상황에서 필요한 마케터의 역할을 부여한 후에 제품 기획, 설정한 타깃, 시장분석 등 출시 상황에 대해 학습을 시킵니다. 이후 제품 슬로건이나 셀링포인트, 마케팅 메시지 등 필요한 것들을 작성해달라고 요청합니다. 앞서 질문 꿀팁 파트에서 설명한 것처럼 필요에 따라서 글자수나 예시의 개수를 언급하고, 표나 그래프 형식으로 데이터를 정리해달라고 시킬 수도 있습니다.
“지금까지 제품에 대해 설명한 내용을 바탕으로, [제품명]이 들어가고, 발랄하고 친근한 어조로 30자 정도의 슬로건을 10개 작성해줘.” 라고 조건을 명확히 말한다면 챗GPT는 순식간에 괜찮은 마케팅 카피를 써줄겁니다.
챗gpt 활용은 여기서 끝이 아닙니다. 키워드 전략에서도 도움을 받을 수 있습니다. 제품의 특징과 타깃을 고려해 연관 키워드를 뽑고 해시태그로 정리해달라고 합니다. 추출한 키워드를 바탕으로 블로그 글을 작성할 주제를 다시 제시해달라고 이야기 하거나, SNS의 톤앤매너에 어울리는 여러 버전의 게시글 초안을 요구할 수도 있습니다.
| 무궁무진한 챗gpt의 업무 활용 방식, 어떻게 배울까
이렇게 만들어낸 마케팅 카피나 콘텐츠들을 그대로 사용하지 않더라고, 단시간 내에 수많은 예시를 얻을 수 있는 것은 무엇보다도 큰 장점입니다. 그렇기에 활용하는 데 있어 가장 중요한 것은 원하는 결과물에 맞게 질문을 잘 하는 것입니다.
그래서 패스트캠퍼스에서 챗GPT를 통해 일잘러로 성장하고 싶은 분들을 위해 강의를 준비했는데요, 바로 AI시대 일잘러를 위한 비현실적인 400가지 ChatGPT 활용 바이블입니다. 12가지 직무별 맞춤형 커리큘럼이 있어 콘텐츠 마케팅 직무 뿐만 아니라 마케팅 전반, 그리고 디자이너, 개발자, 자영업자, 기획자 등 모든 직무에서 필요한 챗GPT 업무활용 노하우를 익힐 수 있습니다.
처음 시작하는 왕초보부터, 어느정도 활용할 수 있는 중-고급 수준까지 나누어서 학습이 가능하고, 질문을 잘 할 수 있도록 ai 프롬프트 200종도 제공하고 있으니 나에게 맞는 챗GPT 업무활용 방법을 알고 싶은 분들께 추천합니다.
지난해 말 엔비디아(NVIDIA) 주가는 1주당 495.22달러로 마감했습니다. 1년 새 238.86% 상승한 건데요. 지금 주가도 연초보다 2배가량 뛰었습니다. 시가총액은 2조 달러를 웃도는 상황. 한화로 3000조원 수준입니다. 대화형 인공지능(AI) 서비스인 챗GPT가 뜨니 엔비디아가 더 크게 주목받는 모습인데요. 평범한 반도체 회사인 줄 알았던 엔비디아가 도대체 AI와 어떤 연관성이 있는 걸까요?
마약보다 구하기 어려워? 불티나게 팔리는 엔비디아 GPU
엔비디아의 주력 상품은 고성능 GPU(그래픽처리장치)입니다. AI를 학습시키고 운용하는 데 가장 적합한 반도체로 알려졌습니다. 챗GPT 같은 생성형 AI를 개발하고 구동하는데 필수품으로 꼽히며 판매량이 급증했습니다.
구글과 아마존, 메타 등 미국의 주요 빅테크 기업들도 엔비디아의 GPU를 사기 위해 수개월씩 기다리는 상황. 특히 품귀 현상을 빚은 엔비디아의 최고 사양 GPU인 ‘H100’은 6개월을 기다려야 받아볼 수 있다고 합니다.
