하버드비즈니스리뷰

모든 기업은 고객에게 더 풍부하고 매력적인 경험을 제공하고 싶어한다. 경쟁우위를 창출하고 유지하는 가장 효과적인 방법이기 때문이다. 문제는 이런 경험을 어떻게 개인화하거나 상품화하지 않고 대규모로 제공하느냐다.

사람을 동원해 문제를 해결하려면 막대한 비용이 든다. 설령 대규모 개별 서비스를 제공할 수 있는 충분한 직원을 보유했다 하더라도 많은 경우 고객은 자신과 성별, 나이, 민족적 배경이 비슷한 사람과 상호작용하는 것을 선호한다. 이런 식으로 직원을 운영할 수는 없다. 더욱이 연구결과에 따르면 인간이 모든 일에서 항상 최상의 결과를 내는 건 아니다. 예를 들어 딜로이트 UK는 사람이 투입된 서비스센터가 자동화 채널보다 운영비용이 더 높고, 일관된 고객경험을 제공하지 못하는 경우가 많으며, 때로는 부정적 경험을 주기도 한다는 사실을 발견했다.



디지털 휴먼을 도입해보자. AI와 컴퓨터 그래픽이 급속히 발전하면서 이제 챗봇과 다른 컴퓨터 기반 인터페이스에 인간과 같은 얼굴이 적용된다. 디지털 휴먼은 다양한 서비스를 제공하면서 인간의 커뮤니케이션을 모방한다. 현재 기업은 디지털 휴먼을 판매사원, 기업 트레이너, 소셜미디어 인플루언서 등으로 활용하고 있다. 대규모로 활용될 경우 디지털 휴먼은 비즈니스 환경을 근본적으로 변화시킬 것이다. 그들은 인간 직원만큼 유능하거나 다재다능하지 않을 수 있지만 비용, 사용자 맞춤화, 확장성 측면에서 뚜렷한 이점이 있다. 일단 ‘채용’되면 결코 지치지 않고, 불평하지 않으며, 임금 인상을 요구하지도 않고, 언제나 회사의 정책을 준수한다.

이미 디지털 휴먼은 고용주를 위해 실제로 돈을 벌고 있다. 자율 애니메이션 소프트웨어 회사 솔 머신^{Soul Machines}은 전 세계 여러 기업에 50명이 넘는 디지털 휴먼을 배치했다. 공동창업자 마크 사가르^{Mark Sagar}에 따르면 화장품업계의 한 고객은 디지털 판매사원이 제품을 추천하고, 모델이 돼 보여주고, 제품사용법에 대해 소통하자 판매전환율이 극적으로 증가했음을 확인했다. 웹사이트 방문자가 전체 거래를 완료하고 구매까지 이어질 가능성이 디지털 판매사원을 사용하기 전보다 4.5배 더 높아졌다.

지난 7년 동안 우리는 시각효과 산업에서 수십 년간의 경험을 바탕으로 떠오르는 디지털 휴먼 분야를 관찰하고 연구해왔다. 핀스크린, 솔 머신, 에픽 게임스를 포함해 디지털 휴먼을 만드는 회사들과 함께 프로젝트를 수행하고 컨설팅했으며 이 분야에서 엄청난 성장과 발전을 직접 목격했다. 우리는 10년 안에 대부분의 회사 관리자가 비서나 직원으로 디지털 휴먼을 갖게 될 거라고 본다.

이 아티클에서 우리는 다양한 유형의 디지털 휴먼이 고객 및 직원과 어떻게 상호작용하는지 설명하고, 디지털 휴먼을 사용하기 적절한 상황을 논의하고, 거대 회계법인 언스트앤드영(EY), 야후 저팬, 아랍은행, 서던캘리포니아대 켁 의대^{Southern California’s Keck School of Medicine} 등 다양한 조직에서 일하는 디지털 직원의 사례를 제시한다.

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디지털 휴먼은 무엇인가?

인스타그램에서 약 300만 명의 팔로어를 보유한 가상 온라인 인플루언서 릴 미켈라Lil Miquela를 만나보자. 팔로어들은 알렉사와 시리가 ‘진짜’가 아니라는 것만큼이나 미켈라가 실제 사람이 아니라는 사실을 잘 알고 있다. 릴 미켈라를 만든 소프트웨어 미디어 회사 브러드^Brud의 최고 디자인 및 혁신 책임자 아이작 브라첼Isaac Bratzel에 따르면 사람들이 미켈라를 좋아하는 이유는 ‘진정성’있고 ‘진실된’ 성격 때문이다. 미켈라의 성격은 그녀가 추천하는 제품과 포스팅한 경험을 통해 표현된다.

