AI와 오래 대화하면 할 수록 내 아이디어는 엉망 진창이 되었다. | 매거진에 참여하세요

AI가 나의 질문에 얼마나 정확한지 답하는지만큼 중요한 것이 있습니다.

• - 대화가 끝난 뒤 다른 사람에게 건넬 수 있는 결과가 남는가?

• - 요즘은 아이디어만 있으면 AI와 꽤 깊은 대화를 나눌 수 있다.

• - 시장에 비슷한 서비스가 있는지 묻고, 필요한 기능을 정리해달라고 요청하고, 서비스 이름과 소개 문구도 추천받는다.

• - 사용자가 어떤 화면을 거쳐야 하는지 물어보면 그럴듯한 답도 나온다.

• - 대화를 나눌 때는 일이 빠르게 진행되는 것처럼 느껴진다.

• - 하지만 며칠 후 다시 대화창을 열면 막막해진다.

우리가 무엇을 만들기로 했는지, 어떤 기능을 빼기로 했는지, 마지막으로 확정한 내용이 무엇인지 한눈에 보이지 않는다.

분명 많은 이야기를 나눴는데 정작 남에게 보여줄 것은 없다.

대답은 많은데 결과는 흩어져 있고, 여러가지 맥락이 혼재되어있습니다.

AI와 대화할 때는 질문마다 답이 생긴다.

경쟁사를 물어보면 경쟁사 목록이 나오고, 기능을 물어보면 기능 목록이 나온다. 화면 구성을 물어보면 화면 목록이 나오고, 사업계획서를 요청하면 긴 문서가 만들어진다.

각각의 답만 보면 충분해 보인다.

문제는 이 답들이 하나의 서비스로 연결되지 않는다는 데 있다.

처음에는 직장인을 위한 서비스라고 이야기했는데, 뒤에서는 학생을 위한 기능이 추가되기도 한다.

꼭 필요하다고 했던 기능이 화면 구성에서 빠지거나, 이미 제외한 기능이 다음 답변에서 다시 등장하기도 한다.

대화가 길어질수록 다음과 같은 문장이 자주 등장한다.

“앞에서 말한 내용을 기준으로 다시 정리해줘.”

“방금 추가한 기능까지 포함해줘.”

“이전 버전 말고 마지막에 수정한 내용으로 작성해줘.”

AI가 답을 못해서 생기는 문제라기보다, 대화 속 결정이 한곳에 정리되지 않아서 생기는 문제에 가깝다.

컨텍스트(맥락)이란 그냥 앞에서 내린 결정이다

컨텍스트라는 말은 어렵게 들리지만, 쉽게 말하면 지금까지 정한 내용이다.  

• - 이 서비스는 누구를 위한 것인가

• - 어떤 문제를 해결하려는가

• - 반드시 필요한 기능은 무엇인가

• - 참고한 서비스는 무엇인가

• - 다른 서비스와 무엇이 달라야 하는가

• - 이야기하다가 제외한 기능은 무엇인가

예를 들어 ‘냉장고에 남은 재료로 요리를 추천하는 서비스’를 만든다고 해보자.

처음에는 혼자 사는 직장인을 위한 서비스라고 정했다. 요리 경험이 적은 사람도 사용할 수 있어야 하고,

복잡한 레시피보다 20분 안에 만들 수 있는 요리를 추천하기로 했다.

그런데 대화 도중 장보기 기능과 가족 식단, 영양 관리, 음식 배달까지 추가되기 시작하면 처음의 아이디어는 흐려진다.

기능은 많아졌지만 누구를 위한 서비스인지는 오히려 불분명해진다.

컨텍스트를 유지한다는 것은 AI가 이전 대화를 기억하는 것만을 의미하지 않는다.

처음 정한 사용자와 문제를 기준으로 새 기능이 정말 필요한지 판단할 수 있어야 한다는 뜻이다.

Flow는 사용자가 움직이는 순서다

기능 목록이 정리됐다고 바로 서비스를 설명할 수 있는 것은 아니다.

사용자가 어떤 순서로 기능을 이용하는지도 함께 보여야 한다.

냉장고 요리 추천 서비스라면 다음과 같은 흐름을 생각할 수 있다.  

• - 가지고 있는 재료를 입력한다.

• - 조리 가능한 요리를 추천받는다.

• - 조리 시간과 난이도를 비교한다.

• - 원하는 요리를 선택한다.

• - 조리 순서를 확인한다.

• - 마음에 든 요리를 저장한다.

이 순서가 없으면 ‘재료 등록’, ‘레시피 추천’, ‘즐겨찾기’라는 기능은 있어도 사용자가 서비스를 어떻게 이용하는지는 알기 어렵다.

Flow는 어려운 기획 용어가 아니다.

처음 들어온 사람이 어디서 시작해서 어떤 선택을 하고, 어떤 결과를 확인하는지를 정리한 순서다.

이 흐름이 있어야 필요한 화면도 분명해진다.

잘 정리됐다는 말의 기준

AI가 작성한 문장이 길고 자세하다고 해서 결과가 잘 정리된 것은 아니다.

좋은 결과물이라면 최소한 다음 질문에 답할 수 있어야 한다.  

