기획 전문가가 존재 할 수 있을까?
전문가가 되기 위해서는 3가지 조건이 갖춰져야 한다고 한다.
"1. 타당한 환경", "2. 많은 반복", "3. 적절한 피드백"
여기서 말하는 전문가의 정의를 소위 일반인 대비 "상황을 판단하고, 미래를 예측하는 능력"이 우수한 사람이라고 했을때, 단순히 많은 시간을 들이고, 노력 한다고 해서, 자동으로 전문가가 되는 것은 아니란 의미이다.
그렇다면, 과연 기획 영역에서도 전문가라는 개념이 성립 할 수 있을까? 많은 회사들이 가설을 세우고, AB테스트를 돌려서, 가설 검증하고, Insight를 찾아내는 과정을 강조하는데,
이 과정은 전문가가 되기 위한 조건 중, "2. 많은 반복"과 "3. 적절한 피드백"을 어느 정도 충족시키는 듯 하다.
하지만, 이 과정을 수없이 반복해서 기획 전문가가 된다면, 어떤 가설에 대한 높은 확률로 결과와 시장 반응을 예측해 낼 수 있을까?
주변에서 성공한 서비스 사례들을 보면, 빠른 실행, 시행착오, 피봇팅을 수없이 반복하는 것을 강조할 뿐, 숙련된 경험을 강조하는 사례들을 거의 본 적이 없다. (회사에서도 직책자들의 서비스에 대한 지시를 실무자들이 Top-Down이라고 받아들이지, Insight 높은 방향성이라고 하는 경우도 별로 들어보지 못했다)
왜 그럴까?
그 이유는 어떤 서비스가 시장에 출시되었을때 어떤 반응을 보일지는 마치 주식시장과도 같아서, 베리타시움의 영상에서 소개한 "주식 전문가들이 장기적으로 시장 평균을 상회하지 못했다"는 사례에서 처럼,
서비스 기획은 전문가가 되기 위한 "1. (인과 관계가 존재하는) 타당한 환경"이란 조건을 갖출 수 없기 때문이 아닐까? 그리고 "3. 즉각적인 피드백" 또한 AB 테스트 결과가 단순 숫자 놀음에 불과한 경우도 많고, 서비스에 대한 시장 반응이 지연되는 경우도 많은 것 같다.
즉, 베리타시움이 전하는 전문가가 되기 위한 조건은, 서비스 기획은 이 조건들을 충족시키기 어렵기 때문에, 기획자 포함, 서비스를 만드는 사람들은 자신만의 생각으로 서비스에 대한 고객 반응을 예단하거나, 자신의 생각을 고집하면 안된다!라는 점을 시사한다고 생각한다.
그리고, 이 이야기는 인간이 전문가가 되기 위한 과정을 모방한 AI에도 그대로 적용 될 수 있다. 종종 성능이 애매한 ML 모델들이 있는데, "2. 많은 반복"은 따라갈 자가 없으니 차치하고, "1. 타당한 환경"이 아닌 곳에 AI를 적용하려고 한 것은 아닌지? 혹은 학습 데이터셋이 "3. 적절한 피드백"을 주지 못하는 것은 아닌지? 살펴봐야 할 것 같다.