"DX 끝났으면 이제 AX"인공지능 전환 트렌드 총정리
AI 시대의 서비스 기획은 어떻게 달라질까? 현직 PM이 정리해드립니다.
안녕하세요 :) 리뷰온리입니다~ㅎㅎ
최근 몇 달 동안 여러 프로젝트를 오가다 보면,
예전처럼 화면 기획이나 기능 정의만 논의하는 시간이
계속 줄어들고 있다는 걸 많이 느껴요.
이제는 어떤 기능을 넣을지보다 어떤 문제를 AI로 해결할 수 있는지,
기존 사용자 여정이 AI 환경과 얼마나 잘 맞는지,
이런 질문이 훨씬 자주 테이블 위에 올라오더라고요!ㅎㅎ
회의에서 주로 논의하는 이야기도
예전에는 기능 우선, 일정 우선이었다면 요즘은
AI 기반 검색, 개인화 추천, 자동 요약, 대화형 UX처럼
기획자든 개발자든 누구나 자연스럽게
AI 어젠다를 먼저 꺼내는 분위기가 된 것 같아요~!!
DX가 어느 정도 당연한 전제가 된 지금,
다음 단계로 바라보는 방향이 바로 AX(AI Transformation, 인공지능 전환)이더라고요.
그래서 오늘은 PM의 시선에서 AX가 무엇인지,
AX 도입 후 어떤 변화가 생기는지,
그리고 프로젝트를 하면서 마주했던 난관과 해결 방향까지 정리해보려 해요! :)
AX 인공지능 전환(AI Transformation)란?
AX 인공지능 전환 즉 AI Transformation이라는 말이 요즘 많이 보이는데요!
그래서 먼저 DX와 AX의 정의에 대해서 설명을 드릴게요~
DX(Digital Transformation): 디지털 전환
DX는 디지털 전환을 의미하며 아날로그 업무를 디지털 도구로 옮기고
오프라인 프로세스를 온라인으로 전환하고
사용자가 스스로 입력하던 정보를 시스템이 관리하도록 만드는 흐름을 얘기해요.
AX(AI Transformation): 인공지능 전환
AX 즉, 인공지능 전환은 그 디지털 기반 구조 위에
AI가 문제 해결의 기본 단위로 작동하도록
서비스 구조를 새롭게 설계하는 과정이에요!
즉, 'AI 기능 추가'의 개념이라기보단
데이터, UX, 의사결정, 운영까지
AI 중심으로 다시 정비하는 과정을 통틀어 AX라고 이해하면 훨씬 정확하겠죠! :)
특히 저희 실제 업무 환경을 생각해보면
사용자가 무엇을 선택할지 예측해주는 방향
사람이 하던 검토·정리를 AI가 먼저 제안하는 방향
데이터를 적재하는 기준을 AI가 학습하기 좋은 형태로 재정비하는 방향
으로 흐름이 크게 바뀌고 있는 것 같아요~
이 변화는 단순한 화면 수정만으로는 달성하기 어려우며,
서비스 전반의 구조와 흐름을 다시 점검해야 하는 일이라서
기획 단계에서 PM의 역할과 훨씬 큰 연관성이 있어요.
AX를 도입하면 서비스는 어떻게 달라지나
AX를 실제 서비스 기획 단계에서 고려하면,
가장 먼저 달라지는 것은 기획의 출발점이라고 생각하는데요!
이전처럼 필요한 기능을 정의하는 방식이 아니라
"무슨 문제를 해결하고 싶은가요?"
"사용자 행동이 어떤 패턴을 보이는가요?"
"AI가 개입하면 비용/시간/경험이 얼마나 줄어들 수 있나요?"
이런 질문을 더 먼저 하게 돼요.
1. 기획 방식의 변화
AX를 고려하면 기능 중심 기획이 한 단계 뒤로 밀리고
문제·데이터·의사결정 중심으로 기획의 프레임이 이동해요.