왜 우리는 인공물이라고 알고 있는 것에 성격을 부여할까? 인간으로 보이는 모든 것에 본능적으로 반응하지 않을 수 없기 때문이다. 신경과학 연구에 따르면 사람의 마음은 얼굴 신호에 맞춰 감정적으로 반응한다. 많은 사람들이 전화보다 직접 만나서 소통하기를 선호하는 이유다. 디지털 휴먼의 경우 우리는 화면에 보이는 것이 인공물이라는 것을 알지만 여전히 본능적으로 소통하려고 한다. 컴퓨터 전문가가 아니어도 누구나 얼굴 신호를 해석하고 적절히 상호작용할 수 있다.

따라서 디지털 휴먼은 다른 자동화 채널보다 의미 있는 경험을 제공할 수 있다. 고객은 초기 검색이나 거래 활동을 넘어 디지털 휴먼과의 상호작용을 확장할 가능성이 크다. 로스앤젤레스에서 디지털 휴먼을 만드는 기업 핀스크린^Pinscreen의 공동창업자이자 CEO인 하로 리Hao Li는 이렇게 설명한다. “아마 당신은 고객이 (옷 같은 것을) 어떻게 활용하는지, 어떻게 보이기를 원하는지 알고 싶을 겁니다. 사용자 경험의 관점에서 고객 참여를 유도하고 브랜드를 탐구하도록 하고 싶은 거죠.”

패션기업 조조타운^ZOZOtown도 동의한다. 2019년 37억 달러에 야후 저팬에 인수된 조조타운은 현재 일본 중고급 패션 이커머스 시장의 약 50%를 점유하고 있다. 조조타운은 온라인에서 패션을 모델링하고 고객 피팅을 지원하기 위해 핀스크린의 도움을 받아 놀랍도록 생생한 디지털 휴먼을 도입했다.

또 다른 얼리어답터 사례는 EY으로, 비디오 클립에 사용할 파트너의 디지털 휴먼 대역을 만든다. 번역기능을 통해 사용자는 프레젠테이션을 여러 언어 버전으로 만들 수 있다. 광고와 커뮤니케이션 회사 WPP는 이 기술을 사용해 카메라 없이 제작된 내부 기업 영상을 여러 다른 언어로 전송한다. EY와 WPP를 위한 디지털 휴먼을 만드는 회사 신디시아^Synthesia의 공동창업자이자 CEO인 빅터 리파벨리^{Victor Riparbelli}는 회사 플랫폼에서 기업 고객을 위해 매일 3000개가 넘는 영상을 만든다고 말한다. “회사의 모든 사람이 내부 교육자료에서 맞춤형 매출 전망에 이르기까지 모든 내용에 대해 일관되고 브랜드 이미지에 꼭 들어맞는 비디오 콘텐츠를 제작할 수 있다는 점에서 매우 혁신적입니다.”

기업은 신디시아 같은 플랫폼 벤더를 구독하거나 라이선스를 구입해 비디오 클립 제작 등 다양한 목적에 따라 자신만의 간단한 디지털 휴먼을 만들 수 있다. 사용자는 옵션 갤러리에서 디지털 휴먼을 선택하고 간단한 텍스트 스크립트를 적용하거나 자동화된 디지털 채널에 통합한다. 완전한 상호작용을 하는 지능형 디지털 휴먼이 필요한 경우에는 전문가와 협력해야 한다.

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언제 디지털 휴먼을 사용해야 할까?

디지털 휴먼이 모든 분야에 적합한 것은 아니다. 고객이 빠른 거래를 원할 때는 전통적 사용자 인터페이스, 챗봇, 시리나 알렉사 같은 음성 전용 어시스턴트를 선호할 가능성이 높다. 하지만 복잡한 안내사항을 전달하거나 제품의 기능을 설명할 때에는 디지털 휴먼이 훨씬 더 나은 선택이 될 수 있다. 텍스트 페이지보다 유튜브 안내 영상이 훨씬 성공적인 이유다. 온라인에서 옷을 검색하는 사람은 이 옷을 어떻게 매치하는지, 그 옷이 자기에게 어울리는지 궁금해서 자신과 닮은 사람이 입어본 모습을 보고싶을 것이다. 이런 경우 디지털 휴먼은 고객과 더 깊이 교류하고, 판매를 완료하는 데 도움이 되며, 제품이 반품될 가능성을 줄일 수 있다.

