목표

✅ 아티클카타 1 순위
✅ 아티클 카타 피드백 2 순위
✅ 서비스 기획 심화 과제 시작하기 3 순위

🌟 목표 달성률 : 100%

아티클카타

⚠️ 모든 아티클은 주관적, 그대로 받아들이기 보단 비판적으로 읽어야 함.

1. 아티클 정보

제목 : AI를 잘 쓰는 기획자는 왜 질문부터 다를까?
작성자(저자) : 여행하는 기획자

❓아티클 선정 이유 : 대 AI시대에 어떻게 AI와 협력 구조를 가져가야 할 지 많은 고민이 필요하기 때문

2. 핵심 내용 요약

"정리 해줘" 대신 "내가 놓친 전제를 먼저 짚어줘"

AI의 함정
1. 일의 효율을 위해 AI를 사용했으나 답을 고치고, 의심하고, 다시 묻는 과정에서 시간이 더 소요
2. 어차피 다 AI를 쓰기 때문에 비슷한 결과가 나올 것이라고 예상

사각지대 찾아내기

첫째, AI의 역할을 지정한다
둘째, 내가 현재 어떤 방식으로 접근하고 있는지 드러낸다
셋째, 놓친 관점과 숨어 있는 전제를 먼저 짚어달라고 한다
넷째, 최근 변화가 기존 구조를 어떻게 흔들고 있는지 묻는다

• 프롬프트

네가 [내 역할]을 맡은 서비스 기획자라면, 지금 이 문제에서 무엇부터 확인하겠어? 내가 현재 [내 접근 방식]으로 접근하고 있는데, 이 접근의 전제와 사각지대를 먼저 짚어줘. 특히 최근 [업계 변화/주요 사건]가 기존 [구조/관행]을 어떻게 흔들고 있는지 중심으로 정리해줘.

➡️ "무엇을 정리할 것인가" 보다 "무엇을 의심할 것인가"가 먼저 정해진다

• AI를 병렬로 사용

다음은 [다른 AI]가 정리한 분석이야. 이 분석의 전제 세 가지를 짚어줘. 그리고 그 전제들이 지금 시점에 흔들리고 있다면 결론이 어떻게 달라지는지 반박해줘."

출처 확인과 검증

이 내용의 근거가 되는 공식 블로그 포스트, IR 자료, 컨퍼런스 발표의 제목과 발행일을 알려줘. 내가 직접 검색해서 실존 여부를 확인할 수 있어야 해.

정리 단계 : 좁히기

1. 제약
2. 형식
3. 금지 조건

사용자 시나리오 정리 시:

사용자 시나리오 3개를 작성해줘. 각 시나리오는 상황, 동기, 행동, 감정 변화 순서로 정리하고, 각 항목은 실제 사용 맥락이 드러나야 해. 각 시나리오는 3문장 이내로 압축해줘.

UX 개선안 정리 시:

스마트홈 앱의 UX 개선안을 제시해줘. 단, 원론적 해결책 금지, 기술 난이도를 무시한 아이디어 금지, 단순히 예쁘게 바꾸자는 디자인 제안 금지. 각 개선안은 '어떤 사용자의, 어떤 상황에서, 왜 필요한가'로 시작해줘.

3. 인사이트

논리의 사각지대를 AI를 통해 잡아낸다는 것이 인상 깊음. 결국 AI를 활용하는 것이 필수 불가결이 되었고 이를 어떻게 활용할지에 대한 고민을 계속 해나가야 할 듯 하다.

• 비판적 사고의 중요성: 현업의 복잡한 문제나 UX 리서치 상황을 마주할 때, 기획자의 진짜 경쟁력은 AI로 많은 정보량을 빠르게 수집하는 것이 아니라, 무엇을 의심하고 어떤 제약 조건을 걸어 날카로운 인사이트를 도출해 낼 것인가 하는 '비판적 판단력'에 있음

• 사각지대를 묻는 프롬프트 구조: 좋은 답변을 얻으려면 답을 요구하기 전에
  ① AI의 역할을 지정하고
  ② 나의 현재 접근 방식을 드러낸 뒤
  ③ 내 논리의 '숨은 전제'와 '사각지대'를 먼저 비판해 달라고 요청

4. 튜터님 피드백 : 윤정 튜터님

1. 남다른 결과를 만드는 '프롬프트 엔지니어링'

• 맥락과 페르소나 부여: 단순히 "영어로 번역해 줘", "정리해 줘"라는 1차원적인 지시는 피해야 합니다. 내 역할, 타겟 청중(예: 데이터 엔지니어, C레벨 등), 상황적 맥락, 원하는 비즈니스 톤앤매너를 구체적으로 설정해야 합니다.
• 사각지대 점검: AI를 정답 자판기가 아닌 '똑똑한 비서'로 활용하세요. 기획안 작성 후, "내가 놓치고 있는 엣지 케이스나 논리적 허점이 있는지 비판적으로 피드백해 줘"와 같이 교차 검증하는 습관이 필요합니다.
• 툴의 병렬 사용: 회의록 요약은 클로드, 음성 분석은 제미나이 등 각 목적과 상황에 맞게 여러 AI 툴의 특성을 파악하고 교차 검증하는 것이 좋습니다.

