챗GPT가 등장한 이후로 온갖 서비스에서 생성형 인공지능 서비스를 도입하는 추세다. 그런데 그것이 사용자 경험을 향상하는 등 정말 필요한 것인지, 단지 인공지능이라는 단어 자체가 주는 첨단 이미지를 마케팅으로 이용하는 것인지는 가려 봐야겠다. 그렇다면 트렌드 사례를 탐색하고, 트레드 키워드를 도출할 때도 인공지능을 이용할 수 있을까?
2023년 11월 29일 트렌드 정보를 찾아주는 인공지능 서비스 https://trenddb.com/case/1524792

1. 미래적 함의를 가진 좋은 사례 찾기

미래는 아직 발현되지 않은 것이므로 정답을 내놓은 상태에서 사례를 탐색하지 않는다. 그물을 내려 바닥에서 물고기를 쓸어가는 저인망식으로 많은 사례를 살펴보면서 트렌드 키워드를 찾아낸다. 이렇게 찾아낸 사례는 미래의 모습을 비유적으로 묘사하고 설명할 때도 유용하다. 

즉, 미래의 모습을 말로만 설명해서는 설득력이 약하므로 케이스 스터디(Case Study) 방식을 이용한다. 매일 자료를 찾는 데 많은 시간이 투자하는데, 인공지능은 번뜩이는 미래적 함의를 지닌 특정 사례를 찾아내는 데 어려움을 겪는다.

아직은 인공지능에 어떤 식으로 그것을 찾아내는지 학습시키지 못했다. 사실 암묵지로 된 이 과정을 문장으로 정리해 형식지로 작업하지 않았기 때문에 어떻게 해보라는 말을 하기도 힘들다. 또한, 이것을 공유하는 것이 직업적으로 유리한지 불리한지 판단하지 못하겠다.

2. 트렌드 사례 내용을 번역하기

트렌드 전문가는 얇고 넓게 안다. 반면 특정 분야에 대해 깊이가 없다. 사실 트렌드 전문가에게 세세하게 완성품을 구현하는 과정이 크게 중요하지 않기도 하다. 전체적인 방향을 제시할 뿐이지 그것은 완성하는 방법은 얼마든지 달라질 수 있고, 그에 대한 지식도 미천하다. 

잘 모르는 분야를 기계적으로 번역하는 무의미하다. 다만 여러 나라와 분야의 자료를 살펴보다 보니 모든 언어와 분야의 전문 용어를 통달할 수 없는 상황에서 한정된 자원으로 작업 속도를 높이기 위해 기계 번역을 이용한다. 자료를 그대로 번역해 주므로 핵심을 파악하는 데는 쓸모가 있다.

3. 트렌드 자료를 요약하기

트렌드 연구가가 중요하게 보는 것과 인공지능이 요약한 내용 사이에는 차이가 있다. 이를테면 기업의 보도자료는 제품에 대한 과장이 섞여 있기는 하지만, 가장 잘 정리된 정보를 제공하는데, 인공지능은 트렌드 적으로 중요한 부분을 생략해 버린다. 핵심을 담은 여러 개의 문장을 복사한 다음, 인공지능에 번역하고 요약해달라고 하면 그래도 결과가 낫다. 현재 트렌드DB는 원문 번역 기능만 사용한다.

4. 트렌드 키워드 찾기

생성형 인공지능에 특정 분야의 트렌드를 정리해달라고 하면 비교적 읽을 만한 글로 완성해 준다. 원래는 사례 찾는 데 시간이 걸리고, 트렌드 키워드를 추출하는 과정에 트렌드 전문가의 노하우가 담겨 있는데, 인공지능은 거꾸로 의미 있는 사례를 잘 못 찾고, 전체적인 윤곽을 제시하는 건 비교적 잘 하는 것 같다.

문제는 일반적인 내용을 말해준다는 점이다. 아무래도 이미 있는 자료를 참고하기 때문인 듯싶다. 참신한 내용이어야 영감을 자극하고, 흥미를 끌 수 있는데, 누구나 알 것 같은 내용을 정리한다. 그러니까 지엽적인 마이크로 트렌드가 아니라 보편적인 내용으로 정리한다. 물론 그 분야를 잘 모른다면 새롭게 느껴질 수 있겠다. 또한, 트렌드 키워드를 신조어로 완성할 때, 생성형 인공지능을 활용할 수 있을 것이다.