[아티클 읽기] AI를 잘 쓰는 기획자는 왜 질문부터 다를까?

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AI를 잘 쓰는 기획자는 왜 질문부터 다를까? | 요즘IT

• 서비스 기획자가 AI를 써도 실무의 품질이 쉽게 올라가지 않는 이유 → 내가 처음에 던진 질문의 전제가 문제!
• 질문이 잘못되면 그 답변은 오히려 기획을 틀린 방향으로 더 빠르게 밀어붙인다
• 전형적인 방식으로 AI를 활용했음 → 역할 부여, 주요 플레이어 지정, 비교
• 그러나 AI에게 틀린 방향으로 시켜서 AI가 오답을 낼 때가 생기는 것 → 구조를 묻기 전에 변화를 보지 못하고 설명을 요구하느라 전제를 점검하지 못한 순간
  • 낯선 시장을 이해해야 하거나, 새로운 서비스를 정의해야하거나 경쟁사 프레임을 다시 짜야하는 업무에서 이 차이는 치명적이다 → 초반 질문이 잘못되면 이후 산출물 전체가 그 방향을 따라가기 때문임

답을 구하기 전에 사각지대부터 묻기 시작했다

“네가 이 도메인을 맡은 서비스 기획자라면 지금 무엇부터 물어보겠어? 내가 지금 어떤 접근으로 이 문제를 보고 있는지 먼저 짚고, 그 접근에 깔린 전제가 무엇인지 말해줘. 그리고 최근 변화가 기존의 구조를 어떻게 흔들고 있는지부터 설명해줘”

• 좋은 프롬프트는 정보를 더 많이 가져오는 프롬프트가 아니다. 내가 무엇을 당연하게 보고 있는지 먼저 드러내는 프롬프트다. 서비스 기획자에게 AI는 답변 엔진이기 전에 전제 점검 도구가 되어야한다.
• 이 방식은 서비스 기획 초반 업무에서 강력하게 작동함 → 시장 구조를 파악할 때, 경쟁사를 비교할 때, 신규 서비스를 정의할 때, 정책을 설계할 때, 이해 관계자 관점을 정리할 때 그렇다

[기획 시 자주 쓰는 프롬프트 구조 4단계]

• 첫째, AI의 역할을 지정한다
• 둘째, 내가 현재 어떤 방식으로 접근하고 있는지 드러낸다
• 셋째, 놓친 관점과 숨어 있는 전제를 먼저 짚어달라고 한다
• 넷째, 최근 변화가 기존 구조를 어떻게 흔들고 있는지 묻는다

“네가 [내 역할]을 맡은 서비스 기획자라면, 지금 이 문제에서 무엇부터 확인하겠어? 내가 현재 [내 접근 방식]으로 접근하고 있는데 이 접근의 전제와 사각지대를 먼저 짚어줘. 특히 최근 [업계 변화/주요 사건]가 기존 [구조/관행]을 어떻게 흔들고 있는지 중심으로 정리해줘”

이 프롬프트의 장점은 답변보다 질문 목록을 먼저 가져오게 만든다는 데에 있다

• 무엇을 정리할 것인가 보다 무엇을 의심할 것인가 가 먼저 정해진다
• 한 가지 더 유용했던 방식은 여러 AI를 병렬로 사용하는 것 → 한 모델의 답변을 다른 모델에게 넘겨 전제를 해부하게 했다
• “다음은 [다른 AI]가 정리한 분석이야. 이 분석의 전제 세 가지를 짚어줘. 그리고 그 전제들이 지금 시점에서 흔들리고 있다면 결론이 어떻게 달라지는지 반박해줘”
• 이 방법에서 중요한 건 ‘프레임 차이’ 어떤 모델은 구조의 안정성을 전제로 답하고, 다른 모델은 구조의 해체 가능성을 전제한다. 두 답을 나란히 놓고 보면 내가 어떤 질문 프레임 안에 갇혀 있었는지 보임

출처 확인은 링크를 받는 일이 아니라 제목과 날짜를 검증하는 일

• 결국 공식 출처로 다시 확인해야한다. 특히 전략 변화, 시장 방향, 사업 구조 같은 문장은 더 그럼

이 내용의 근거가 되는 공식 블로그 포스트, IR 자료, 컨퍼런스 발표의 제목과 발행일을 알려줘. 내가 직접 검색해서 실존 여부를 확인할 수 있어야 해

정리 단계에서는 AI를 넓게 쓰지 말고 오히려 좁혀야한다

• 정리 단계에서는 반대로 AI를 좁게 써야함
• 형식을 주고 금지 조건을 추가한다
• UX 개선안의 경우 → 각 개선안은 ‘어떤 사용자의, 어떤 상황에서, 왜 필요한가?’ 로 시작
• 형식과 금지 조건을 동시에 걸면 AI는 ‘뭐라도 채우자’ 모드에서 벗어남 → 결과물은 탐색용 답변이 아니라 실제 산출물에 가까운 초안이 됨
• 탐색 단계에서는 넓게 묻고, 정리 단계에서는 오히려 좁혀야함 → AI를 잘 쓰는 기획자는 많이 묻는 사람이 아니라 언제 넓히고 언제 좁힐지 아는 사람

기획자의 경쟁력은 답변량이 아닌 질문의 방향에서 나온다

• AI를 많이 쓸수록 오히려 사람의 보고를 더 잘 듣게 되었다는 점
• → 더 중요한 것은 정보 자체가 아니라 그 사람이 어떤 질문에서 출발했는가 이다. 그 사람은 어떤 질문에서 출발했는가, 왜 같은 AI를 쓰고 저 관점을 보지 못했는지, 무엇을 먼저 물었기에 저 사람은 구조 변화부터 봤을까
• AI가 매끄럽게 답할수록 그 매끄러운 답이 종종 틀린 방향을 가리키고 성실한 정리는 변화의 징후를 지워버림
• 남들이 결론부터 쓰려 할 때, 변화의 방향을 의심하고 전제부터 점검하는 태도가 더 중요함

프롬프트 하나를 바꾸는 일은 표현을 다듬는 일이 아니라 결국 기획의 방향을 바꾸는 일

 

 

내 생각

• 이번 아티클에서는 내가 그동안 어떻게 AI를 사용해왔는가 좀 되돌아볼 수 있었다
• AI 프롬프트는 이렇게 써야한다면서 많은 방법이 있지만 기획을 할 때 ‘탐색 단계에서는 넓게 묻고, 정리 단계에서는 오히려 좁혀야한다’는 점이 인상적이었다.
• 요즘 하네스 엔지니어링이라는 게 뜨고 있는데 말을 원하는 방향으로 이끌어주는 하네스처럼 AI도 내가 쓰고 싶은 방향으로 잘 안내하는 게 중요하다는 생각이 들었다.