[Post] AI가 여는 하이브리드 업무의 시대: 문서와 데이터의 혁명 (2/3)

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AI Recruits a New Hybrid Workforce

 

핵심 요약:

• 기존 문서 편집 도구의 한계와 새로운 혁신 기회
• AI 기반 글쓰기 지원으로 작성 프로세스 혁신
• 스프레드시트의 지능형 자동화와 고급 분석 기능
• 수직적 특화 도구를 통한 시장 진입 전략

 

AI 기반 문서 편집기와 스프레드시트의 혁신적 변화

 

[Post] AI가 여는 하이브리드 업무의 시대: 새로운 일하기 방식의 시작 (1/3)

 

The document editor

우리가 컴퓨터에서 하는 주요 작업 중 하나는 글쓰기이지만, 문서 편집기 자체는 항상 단어 자체보다는 단어의 서식에 더 중점을 두어왔습니다. 이러한 앱들의 시장 성공은 제품 혁신보다는 배포 방식에 의해 더 많이 좌우되었습니다.

 

WordPerfect는 초기 선두주자였지만 Windows 버전을 일찍 만들지 않아 마이크로소프트에 시장을 내주었습니다. Windows의 각 새로운 릴리스는 별도로 디스크로 판매되는 Word의 다음 버전을 위한 기회였습니다.

 

구글은 2006년 웹에서 Docs를 출시했을 때 Word를 거의 변경하지 않았지만, 웹이라는 배포 이점이 있었습니다. 2010년 구글은 여러 사람이 웹에서 Microsoft Office 문서를 동시에 편집할 수 있게 하는 기술을 인수했습니다. 온라인 배포와 협업은 팀이 함께 일하는 방식을 완전히 바꾸었습니다. 마이크로소프트가 할 수 있는 것은 Office 365가 된 것을 따라가는 것뿐이었습니다.

 

수년간 Hemingway, Ulysses, Dropbox Paper, Salesforce Quip, 그리고 현재 가장 두각을 나타내는 Notion과 같은 많은 도전적인 문서 편집기들이 있었습니다. 이러한 앱들 중 많은 수가 글쓰기 경험을 단순화하는 것을 목표로 했지만, Notion은 기존 패러다임을 완전히 우회했습니다. "페이지"나 스큐어모피즘이 없고, 인터넷 시대에 맞는, 화면을 위해 설계되고 연결되도록 만들어진 문서만 있습니다. 당연히 Notion은 자사 제품에 생성형 AI를 원활하게 통합하는 데도 빨랐습니다.

 

문제를 옆에서 공략하면서, Canva는 소셜 미디어와 마케팅 그래픽을 넘어 제품을 계속 확장해왔으며, 최근에는 생성형 "매직 라이트" 기능을 포함한 문서 편집 애플리케이션을 출시했습니다. Canva가 자신들의 사무용 소프트웨어 제품군을 대표하는 소셜 중심의 기업가들의 다가오는 세대가 있을 수 있습니다.

 

생성형 텍스트 시대의 문서 편집기의 큰 새로운 기회는 글쓰기 경험 자체를 혁신하는 것입니다. AI 연구원 Katy Gero가 최근 Wired에서 쓴 것처럼, AI는 글쓰기 과정의 세 가지 구별되는 부분인 계획, 초안 작성, 수정에 개입할 수 있습니다. 현재의 생성형 시스템은 처음 두 가지에 집중합니다. 대부분의 애플리케이션은 프롬프트의 완성으로 문장과 단락을 작성해줄 것입니다. 더 정교한 접근 방식은 제목을 기반으로 블로그 포스트의 개요를 제공할 수 있습니다.

 

"생성형 텍스트 시대의 문서 편집기의 큰 새로운 기회는 글쓰기 경험 자체를 혁신하는 것입니다."

 

글쓰기 과정이 반복적인 것처럼, 생성형 글쓰기 도우미도 작성자가 원하는 결과에 수렴하기 위해 사용하는 재귀적 루프로 가장 잘 작동합니다. 당신이 글을 수정할 때 다양한 관점에서 피드백을 제공할 수 있는 건설적인 비평에 대해 훈련된 생성형 에이전트를 상상하는 것은 어렵지 않습니다. 결국 우리는 오늘날의 맞춤법 검사처럼 이 가상의 작가실을 당연하게 여기게 될 수 있습니다.

 

Jasper와 Copy.ai 같은 첫 번째 획기적인 텍스트 생성 앱들은 마케팅 카피에 특화되어 있습니다. 이들의 초기 성공은 LLM 자체의 훈련 데이터에 마케팅 언어가 많이 포함되어 있는 것의 결과물일 수 있습니다. 그럼에도 Jasper는 SaaS 마케팅 게임을 잘 수행하는 도전자의 좋은 예입니다. HubSpot의 전략을 따라 매우 열정적인 커뮤니티를 육성하고 매력적인 제품을 만들었습니다. GPT-3를 모델 인프라로 사용함으로써, 자체 배포 채널을 구축하는 어려운 작업에 노력을 집중할 수 있었습니다.

 

AI 강화 글쓰기 앱의 가장 큰 시장은 현재 도구로는 글쓰기가 어려운 사람들일 수 있습니다. 이는 첫 번째 수직적 글쓰기 도구보다 더 전체적인 접근 방식과 글쓰기 과정을 재창조하는 상상력이 필요할 것입니다. Lex는 생성형 프롬프트와 작성자의 노력을 보완하기 위해 사실을 수집하고 질문에 답할 수 있는 인접 챗봇을 완전한 기능의 문서 편집기와 결합한 초기 단계의 생성형 글쓰기 제품입니다. AI는 새로운 작업 방식을 가능하게 하므로 참신하고 즐거운 제품 사고가 실제로 차이를 만들 수 있습니다.

