훌륭한 UI를 사용하더라도 컴퓨터와 상호 작용하려면 인지적 부담이 커집니다.

우리는 하루 평균 수십 개의 사용자 인터페이스와 상호작용하지만 그 사실을 깨닫지도 못합니다.Google 지도에서 길 안내를 설정하거나, 택시나 우버를 예약하거나, 새 숙소 목록을 보거나, 항공편을 예약하거나, ATM에서 현금을 인출하거나, 온라인으로 청구서를 지불하거나, 친구에게 문자 메시지를 보내는 일 등 다양한 UI와 끊임없이 상호작용하게 됩니다.대부분의 경우 이러한 UI 중 최소 몇 개는 즉석에서 학습하고 있습니다.예를 들어 다른 은행의 새 ATM을 방문하거나, Zillow 대신 Redfin을 사용하기로 결정했거나, 모바일 운영 체제가 업그레이드될 수 있습니다.

우리는 끊임없이 진화하는 UI에 상대적으로 무감각해졌고, 비생산적인 임계값을 넘을 때까지 일을 처리하기 위해 컴퓨터와 상호 작용하는 것에 대한 부담으로 받아들이게 되었습니다.이러한 세금을 일상적으로 보여주는 좋은 예로 식료품점에서 셀프 계산대를 들 수 있습니다.저 같은 경우에는 찾기 쉬운 바코드가 있는 간단한 물품 몇 개만 있는 경우를 제외하고는 셀프 체크아웃을 피하는 경향이 있습니다.크고 복잡한 식료품 바구니, 특히 무게를 측정해야 하는 농산물과 같은 품목의 경우 이러한 UI는 세금 임계값을 넘기 때문에 줄을 서서 더 오래 기다려야 하더라도 직원이 체크아웃을 도와줄 때까지 기다리는 것이 좋습니다.UI에는 순열, 메뉴 선택 및 단계가 너무 많아서 궁극적으로 사용자가 도움을 요청해야 합니다.간단히 말해서 UI는 단순한 사용 사례를 넘어서기에는 너무 투박합니다.

사용자 인터페이스를 통해 사용자는 가능한 한 간단하거나 효과적인 방식으로 프로그램이나 컴퓨터와 상호 작용할 수 있습니다.UI와 입력 도구는 명령줄 인터페이스에서 문자 기반 인터페이스, 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI), 마우스와 키보드에 이르기까지 수년에 걸쳐 발전해 왔습니다.UI가 발전할 때마다 마찰이 줄어들고 사람이 컴퓨터를 쉽게 조작할 수 있게 되었지만, 이러한 발전은 UI 단편화도 증가하면서 이루어졌습니다.이러한 파편화로 인해 인간은 일상 생활에서 변화하는 UI를 익혀야 한다는 요구가 생겼습니다.다르게 말하면, 우리는 컴퓨터와 상호작용하는 부자연스러운 방식에 대처하는 법을 배웠고 컴퓨터가 제공하는 이점을 대가로 이러한 인지적 부하를 그저 받아들였을 뿐입니다.하지만 좀 더 자연스럽게 기계와 대화할 수 있는 방법이 있다면 어떨까요?

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제너레이티브 및 대화형 AI는 컴퓨터와의 상호 작용을 변화시키고 있습니다.

대화형 AI와 제너레이티브 AI는 우리가 컴퓨터와 상호작용하는 방식을 혁신하고 있습니다. 그들은 우리를 기존 UI에서 훨씬 더 자연스럽고 직관적인 형태의 커뮤니케이션인 대화로 이끌고 있습니다.AI는 사용자가 컴퓨터와 상호 작용할 수 있는 새로운 계층을 만들고 있으며, 이를 통해 자기 주도형 그래픽 사용자 인터페이스가 필요하지 않습니다.이전에 Shake Shack에서 카운터에 사람을 데리고 주문한 것과 마찬가지로 AI 에이전트와 통화하면 다른 사람에게 사용하는 것과 동일한 언어로 주문을 받을 수 있습니다.이미 살펴본 바 있습니다. 웬디스 (Wendy's) 의 예시 다른 체인점도 있지만 음식 주문은 하나의 작은 사용 사례에 불과합니다.AI 기술의 발전과 빠른 소비자 채택으로 인해 향후 5년 내에 기존 UI가 크게 사라질 것입니다.AI 에이전트와 직접 대화하여 완료해야 하는 작업을 완료하기만 하면 놀라울 정도로 자연스럽게 느껴질 것입니다.