기획서도 자연스럽게 변화해요.
화면 구조만 정리하던 문서에서 벗어나
데이터 필드 정의
AI 개입 지점
사용자 행동 패턴
자동화 전후 비교 이런 내용이 함께 들어가요.
기획이 무엇을 만들지가 아니라
왜 이 방식이 효과적인지를 설명하는 방향으로 자연스럽게 이동하게 돼요!ㅎㅎ
2. UX/UI 흐름의 변화
AX를 도입한 뒤 UX는 더 이상 단순 인터페이스 배열 문제가 아니에요.
사용자가 명령을 내리는 방식이 아니고
AI가 먼저 제안하고 사용자가 선택하는 흐름으로 바뀌기 때문이에요!
예를 들면,
검색은 필터를 고르는 방식에서
AI가 취향 기반으로 먼저 결과를 제안하는 방식으로 바뀌고,
고객센터는 FAQ 선택이 아니라
AI 상담이 먼저 선행되며 인간 상담은 그 다음 단계가 돼요.
그래서 AX UX는 다음 네 가지가 중요해져요:
추천 이유를 충분히 설명할 수 있는 구조
실패했을 때 부드럽게 복구하는 경험
사용자가 제어권을 잃지 않는 인터랙션
마이크로 카피를 통한 신뢰 확보
AI 기능이 늘어날수록 화면은 더 단순해지는데,
사용자와 시스템 사이에 오가는 정보는 오히려 더 복잡해지는 느낌이에요!
3. 데이터와 로그의 비중 증가
AX를 제대로 도입하려면
데이터 설계가 훨씬 중요해져요.
PM 입장에서 가장 크게 느껴지는 변화는
기획 단계에서 로그·데이터 정의를 필수로 먼저 작성해야 된다는 거에요!ㅎㅎ
어떤 이벤트를 반드시 남겨야 하는지
어떤 데이터가 AI의 입력값이 되는지
개인정보 보호 규정을 어떻게 지킬지
서비스 흐름상 어떤 포인트에서 AI 학습이 가능할지
이런 내용을 정리해야 서비스 품질이 유지돼요.
4. 협업 방식의 변화
AX 이후 협업은
기획 → UX → 데이터 → 개발
이 순서대로 직선적으로 흐르지 않고
하나의 원처럼 동시에 움직여요.
짧고 작은 실험을 반복해서
정답을 찾아가는 방식이 훨씬 효과적이기 때문이에요!
그래서 실제 AX 프로젝트에서 PM은
기획자, 데이터팀, 개발자, 디자이너 사이를 더 많이 오가게 되고
정리해야 할 문서가 많아질 수밖에 없어요...ㅎㅎ
PM 입장에서는 의사결정이 정리되지 않으면
바로 품질 저하로 연결되기 쉬워서 더 신경 쓰이더라고요 ㅠㅠ
AX 도입 과정의 어려움
AX에 대한 관심과 기대는 높은데
현장에서는 부딪히는 문제도 많아요.
그럼 어떤 어려움들이 있을 지 한번 알아볼게요!
1. AI 기능이 먼저 나오고 문제 정의는 비어있다
팀 내부에서 AI를 넣고 싶어 하는 욕구가 높다 보니
"챗봇 하나 만들까요?"
"여기에 요약 기능 넣으면 좋아 보이지 않을까요?"
이런 식의 접근이 선행되는 경우가 많아요.
하지만 문제 정의가 제대로 되어있지 않으면
AI 기능은 오히려 전체 흐름을 복잡하게 만들기도 해요ㅠ
그래서 PM 입장에서는
왜 AI를 넣어야 하는지, 어떤 지표를 개선하는지 명확히 설명해줘야 해요!
2. 데이터가 준비되어 있지 않다
AX는 데이터 기반 전환인데,
막상 프로젝트를 시작하면
로그가 충분히 쌓여 있지 않거나
정합성이 검증되지 않은 데이터를 그대로 쓰는 경우가 많아요.
