소비자 심리학이 AI 제품 디자인에 주는 시사점 작년에 저희는 "AI의 달걀 이론"이라는 글에서 소비자 심리학의 유명한 사례를 다룬 적이 있습니다. 인스턴트 케이크 믹스가 처음 나왔을 때, 판매가 부진했습니다. 케이크 만들기가 너무 빠르고 쉬웠기 때문입니다. 사람들은 베이킹에 기여하지 않았다는 죄책감을 느꼈습니다. 그래서 회사들은 사람들이 기여했다고 느끼도록 달걀을 추가하도록 했습니다. 그러자 판매가 급증했습니다. 저희는 이 원칙을
🦈 #153 [AI 시대의 인간 번영], [왜 당신은 가장 목소리 큰 고객을 무시해야 하는가] 등 이 주의 번역글 📌 AI 시대의 인간 번영 🦄 Why this article? 생성형 AI의 급부상, 여러분의 업무와 스타트업의 미래에 어떤 영향을 미칠까요? 이 글은 UX 연구 및 디자인 분야에서 AI가 가져오는 변화와 인간 번영이라는 더 큰 그림을 연결합니다. 🧠 핵심 요약 * AI는 UX 연구 및 디자인을 혁신할 잠재력을 지녔지만, 동시에 과도한 단순화, 일반화,
RAG가 끝이 아닙니다: 앞으로의 AI + Data RAG(Retrieval Augmented Generation)와 ICL(in-context learning)은 2020년경부터 AI 분야에서 매우 흥미로운 발전이었습니다. 이러한 기술들은 기업과 앱 개발자들이 고객 데이터를 활용하는 방식에 혁명을 가져올 것으로 약속했습니다. 재학습이나 미세 조정 없이도 강력한 모델을 활용할 수 있게 해주죠. 간단히 프롬프트 중에 모델에 관련 데이터를 "주입"함으로써, 기업들은 즉시
AI 시대의 인간 번영 지난 2년간 AI의 폭발적인 발전, 특히 생성형 AI와 거대 언어 모델(LLM)은 우리가 일하고 기술에 대해 생각하는 방식을 크게 바꿔 놓았습니다. 사용자 연구자와 디자이너에게 AI의 영향은 크게 세 가지 영역으로 나눌 수 있습니다. 1. 생성형 AI 제품 개발: 새로운 제품과 서비스에 AI를 최적으로 구현하기 위해 연구 및 디자인 프로젝트에서
왜 당신은 가장 목소리 큰 고객을 무시해야 하는가 제품 관리 업무를 하다 보면, 가장 어려운 일 중 하나가 다음에 무엇을 개발해야 할지 결정하는 것입니다. 피드백 시스템이 잘 갖춰져 있다면, 고객으로부터 꾸준히 다양한 의견이 쏟아져 나올 텐데요. 너무 많은 의견 때문에 무엇부터 우선순위를 둬야 할지 막막할 때도 있습니다. 이럴 때 가장 쉽게 할 수 있는 선택은 가장 목소리가 큰
AI 앱 스타트업은 엔터프라이즈 세일즈 황금기(1994-2000)에서 많은 것을 배울 수 있습니다 AI 혁신 시대는 메인프레임 혁명과 닷컴 시대 중 어느 쪽에 더 가까울까요? Stratechery의 Ben Thompson은 Nat Friedman 및 Daniel Gross와 함께한 최근 팟캐스트 에피소드에서 메인프레임 혁명에 더 가깝다는 주장을 펼쳤습니다. 둘 다 일리가 있지만, 저는 현재 AI 앱 폭발의 가장 적절한 유사 사례는 클라이언트-서버 컴퓨팅으로의 전환에 의해 주도된 1994년부터 2000년까지의
🦈 #152 [다섯 가지 AI 에이전트 구축법], [소셜 미디어에서 입소문이 났지만, 형편없는 사용자들뿐] 등 이 주의 번역글 📌 코딩 에이전트로부터 배우는 다섯 가지 AI 에이전트 구축법 🦄 Why this article? AI 에이전트가 코딩 분야에서 놀라운 성과를 거두고 있다는 사실, 알고 계셨나요? 단순히 코딩을 자동화하는 것을 넘어, AI 에이전트 구축의 핵심 원칙을 제시하고 있습니다. 이 글을 통해 코딩 에이전트의 성공 비결을 파헤 쳐보세요. 🧠 핵심 요약 * 명확하고 효율적인