본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
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251201(월) 20일차
서비스 트렌드와 방법론 변화
AI 서비스 트렌드
서비스 기획에서는 유저의 입력을 기반으로 프로세싱을 거쳐 결과를 얻어내는 과정을 그려내는 것이 일반적이나
AI 기술의 발전으로 변화가 시작됐다
본격적인 AI 시대를 맞이하게 되면서 LLM과 모델링 효율이 폭발적으로 성장했고
서비스기획 관점에서 유저가 원하는 결과를 얻어내는 과정이 변화하고 있다
2000년대 초반의 기준이 1이라면 2024년은 100억
발전의 단계가 거듭될수록 기존 과거 역사의 합 이상으로 갱신이 되고 있는 상황
결과적으로 AI시대로 인하여 원하는 결과를 얻어내는 과정이 복잡해졌지만
AI의 자동화, 예측화, 패턴분석 등의 특성을 통하여 유저들에게 보다 높은 가치를 줄수 있게 되었다
서비스 기획 측면에서 변하지 않는 고유 영역은 고객의 인풋과 아웃풋
인공지능은 원하는 결과를 얻기 위해서 프로그램과 프로그램 사이에 설치를 해 결과를 얻는 개념
이 다층적 구조를 활용해 인공지능을 다양한 형태로 엮어서 좀 더 고도화된, 복잡한 형태로 원하는 결과를 얻는 과정이 인공지능의 중요한 개념이자 핵심 역량
현재 AI 서비스와 관련해서는
애플의 시리, 멜론의 음악 추천 서비스, 연애 MBTI 검사 등 다양한 영역에서 쓰고 있기는 하지만
화면으로 봤을 땐 이게 AI인지 아닌지는 육안으로 구분하기 어려운 부분이 있다
인터페이스만 인공지능처럼 보이는지, 실질적인 구동 방식이 AI를 활용하는 것인지, 둘 다 AI를 활용하는지에 대한 구성의 차이도 고려하기
프론트엔드는 실제로 유저가 인터페이스 하는 과정 자체가 인공지능인 형태 : 챗봇
일반적으로 인공지능 고객센터나 이런 서비스 형태에서 자주 사용되고 있는 부분
백엔드는 화면에서의 동작은 단순하게 인풋과 아웃풋이 일반적인 모바일처럼 보이지만
실제로 다양한 처리 과정을 거쳐 추천을 해준다거나 결과를 얻는 프로세싱을 AI로 활용해주는 형태
실질적으로 백엔드를 활용한 AI 관련 서비스나 기술들이 요즘 시장에 많이 나오는 편
앱들이 워낙 무겁기 때문에 화면을 바꾸기보다 테스트 형태로 하나씩 붙여가는 형태가 일반적
두 가지를 활용하는 것은 GPT
GPT가 첫 등장했을 땐 할루시네이션 문제가 커서 부정적인 의견들이 많았지만
RAG 기술이 발달하면서 크리티컬한 영역이 많이 개선되었다
이번 강의를 통해
AI 기술의 발달은 기능만 바꾸는 것이 아닌 서비스 기획의 사고방식 자체를 바꾸고 있다
AI를 중간중간 레이어처럼 끼워 넣어 결과의 품질을 올리는 방식으로 기획 방향이 변화하고 있고
겉보기에는 AI인지 아닌지 알 수 없지만 실제로 백엔드에서 AI가 동작하는 구조가 많다는 점은 AI 기획 시 UXUX만 보고 판단하면 안 된다는 것이 중요한 포인트
기본적인 인풋/아웃풋은 중요하지만 그 사이의 프로세싱을 AI로 대체하거나 보조할 수 있는 여지가 있는지 항상 고려하기