이 상태에서는 좋은 AI 결과를 얻기 어렵기 때문에
AX 도입 초기에는 데이터 정리가 필수예요~
3. PoC에서 멈추는 프로젝트가 많다
AX 관련 프로젝트는
PoC(Proof of Concept)까지는 흥미롭게 진행되지만
그 이후 운영 단계에서 멈추는 경우가 많아요.
운영팀이 이 결과를 어떻게 활용해야 하는지
런칭 후 어떤 지표로 판단해야 하는지
비용·성능·품질 문제를 어떻게 감당해야 하는지
사전에 충분히 정리되어 있지 않기 때문이에요.
그래서 AX는 시작보다 지속이 훨씬 어렵다는 생각을 하게 되더라고요~ㅎㅎ
4. 내부 리소스로는 AX 전환 전부를 감당하기 어렵다
인공지능 전환은
AI 기술 자체뿐 아니라
UX 재정비, 데이터 구조 설계, 시스템 아키텍처, 운영 시나리오까지
하나의 흐름으로 연결할 수 있어야 해요.
대부분의 팀에서 이 모든 영역을 한 번에 경험하기 어렵기 때문에
초기에 AX 구조를 함께 잡아줄 파트너가 있는지 없는지가
프로젝트 성공 여부를 크게 좌우해요.
AX 도입에서 가장 중요한 한가지
저도 AX 기반으로 서비스를 재편하는 프로젝트를 맡았던 적이 있어요.
당시 내부 인력만으로는 구조를 잡기 어렵다고 판단해서
외주개발사 똑똑한개발자와 함께 진행했어요!
똑개팀은 AI 기반 기능을 접목한 프로젝트 경험이 많아서
초기 단계에서 필요한 논의를 빠르게 구조화해주더라고요!
데이터 흐름, UX 재정의, 자동화 범위, 운영 기준 같은 핵심 요소들을
처음부터 명확하게 정리해줬고,
덕분에 전체 흐름이 정말 안정적으로 흘러갔어요~
그래서 AX 기반 재편처럼 범위가 넓은 과정을
불필요한 시행착오 없이 안정적으로 가져갈 수 있었던 것 같아요 :)
똑똑한개발자의 AI 관련 프로젝트 포트폴리오입니다!
똑똑한개발자의 AI 관련 프로젝트 포트폴리오입니다!또한 AI 기능이 기존 서비스 경험을 해치지 않도록
기획–디자인–데이터–개발 관점에서 단위를 맞춰주는 능력이 뛰어났는데요!
AX 도입을 고민하고 계신다면
외주개발사 똑똑한개발자에 문의해보시는 걸 추천드리고 싶어요~ ㅎㅎ
AX는 범위가 넓고 구조가 복잡해서
외주개발사나 웹에이전시와 함께 진행하게 되는 경우가 많은데요,
이럴 때 어떤 팀과 협업하느냐가 결과물의 완성도에 정말 큰 차이를 만들어요.
꼭 선택할 외주개발사의 포트폴리오를 확인하고
미팅 과정에서 원하는 단계까지 구현이 가능한지 반드시 구체적인 논의가 필요해요!
DX에서 AX로
인공지능 전환은 거창한 전략 발표보다
작은 화면, 작은 데이터 필드, 작은 플로우 안에서 조금씩 현실화될 수 있어요!
DX 시기에는 도구를 바꾸고 화면을 만드는 게 주요 과제였다면
AX 시기에는 어떤 문제를 AI로 해결할지,
어떤 데이터를 기준으로 판단할지,
사용자는 어떤 흐름에서 더 편안함을 느낄지
이런 문제들이 더 중요해지고 있는 것 같아요~
AI 도입이 막연하게 느껴진다면
문제·데이터·UX·운영을 하나씩 구조화하는 것부터 시작해보세요!
오늘도 읽어주셔서 감사합니다ㅎㅎ
