'GPT를 실무에 잘 활용해 생산성을 높이는 것'과 '비즈니스에 AI를 어떻게 녹여내는지'는 다릅니다. HFK의 봄 시즌 AAR(After Action Review) 밋업에서는 '밀리의 서재'의 AI 서비스 도입 및 확장 사례를 다뤘습니다. 밀리의서재 AI 서비스 본부장이자, 리더의서재 팀 멤버인 은혜님은 AI를 밀리의 서재 서비스와 조직 문화에 적용한 사례를 아낌없이 공유해주셨습니다. 건축, 헬스 케어, 관광, 통신사, 엔터테인먼트, 금융 등 다양한 분야의 멤버들이 참여해 밀리의 서재 사례를 바탕으로 각자의 영역에서 AI를 어떻게 활용해야 할지에 대한 질의응답도 나눴습니다.
AX의 배경
밀리의 서재는 AI 기술 자체를 개발하는 테크기업이 아닌 만큼, 자체 모델 개발보다는 ‘AI를 어떻게 비즈니스에 녹일까’를 고민했습니다. 독서라는 변하지 않는 인간 행동을 중심에 두고, AI를 활용해 ‘책을 잘 고르고, 잘 읽고, 잘 기록하는 경험’을 강화하는 데 초점을 맞췄습니다.
AI 적용 전략: 기본에 충실하기
아마존의 성공 원칙(빠른 배송, 낮은 가격, 상품 다양성)처럼, 밀리도 기본에 충실하자는 결론에 도달합니다. 읽는 사람이 변하게 만드는 것이 아닌 서비스가 변화하고자 하는 관점이 인상깊었습니다.
책을 고르는 문제:
- AI 스마트 키워드 개발
수작업으로 키워드를 입력하던 기존 방식 대신, AI 스마트 키워드는 GPT를 이용해 도서 리뷰와 공개 자료를 분석하고 문맥에 기반한 추천 키워드를 생성합니다. 추출된 키워드를 통해 독자가 책을 고를 때 느끼는 장벽을 낮추었습니다.
책을 읽는 문제:
- AI TTS(텍스트 음성 변환)
어색한 음성의 TTS가 아닌 사람 목소리에 가까운 AI TTS를 적용했습니다. 책을 읽다 이동하거나 손을 쓸 수 없을 때 이어서 듣는 경험을 자연스럽게 제공합니다.
- 페르소나 챗봇
특정 도서의 등장인물이나 작가를 AI로 구현해, 독자가 직접 질문하고 대화할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 독서 몰입도를 높이고, 책을 보다 친근하게 접근하도록 유도했습니다.
- AI 독파밍
독서 전반의 라스트마일(독서 중도 포기)을 줄이기 위해 개발되었습니다. 추천과 상호작용을 통한 독서로 책을 선택하고 읽는 전 과정을 지원합니다.
조직 운영의 AX
사내 챗봇 시스템(밀키트)을 도입, 여러 GPT 모델을 자유롭게 선택해 업무 효율을 높이고 있습니다.
실패와 시행착오
책을 쓰는 문제(필사)에 착안해 AI 숏폼 리뷰 기능을 만들었으나 사용자 반응 저조로 과감히 기능을 뺐습니다. 그리고 새로운 기술을 활용하는데 대한 내/외부 관계자와 커뮤니케이션이 쉽지 않아 설득에 최선을 다했고, AI에 대한 막연한 오해와 공포를 극복하는 과정에 공을 들였습니다.
멤버와 나눈 질의 응답
Q: 신규 고객 확보를 위한 AI 전략이 있나요?
➔ 현재는 기존 고객을 대상으로 서비스를 활성화하는데 집중하고 있습니다. AI 기능을 통해 책을 선택하고, 완독하는데 초점을 두고 있고, 향후 맞춤형 독서 추천을 통한 신규 유입도 고려 중 입니다.
Q: 소설에도 독파밍 기능을 적용할 계획이 있나요?
➔ 현재는 정보 전달형 콘텐츠인 자기계발, 경제경영 등 비문학 장르에만 제공합니다. 소설은 서사와 맥락이 중요하기 때문에 발췌 방식에 한계가 있어 신중히 접근 중입니다.
Q: 밀리의 서재만의 ‘완독 지수’ 매트릭스 의미는?
➔ 단순 판매량이 아닌 실제 ‘찐 독서 데이터’를 기반으로 한 순위입니다. 사용자가 책을 선택할 때 도움이 되는 북극성 같은 지표죠.