출처: NVIDIA 홈페이지
엔비디아의 GPU는 뭐가 다를까요. 먼저 GPU와 CPU(중앙처리장치)의 차이를 이해해야 합니다. 컴퓨터의 뇌 역할을 하는 CPU는 명령어를 해독하고 실행하는 장치입니다. 그동안 PC(개인용 컴퓨터) 시장에서 월등한 판매 점유율을 보였죠.
GPU는 컴퓨터 그래픽 처리 특화 반도체입니다. ‘병렬 처리’ 방식으로 수천개의 코어를 동시 작동해 그래픽을 빠르게 처리합니다. 다양한 이미지 픽셀에 명령어를 보내 동시에 모니터에 출력하는 게임용으로 개발됐습니다.
GPU는 다량의 단순 업무를 동시에 처리할 때 유용한데요. 유튜브의 영상 추천과 구글의 광고, 인스타그램 피드 등이 모두 GPU 활용 알고리즘으로 작동합니다. 2010년 이후 AI 산업이 가파르게 성장한 배경으로 꼽힙니다. AI 연구 개발의 필수재로서 명실상부 인공지능 반도체로 불리고 있습니다. 수많은 기업들이 AI용 반도체를 만들고 있지만 현재까지 엔비디아의 적수는 없는 상황입니다.
‘AI 반도체’ 점유율 80%… 시장 뜨며 엔비디아 시대 열려
엔비디아는 AI 반도체 시장 점유율은 80%를 웃돕니다. AI 시장 성장의 과실을 고스란히 엔비디아가 따먹는 구조인데요. 이는 실적에서도 고스란히 드러납니다. 엔비디아의 지난해 매출은 609억 달러(약 81조7900억원), 영업이익은 329억 달러(약 44조1800억원) 규모입니다. 각각 전년보다 125%, 311% 증가했는데요. 4분기(11~1월) 영업이익은 전년보다 무려 983%나 치솟았습니다. 미국 언론은 “엔비디아가 AI붐의 중추기업으로 완벽하게 변모했다”고 평가했습니다.
애초 엔비디아는 비디오게임용 GPU라는 틈새시장의 강자였습니다. 하지만 이제는 세계에서 가장 유명한 기술 기업입니다. 지난해 AI 열풍으로 빅테크 기업은 물론 자동차·금융·의료 등 다양한 분야에서 엔비디아의 GPU를 ‘더 더 많이’ 요구하고 있기 때문인데요.
미국뿐 아니라 일본과 캐나다, 프랑스 등에서도 자체 AI 모델을 만들며 엔비디아의 주문량은 쌓여만 가고 있습니다. 지난해 4분기 엔비디아의 영업이익률은 66.7%였는데요. 40%대인 인텔이나 AMD 등을 크게 뛰어넘은 수치입니다. 비싸도 살 수밖에 없는 건 독보적인 경쟁력 덕분이겠죠.
엔비디아의 성공을 시작으로 전 세계 반도체 시장이 들썩이고 있습니다. 엔비디아의 반도체를 위탁생산하는 대만의 TSMC, 엔비디아에 HBM(고대역폭메모리)을 독점 공급하는 SK하이닉스 등의 주가가 고공행진 중입니다.
엔비디아는 공고한 AI 반도체 생태계를 만들었을 뿐만 아니라 프로그래밍 플랫폼 쿠다(CUDA)로 GPU 개발 생태계도 구축했는데요. 20년 이상된 쿠다는 400만명 이상의 개발자들이 AI 프로그램을 만드는데 사용됩니다. 즉 엔비디아의 AI칩에 개발자들을 묶어두는 역할을 톡톡히 하고 있습니다.