다음 질문이 디지털 휴먼이 적합한지 판단하는 데 도움이 된다.

1. 상호작용에 정서적 참여가 포함되는가? 인간과 같은 얼굴은 안심과 공감을 주는 등 상호작용의 감정적 측면을 더 잘 다룬다.

2. 사용자가 상호작용에서 정확히 무엇을 원하는지 모르는가? 고객이 특정한 정보를 필요로 하는 경우, 보통 자세한 정보를 빠르게 파악할 수 있도록 텍스트 형태로 보고싶어 한다. 그렇지 않은 경우에는 글자를 읽기 귀찮고 시간이 많이 걸리기 때문에 다른 방식으로 도움을 받는 편을 선호한다.

3. 여러 옵션을 탐색하고 다양한 접근법이나 결과를 고려할 수 있는 범위가 있는가? 식료품 구매나 영화표 예매 같은 간단한 온라인 거래와 달리 옷 쇼핑이나 커리어 코칭 같은 상호작용은 주고받기가 필요한 개방형 상호작용이 요구된다. 빠른 속도가 중요한 경우가 아니라면 소비자는 찬찬히 탐색하는 걸 더 좋아한다.

4. 사용자가 제품이나 서비스의 맞춤화 설명에서 혜택을 얻을 수 있는가? 핵심적 측면을 시연하는 데 가치가 있는가?

3개 이상 해당된다면 디지털 휴먼을 고려해야 한다. 4개가 모두 해당된다면 확실히 디지털 휴먼이 필요한 상황이다.(상단의 ‘디지털 휴먼이 올바른 선택인가?’ 참고)

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어떤 종류의 디지털 휴먼이 가장 적합한가?

디지털 휴먼이 필요한 상황이 맞다면 다음 단계는 어떤 종류의 디지털 휴먼을 설계할지 파악하는 것이다. 먼저 상호작용의 목적을 고려하라. 작업을 완료하거나 경험에 참여하는 것이 주요 목표인가? 많은 사용 사례에서 고객은 측정 가능한 결과로 작업을 수행하기 원한다. 항공권 예약, 불만 제기, 주문정보 검색 등이 대표 사례다. 다른 경우에 고객은 온라인 상점을 둘러보거나, 엔터테인먼트를 즐기거나, 세러피 세션을 갖는 등 어떤 방식으로든 회사에 참여하기를 원한다.

둘째, 상호작용의 깊이를 고려하라. 고객마다 맞춤화돼 있는가? 어떤 경우에는 동일한 디지털 휴먼과 정기적으로 교류해서 디지털 휴먼이 고객을 ‘학습’하고 ‘기억’하며 시간이 갈수록 점점 더 맞춤화된다. 다른 경우에는 상호작용이 본래 거래적이든 경험적이든 관계없이 특정 고객과 특정 디지털 휴먼 사이에 개인적 관계가 형성되지 않는다.

이 두 요소를 2×2 매트릭스에 적용하면 다음과 같은 4가지 유형의 디지털 휴먼이 생긴다.(오른쪽 페이지 ‘디지털 휴먼의 4가지 유형’ 참고)



(1)가상 에이전트 가상 에이전트는 여러 사용자에게 서비스를 제공하며 사용자와 개인적 관계를 발전시키지 않는다. 에이전트의 역할은 특정한 일회성 작업을 완료하는 것이다. 이미 챗봇을 사용하는 회사의 경우 가상 고객 서비스 에이전트가 합리적인 다음 단계일 수 있다. 챗봇의 장점을 모두 갖고 있으며 실제 인간과 같은 모습으로 효과를 키운다. 모든 언어로 응답이 가능하며 고객별로 배경이나 민족에 따라 외모를 맞춤화할 수 있다.

기업은 또한 직원교육에 디지털 강사를 활용하고 있다. 신디시아는 상호작용하지 않는 디지털 휴먼을 사용해 영상이나 전문 프레젠테이션을 만드는 플랫폼을 기업에 제공하며 배우, 영화 제작진, 값비싼 장비는 필요 없다. 예를 들어 미국의 국제공항에서는 보안검색 방법을 안내하는 디지털 휴먼을 만날 수 있다. 이런 영상은 텍스트-음성변환 툴을 통해 작성된 텍스트에서 바로 개발할 수 있다. 빅터 리파벨리는 여기에 진정한 수요가 있다고 생각한다. “당신이 창고 노동자인데 5장 분량의 PDF 매뉴얼을 읽을지 아니면 2분짜리 영상을 볼지 선택해야 한다면 생각할 필요도 없이 영상을 볼 겁니다. 어떻게 만들어졌는지는 중요하지 않습니다.” 영상 제작은 비용이 저렴하고 시간이 적게 소요될 뿐만 아니라 직원들의 선호도가 높으며 내용을 더 잘 기억한다고 리파엘리는 설명한다.

