직원이 직접 AI 서비스를 만들어 보려면: 3일 프로토타입 방법
AI 서비스를 직접 만들어 보고 싶어 하는 조직이 늘고 있습니다. 직접 만들어 보면 AI가 잘하는 일과 못하는 일을 감으로 알게 되고, 이후의 판단 기준이 생깁니다. 이 글은 시안 하나를 만들어 현업 검증까지 가는 과정을 순서대로 정리합니다.
시작은 코드가 아니라 과제 정의입니다
가장 먼저 할 일은 업무 문제를 AI로 풀 과제로 바꾸는 것입니다. 아래 네 가지를 한 문장씩 적어 보면 범위가 선명해집니다.
- 누가
누가 불편한가
어떤 업무에서 매번 불편을 겪는 사람은 누구인가?
- 입력
무엇을 넣는가
AI에게 무엇을 입력으로 줄 것인가?
- 결과
무엇이 나오면 쓸 만한가
어떤 결과가 나오면 쓸 만하다고 할 것인가?
- 확인
누가 승인하는가
그 결과를 누가 확인하고 승인하는가?
범위는 한 사람의 한 업무로 줄입니다
처음부터 전사 시스템을 만들려 하면 시안이 나오지 않습니다. 한 사람이 한 업무에서 매일 겪는 한 가지를 고르면 현업 검증까지 빠르게 갈 수 있습니다.
3일 안에 동작하는 시안을 목표로 합니다
SmartMakers는 첫 시안의 목표를 3일 안에 동작하는 것으로 둡니다. 아래는 하나의 예시 흐름이며, 업무에 따라 달라질 수 있습니다.
- 첫째 날
정의와 구상
과제 정의와 화면 구상, 입력과 결과의 형태를 확정합니다.
- 둘째 날
동작하는 시안
AI 코딩 도구로 시안을 만들고 입력과 결과를 연결합니다.
- 셋째 날
써 보고 모으기
실제 업무 자료로 써 보고 고칠 점을 모읍니다.
현업이 써 보고 평가하는 단계를 반드시 넣습니다
시안은 완성품이 아니라 질문입니다. 현업이 직접 써 보고 "이건 쓸 만하다, 이건 아니다"를 말해 줄 때 다음 방향이 정해집니다. 이 단계에서 코칭을 받으면 같은 시행착오를 줄일 수 있습니다.
만든 뒤에는 운영과 확산으로 이어 갑니다
시안이 쓸 만하다고 확인되면 매일 쓰는 도구로 정착시키고, 만드는 방법과 배운 점을 플레이북으로 남깁니다. 그래야 다음 과제를 직원이 스스로 이어 갈 수 있습니다.
자주 하는 실수
- 과제 정의 없이 도구부터 고릅니다.
- 처음부터 모든 기능을 담으려 합니다.
- 현업의 사용 없이 개발자끼리 완성도를 높입니다.
- 만들고 끝내서 다음 사람이 이어받지 못합니다.