• - 누구를 위한 서비스인가

• - 어떤 문제를 해결하는가

• - 사용자는 처음에 무엇을 하는가

• - 어떤 화면을 거쳐 결과를 확인하는가

• - 다른 사람에게 무엇을 보여줄 수 있는가

이 질문에 답할 수 없다면 긴 문서도 다시 읽고 해석해야 한다.

반대로 답이 분명하다면 전문적인 기획 문서가 아니어도 다른 사람과 이야기를 시작할 수 있다.

팀원에게 기능을 설명할 수 있고, 디자이너에게 필요한 화면을 전달할 수 있으며, 개발자와 구현 범위를 논의할 수 있다.

창업 아이디어를 검토받을 때도 무엇을 만들려는지 더 명확하게 보여줄 수 있다.

정리의 목적은 문서를 만드는 것이 아니다.

다음 사람이 다시 처음부터 질문하지 않도록 만드는 것이다.

번지는 대화를 프로젝트로 묶는다

번지에서는 아이디어와 참고 서비스, 경쟁사 분석과 시장 정보, 제품 기획과 화면 구조를 하나의 프로젝트 안에서 확인할 수 있다.

대화마다 별개의 결과를 만드는 것이 아니라, 앞에서 정한 아이디어와 사용자를 기준으로 결과를 연결해볼 수 있다.

아이디어가 구체화되면 다음과 같은 결과를 확인할 수 있다.  

• - 비슷한 경쟁 서비스와 시장 정보

• - 서비스에 필요한 핵심 기능

• - 무엇을 만들지 정리한 제품 기획서

• - 메뉴와 화면의 전체 구조

• - 디자인 전 단계의 화면 설계

• - 디자인이 적용된 서비스 화면

• - 직접 눌러볼 수 있는 웹 기반 프로토타입

• - 다른 사람에게 전달할 수 있는 공유 URL

전문 용어를 모두 알 필요는 없다.

처음에 입력한 아이디어가 어떤 기능으로 정리됐는지, 그 기능이 어느 화면에 들어가는지, 사용자가 어떤 순서로 이용하는지를 연결해서 확인할 수 있다는 점이 중요하다.

복사해서 붙이는 시간이 줄어든다

일반적인 AI 대화를 기획 자료로 사용하려면 필요한 답변을 다시 찾아야 한다.

경쟁사 목록을 문서로 옮기고, 기능 목록을 정리하고, 앞뒤가 맞지 않는 내용을 수정한다.

화면을 만들 때는 다시 대화 내용을 읽으며 필요한 기능을 찾아야 한다.

이 과정에서 무엇이 최신 내용인지 헷갈리기 쉽다.

번지에서는 각각의 결과가 동일한 아이디어와 Flow를 중심으로 정리되기 때문에, 대화를 다시 해석해 하나의 문서로 합치는 부담을 줄일 수 있다.

모든 결정을 AI에게 맡긴다는 뜻은 아니다.

무엇을 넣고 무엇을 뺄지는 여전히 사람이 판단해야 한다.

다만 판단에 필요한 정보가 흩어진 대화창이 아니라 하나의 프로젝트 안에 정리돼 있다면 선택은 훨씬 쉬워진다.

다른 사람에게 건넬 수 있게, 구조화와 시각화가 되어있어야 합니다.

혼자 아이디어를 정리할 때는 대화 기록만 있어도 괜찮아 보인다.

하지만 누군가와 함께 만들려는 순간에는 형태가 필요하다.

팀원에게 수십 개의 대화 내용을 모두 읽어달라고 할 수는 없다.

개발자에게 채팅 링크만 전달하기도 어렵다.

아이디어를 검토해줄 사람에게 “AI와 대화해봤는데요”라고

설명하는 것만으로는 무엇이 결정됐는지 알기 어렵다.

건넬 수 있는 결과는 달라야 한다.

누구를 위한 서비스인지 정리된 문서, 필요한 기능과 화면의 관계, 직접 눌러볼 수 있는 시안처럼 상대방이 바로 확인할 수 있는 형태여야 한다.

AI와 나눈 대화가 실제 일로 이어지는 지점은 답변이 생성된 순간이 아니다.

그 답변을 다른 사람이 이해하고 사용할 수 있게 된 순간이다.

모두의창업에서 번지 활용하기

번지는 모두의창업 2차 AI 솔루션으로 선정됐습니다

모두의창업 참여자는 AI 솔루션 목록에서 번지를 선택한 뒤 발급받은 계정으로 이용할 수 있다.

AI와 많은 대화를 나눴지만 무엇이 최종 내용인지 알기 어렵거나, 결과를 다시 문서와 화면으로 정리하는 데 막혀 있다면 번지를 활용해볼 수 있다.

대화를 더 길게 이어가는 것보다 필요한 것은 하나의 기준일 수 있다.

우리는 누구를 위해 무엇을 만들고 있는가.

사용자는 어디서 시작해 어떤 결과에 도착하는가.

그리고 이 내용을 다른 사람에게 무엇으로 보여줄 것인가.

이 세 가지가 정리된다면 AI와 나눈 대화는 더 이상 흘러가는 채팅 기록이 아니다.

실제로 다음 일을 시작할 수 있는 프로젝트가 된다.