현장에서 픽하는 AI 서비스 기획을 위한 필수 지식

Name: 현장에서 픽하는 AI 서비스 기획을 위한 필수 지식
Author: 최진영

최진영

데이원 멤버들이 이 책에 남긴 기록 4개 중 최근 3개를 소개합니다.

최근 멤버들이 남긴 기록

그러므로 기획 단계에서 이상 탐지 결과의 처리 방법을 미리 정해야 합니다. 위험 점수가 낮으면 로그만 남기고, 중간 수준이면 추가 인증을 요청하며, 위험 점수가 높으면 담당자 검토나 일시 보류로 넘기는 식입니다. 또한 정상 사용자를 문제로 잘못 판단하는 오탐과 실제 문제를 놓치는 미의 균형도 고려해야 합니다
개인이 맡는 역할의 범위가 점점 더 넓어지면서 비즈니스를 통찰력 있게 바라보는 역량이 강조되고 있는 것 같다. 조직에 따라 다르지만 최근에는 개발자가 직접 문제를 정의하고 기능을 기획해 챗봇 등 고객단에서의 AI를 활용한 기능을 만들어내고 있다. 이 때는 기술적인 관점은 기본이고 사업과 고객을 바라보는 관점을 잘 버무려서 조직을 설득하고 자신을 증명하는 것이 점점 더 중요해진다고 느낀다.
2026년 10월 25일

기대 효과와 리스크는 한 문장 안에 나타내는 것이 좋습니다. 예를 들어 "직원이 최신 경비 처리 기준을 찾지 못해 운영 팀에 반복 문의하는 문제를 줄이기 위해(문제 사내 정책 문서와 시행일을 근거로 안내하되(AI의 역할), 예외 상황은 담당 부 제가 확인하게 한다(사람의 확인 지점)"와 같이 문제, AI의 역할, 사람의 확인 지점을 함께 담습니다.
AI를 도입할 때 단순히 기대 효과만 바라보는 것이 아니라, 발생할 수 있는 리스크와 사람의 역할까지 함께 고려해야 한다는 점이 인상 깊었다. 특히 문제, AI의 역할, 사람의 확인 지점을 한 문장에 담는 방식은 AI 도입의 목적과 책임 범위를 명확하게 정의하는 데 도움이 될 것 같다. 결국 중요한 것은 AI를 활용하는 것 자체가 아니라, AI가 잘할 수 있는 일과 사람이 판단해야 할 일을 구분해 실질적인 문제를 해결하는 것이라고 느꼈다.
2026년 10월 24일
기대 효과는 사용자 관점과 조직 관점으로 구분해 살펴봅니다. 사용자 관점에서는 시간을 덜 쓰는지, 더 쉽게 이해할 수 있는지, 선택에 더 확신이 생기는지, 다음 행동으로 이동하는지가 중요합니다. 그리고 조직 관점에서는 반복 업무가 줄어드는지, 오류가 줄어드는 지, 상담이나 운영 비용이 줄어드는지를 봅니다.
기대 효과를 잘 정의하는게 중요하다. 이 지표에 따라서 조직이 성과를 바라보는 태도와 분위기, 그리고 그걸 달성하기 위한 값진 시간을 쓸 수 있다고 생각한다.
2026년 10월 23일

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