보다 정교한 형태의 가상 에이전트는 서던캘리포니아대가 차세대 의사와 정신건강 전문가 교육에 사용하기 위해 연구하는 디지털 환자다. 디지털 휴먼은 수준 높은 충실도와 현실감으로 특정 증상을 경험하는 환자를 시뮬레이션할 수 있다. 예컨대 홍조, 호흡 반응, 얼굴 반응, 어눌한 말투, PTSD, 뇌 손상 등의 증상을 모방할 수 있다. 디지털 휴먼 대신 배우를 고용할 수도 있지만 이런 방식은 쉽게 확장될 수 없고 품질도 고르지 않다. 디지털 환자는 어떤 증상이 인식되거나 누락됐는지 같은, 교육 결과에 대해 신뢰할 수 있는 측정 지표를 제공한다.

(2)가상 어시스턴트 이 유형의 디지털 휴먼은 사용자가 특정한 작업을 완료하도록 지원하고 시간이 지나면서 개인적인 관계를 발전시킨다. 퍼스널 쇼퍼, 가사도우미, 물리치료사 등이 여기에 해당한다.

디즈니 마블 영화의 디지털 캐릭터를 제작하는 것으로 잘 알려진 디지털 도메인^{Digital Domain}은 비디오 커뮤니케이션 회사 줌^Zoom의 디지털 어시스턴트를 개발한다. 디지털 휴먼 조이^Zoey는 줌 회의에 참석하고 대화를 모니터링한다. “헤이, 조이”라고 하면 대화에 참여하며 “생큐, 조이”라고 하면 비활성화된다.

활성화된 상태에서 어시스턴트는 질문에 답변하고 일정을 조정할 수 있다. 조이는 활성 모니터링 메모리를 갖고 있기 때문에 회의 참석자별로 코멘트와 개인 프로필을 연결할 수 있다. 대화를 텍스트 문서로 전환하고 회의 요약문을 만들 수 있다. 자연어 처리, 특히 감정 분석으로 회의 내용을 분석하고, 고개를 끄덕이거나 눈을 맞추는 등 적절한 표정과 미세한 움직임으로 반응해 관심과 참여를 보여준다.



또 다른 예는 많은 사람들이 개인정보나 민감한 정보를 디지털 어시스턴트에게 제공하는 것을 선호한다는 사실이 드러난 퇴역군인에 대한 연구에서 나왔다. 이 연구에서 퇴역군인들은 자신이 겪고 있는 문제를 의사가 알기를 원했지만 공개적으로 말하기를 꺼렸다. 이들은 디지털 휴먼 어시스턴트에게 증상을 설명할 때 위축감을 덜 느꼈고 더 편안하게 정보를 전달했다.

디지털 휴먼은 교육, 인적자원 관리, 분쟁 해결과 같은 상황에서도 선호된다. 이들은 화를 내거나, 조급하거나, 주의력이 떨어지지 않고 사용자의 필요에 맞게 말의 속도와 톤을 조절할 수 있다.

물론 심각한 질병을 설명하거나 정신건강 문제를 감지하는 등 복잡하고 미묘한 상호작용에서는 가상 어시스턴트가 인간을 대체할 수 없다. 소통하는 내용의 참뜻을 모르기 때문이다. 디지털 휴먼은 어떤 주제에 대해 사람에게 질문하고 다양한 대답에 반응할 수 있지만 진정한 의미에서 ‘사고’하지는 않는다.

(3)가상 인플루언서 가상 인플루언서는 인간 팔로어들에게 경험을 제공하지만 맞춤화되지는 않는다. 모든 사람이 소셜미디어에서 동일한 콘텐츠를 본다고 해보자. 가상 인플루언서는 특정 사용자 세그먼트에 어필하도록 세심하게 설계됐지만 사람들이 가상 인플루언서와 느끼는 모든 관계는 사용자별 맞춤화에서 오는 것이 아니라 사람들이 가상 인플루언서에게 자신을 투영하면서 생겨난다.

