스탠포드와 AWS, 마케팅 측정 분야의 AI 및 머신러닝 진전을 위해 마케팅 과학 연구소 개설

Brief news summary

스탠포드 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)와 아마존 웹 서비스(AWS)는 마케팅 측정 분야의 인공지능과 머신러닝 응용을 진전시키기 위해 스탠포드와 AWS 마케팅 과학 연구소를 설립했습니다. 이 협력은 스탠포드 HAI, 데이터 사이언스, 경영대학원, 그리고 AWS가 함께 모여 인과 추론 및 확장 가능한 기술을 활용하여 마케팅 분석의 도전 과제에 대응하는 것을 목표로 합니다. Guido Imbens와 Susan Athey 같은 전문가들의 지도 아래, 연구소는 마케팅 측정의 정확성을 높이고, B2B 고객 여정을 분석하며, 오픈소스 도구를 개발하는 데 집중하고 있습니다. 인간 중심 인공지능을 강조하며, 다학제적 전문지식과 AWS의 강력한 인프라를 결합하여 비즈니스 교육, 분석, 인공지능 기반의 의사결정을 향상시키고자 합니다. 이 파트너십은 학계와 클라우드 기술의 결합을 보여주는 것으로, 산업과 교육 분야에서 미래를 형성하는 혁신적이고 실용적인 해결책을 창출하는 것을 목표로 합니다.

스탠포드 인스티튜트 인 휴먼-센터드 인텔리전스(HAI)와 아마존 웹 서비스(AWS)는 함께 스탠포드와 AWS 마케팅 사이언스 랩을 출범시켰으며, 이는 마케팅 측정을 위한 AI와 머신러닝(ML) 방법론을 발전시키기 위한 공동 연구 프로젝트입니다. 이 랩은 스탠포드 HAI, 스탠포드 데이터 사이언스, 스탠포드 경영대학원, 그리고 AWS가 협력하여 AI/ML 기술을 활용한 마케팅 분석 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 지도부에는 Guido Imbens(스탠포드 HAI-SDS 공동 디렉터), Susan Athey와 Wesley Hartmann(스탠포드 경영대학원), 그리고 Jiafeng(Kevin) Chen(스탠포드 경제학)이 참여합니다. LinkedIn 공지에 따르면, 스타포드 HAI는 업계와 학계의 AI 전문가들이 모인 진행 이벤트를 통해 이 협업을 시작했으며, 이 자리에서 마케팅 측정 개선과 AI/ML 연구의 진전을 위한 논의가 이루어졌다고 밝혔습니다. 이 랩은 향상된 마케팅 측정 기법, B2B 고객 여정 분석을 위한 새로운 방법, AI 기반 인과 추론 기술과 같은 실용적이고 확장 가능한 의사결정 도구 개발을 목표로 하고 있습니다. 기대되는 성과물로는 연구 논문, 오픈소스 코드, 그리고 프로토타입이 포함됩니다. AWS 부사장 겸 CMO인 Julia White는 이번 협력의 촉진 역할을 인정받았습니다. 이 랩의 연구는 인과 추론과 확장 가능한 도구 개발에 중점을 두어 마케팅 측정의 개선과 실질적인 비즈니스 문제 해결에 기여하며, 특히 B2B 고객 여정 분석에 초점을 맞추고 있습니다. 오픈소스 코드와 프로토타입 개발 의지는 순수한 이론 연구에서 실용적 구현으로의 전환을 시사합니다.

이 프로젝트는 대형 클라우드 공급자와 학계 간의 AI 연구 협력 확산의 일환으로, 고등교육 및 에듀테크 분야에도 영향을 미칠 것으로 보입니다. 에모리 대학교의 Pedro Sant’Anna 부교수이자 Amazon 학자도 LinkedIn에서 이 협력을 높이 평가하며, 이는 AWS가 학계와 긍정적이고 야심찬 방향으로, 그리고 비즈니스 중심적으로 참여하는 모습을 보여준다고 언급했습니다. 그는 이번 협력에서 강력한 시너지와 혁신이 기대된다고 예측했습니다. 스탠포드 HAI의 목표는 비즈니스, 경제학, 법학, 의학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야의 전문지식을 융합하여 인간 중심 AI 연구, 교육, 정책, 실무를 발전시키는 것입니다. 또한, 스탠포드 데이터 사이언스는 데이터 과학을 여러 분야에 내재화하는 것을 추진하며, 경영대학원은 미래 리더들을 양성합니다. 이 모든 노력을 결합한 것이 바로 마케팅 사이언스 랩으로, 학술 연구와 AWS의 클라우드 인프라, AI 역량이 통합된 사례입니다. 이 협력은 학계와 클라우드 제공 업체가 AI 연구의 실용화와 대규모 시험에 협력하는 최근 추세의 일환이기도 합니다. 이런 맥락에서 이 랩은 AI 연구와 응용 분야, 특히 마케팅 측정, 분석, 의사결정 지원 분야와의 연계성을 보여줍니다. 특히 오픈소스 도구와 프로토타입은 비즈니스 교육, 분석 커리큘럼, 디지털 전략 프로그램에 AI 기반 방법론을 통합하는 데 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 또한, ETIH 혁신상 2026에 대한 언급도 있어, 혁신 및 AI 연구 협력과 관련된 진전이 계속 인정받고 있음을 시사합니다.