사용자가 어떤 쿼리를 입력했을 때 이를 브라우저가 이해하고 수행하는 것 LLM(Large Language Model)이 사용자의 쿼리를 이해하고 행동하는 브라우저로 발전하고 있습니다. Ex) lillia, llama inn과 kings imperial 에 2명 예약이라는 프롬프트를 입력하면 다음과 같이 인터넷을 찾아서 예약을 할 수 있게 정리해서 알려줌. 그리고 링크를 눌러 들어가보면 예약과 관련된 폼이 모두 채워져 있는 것을 알 수 있음. 브라우저가 LLM을 활용해서 행동을 할 수 있게 된 것. 디지털 에이전트를 만들고 있는 회사 Adept의 Fuyu-Heavy 모델은 멀티모달 기능(화면을 보고 이해하는 능력)으로 사용자 요청에 더 잘 대응합니다. Ex) 웹스크린샷을 올리고 CSAT의 점수를 물어봤을 때 정확하게 3.14라고 대답할 수 있음. 앞으로 LLM을 활용한 디지털 에이전트가 행동하는 시대가 도래하며, 이에 대한 경쟁이 예상됩니다. 대기업들은 혁신적인 행동에 제약을 받지만, Arc나 Adept와 같은 기업들은 빠르게 실험하고 있습니다. <원문 링크>

상업분야 리더의 90%가 향후 2년 동안 Gen AI 솔루션을 "자주" 활용할 것으로 예상 (차트1) *본 글은 맥킨지&컴퍼니 아티클의 일부 내용을 번역 및 요약한 내용입니다. 전반적으로, 가장 효과적으로 사용하는 기업들은 고급 영업 기술을 우선시하고 도입하며, 혼합형 팀을 구축하고, 초개인화를 가능하도록 지원합니다. 그리고 분석 및 인공 지능을 통해 전자 상거래 및 서드 파티 시장을 최대한 활용합니다. 성공적인 기업에서 우리는 다음과 같은 사항을 발견했습니다: 명확하게 정의된 AI 비전과 전략이 있음. 디지털 예산의 20% 이상이 AI 관련 기술에 투자함. 데이터 과학자 팀은 알고리즘을 실행하여 신속한 가격 책정 전략을 알리고, 마케팅 및 판매를 최적화하기 위해 고용됨. 전략가들은 미래를 내다보고 간단한 AI 사용 사례를 설명함. 이렇듯 선구자들은 이미 자사의 운영을 향상시킬 수 있는 Gen AI의 잠재력을 깨닫고 있습니다. 맥킨지 연구에 따르면 AI에 투자한 사용자는 수익이 3~15% 증가하고 매출 ROI가 10~20% 증가하는 것으로 나타났습니다. <원문 링크>