가상 인플루언서는 인간 인플루언서와 거의 같은 방식으로 작동한다. 회사 제품을 마케팅하기 위해 자신이 경험한 모습을 공유하고 멋진 곳에서 즐거운 시간을 보내는 가상의 사진을 포스팅한다. 인간과 비교해 가상 인플루언서의 이점은 2가지다. 훨씬 싸고, 관리할 필요가 적다. 이들을 팔로하는 사람들은 인플루언서의 경험에 관심을 갖기 때문에 인플루언서가 실제가 아니라는 사실은 문제가 되지 않는다.

가상 인플루언서는 특히 패션산업에서 성공적이다. 릴 미켈라가 신중하게 선별한 온라인 포스팅은 브러드가 대퍼 랩스Dapper Labs에 인수되기 전까지 1억2500만 달러가 넘는 기업 가치를 달성하게 해줬다. 조조타운도 회사 제품을 마케팅하는 데 다양한 가상 인플루언서들을 이용한다.

중동에서 솔 머신은 바레인에 본사를 둔 아랍은행의 공식 얼굴 파테마Fatema에 디지털 휴먼을 만들었다. 금융정보를 인간화한 최초의 가상 AI 지원 고객 상담원이었다. 파테마는 고객과 대화하고 대답하며 사람 같은 존재감을 준다. 가상 인플루언서로서 파테마는 아랍은행의 소셜미디어 활동에 참여하고 있으며 인스타그램에서 고객과 소통하고 새로운 제품과 서비스를 소개하는 역할을 한다.

 

4)가상 컴패니언 가상 컴패니언은 사용자와 깊은 개인적 관계를 발전시킨다. 특정한 작업을 완료하는 것이 아니라 단순히 사용자와 함께하는 것이 주요 목적이다. 디지털 어시스턴트와 마찬가지로 가상 컴패니언은 짜증내거나 지루해하지 않으며 시간을 쏟아 달라고 요구하지도 않는다.

유망한 응용 분야는 노인 간호다. 가상 컴패니언은 집에서 생활하는 노인을 지원하며 신체적, 정신적 건강을 돕는다. 생활보조 서비스나 요양원보다 가격도 훨씬 저렴하다. 디지털 휴먼은 사람들이 고립되지 않도록 동반자 역할을 해준다. 약을 복용하라고 일러주고, 말상대가 돼 주고, 응급상황이 발생하면 의료 전문가에게 알린다.

비슷한 기회가 교육 분야에도 존재한다. 아이들은 다른 아이들과 함께 할 때 더 몰입한다. 따라서 디지털 어린이 강사가 때로는 인간 성인 교사보다 효과적일 수 있다. 실제 학생보다 6개월 정도 나이가 많은 어린이 디지털 강사가 공부를 잘 해내는 모습을 보여줘서 가능성을 증명하고 영감을 불어넣는 역할을 할 수 있다.

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디지털 휴먼 디자인하기

기업은 디지털 휴먼을 만들 때 2가지를 질문해야 한다. 올바르게 보이는가? 주어진 상황에서 사용자와 적절하게 소통할 수 있는가?

외모와 목소리 외모에는 코 모양, 눈 색깔과 같은 인간의 특징과 성별, 연령, 민족과 같은 인구통계학적 특성, 그리고 문신, 화장, 액세서리, 의상과 같은 취향이 포함된다. 디지털 휴먼의 목소리는 억양, 사투리, 어휘, 말투 등의 요인에 따라 달라진다. 외모와 목소리를 통해 디지털 휴먼의 ‘성격’을 만드는 데 많은 디자인 시간이 소요된다.

성격은 상황에 맞아야 한다. 의학적 조언을 주는 디지털 휴먼은 실험실 가운을 입고, 나이가 좀 있고, 현명해 보여야 사용자가 더 편안하게 받아들일 수 있을 것이다. 이런 디지털 휴먼은 패션 업계 판매사원으로는 적합하지 않을 것이다. 밝고 활기찬 고객 서비스 디지털 휴먼은 불만을 표하는 소비자를 약오르게 만들 수 있을 것이다. 반면 진지하고 성숙한 디지털 휴먼은 힙한 라이프스타일 브랜드의 가상 인플루언서로 설득력이 떨어질 것이다.

기업 홍보대사 역할을 하는 디지털 휴먼을 디자인할 때는 브랜드 이미지를 가장 염두에 둬야 한다. 외모와 성격은 회사의 핵심 기업 가치를 반영하고 브랜드 이미지를 강화해야 한다. 브랜드와 일치하지 않으면 고객을 혼란스럽게 하거나 브랜드를 손상시킬 수 있다.

