패스트캠퍼스 환급챌린지 21일차 : AI 시대, PM/PO 를 위한 한 번에 끝내는 AI 서비스 기획 실무 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
https://fastcampus.info/4oKQD6b

 

251202(화) 21일차

AI 서비스 기획 단계 상세 소개

 

타겟 시장 분석 및 문제 정의 > 거버넌스 셋업 및 상위기획 > 기술 및 리스크 검토 > 설계 및 기능 정의 > AI 기능 구체화 > 프로토타이핑 > 지표 설정 및 운영

 

AI 서비스 기획은 일반적인 서비스 기획보다 다소 Vertical or Deep한 속성

큰 틀에서 서비스 기획과 초기 과정은 비슷할 수 있지만

기술 기획 측면과 운영 관점을 고려하면 세부 과정에서 차이점이 발생한다

AI 서비스 기획이 기획적인 부분과 지식적인 부분들을 더 많이 요구

 

타겟 시장 분석 및 문제 정의

• 시장 리서치 및 분석
• 시장 문제점 파악
• 시장 세분화 및 타깃 설정
• 타깃 시장 의사결정 및 고객문제 상세화
• 문제 해결 포인트 정의

거버넌스 셋업 및 상위 기획

• 거버넌스 및 상위기획에 대한 정의(AI 서비스 목표 설정 포함)
• 주요 서비스 기능 목록화 작업(AI 기능 별도 체크)
• 조직 혹은 이해관계자 셋업

기술 및 리스크 검토

• AI 서비스 구현에 필요한 기술 검토(기술력 / 데이터 / 운영 / 법률 & 준법 / 보안)
• AI 서비스 구현의 성능과 비용 관점에서의 구조 검토
• AI 서비스 운영 예상 비용 산정

설계 및 기능 정의

• AI 서비스 고객 핵심 경험 수립
• AI 서비스 흐름도 작성
• AI 서비스 상세 기능 정의
• AI 서비스 적용 범위 설정

AI 기능 구체화

• AI 서비스 세부 플로우 및 정의 작업
• AI 서비스에 필요한 데이터 정의
• AI 서비스 아웃풋 테스트 및 튜닝
• AI 서비스 운영 정책 셋업

프로토타이핑

 

지표 설정 및 운영

• AI 서비스 가설 검증을 위한 지표 설정
• AI 서비스 모델 평가를 위한 지표 설정
• AI 서비스 운영 프로세스 수립

 

이번 강의를 통해

AI 서비스 기획의 전체 단계를 배웠다

일반 서비스 기획과 비슷한 출발점에서 시작하지만 AI 특성상 기획의 깊이가 훨씬 강하고 기획자에게 요구되는 지식 범위도 넓다는 점이 핵심,

AI 서비스는 단순히 기능을 붙이는 것보다 기획자가 전체 라이프사이클을 이해하고 설계해야 한다는 점을 느꼈다

기능 하나 추가가 아닌 데이터, 기술, 법률, 보안, 운영, 비용 등 전 영역을 고려해야 한다는 것