‘척박한 땅’ 일궈 기회로 만든 이민자 CEO 젠슨 황
엔비디아의 창업자는 젠슨 황, 1963년 대만 타이난에서 태어났습니다. 자식이 ‘기회의 땅’에서 성장하길 바랐던 아버지 덕에 인생의 대부분을 해외에서 보냈죠. 켄터키주 오네이다에서 초등교육을 받고 모든 가족이 미국으로 이민 온 후엔 오리건주 포틀랜드 외곽에 정착했습니다.
학창시절 또래들과 어울리는데 어려움을 겪었지만 학업에는 두각에 나타난 학생이었습니다. 오리건 주립대에서 전기공학 학사 학위를 받은 뒤 실리콘밸리로 이동해 AMD와 LSI 로직에서 회사 경험을 쌓았는데요. 1992년에는 스탠포드대에서 전기 공학 석사 학위를 받았습니다.
엔지니어 경험을 쌓은 황은 1993년 크리스 말라초스키, 커티스 프리엠 등과 함께 엔비디아를 창업했습니다. 공동창업자들은 썬 마이크로시스템즈와 IBM에서 경험을 쌓은 엔지니어들입니다. 이들은 3차원(3D) 그래픽의 업무 처리 속도를 높이는 GPU를 개발 목표로 삼았는데요.
출처: NVIDIA 홈페이지
황은 “자금 조달이 불가능한 아이디어”였다고 회고합니다. 투자자들의 관심이 CPU에 집중돼 있던 상황에서 사실상 너무 앞선 구상이었기 때문입니다. 엔비디아의 최초 그래픽 칩셋 ‘NV1’은 저조한 성능 탓에 처참히 실패했고, 1997년 출시된 ‘RIVA 128’이 두각을 드러냈습니다. 엔비디아가 1999년 미국 증시에 상장할 수 있게 한 동력이었습니다.
엔비디아는 1999년 공모전을 통해 그래픽카드에 ‘지포스(GeForce)’라는 이름을 지었습니다. 이 직후 선보인 ‘지포스 256’은 최초의 GPU로 꼽힙니다. 경쟁사들의 GPU보다 5배 뛰어난 성능으로 유명했습니다. 지포스 시리즈는 단숨에 게임용 그래픽카드 시장을 평정했는데요. 황은 여기에 그치지 않고 GPU 성능을 계속 발전시켰습니다. 오늘날 GPU는 패턴과 관계를 인식할 뿐만 아니라 추론하고 예측하는 능력을 발휘하고 있습니다.
GPU 컴퓨팅, AI 시대의 한 축으로
엔비디아의 GPU는 이미 AI 시대의 한 축을 차지하고 있습니다. 빅데이터 저장 공간이 확보된 데다 딥 러닝 알고리즘이 발명되고 컴퓨터 처리 속도가 가속화되며 AI 시대가 열렸다고 합니다. 자율주행차는 딥 러닝을 사용해 차량이 차지하는 공간과 장애물을 인지합니다. 의료 분야에서는 수백만 개의 의료 관련 이미지로 훈련받은 신경망이 외과적 생체 조직 검사로만 찾을 수 있던 단서를 MRI에서 찾아내기 시작했습니다. AI는 산업혁명 이후 전례 없던 사회적 진보를 촉진할 것으로 보입니다. 앞으로도 과학과 디자인, 예술 등 다양한 분야에서 나타날 AI 활용 기술 혁신이 기대되지 않나요?
챗GPT를 개발한 오픈 AI의 CEO 샘 올트먼(Sam Altman)이 올해 1월 한국을 찾아 화제가 되었습니다. 그가 한국을 방문한 이유는 AI용 반도체 생산 때문인데요. 국내 반도체 제조사인 삼성전자와 SK하이닉스 경영진을 잇따라 만난 것, 최근 전 세계 주요 반도체 기업과 접점을 늘리고 있는 것을 두고 샘 올트먼이 AI용 반도체 생산에 주목하고 있다는 해석이 나오고 있습니다.