디지털 휴먼은 외모와 목소리에 최소한의 인간적 현실성이 있어야 한다. 그렇지 않으면 불쾌하게 느껴질 것이다. 하지만 예전만큼 문제되지는 않는다. 그래픽 기술과 AI가 급속히 발전하면서 기준이 크게 향상됐기 때문이다. 한때 할리우드 블록버스터에만 사용됐던 기술을 이제 대부분의 기업에서 사용할 수 있다. 최근 연구결과에 따르면 오늘날 현실적 디지털 휴먼은 비주얼 챗봇이나 애니메이션 캐릭터와 같은 다른 시각적 형태보다 고객에게 더욱 신뢰를 얻고 친밀감이나 신뢰감을 심어줄 가능성이 크다. 사람들은 시각적 완벽함을 요구하지 않지만 가상의 상대가 표현력이 풍부하고 매력적이기를 바란다. 그들이 추구하는 것은 진정성 있는 상호작용이기 때문이다. 바로 이 점이 두 번째 디자인 과제로 이어진다.

커뮤니케이션 솔 머신의 마크 사가르는 대면 상호작용에서 디지털 휴먼이 다양한 의도와 정보 신호를 처리하도록 만드는 것이 과제라고 말한다. 사가르는 수년 동안 디지털 휴먼이 언어적 및 비언어적 신호에 어떻게 반응하고 이를 전달하는지 연구해왔다. 그는 모든 것을 결합해야 한다고 말한다. “음성 관련 제스처, 상징적 제스처, 의미론적 제스처 등 모든 종류의 보디랭귀지를 결합해야 합니다.” 대화가 언제든지 어떤 방향으로든 흘러갈 수 있기 때문에 설계자는 사전에 녹음한 대화 스크립트에 의존할 수 없다. “새로운 측면을 추가할 때마다 디지털 휴먼이 처리해야 하는 대화 조합의 수가 늘어납니다.”

솔 머신은 고급 AI를 사용해 문제를 해결한다. 디지털 휴먼은 텍스트 및 감정 분석과 보디랭귀지, 얼굴 표정과 같은 인간 상대방의 감정 피드백을 포함하는 카메라 입력을 통해 작동한다. 사가르는 디지털 휴먼이 사용자의 감정 상태를 결코 알 수 없다는 점을 인정한다. 하지만 사용자를 정확하게 분석하고, 관심사를 반영하고, 머신러닝 프로그램을 적용할수록 고객에게 더 의미 있어진다.

인간 대화의 뉘앙스를 이해하기는 어려울 수 있다. 디지털 도메인의 연구원들이 디지털 휴먼의 자연어 이해를 크게 발전시켰지만 반어법 같은 부분은 여전히 매우 어렵다. 문제는 단순히 사람의 의견을 이해하고 감정적으로 해석하는 것이 아니다. 또한 AI 엔진은 이전 상호작용과 상황의 광범위한 맥락을 고려해야 한다. 지난 몇 년 동안 AI의 발전이 인상적이었던 만큼 기업은 디지털 휴먼의 용도와 한계를 현실적으로 이해해야 한다.

디지털 휴먼은 개인 맞춤화를 대규모로 제공해 기업이 고객, 공급업체, 직원, 외부 이해관계자들과 관계를 맺는 방식을 혁신하고 있다. 영상 제작, 교육 프로그램, 관리 지원을 혁신해 기업 내부 프로세스에도 적용되고 있다. 새로운 공급업체들이 많은 새로운 유형의 디지털 휴먼을 만들고, 교육하고, 지원하고 있다. 이런 신기술을 받아들이는 기업은 비용을 낮추고, 매출을 늘리며, 지속가능한 선점자 우위를 점할 수 있다. 고객이 디지털 휴먼에 애착을 갖게 되면서 뒤늦게 기술을 채택한 기업이 차이를 극복하기 어려워질 수 있다.


마이크 시모어(Mike Seymour)는 시드니대 선임 강사이자 모터스 랩의 이사다.
댄 로발로(Dan Lovallo)는 시드니대 전략, 혁신, 의사결정과학 교수다.
카이 리머(Kai Riemer)는 시드니대 정보기술과 조직 교수다.
앨런 R. 데니스(Alan R. Dennis)는 인디애나대 켈리경영대학원 교수이자 인터넷 시스템 학과장이다.
링야오 (아이비) 위안(Lingyao (Ivy) Yuan)은 아이오와주립대 아이비경영대학원 조교수다.

번역 한지은 에디팅 조영주