AI로 대체할 수 있는 업무 영역이 생각보다 훨씬 많다. 그래서 서비스 기획이라는 일 자체를 재정의하고, 힘을 빼야 할 곳과 줘야 할 곳을 구분하는 선택과 집중이 필요했다.
용어 및 정의가 중요함을 알지만 퉁쳐서 AI 라고 하겠다.
23년 2개월 만에 1억 MAU를 넘었다. 구글이 코드 레드를 발령했다 등 많은 기사들이 쏟아 지던 것이 엊그제 같은데, 벌써 3년이 지나가고 있다.
3년이라는 기간이면 어떤 툴이건 익숙해지기 마련인데...여전히 너무 많은 새로운 툴, 정보에 정신을 차리기 힘들다. 10배 생산성 높이는 법, 100 % 자동화 등 조바심 나게 만드는 문구들로 채워져 있는 컨텐츠를 보고 있자면, 가만히 있었는데, 10배 느려진 느낌이다.
처음 chatGPT를 사용했을 때는 "우와, 이게 이렇게 쉽게 된다고" 라고 혼자 우와, 우와 했던 기억이 난다.
몇 일 아니 몇 주가 걸려도 완성할 수 있을까 말까하는 파이썬 프로그램을 대부분 하루 안에 만들었던 기억이 있다. 할루시네이션이 많아서 검증이 어려우니 업무에는 사용하기 힘들고, 결과 확인이 명확한 프로그래밍에는 잘 사용해야겠다 라고 생각하고 활용을 많이 했었다. 이 때만 해도 업무 활용에 대한 고민보다는 취미 목적으로 활용했었던 것 같고, 별다른 생각없이 시간이 흘러 갔다.
1년 정도 전인가? 회사에서 **"**개발없이도 app을 스스로 만들어 prototyping 가능합니다" 라면서 추천을 해줬고, 개발 툴도 제공을 해줬다. 생산성 향상을 위해서...
이때부터 프로토타이핑을 만들겠다는 생각으로, 열~~심히 개인적인(?) 것들을 많이 만들었던 것 같다.
툴에 익숙해질 수록, 이런저런 스파게티 소스를 찍어내다보니, 의문이 들었다.
어떻게 하면 업무 생산성 향상 연결 시킬까?내가 하는 업무에 도움이 되도록 하려면 어떻게 해야 할까?
생각을 바꿔서 내가 하는 일을 쪼개서 나누고, AI가 할 수 있는 영역인지 아닌지를 구분해 봤다.
그리고 나의 산출물과 AI의 산출물을 비교했을 때...
AI 로 대체될 수 있는 영역이 너무 많았다.
내가 생각하기에 시간은 AI 의 편이었고,
내가 하는 서비스 기획 이라는 일에 대한 재정의가 필요한 시점이었다. 이 고민의 출발점은 서비스 기획자의 AI 리터러시에서도 정리한 바 있다.
힘을 빼야 할 영역과 힘을 줘야 할 영역, 즉 선택과 집중이 필요한 시점이었다.
위의 생각을 1년 전에 했었고,
1년간 집중했던 영역은 나의 가장 메인 업무인 "서비스 기획 산출물을 프로토타입으로 제공하자" 이다.
해야만 하는 일이고, AI를 활용해서 개선을 할 수 있다면 나에게 가장 큰 시간적인 이익이 될 영역이라고 생각했다. 어설프게 하면 바로 티나는 영역으로 선택했다.
그래야 더 열심히 할 것이라 생각했고 그렇게 해 왔고 지금도 하고 있다. 이 다음 단계의 이야기는 두 번째 발걸음 - 바이브 코딩에서 이어진다.
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