본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
https://fastcampus.info/4oKQD6b
챌린지 중간 점검
1. 지난 25일간 학습하면서 가장 기억에 남는 내용은 무엇이었나요?
우선 AI를 사용하기만 했지 직접 서비스 기획은 처음이라 시작전에 긴장? 두려움?이 살짝 있었고
AI 공부를 해야 마음을 먹었기 때문에 + AI는 이제 필수라 설렘을 가지고 시작해 25일간 학습을 해봤는데
아직 얼마 안들었지만 강사님들이 강조하는 것은 AI 기술 그 자체보다 시장, 고객 중심의 사고 방식이 우선이라는 점
강의를 듣기 전에는 AI를 활용한 서비스라고 하면 어떤 기술, 어떤 AI를 도입해야 할지를 먼저 고민해야 되는 것 아닌가 생각했었는데 실제 강의에서는 AI를 어디에, 왜, 어떻게 써야 하는지에 대한 구조적/전략적 판단 과정이 훨씬 더 중요하다는 것을 강조했다
특히 인상 깊었던 내용은
- AI는 비용 대비 가치가 있을 때만 의미가 있다
AI가 트렌드이므로 도입하는 것이 아닌 고객의 문제 해결 비용보다 AI 도입 비용이 낮아야만 진짜 기술로서의 효용이 생긴다는 말이 설득력있게 다가왔고 기술이 중요한 것이 아닌(기술도 중요하지만) 문제 해결 구조 안에서 기술이 어떤 위치를 가지는지 먼저 정의해야 한다
- 헬스케어 실습
실습 강의는 파트2로 아직 얼마 진행하지 못했지만 엑스레이 기반의 건강 진단 서비스 사례를 통해 기존 고객 경험 시나리오를 단계별로 분석하고, 각 단계에 존재하는 문제점들을 도출하고 실제 AI 서비스 기획에 맞춰 실습을 진행하고 있는 점이 좋았다
(강사님의 뭐랄까, 강의 말투? 너무 반복적인 말이 많은 것은 아쉬운점)
--시장 세분화와 타깃 정의의 중요성
단순히 연령, 성별 같은 인구 통계적 기준이 아닌 심리적, 행동적 기준을 포함해 고객을 쪼개고 핵심 페르소나를 명확히 해야 서비스 성패가 달려있고
서비스의 방항성을 결정할 때는 사업성, 리스크, 잠재력, 지속 가능성을 함께 판단해야한다는 것이 실용적이었다
2. 배운 내용을 일상/업무에 적용해본 경험이 있나요? 없다면 앞으로 적용해보고 싶은 부분은 무엇인가요?
아직 AI 서비스 도입을 안하고 있어 직접적으로 학습 내용을 업무에 적용해볼 기회는 없었지만 앞으로 AI 서비스를 도입할 때 적용해야 할 것은 분명하게 알았다
(내년에 AI 서비스 팀으로 이동할 수 있으니 직접 적용은 내년은 돼야 할듯,,)
시장 리서치 구조화 방법 / 고객 경험 시나리오 기반 문제 도출 / AI 도입 타당성 판단 기준은
현재 담당하고 있는 서비스 기획 업무에 바로 연결할 수 있을 것 같다
시장 리서치 구조화 방법
지금은 사용자 그룹을 국가, 어권 기준으로 단순히 8개로 나눠놨는데 앞으로는 배운것처럼
지리적 세분화(한국 방문, 미방문)
행동적 세분화(사용 기능, 재방문율)
심리적 세분화(여행 성향 등 대체 지표) 같은 관점을 붙여 분석이 필요해보인다
이런 방식이 정교해지면 명확하게 타깃팅이 가능해질듯?