2. 포트폴리오와 면접: 'Why'에 대한 딥다이브

• AI 산출물의 맹신 금지: 고민 없이 AI가 짜준 기획이나 바이브 코딩으로 만든 산출물은 실무나 면접에서 무조건 티가 납니다.
• 본인만의 논리 소화: (예: 글로벌 서비스의 타임존 및 환율 정산 문제 등) 꼬리를 무는 질문이 들어왔을 때, 본인이 직접 부딪히고 치열하게 고민해 본 사람만이 대답할 수 있는 '깊이'가 있어야 합니다. 결과물을 본인의 논리로 완벽히 소화하지 못하면 프로로서 가치를 인정받을 수 없습니다.

3. SI 에이전시의 미래와 PM의 성장 방향

• 'Why'가 없는 기획의 한계: 클라이언트가 시키는 대로, 요구사항을 빠르고 정확하게 구현하는 데 집중하는 SI 방식은 장기적으로 AI로 대체될 확률이 높습니다.
• 주도적인 제안: 고객사의 요구에 "네"라고 답만 하는 것을 넘어, 주도적으로 문제를 정의하고 해결 방안과 장기적인 로드맵을 제안할 수 있는 '프로덕트 중심'의 고민을 훈련해야 합니다.

+ 추가 아티클

후기 10만 개, 다 읽고 계신가요? - AI 후기 요약 기능 도입기

인사이트

후기가 많을수록 고객이 원하는 정보를 찾기는 오히려 어려워진다는 것이었습니다.

• 문제 정의

의사결정에 신중한 사용자는 ‘구조화된 장단점’을 꼼꼼히 읽는 것을 선호한 반면, 빠른 판단을 원하는 사용자는 ‘핵심 키워드’ 위주의 스캐닝을 원했습니다.

• 다양한 타겟 고려

해당 상품 자체 후기가 충분하면 → 해당 상품 기준 요약 (Priority 1)
부족하면 → 아더 컬러 전체 후기 기준 요약 (Priority 2)

• 엣지 케이스 고려

GPT나 Gemini 같은 상용 API는 성능이 좋지만, 긍부정 분석 880만 건 + 키워드 분석 2,100만 건을 처리하기에는 비용이 현실적이지 않았습니다.

• AI 모델 선정

작은 모델에서 구체적 예시는 복사를 유발하고, 추상적 템플릿은 창의를 유발한다.

• 프롬프트 설계

9단계 후처리 파이프라인(한자 제거 및 치환, 접두어 제거, 해요체 필터링, 문장부호 정규화, 문법 교정, 60자 제한, 색상 언급 제거, 긍부정 균형 검증, 결과 정렬)을 구축 + 외에도 추가 검수

• 후처리

“단점을 숨기지 않되, 표현을 완화하는 방식” 을 선택

• 정보 선별 및 전달 방식 선정

AI가 생성한 요약이 실제로 고객에게 도움이 되는지 확인하는 것도 중요했습니다. 요약 섹션 하단에 ‘도움이 됐어요 / 별로예요’ 평가 버튼을 배치했습니다.

• 피드백 확인

AI 요약의 편의성을 극대화하기 위해 사용자의 시선 흐름에 맞춘 두 가지 핵심 동선을 구축했습니다.

• UI/UX 설계

무신사만의 AI 아이덴티티 구축

• 아이덴티티 설계

실제로 한 기능이 출시되기 위해서 정말 다양하고 구체적인 고민이 필요하다는 것을 상세히 알 수 있는 아티클이었다.

오늘의 회고

• 잘한 점: 목표를 다 완수함, 과제를 시작함
• 아쉬운 점: 오전에 집중을 하지 못했다.
• 원인: 확실하게 계획이 잡혀있지 않아서 좀 부산스러웠음
• 개선 액션 아이템: 전 날 계획 정해두기

💭 오늘의 한 줄 평 : 재밌게 하자~ 재밌게~