“지식이 곧 힘이다( Knowledge is power), ”라고 철학자 프랜시스 베이컨이 유명하게 말했다. 그러나 많은 기업들은 여전히 구체적인 데이터보다는 직감에 의존하며 잠재 고객을 찾는다. 이들은 주로 Wrike. com이 설명한 바와 같이 타겟 인구통계를 대표하는 가상의 캐릭터인 전통적인 마케팅 페르소나에 의지하는 경향이 있다. 그러나 이 페르소나는 종종 한계에 부딪힌다. 주관적 해석 또는 단편적인 CRM 데이터를 바탕으로 만들어져 있기 때문에 피상적이고 불완전하며, 판매팀이 중요한 회의에서 자신감과 효과를 발휘하는 데 제약이 된다. 옛속담은 “그것에 맞는 앱이 있다”였지만, 오늘날에는 “그것에 맞는 AI가 있다”라고 말하는 것이 더 적합할지도 모른다. Modern Revenue Strategies의 CEO 마크 오스본은 인공적 페르소나, 즉 실체와 추정 데이터를 결합해 진화하는 AI 기반 고객 프로필인 합성 페르소나를 적극 옹호한다. 이 페르소나는 지속적인 상호작용에서 학습하여 잠재 고객에 대한 더 깊고 세밀한 이해를 제공한다. 이는 ‘AI 마인드 클론’이라는 개념과 유사한데, 이는 피터 드러커 또는 프리드리히 니체와 같은 역사적 인물의 지혜를 기반으로 한 정교한 AI 재현이다. 사용자에게 이러한 인물들의 전문 지식을 활용할 수 있게 한다. 오스본은 합성 페르소나가 다양한 데이터 원천을 통합한다고 강조한다. 여기에는 인터뷰와 커뮤니케이션에서 얻은 실제 고객 데이터, 경쟁사 리뷰와 소셜 미디어를 통한 2차 데이터, 때로는 AI 예측이 보조하는 3차 인구통계 또는 심리그래픽 데이터가 포함된다. 이러한 풍부한 데이터 결합은 영업 담당자가 잠재 고객의 행동을 전통적인 방법보다 훨씬 더 정확하게 시뮬레이션하고 예측하는 데 도움을 준다. ‘The AI Driven Leader’의 저자 제프 우즈는 AI의 또 다른 혁신적 활용법을 강조한다. 바로 AI에게 역할을 부여하여, AI가 사용자와 인터뷰하며 전략적 통찰을 도출하는 방식이다.

이러한 애플리케이션은 AI를 계산기나 검색 엔진과 같은 정적 도구를 넘어, 대화형이고 인간처럼 상호작용할 수 있는 파트너로 만든다. 예를 들어 고객 응답을 모방하거나 실질적인 조언을 제공하는 것과 같은 활동이다. 이러한 발전을 가능하게 하는 핵심 기술은 바로 대형 언어 모델(LLMs)이다. IBM에 따르면, LLM은 단순한 챗봇과 달리 구조화되지 않은 인간 언어를 섬세하게 이해하며, 맥락과 추론도 잡아낸다. 이들은 콘텐츠 요약, 코드 디버깅, 법률 문서 초안 작성 등 다양한 작업에 적응한다. LLM은 고대의 점술가처럼 현대의 오라클과도 비슷하여, 알렉산더 대왕과 같은 역사적 인물들이 참고했던 것처럼, 불확실성을 줄이고 의사결정을 돕는 도구가 될 수 있다. 이 ‘지식의 비대칭’ 문제는 예측을 어렵게 하지만 동시에 혁신을 촉진한다. 오늘날 LLM 기반의 합성 페르소나는 영업과 마케팅 팀이 고객 반응을 예측하고 전략을 맞춤화하는 데 놀라운 정밀도를 제공한다. 마케터들은 합성 페르소나를 대상으로 메시지 A/B 테스트를 하여 최적의 반응을 이끌어내고, 판매팀은 ‘어려운 상황’ 시나리오에서의 훈련에 활용하여 거래 성사 능력을 향상시킨다. 오스본은 한 드라이클리닝 업체 고객 사례를 이야기한다. 이 고객은 편리함을 브랜드 핵심 가치로 삼았지만, 어떤 요소—운영 시간 연장, 서비스, 가격—가 가장 공감대를 형성할지 확신이 없었다. 추측 대신에 합성 페르소나를 활용해 데이터 기반 통찰을 얻음으로써 마케팅 전략이 크게 개선되었다. 합성 페르소나의 영향력은 판매를 훌씬 뛰어넘는 영역으로 확장되고 있다. 이들은 불확실성을 관리하는 방식을 변화시키는 수단이 되고 있으며, 학생들이 학교 내 노트를 통해 사회적 상호작용을 탐색하는 데 활용하는 것처럼, 겉보기에는 엉뚱해 보이는 응용 분야도 현실이 될 수 있다—AI 채택이 한때 비현실적으로 여겨졌던 것과 같이. 요컨대, AI 기반의 합성 페르소나는 사람들과의 이해와 상호작용 방식에서 혁명을 일으키고 있으며, 긴 시간 동안 이어진 지식 격차 해소라는 과제를 실용적이고 역동적인 현실로 전환시키고 있다.