Planning · PM/프로젝트 · PM

생성형 AI 도입 후 팀 생산성 변화 체감기

올해 초부터 팀 안에서 ChatGPT와 여러 생성형 AI 도구를 업무에 쓰기 시작했습니다.반년 넘게 써보고 나니, 처음 기대했던 것과는 다른 방향으로 생산성이 바뀌었다는 걸 느끼고 있어요.숫자로 딱 정리되진 않지만, 체감한 변화를 솔직하게 적어보려고 합니다. 가장 빠르게 바뀐 건 초안 작업이었습니다. 기획서 초안, 회의록 요약, 사용자 인터뷰 정리 같은 작업이 확실히 빨라졌어요.예전엔 인터뷰 녹취를 다시 들으면서 정리하는 데 반나절이 걸렸는데, 지금은 녹취록을 넣고 핵심만 뽑아달라고 하면 10분이면 초안이 나옵니다.물론 그대로 쓸 수는 없어서 다시 검토하고 고치는 시간이 필요하지만, 백지에서 시작하는 것과 초안을 다듬는 건 체감상 완전히 다른 작업이더라고요.저는 이 변화가 가장 크게 느껴졌습니다. 반대로..

PM의 AI 리터러시, 어디까지 필요한가

요즘 팀 안에서 가장 자주 듣는 질문이 "저도 이제 프롬프트 엔지니어링 배워야 하나요?"입니다.신입 기획자뿐 아니라 연차가 꽤 있는 동료들도 비슷한 질문을 던져요.저도 작년까지는 이 질문에 명확한 답이 없었는데, 몇 번의 프로젝트를 거치면서 나름의 기준이 생겼습니다.그래서 이번엔 "기획자에게 AI 리터러시가 어디까지 필요한가"를 저 나름대로 정리해보려고 합니다. AI 리터러시라는 말을 들으면 왠지 모델 구조나 파라미터 수까지 알아야 할 것 같은 부담이 듭니다.저도 처음엔 그렇게 생각했어요.트랜스포머 구조가 어떻게 생겼는지, 어텐션 메커니즘이 뭔지 공부하려고 온라인 강의를 두 개나 결제했습니다.그런데 두 달쯌 지나고 나서 깨달은 건, 그 지식이 실제 기획 회의에서 거의 쓰이지 않았다는 거였어요.회의에서 정..

2023년 가트너 전략 기술과 우리 팀 로드맵

작년에 이어 올해도 가트너의 전략 기술 트렌드 리포트를 팀 로드맵에 어떻게 반영할지 정리해봤습니다.작년엔 초자동화나 AI 엔지니어링처럼 조금 추상적인 주제가 많았는데, 올해는 확실히 생성형 AI 관련 항목의 비중이 커졌더라고요.그래서 이번엔 각 항목을 저희 팀 규모에 맞게 어떻게 쪼개서 적용했는지 위주로 적어보려 합니다. 디지털 이뮨 시스템 (Digital Immune System)이 개념을 처음 들었을 때는 "결국 장애 대응 잘하자는 얘기 아닌가"라고 가볍게 생각했어요.그런데 자세히 뜯어보니 관찰성, 자동화된 테스트, 카오스 엔지니어링까지 포함하는 좀 더 넓은 개념이었습니다.저희 팀 규모에서 전부 도입하긴 무리였고, 그중에서 "배포 후 자동 롤백" 부분만 먼저 가져왔어요.배포하고 15분 안에 에러율이 ..

게이미피케이션의 7가지 요소

게이미피케이션 요소가 녹아져있는 학습 게임 "스라라"에 대해 2012년에 정리되었던 글인데 유익한 요소로 생각되어 공유드립니다. 원본 출처는 이곳인데 지금은 사라졌는지 글이 없네요. '스라라'라는 게임은 일본에서 상당히 유명한 게임 이었습니다. 놀라운 사실은 '스라라'를 통해서 영어를 학습한 학생의 86%가 성적향상을 거뒀다 라는 것입니다. 또한, 실험에 참가한 학생 대다수는 영어를 싫어하는 학생이었다고 합니다. 언론의 내용을 보면 스라라를 사용해 실험한 1주일 동안 중도포기는 겨우 11.7%, 성적향살률은 약 30% 정도가 되었다고 발표를 했습니다. 언론발표：논문 '게이미피케이션을 활용한 ｅ런닝 교육의 가능성에 대해서'교육시스템정보학회에서 발표 이러한 성과를 거둔 스라라는 어떠한 게이미케이션 요소를 사..