 

"미래의 애플리케이션들은 훨씬 더 나아갈 것입니다: 그들은 브랜드와 개인들이 질적으로 뛰어난 콘텐츠를 만들도록 안내할 것입니다."

 

애플리케이션은 또한 생성형 피드백을 전통적인 분석과 ML 패턴 매칭과 결합할 수 있습니다. 예를 들어, Jasper는 생성된 텍스트에 대한 SEO 메트릭을 제공합니다. 미래의 애플리케이션들은 훨씬 더 나아갈 것입니다: 그들은 브랜드와 개인들이 질적으로 뛰어난 콘텐츠를 만들도록 안내할 것입니다.

 

예외성은 대형 사무용 제품군의 범위를 벗어나기 때문에 스타트업에게 가장 유망한 영역 중 하나입니다. 브랜드와 결국에는 개인들은 자신만의 고유한 목소리를 담기 위해 기반 모델을 미세 조정하고 싶어할 것입니다. 현재 생성형 텍스트는 그럴듯하지만 일반적으로 들립니다. Jasper의 프리미엄 Boss Mode에서는 이미지 생성 앱에서 스타일 제안(예: "디지털 아트")을 추가할 수 있는 것처럼 프롬프트에 "톤 오브 보이스" 키워드(예: "일론 머스크")를 추가할 수 있습니다. 하지만 조직과 개인들은 자신들의 글이 차별화되게 들리기를 원합니다. 우리는 단순히 단어 수가 아닌 그들의 목소리 때문에 고품질 작가를 높이 평가합니다. 독점적인 텍스트 말뭉치를 가져와서 모델을 그것에 대해 미세 조정하는 쉬운 방법에 대한 수요가 있을 것입니다.

 

마지막으로, 계획 과정으로 다시 돌아가서, OpenAI의 Codex와 같이 코드에 대해 훈련된 생성형 모델들은 "사고의 연쇄"와 복잡한 추론에 대한 새로운 능력을 보여주었습니다. 미래의 문서 편집기는 수백만 명의 다른 사람들이 이미 작성한 것에 기반한 일련의 글머리 기호를 제공하는 것을 넘어서 당신의 논증의 허점을 찾아낼 수 있을 것입니다.

 

The spreadsheet

Apple II용 최초의 스프레드시트인 Visicalc은 최초의 "킬러 앱"이었습니다. 비즈니스와 학계 사용자들에게 너무나 가치 있어서 컴퓨터 전체를 구매할 이유를 제공했습니다. 마이크로소프트는 실제로 1985년에 Mac용 Excel 첫 버전을 출시한 후 2년 뒤에 Windows 버전을 출시했습니다.

 

문서 편집기보다 더욱, 스프레드시트는 그래픽 사용자 인터페이스에서 번창했습니다. Word가 서식에 과도하게 집중한 반면, Excel은 점차 정교한 기능을 제공하여 이제 Excel 수식은 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어가 되었습니다. 전문가들을 위해, 마이크로소프트가 2021년에 도입한 LAMBDA 함수는 Excel을 튜링 완전하게 만들었습니다.

 

2006년에 출시된 Google Sheets는 Excel과 대체로 기능적 균형을 유지해왔지만, Docs와 마찬가지로 주요 차별점은 협업을 용이하게 하는 온라인 배포였습니다. Excel은 매크로, 더 큰 데이터 용량, Sheets보다 더 많은 시각화 옵션으로 파워 유저들에게 어필합니다. 두 스프레드시트 모두 최근 몇 년간 자동화된 데이터 분석과 수식 제안을 시도하여 새로운 AI 기반 도전자들을 막아왔습니다. 그리고 구글의 새로운 Simple ML 애드온은 노코더들의 손에 TensorFlow를 쥐어주었습니다.

 

"단어와 이미지에 연산 능력을 가져오는 것은 새로운 일이지만, 스프레드시트는 본질적으로 연산적입니다."

 

하지만 하드코어 스프레드시트 사용자를 위한 진정한 Notion과 같은 경쟁자는 스프레드시트 공간에 없습니다. 스프레드시트에서 마우스를 만지는 것을 부끄러워한다면(죄송합니다!), Airtable이나 Rows는 당신을 위한 것이 아닙니다. 하지만 스프레드시트에서 정량적 작업을 자동화하는 것은 이 새로운 시대를 위한 확실한 응용이 되어야 합니다. 이는 대부분 생성형 접근보다는 더 엄격한 형식적 방법을 통해 올 것 같습니다. 수학은 여전히 수학입니다.

 

GPT3는 =GPT() 함수를 추가하는 확장을 통해 기존 스프레드시트에 매우 쉽게 통합되는 것으로 나타났습니다. 텍스트 프롬프트를 작동하는 스프레드시트 수식으로 변환하는 데 언어 모델을 사용하는 것도 가능합니다. 그리고 아마도 프롬프트 인터페이스가 지루한 데이터 정리와 검증을 간소화할 수 있을까요? 우리가 보고 싶은 또 다른 응용은 모델링 목적으로 스프레드시트를 채우기 위한 합성 데이터를 지정하는 능력일 것입니다.

 

기존 스프레드시트의 가장 큰 해자는 관성과 사용자 친숙도입니다. 하지만 스프레드시트 자체가 이미 엄청난 양의 자동화를 나타낸다는 것을 잊기 쉽습니다. 단어와 이미지에 연산 능력을 가져오는 것은 새로운 일이지만, 스프레드시트는 본질적으로 연산적입니다. 가장 큰 혁신은 사무 직원들을 위한 코드 노트북을 만들기 위해 스프레드시트를 문서 환경(Notion과 Coda 참조)으로 통합하는 것일 수 있습니다.