AI 에이전트가 전체 경험을 큐레이팅하는 콘서트에 간다고 상상해 보세요.상담원은 해당 가격대에 맞는 최적의 티켓을 조사하고, 좌석을 선택하고, 콘서트에 참석할 Uber를 주문하고, 좌석까지 음식을 주문할 수 있는 옵션을 알려주고, 준비가 되면 음료를 새로 고치라고 지시할 수 있습니다.이 모든 것은 대화를 통해 간단히 일어날 수 있습니다.이것은 공상 과학 소설이 아닙니다. 이제 가능해졌고 소비자에게 주는 혜택은 무궁무진합니다.소매업, 여행, 식당, 심지어 기업 내에서 이러한 경험을 활용하여 관리 업무를 수행하든 관계없이 AI 에이전트는 머지않은 미래에 대화를 통해 우리를 위해 일을 처리해 줄 것입니다.

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AI 에이전트는 개인화되고 동적일 수 있습니다.

자연어 처리 (NLP) 의 최신 발전과 목적에 적합하도록 정교하게 조정된 소형 대형 언어 모델 (LLM), 컴퓨팅 성능의 엄청난 향상으로 AI 에이전트는 빠르게 쿼리를 해석하고 응답하는 데 능숙해져서 정확하고 관련성 높은 정보를 실시간으로 제공할 것입니다.이는 여러 언어로 가능해질 것이며 상황 인식도 강력해질 것입니다.이러한 대화형 AI 패러다임은 컴퓨터와의 사용자 상호 작용을 단순화하고 기존 인터페이스에 비해 채택 장벽을 낮추어 광범위한 사용자가 기술을 더 쉽게 이용할 수 있도록 합니다.“정보 도우미”이든 “작업 도우미”이든 관계없이 이제 간단한 대화를 통해 정보 조사 및 요약, 약속 예약, 스마트 홈 장치 제어와 같은 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.AI 에이전트가 우리 집의 선호 온도를 학습하고 우리를 위해 온도를 미리 설정해 주므로 더 이상 Nest를 프로그래밍할 필요가 없습니다.식료품을 주문할 때 AI 에이전트에게 선호도에 따라 레시피를 만들어 달라고 요청하면 AI 에이전트가 자동으로 장바구니를 채워서 검토한 다음 픽업 또는 배송 주문을 할 수 있습니다.UI와 상호작용할 필요 없이 AI 에이전트만 있으면 됩니다.

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모든 신기술과 마찬가지로 소규모로 시작했다가 빠르게 가속화될 것입니다.

AI 채택 속도는 인류 역사상 이전 기술을 능가하고 있습니다.ChatGPT는 3개월 만에 1억 명의 사용자를 확보한 것으로 유명합니다. 가장 비슷한 비교 사례는 바이럴 소셜 미디어 회사인 TikTok과 Instagram으로, 동일한 성과를 달성하는 데 각각 9개월과 2.5년이 걸렸습니다.비즈니스 관점에서 보면 수익 창출에 관한 AI에 대한 언급이 놀라울 정도로 증가하고 있으며, AI에 대한 투자 약정에 대한 CapEx에 대한 후속 조치도 이어졌습니다.아마도 가장 중요한 것은 유통 기술이 이미 우리 손 안에 들어와 있고 AI 에이전트와의 상호 작용을 가로막는 장벽이 기존 UI보다 훨씬 낮다는 점일 것입니다.

가장 가능성이 높은 진입 시점은 향후 1~2년 내에 AI 에이전트를 소비자 가치 사슬에 도입하는 기업이 될 것이며, 이는 소비자 경험에 영향을 미칠 것입니다 (숙소 예약은 Priceline의 최신 AI 에이전트를 참조하십시오.).3~5년 내에 이러한 에이전트가 고객 경험 가치 사슬을 빠르게 인수하고 기존 UI는 사라지기 시작할 것으로 예상됩니다.이번 채택과 동시에 NinjaTech AI에서 개발 중인 것과 같은 개인용 AI 에이전트도 부상할 것입니다. 개인용 AI 에이전트가 다른 AI 에이전트와 상호 작용할 때 진정한 재미가 시작될 것입니다!