애자일과 워터폴, PM 관점에서 본 방법론 선택 기준

방법론 이야기를 꺼내면 항상 반응이 두 갈래로 나뉩니다."애자일이 옳다"는 쪽과 "우리 조직엔 안 맞는다"는 쪽으로요.저도 한동안 애자일 전도사처럼 굴었던 시기가 있었는데, 최근 2년 동안 워터폴 방식의 SI 프로젝트와 자체 서비스의 애자일 프로젝트를 나란히 겪어보면서 생각이 많이 바뀌었습니다.방법론에 정답이 있는 게 아니라, 프로젝트의 성격을 먼저 읽어야 한다는 걸 몸으로 배운 셈이에요. 2018년 초에 맡았던 프로젝트는 외부 발주처가 있는 6개월짜리 구축형 프로젝트였습니다.요구사항 정의서, 화면설계서, 테스트 계획서까지 문서 승인 절차가 단계마다 있었고, 앞 단계 문서에 발주처 도장이 찍히기 전에는 다음 단계로 넘어갈 수 없었어요.처음엔 이 절차가 너무 답답하다고 생각했습니다.회의 한 번 하려면 일주..

데이터 기반의 기획

데이터 기반은 기획? 중요하지만..빅데이터 시대! 요즘 같은 시대에 데이터를 기반으로 사용자를 분석하고 기획을 해야 한다는 이야기를 많이하고 있습니다. 기획을 하는 입장에서 데이터를 분석해 사용자에게 적합한 기획을 진행해야 한다는 것은 인지하고 있지만 대부분의 기획자분들이 어떻게 어디서 시작을 해야하는지 어려워 하고 있습니다. 물론 사용자를 위한 기획을 위해 이미 가입자수, 리텐션, DAU, 매출 등을 보며 분석을 하고 있지만.. 이것 만으로 부족하다는 생각을 하며 데이터 분석에 대한 공부를 시작합니다. 주위에 물어보면 대부분 Python이나 R을 공부해 데이터를 분석하면 된다고 하여 무작정 강의도 듣고 따라하며 분석을 해보지만..이건 마치 수학 같이 공부했던 것은 공부고.. 실제 적요을 어떻게 해야될지..

정보디자인 설계

의미와 가치가 있는 정보를 디자인하려면 그것을 이루는 구조와 속성, 전달하는 목적을 파악해야 합니다. 앞서 언급했듯이 정보는 인간이 창조한 언어나 문자, 도형 같은 기호와 상징으로 이루어진 인위적인 것과 자연으로부터 얻어지는 것 등 그 형식이 무수히 많습니다. IT에서 일반적인 정보의 원자재는 데이터 입니다. 데이터의 사전적 의미는 재료 또는 자료, 논거를 뜻하는 데이텀(datum)의 복수형으로, 일반적으로 결론을 내리는 데 근거가 되는 사실이나 참고 자료를 말합니다. 데이터는 데이터를 만들어 낸 생산자에게는 유용할 수 있으나 사용자에게 의미를 전달하기에는 적절하지 않아 정보로서의 가치가 부족합니다. 즉, 데이터는 가공되지 않고 의미를 갖지 않은 상태의 개체라고 할 수 있습니다. 데이터가 분석의 대상이 ..

과업과 고객분석

과업과 고객 분석 과업분석을 통해 고객이 현재 무엇을 하는지와 그것을 어떻게 하고 있는지를 이해할 수 있도록 함과업분석의 핵심은 먼저 목표 고객 집단을 파악하고, 그 집단을 대표하는 사람들을 찾아내고, 그들이 무엇을 하는지를 알아내는 것 과업분석1. 통찰력과 경험, 그리고 과업 전문가와 비공식적인 인터뷰를 통해 목표로 하는 오디언스의 특징을 짓는 질문들에 대한 답을 구함2. 좀 더 상세한 답을 구하기 위해 관찰이나 설문 조사, 경쟁 사이트 평가 등의 기법 을 사용 과업분석을 위한 질문 사례 사람고객이 누구인가그들의 관심사는 무엇인가나이는 얼마인가아이들인가, 청소년인가, 성인, 노인인가, 아니면 복합적인가교육 수준은어떤 어휘를 사용하는가컴퓨터를 어느정도 사용할 줄 아는가, 컴퓨터 사용에 능한가, 초보자인가..