AI의 발견 문제: 사용자는 도구가 무엇을 할 수 있는지 볼 수 없다

AI 채택은 기술이 약해서가 아니라 사용자가 그 능력을 볼 수 없기 때문에 벽에 부딪힌다. 저자는 이를 '발견 문제'라고 부른다. 가장 강력한 도구는 빈 텍스트 상자 뒤에 숨어 있으며, 무엇을 물어봐야 할지 이미 알지 못하면 가능성은 보이지 않는다.

핵심 문제

프롬프트를 작성하고 실행하기 전까지는 그 프롬프트가 무엇을 만들어낼지 알 수 없다. 기능은 빈 인터페이스 뒤에 갇혀 있다. 사용자는 처음부터 요청을 창작해야 하며, 이는 비기술적인 사람들에게 큰 장벽이다.

부분적 해결책: 템플릿과 맥락

템플릿은 사람들이 요청을 창작할 필요 없이 실행할 무언가를 제공한다. 그러나 관련성이 문제다. 그 템플릿이 실제로 당신의 작업과 일치하는가? 당신을 알고 있는 맥락 인식 시스템은 관련 작업을 제안할 수 있지만, 둘 다 불완전한 해결책이다.

앨런 케이의 그랜드 캐니언 비유

앨런 케이의 은유는 정확하다. 그랜드 캐니언 바닥에 있는 개미는 캐니언 벽 사이로 하늘의 일부만 보지만, 가장자리에 있는 사람은 푸른 평면 전체를 본다. 같은 하늘, 완전히 다른 가능성의 느낌. 이것이 숙련된 AI 사용자와 나머지 사람들 사이의 격차다.

유창한 에이전트 사용자는 마케터가 작업하는 것을 보고 즉시 자동화할 수 있는 수십 가지를 발견할 수 있다. 마케터가 아직 시도하지 않은 것들도 포함된다. 그러나 같은 마케터에게 세상에서 가장 지능적인 도구를 주면, 그들은 빈 프롬프트를 멍하니 바라보며 갇혀 있다.

누가 해결해야 하는가

시스템은 자체 기능을 점진적으로, 맥락에 맞게, 실제 작업과 일치하도록 드러내기 시작해야 한다. 현재는 발견의 부담이 사용자에게 너무 많이 지워져 있다.