'GPT를 실무에 잘 활용해 생산성을 높이는 것'과 '비즈니스에 AI를 어떻게 녹여내는지'는 다릅니다. HFK의 봄 시즌 AAR(After Action Review) 밋업에서는 '밀리의 서재'의 AI 서비스 도입 및 확장 사례를 다뤘습니다. 밀리의서재 AI 서비스 본부장이자, 리더의서재 팀 멤버인 은혜님은 AI를 밀리의 서재 서비스와 조직 문화에 적용한 사례를 아낌없이 공유해주셨습니다. 건축, 헬스 케어, 관광, 통신사, 엔터테인먼트, 금융 등 다양한 분야의 멤버들이 참여해 밀리의 서재 사례를 바탕으로 각자의 영역에서 AI를 어떻게 활용해야 할지에 대한 질의응답도 나눴습니다.
AX의 배경
밀리의 서재는 AI 기술 자체를 개발하는 테크기업이 아닌 만큼, 자체 모델 개발보다는 ‘AI를 어떻게 비즈니스에 녹일까’를 고민했습니다. 독서라는 변하지 않는 인간 행동을 중심에 두고, AI를 활용해 ‘책을 잘 고르고, 잘 읽고, 잘 기록하는 경험’을 강화하는 데 초점을 맞췄습니다.
AI 적용 전략: 기본에 충실하기
아마존의 성공 원칙(빠른 배송, 낮은 가격, 상품 다양성)처럼, 밀리도 기본에 충실하자는 결론에 도달합니다. 읽는 사람이 변하게 만드는 것이 아닌 서비스가 변화하고자 하는 관점이 인상깊었습니다.
책을 고르는 문제:
- AI 스마트 키워드 개발
수작업으로 키워드를 입력하던 기존 방식 대신, AI 스마트 키워드는 GPT를 이용해 도서 리뷰와 공개 자료를 분석하고 문맥에 기반한 추천 키워드를 생성합니다. 추출된 키워드를 통해 독자가 책을 고를 때 느끼는 장벽을 낮추었습니다.
책을 읽는 문제:
- AI TTS(텍스트 음성 변환)
어색한 음성의 TTS가 아닌 사람 목소리에 가까운 AI TTS를 적용했습니다. 책을 읽다 이동하거나 손을 쓸 수 없을 때 이어서 듣는 경험을 자연스럽게 제공합니다.
- 페르소나 챗봇
특정 도서의 등장인물이나 작가를 AI로 구현해, 독자가 직접 질문하고 대화할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 독서 몰입도를 높이고, 책을 보다 친근하게 접근하도록 유도했습니다.
- AI 독파밍
독서 전반의 라스트마일(독서 중도 포기)을 줄이기 위해 개발되었습니다. 추천과 상호작용을 통한 독서로 책을 선택하고 읽는 전 과정을 지원합니다.
조직 운영의 AX
사내 챗봇 시스템(밀키트)을 도입, 여러 GPT 모델을 자유롭게 선택해 업무 효율을 높이고 있습니다.
실패와 시행착오
책을 쓰는 문제(필사)에 착안해 AI 숏폼 리뷰 기능을 만들었으나 사용자 반응 저조로 과감히 기능을 뺐습니다. 그리고 새로운 기술을 활용하는데 대한 내/외부 관계자와 커뮤니케이션이 쉽지 않아 설득에 최선을 다했고, AI에 대한 막연한 오해와 공포를 극복하는 과정에 공을 들였습니다.
멤버와 나눈 질의 응답
Q: 신규 고객 확보를 위한 AI 전략이 있나요?
➔ 현재는 기존 고객을 대상으로 서비스를 활성화하는데 집중하고 있습니다. AI 기능을 통해 책을 선택하고, 완독하는데 초점을 두고 있고, 향후 맞춤형 독서 추천을 통한 신규 유입도 고려 중 입니다.
Q: 소설에도 독파밍 기능을 적용할 계획이 있나요?
➔ 현재는 정보 전달형 콘텐츠인 자기계발, 경제경영 등 비문학 장르에만 제공합니다. 소설은 서사와 맥락이 중요하기 때문에 발췌 방식에 한계가 있어 신중히 접근 중입니다.
Q: 밀리의 서재만의 ‘완독 지수’ 매트릭스 의미는?
➔ 단순 판매량이 아닌 실제 ‘찐 독서 데이터’를 기반으로 한 순위입니다. 사용자가 책을 선택할 때 도움이 되는 북극성 같은 지표죠.