‘chatGPT의 아버지’라 불리며 전 세계의 주목을 받는 ‘샘 올트먼’은 어떤 사람인지, 샘 올트먼이 이끄는 ‘오픈 AI’는 어떤 회사인지 알아보겠습니다.
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샘 올트먼의 생애
샘 올트먼은 1985년 미국 시카고의 독일계 유대인 가정에서 태어났습니다. 8살 때부터 ‘매킨토시’ 컴퓨터를 다루며 프로그래밍에 관심을 보였다고 알려진 샘 올트먼은 2003년 스탠퍼드 대학에 입학하여 컴퓨터 과학을 전공합니다. 하지만 2년 만에 학교를 그만두고, 2005년 사용자 위치 기반 소셜 네트워킹 서비스 회사인 룹트(Loopt)를 공동 설립하는데요. 이때 세계 최대 스타트업 액셀러레이터인 와이콤비네이터(Y Combinator)와도 인연을 맺게 됩니다.
이후에는 와이콤비네이터에 합류하여 28세의 젊은 나이에 대표까지 맡게 됩니다. 후에는 레딧, 에어비앤비, 드롭박스, 핀터레스트 등 이름만 들어도 화려한 수많은 스타트업에 초기 투자를 주도하여 막대한 수익을 거둬 들이죠. 한국에서 샘 올트먼은 chatGPT를 계기로 유명해진 인물이지만, 사실상 실리콘밸리에서 그는 액셀러레이터 CEO로서도 이미 유명 인사였습니다. 실제로 2015년에는 포브스가 선정한 ‘30세 미만 최고 투자자’로 뽑히기도 했고요.
샘 올트먼과 OPEN AI 드디어 세상에 공개된 chatGPT, 출시 5일 만에 100만 명 사용
투자자 시절, 샘 올트먼이 가장 적극적으로 투자했던 분야 중 하나는 바로 인공지능(AI)이었습니다. 2015년, 마침내 그는 미국 전기차 기업 테슬라의 CEO 일론 머스크, 링크드인 창업자 리드 호프먼 등 유명 인사와 함께 ‘인류에게 유익한 인공지능 개발’을 위한 비영리단체인 ‘오픈 AI’를 출범합니다. 그리고 2019년에는 오픈 AI에만 집중하기 위해 와이콤비네이터 CEO 자리에서도 물러나게 됩니다.
그러던 중 함께 오픈 AI 설립을 주도한 일론 머스크가 샘 올트먼과의 의견 차이를 좁히지 못하고 오픈 AI를 떠나게 됩니다. 샘 올트먼은 AI 연구 개발을 위해서라면 수익성을 추구하는 것도 마다하지 않는 입장이었지만, 일론 머스크의 생각은 달랐기 때문이죠.
일론 머스크는 한 인터뷰에서 “나는 오픈 AI가 누구나 사용할 수 있는 오픈소스를 제공하는 비영리 기업이 되길 바라며 이름을 오픈AI’로 지었는데 창업 정신과는 반대로 폐쇄적 AI 개발 생태계로 전환해 수익을 추구하는 기업이 됐다”며 오픈AI가 영리를 추구하는 기업이 된 것을 비판하기도 했습니다. 또한 함께 운영하는 회사인 테슬라도 AI 연구를 시작했기 때문에, 이해가 상충될 가능성이 있다는 점도 그가 오픈AI를 떠난 이유 중 하나였습니다.
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이후 오픈AI는 AI 연구개발에 필요한 비용을 위해 오픈 AI 자회사이자 영리 기업인 “오픈 AI LP’를 세우고, 외부 투자를 유치하는데요. 마이크로소프트(MS)로부터는 1조원 가량의 투자를 받기도 했습니다. 그리고 2019년, 오픈 AI는 AI 학습 플랫폼 ‘오픈 AI 짐’의 베타 버전과 유니버스(Universe) 등을 출시하기도 합니다.