고객 경험 시나리오 기반 문제 도출
지금까지는 문제를 기능 단위로 파악하거나 VOC 중심으로 판단하는 경우가 많았지만 여태 배운 것처럼 고객의 여정 전체를 단계별로 나누고, 각 단계에서 어떤 문제를 겪는지 가설을 세우는 방식을 적용해 볼 필요가 있다
외국인 사용자가 입국한 순간에 앱을 실행하고, 푸시를 받고, 실제 기능을 사용하는 흐름을 구조적으로 정리해보면 지금까지 놓쳤던 부분들을 더 명확하게 파악할 수 있을 것 같다
AI 도입 타당성 판단 기준
AI가 트렌드니깐 쓰는 것이 아닌 고객 문제 해결 비용보다 AI 도입 비용이 낮아야 한다
2년간 담당했던 기능들에 대입해보면 AI를 도입할 필요가 있는지, 단순 로직(현재 사양 유지)으로도 충분한지 판단할 수 있을 것 같다
다국어/번역/디자인 부분에서 AI가 필요한데 번역 담당자가 있는 상태에서
배운 것처럼 무작정 AI를 도입하겠다고하면 반발이 있을 수 있으니 고민좀 해봐야겠다
3. 학습 중 어려웠던 순간과 이를 극복한 방법은 무엇이었나요?
학습 중 어려웠던 순간은 뭐니뭐니해도 초반에 다뤘던 AI 모델 구조와 개념들....
SVM(서포트 벡터 머신) 모델, DNN(심층 신경망) 모델, CNN(합성곱 신경망) 모델, RNN(순환 신경망), LSTM(장단기 메모리) 등등
이름만 들어도 복잡한 개념들을 한 번에 설명하니 전체 구조가 머리속에 잘 그려지지 않았고
비슷한 모델이나 기술을 한 번에 설명해서 어디에 쓰이고, 왜 필요하고 등이 명확하게 잡히지 않아 그냥 외워야 하나 싶어 흥미가 살짝 떨어졌다.......
극복한 방법은 아직........ 우선 강의 전체적으로 들어보고 부족했던 부분을 다시 들어보려고 한다
강사님도 새로운 용어와 개념이 등장하니 낯설고 어려운 것이 당연하다 하셨으니 한 번에 모두 이해하려고 하지말고 여러 번 보면서 익숙해져야겠다
+ 파트 2 강사님의 설명 방식
같은 얘기를 반복하거나, 핵심 설명이 아닌 말이 빙빙 도는 듯한 느낌이 강해 오히려 개념이 헷갈렸다
설명 순서도 왔다리갔다리...
어쩔 수 있나 그냥 들어야지.. 강의를 전체 정리하고 거기서 필요없는 듯한 설명, 반복 얘기는 지워가면서 나만의 정리 방법을 찾았다
실무 파트라 42강의나 들어야하는데 아쉬울따름,,
4. 25일 동안 스스로 발견한 변화는 무엇인가요? (습관, 사고 방식, 태도 변화 등)
25일 동안 가장 크게 느낀 변화는 뭐니뭐니해도 학습 습관
퇴근 후 집에 오면 휴식을 취했던 예전과 달리 이제는 퇴근 후 밥을 먹고 바로 강의를 듣고 정리하는 루틴이 생겼다
또한 누가 시켜서 억지로 하는 것이 아닌
내년의 나를 위해, AI 서비스 기획을 해야 하니깐 욕심이 생길 수 밖에 없다
강의를 들으면서 우리 서비스에 적용할 것들은 무엇인지를 계속 생각하기도 하고
단순 기술 소비자가 아닌 이 기술이 어떤 가치를 만들 수 있는지를 먼저 떠올리는
기술 중심이 아닌 문제 중심의 사고를 하려고 노력하고 있다
5. 남은 25일 동안의 목표와 실행 계획은 무엇인가요?
남은 25일 동안의 목표는 우선 완강이 목표인데 좀 빡셀거같기는 하다 (60강의 정도 남아있음)
최대한 빠르게 강의를 진행하고 모르는 파트는 반복해서 듣고 이해했다는 수준이 아닌 내년에 실제 업무에서 사용할 수 있는 단계까지 끌어 올리자, 그래야만 하고(AI 서비스 기획을 해야하니깐ㅠㅠ)
실행 계획은 여태 했던 것처럼
퇴근 후 진행한 강의 학습 루틴을 유지하고
일과 시간 중 한가한 시간에 틈틈히 강의를 듣도록 노력해봐야겠다
