Article : ['일'상의 AI] 1. AI는 파괴자일까, 조력자일까?

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[‘일’상의 AI] ① AI는 파괴자일까, 조력자일까? | 요즘IT

 

 

<아티클 내용 요약>

1. 제품 프레임워크의 근본적 변화

오랫동안 프로덕트를 구성하는 프레임워크를 설명할 때 참조한 다이어그램이 있다. 바로 IDEO의 제품 프레임워크다. 이 프레임워크는 프로덕트 매니지먼트, 디자인, 개발의 전문 영역을 원으로 묘사하고, 그 교차점에서 성공적인 제품을 만들기 위한 기본요소(공감, 기능, 프로세스)의 반복적인 협업을 강조한다. 사용자와의 공감을 바탕으로 창의적인 기능을 이루어가는 과정을 반복하여 솔루션이 혁신적일 뿐만 아니라 사용자의 요구와 밀접하게 연계되도록 보장하는 구조다. 

 

그런데 최근에 이 세 주체 간의 거리가 매우 가까워지고 있다. 

각 역할을 위해 필요한 전문 도메인 지식 영역에 AI 기술을 이용하면 예전보다 쉽게 접근 가능하기 때문이다. 그래서 AI를 파괴적 기술이라고 부른다. 

 

이렇게 도메인 간 업무의 간극이 좁혀지고 있는 상황에 예상치 못한 새로운 현상이 나타난다. 바로 AI 기술이 동료의 경험까지 파괴하는데 쓰이는 것이다. 

AI는 한쪽으로만 파괴적이지 않다. PM이나 기획자의 애매한 요청 사항에 말 못 할 불편함을 느낀 개발자나 디자이너라면 챗GPT 같은 LLM을 사용하여 PM의 프로세스를 쉽게 익힐 수 있다. 방대한 데이터를 분석하고, 시장 트렌드를 파악하고, 소비자 행동을 예측하는 AI의 능력은 인간 PM을 쉽게 능가할 뿐만 아니라 현재 PM 업무의 대부분을 자동화할 수 있을 것이다. 

 

이러한 지각변동은 단순히 AI가 인간보다 더 빠르고 효율적으로 작업을 수행하는 것이 아니라, 이러한 작업을 근본적으로 재정의하기 때문이다. AI는 PM 업무뿐만 아니라 UX 디자이너, 개발 매니저의 업무도 대신한다. 이렇게 되면 조직의 역할이 재정의될 것이다. 

 

우리는 이 혁신적이고 파괴적인 기술을 동료 파괴용으로 사용해서는 안된다. 대신 그들의 업무와 그 가치를 이해하여 효율성을 극대화하는 데 사용해야 한다. 

 

 

2. 조화로운 기술로서의 AI

기존 업무/역할과의 조화

업무와 역할을 유지하는 운영 모델 내에서 AI를 조화시킨다는 것은 기존 프로세스를 완전히 대체하는 것이 아니라 보완하고 향상하는 방식으로 AI 기술을 통합하는 것을 의미한다. 이러한 접근 방식은 점진적이고 보다 수용가능한 변화를 촉진하여 AI가 파괴자가 아닌 조력자 역할을 하도록 한다.     

 

기존 프로세스와의 조화 : 파괴 vs 통합

파괴는 기존 시스템과 워크 프로세스를 불안정하게 만들 수 있는 갑작스럽고 급진적인 변화를 의미하지만, 통합은 팀이 꾸준히 적응하고 발전할 수 있도록 AI를 보다 원활하게 통합하는 데 중점을 둔다.   

 

기업이나 조직이 사용하는 정책, 전략과 프로덕트의 방향을 설명할 때 AI 기술은 더 큰 기회와 도전을 제공한다는 의미와 적절한 '단어'와 '어구'로 설명할 수 있다. 이로써 심리적 저항의 가능성을 줄이고 보다 지속 가능한 AI 기술의 적극적인 도입을 유도할 수 있다. 

 

기존 제품과의 조화

기존 제품의 기능에 새로운 AI 기술로 조화롭게 접근하는 방식은 변화에 대한 저항을 줄이고, 운영 중단을 최소화하며, 인간의 전문성과 AI 역량이 함께 작동하는 협업 환경을 촉진한다. 이러한 효과는 의사 결정 개선, 효율성 증대, 전반적인 성과 향상으로 이어진다. 

 

AI 기술이 기존 제품에서 새롭게 추가된 '드러나는 기능'의 형태로 나타나면, 사용자들은 그것을 새롭게 익혀야 하는 심리적 부담감을 가진다. 이런 형태보다 이미 사용자가 익숙하게 사용하는 기능에 알게 모르게 사용되는 '스며드는 기능'일 때가 더욱 강력해질 수 있다는 사용 조사 결과가 있다. 

 

 

3. 조화로운 AI 통합을 위한 4단계 

새로운 기술을 도입한다고 해서 프로덕트의 목표가 달라지지는 않는다. 보다 효율적이고 지속 가능한, 그리고 시장에서 이기는 프로덕트를 출시하는 것은 변하지 않는 목표다. AI 기술은 프로덕트가 이루는 PM-엔지니어링-디자인 프레임워크의 거리를 줄일 뿐만 아니라 깊이를 만들어 내는 데 사용해야 한다. 그리고 그 과정은 매우 조화롭게 진행되어야 한다. 

1. 요구 사항 및 기회 평가
   철저한 사용자 요구 사항 분석을 수행해 AI가 가치를 더할 수 있는 특정 영역을 파악한다. 이 평가에는 다양한 이해관계자의 의견을 수렴하여 기회와 과제를 종합적으로 이해해야 한다.    
   
   
2. 이해관계자와 협업하기
   개발자, 디자이너, 마케팅, 고객 지원 등 여러 부서의 팀과 협력하여 AI 이니셔티브를 전반적인 비즈니스 목표에 맞게 조정한다. 이러한 협업을 통해 AI 솔루션이 관련성 있고 실용적이며 널리 수용될 수 있도록 한다. 
   
   
3. AI 솔루션 개발 및 구현하기 
   빠른 성과를 입증하고 기술에 대한 신뢰를 쌓을 수 있는 작고 관리하기 쉬운 AI 프로젝트로 시작한다. 
   
   
4. 모니터링 및 개선
   AI 솔루션의 성능과 영향을 모니터링할 수 있는 명확한 지표와 KPI를 성정 한다. 이러한 지표를 정기적으로 검토해 진행 상황을 평가하고 필요한 조정을 수행한다. 

 

마치며

  AI는 자연어 처리, 예측 분석, 자율적 의사 결정과 같은 영역에서 더욱 발전된 기능을 통해 점점 더 정교해지고 그 역할을 지속적으로 구체화할 것입니다. 하지만 성공하는 프로덕트를 이루는 균형 잡힌 프레임워크의 형태는 바뀌지 않을 것이다. 하지만 성공하는 프로덕트를 이루는 균형 잡힌 프레임워크의 형태는 바뀌지 않을 것이다.    

 

 

 

<알게 된 개념>

항상 데이터 분석가라는 직책이 AI를 대체하는 것만 생각했는데 이번 아티클을 통해 IT 계열 일만의 일은 아니라는 것을 알게 됐다. 그리고 어떤 일이든 AI와 함께라면 파괴자가 될 수밖에 없으니 어떻게 사용하는지에 따라 조력자가 될 수 있다는 것도 새삼 알게 되었다. 

 

AI에 관한 아티클을 볼 때마다 항상 새로운 것을 배우게 된다. 앞으로 어떤 것들을 더 볼지 새삼 기대된다.