드디어 세상에 공개된 chatGPT, 출시 5일 만에 100만 명 사용
그리고 2022년 11월, 오픈 AI는 인공지능 챗봇 ‘챗GPT’를 세상에 공개합니다. 2018년 첫 모델인 GPT-1를 처음 발표한 것에 이어 마침내 11월 GPT-3.5를 발표한 것인데요. 챗GPT는 출시 5일 만에 100만 명의 사용자를 끌어모으며 폭발적으로 성장했습니다.
넷플릭스가 3.5년, 페이스북이 10개월, 인스타그램이 2.5개월 만에 달성한 사용자 수인 100만 명을 를 불과 5일 만에 달성했다는 점에서 챗GPT의 엄청난 인기를 실감할 수 있습니다. 실제로 챗GPT 개발 후, 오픈 AI의 기업가치는 100조 원 이상으로 10개월 만에 3배가 뛰어오르기도 했습니다.
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샘 올트먼의 사회적 영향
이렇듯 챗GPT를 만들어 전 세계를 떠들썩하게 만든 샘 올트먼은 앞으로 인공지능이 가져올 미래를 어떻게 예상하고 있을까요?
샘 올트먼은 한 매체와의 인터뷰에서 AI 기술로 인해 많은 사람들이 일자리를 잃게 되리라는 점에 대해서는 인정했지만, “AI 기술이 더 나은 일자리를 만들어 낼 기회를 제시해 줄 것”이라고 밝혔습니다.
또한 올해 초 아랍에미리트(UAE) 두바이에서 열린 2024 세계정부정상회의(WGS) 대담 프로그램에서는 “현재 AI 기술은 흑백 휴대전화 수준으로, 몇 년 뒤면 훨씬 더 좋아질 것”이라 말하며, AI 기술에 대한 낙관론적인 입장을 밝혔습니다.
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미국 타임지가 뽑은 2023년 가장 영향력 있는 100인에 선정된 샘 올트먼. 오픈 AI의 CEO로서 챗GPT를 출시하며 전 세계에 생성형 인공지능 열풍을 불러일으켰습니다. 이사회와의 갈등으로 오픈 AI에서 해임되었다가 닷새 만에 다시 복귀하는 등 해프닝도 많았지만, 그가 쏘아올린 인공지능 기술은 하루가 다르게 우리의 일상을 빠르게 파고들고 있습니다. 개인이 챗GPT를 업무에 활용하는 것을 넘어, 기업 또한 생성형 인공지능을 도입하여 비즈니스에 활용하는 사례도 나타나고 있죠.
인공지능의 윤리적 측면에 대한 우려는 아직 해결되지 않았고 더 구체적인 논의가 이루어져야 하나, 2024년 현재에도 그가 전 세계에서 가장 영향력 있는 인물 중 하나인 것은 분명합니다. AI 열풍의 중심에 있는 샘 올트먼은 AI 기술과 우리의 일상을 어떻게 더 발전시킬까요? 그가 말한 대로 AI 기술이 더 나은 일자리를 만들어 낼 수 있을지, 앞으로의 행보를 지켜봐야겠습니다.
일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 챗GPT를 개발한 오픈AI를 상대로 ‘인류의 이익’을 위해 인공지능(AI)을 개발하기로 한 창립 목표를 어겼다며 소송을 제기했다. xAI를 설립해 인공지능 ‘그록’을 내놓은 머스크가 이길 가능성이 거의 없어 ‘여우의 신포도’와 같은 소송을 제기한 것을 두고, AI의 미래에 대한 창업자들의 불화가 확대됐다는 분석이 나온다.
2022년 11월 30일 오픈AI사가 챗gpt를 출시한 이후 초거대 AI시대가 도래했다며 전세계를 떠들썩하게 만들었던 챗gpt. 대부분의 전문가는 챗gpt의 등장은 마치 과거 인터넷과 스마트폰이 만들어졌을 때의 충격과 비슷하다고 평가했죠. 천하의 일론 머스크마저 두려움에 떨게 만든 존재였죠.
