생성형 AI의 부상은 우리의 업무 방식뿐만 아니라 사고 방식까지 재편하고 있다. 우리의 경험에 따르면 많은 리더들이 생성형 AI 도입 시 생산성에 초점을 맞추고 있다. 생성형 AI는 실제로 많은 작업을 더 쉽고 빠르게 수행할 수 있게 만들어 효율성을 높이고 비용을 절감한다. 그러나 우리는 이 기술의 가장 큰 잠재력이 다른 곳에 있다고 생각한다. 혁신과 성장을 주도할 새로운 형태의 인간 창의성을 발현하는 것이다.
제품 디자인부터 브랜드 전략에 이르기까지 대규모 언어 모델(LLM)은 가능성을 탐색하고 가정에 도전하는 아이디어 구상에 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어, 우리 중 한 명(스테파노)이 최근 실시한 기업의 생성형 AI 도입 현황 조사에서 ‘아이디어 생성 및 브레인스토밍’은 2024년부터 2025년 사이 가장 큰 증가폭(+12%)을 보인 활용 사례였다. 단 1년 만에 9계단 상승해 사용 사례 상위 5위 안에 포함된다.
AI 도구는 단지 유사한 아이디어를 양산하는 것일까 혹은 혁신적인 통찰력을 이끌어낼 수 있을까? 기업은 산출물의 창의성을 극대화하기 위해 무엇을 할 수 있을까? 이 아티클은 아이디어 창출에 관한 수십 년간의 연구와 급성장하는 생헝형 AI 기반 창의성 문헌에서 도출된 새로운 통찰력을 종합한다. LLM이 창의적 작업의 초기 단계, 특히 아이디어 생성 단계에 미치는 영향에 초점을 맞추고 독창성을 증진하거나 저해하는 조건을 규명한다. 소비자 행동, 창의성 과학, 인간-AI 협업 분야의 연구를 바탕으로 AI의 역량을 고전적 창의성 프레임워크에 매핑하고 공동 창작에서 LLM이 수행할 수 있는 실질적 역할을 소개하며 생성형 AI를 활용해 아이디어의 질, 다양성, 영향력을 향상시키는 구체적인 방법을 제시한다.
아이디어 창출이란 무엇이며, 그 질은 어떻게 측정할까?
아이디어 창출Ideation은 특정 목표나 문제에 대응해 새로운 아이디어를 생성하는 과정이다. 핵심은 독창적이면서도 적절한 개념을 생산하는 데 있다. 최고의 아이디어는 새로운 지평을 열고 유의미한 실용성을 제공한다.
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