폭발적인 관심 이후로 한때는 챗gpt의 대세가 꺾이고 있다는 얘기가 나오기도 했습니다. 실제로 구글 트렌드에서 ‘챗gpt’ 키워드에 대한 관심도 변화 그래프를 보면 2022년 말에는 데이터가 정점을 찍고, 그 이후 계속해서 하향 곡선을 그리고 있는 점을 확인할 수 있었어요. 뿐만 아니라 웹 분석 회사인 Similarweb에 따르면 2023년 6월 챗gpt의 웹 사이트 트래픽이 출시 이후 처음으로 9.7%나 감소했다고 밝혔죠. 실제로 챗gpt는 초반의 관심과 달리 챗gpt 활용 측면에서 신뢰성이나 악용 가능성 등으로 걱정어린 시선을 받고 있기도 합니다. 챗gpt의 잠재력은 곧 다양한 방면에서 일어날 수 있는 문제를 의미하는 것이니까요. 그럼에도 불구하고, 특히 작년 2023년부터 거의 모든 분야에 챗gpt가 본격 활용되고 있다고 해도 과언이 아닙니다.
SPC 배스킨라빈스는 2023년 4월 이달의 맛 ‘복숭아로 피치 올려’ 출시를 기념해 국내에서 처음으로 챗gpt 활용 광고 영상을 공개했어요.. 인기 캐릭터 기업 ‘산리오’와 협업하여 챗gpt에 배스킨라빈스 이달의 맛을 주제로 한 동화 초안을 요청했고, 이를 각색해 광고 영상을 완성했다고 해요. 또한 미래에셋증권은 올해 초 챗gpt를 활용해 종목의 시황을 요약하는 서비스 ‘투자 GPT가 요약한 종목은?’을 도입했다고 하죠. 해당 서비스를 이용하게 되면 챗gpt로 당일 고객들의 관심을 받고 있는 종목을 선별해 시황 데이터와 최근 중요 뉴스가 결합된 요약 내용을 제공받을 수 있다고 해요. 이렇듯 정말 다양한 기업들이 자신들의 서비스에 챗gpt를 활용하고 있고, 다양한 방식으로 챗gpt의 유효성을 증명하고 있습니다.
| 잘 나가는 챗gpt와 오픈AI에 배 아픈 일론 머스크?
한편 많은 우려와 걱정어린 눈길에도 불구하고 챗gpt의 가능성이, 그 경제적 가치가 무궁무진함을 시사하는 사건이 있었습니다. 바로 엊그제인 24년 3월 3일, 일론 머스크가 챗GPT 개발사인 오픈AI를 제소했다는 기사가 터졌거든요. “오픈AI는 세계에서 가장 큰 기술 기업인 마이크로소프트(MS)의 사실상 자회사로 변모했다”는 것이 그 이유였어요. 그렇다면 머스크가 갑자기 오픈AI를 걸고 넘어진 이유는 무엇일까요? 전문가들은 이런 그의 행동을 ‘속쓰림’으로 해석하고 있습니다. 2018년에 오픈AI와 결별한 머스크가 챗gpt의 성공에 배아파하고 있다는 것이죠.
이렇듯 챗gpt는 끝을 알 수 없는 무한한 잠재성을 가진 존재인 것은 확실해요. 지금도 무수히 반복되고 있는 인간의 단순작업 과정들(EX. 오류, 자료 수집, 정리 등)을 줄여줄 수 있을뿐더러 글쓰기와 같은 창작 분야를 비롯해서 위에서 보여드렸던 다양한 산업 분야로의 확장성을 지니고 있죠.
그렇다면, 기업이 아닌 개인이 챗gpt를 업무에 활용할 수 있는 방법에는 어떤 것들이 있을까요?
| 챗gpt를 똑똑하게 활용하는 법 (챗gpt 사례)
챗gpt의 무한한 가능성은 알겠지만.. 우리한테 중요한건 당장 내가 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 측면이겠죠? 그래서 여러분을 위해 똑똑하게 챗gpt를 활용하는 법을 정리해봤어요!
1. 챗gpt로 업무 효율 높이기
챗gpt는 잘 활용하기만 한다면 마케팅, 개발자, 고객서비스 등 다양한 직무에도 활용이 가능해요! (1) 챗gpt & AI 툴로 업무 효율 높이기 업무에서 가장 많이 쓰이는 툴과 인공지능을 결합하면 1시간 걸리던 업무를 10분으로 확! 줄일 수 있어요. Case 1. 엑셀 파일 10개 한 번에 합치기 Case 2. 발표 슬라이드 1분만에 만들기
(2) 챗gpt로 보고서 작성 끝내기 신규 시장 개척을 위한 효과적인 사업 보고서 작성법부터 마케팅 전략 보고서에 활용할 수 있는 고객 페르소나 설정 노하우까지! 챗gpt로 한 번에 해결해보세요! Case 1. 투자 제안서 작성하기 Case 2. 고객 페르소나 설정하기
(3) 챗gpt로 프로그래밍 활용하기 표 서식 자동 맞춤부터 가독성을 높이고 코드를 빠르게 디버깅하는 방법까지 개발 실무에서 가장 많이 활용되는 업무를 챗gpt로 빠르게 끝내보세요! Case 1. 표 서식 자동 맞춤 Case 2. 코드 빠르게 디버깅하기
2. 챗gpt로 부가 수익 창출하기
챗gpt는 업무 뿐만 아니라 실제 부업에 써먹을 수도 있는 유용한 툴이예요! 가장 활용도가 높은 방법 2가지를 알려드릴게요. Case 1. 블로그 포스팅 자동 업로드 Case 2. 코인 자동 매매 프로그램 제작/셋팅
어떤가요? 이렇게 살펴보니까 챗gpt를 활용할 수 있는 방법이 정말 많죠? 아마 챗gpt의 대세감에 힘입어서 나도 써볼까? 하고 살짝 써봤다가 포기하신 분들도 많으실텐데요. 챗gpt는 정말 어떻게 쓰느냐에 따라서 그냥 AI 검색 도구 정도로 활용할 수도 있지만 나만의 똑똑한 AI 비서로도 활용할 수가 있어요!
패스트캠퍼스의 [AI 시대 일잘러를 위한 비현실적인 400가지 챗gpt 활용 바이블] 강의에서는 12개 분야 400가지 챗gpt 사례로 알아보는 챗gpt 활용법을 한 번에 배워볼 수 있습니다. 난이도로 구분한 단계별 맞춤형 학습으로 챗gpt를 아예 모르는 초급 수준부터 어느 정도 활용할 줄 아는 중-고급 수준까지 나누어 학습이 가능한 것이 자랑할 만 한 점이라고 할 수 있겠네요. 특히 필요할 때 바로 찾아 쓰는 프롬프트를 무려 200종이나 무료로 제공해주고 있답니다! 다수의 사이트에서 유료로 제공되고 있지만 수강생에 한해 무료로 제공해준다고 하니 놓치지 마세요!
“챗gpt는 무섭도록 훌륭하다. 위험할 정도로 강력한 인공지능이 이제 머지 않았다.”
(챗gpt is scary good. We are not far from dangerously strong AI.)
어떻게 쓰느냐에 따라 활용법이 무궁무진한 챗gpt! 일론 머스크가 그동안 챗gpt와 오픈ai에 보여온 반응을 보면 힌트를 얻을 수 있죠. 누가 뭐래도, 챗gpt는 여전히 엄청난 가능성을 지닌 강력한 툴이 분명합니다. 내 실무에 바로바로 써먹고 똑똑하게 활용하는 노하우가 궁금했다면 패스트캠퍼스 강의에서 모두 알려드릴테니 확인해보세요!
