'사용자 중심 AI (인공지능)’는 현대 기업들이 직면한 가장 중요한 과제입니다. 아무리 뛰어난 AI 기술도 실제 사용자들이 이해하고 활용하기 어렵다면 의미가 없기 때문입니다.

맥킨지는 2023년 보고서에서 AI 도입이 기업의 생산성을 최대 40%까지 향상시킬 수 있다고 분석했지만, 많은 기업들이 AI 도입 과정에서 예상치 못한 어려움을 겪고 있습니다. 특히 실무자들의 거부감과 기술 활용의 난이도가 주요 장애물로 지적되고 있는데요.

기술이 아무리 발전해도 그것을 사용하는 것은 결국 사람입니다. AI가 아무리 정교한 결과를 도출해낸다 해도, 그 과정과 결과를 사용자가 이해하고 신뢰할 수 없다면 그것은 진정한 의미의 혁신이라 할 수 없습니다.

기술과 사용자 사이의 간극을 좁히는 것, 바로 이것이 현재 AI 산업이 해결해야 할 가장 시급한 과제입니다.

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수요 예측 AI 솔루션 '딥플로우'는 이러한 과제에 대한 하나의 답을 제시하고 있습니다. 딥플로우는 단순히 정확한 예측값을 제공하는 것을 넘어, 그 결과가 도출된 과정을 사용자가 이해할 수 있도록 돕습니다.

이는 AI를 위협적인 존재가 아닌, 업무의 동반자로 인식하게 만드는 중요한 열쇠가 되고 있습니다.

이번 인터뷰에서는 딥플로우의 프로덕트 기획자 윤은진 매니저를 만났습니다. UX 디자인을 전공하고 UI/UX 디자이너로 경력을 쌓았으며, 보다 심층적인 사용자 경험을 설계하기 위해 프로덕트 기획자로 전향했죠.

현재는 딥플로우에서 사용자들이 AI를 보다 쉽고 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 다양한 기능들을 기획하고 있습니다.

이번 인터뷰를 통해 사용자 중심 AI가 어떻게 구현되고 있는지, 그리고 이를 위해 어떤 노력들이 이루어지고 있는지 자세히 들어보았습니다. 이는 AI 도입을 고민하는 기업들에게 중요한 인사이트를 제공할 것입니다.

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UX에서 사용자 중심 AI 프로덕트 기획까지

기획자로서의 여정을 시작하게 된 계기가 궁금합니다.

대학교에서 UX 디자인을 전공했습니다. 사용자 리서치 방법론과 인사이트 발굴 과정을 깊이 있게 공부했죠.

졸업 후에는 ESG 분야에서 UX/UI 디자이너로 일했는데, 단순히 화면이나 UI에 국한되지 않고 프로덕트의 방향성과 더 심층적인 부분을 다루고 싶다는 생각이 들어 기획자로 전향하게 되었습니다.

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AI 솔루션 분야를 선택하신 특별한 이유가 있으신가요?

AI를 접하면서, 많은 사람들이 AI를 위협적인 존재, 자신의 업무를 대체할 존재로 여기는 것 같더군요. 저는 과연 그럴까 하는 의문이 들었어요.

딥플로우에서는 이 부분을 해결하기 위해 노력하고 있습니다. AI를 적대자나 경쟁자가 아닌, 더 많은 인사이트와 도움을 받을 수 있는 동반자로 인식될 수 있도록 만들어가고 있죠.

예를 들어 수요 예측 업무를 할 때, AI를 통해 예측값이 어떻게 도출되었는지, 왜 이런 값이 나왔는지 이해할 수 있도록 돕고 있습니다. 이런 방식으로 AI가 업무의 대체자가 아닌 조력자로 자리매김할 수 있다고 생각합니다.

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사용자 중심 AI 기획의 현장에서

기획자로서 가장 보람을 느끼신 순간은 언제였나요?

특정 고객사를 방문했을 때의 일입니다. 그 회사가 재고 과잉으로 큰 어려움을 겪고 있었어요. 재고 관리 비용이 회사 전체를 휘청거리게 할 만큼 심각한 상황이었죠.

그때 우리 프로덕트의 중요성과 필요성을 절실하게 깨달았습니다. 이런 문제를 해결할 수 있는 가치 있는 솔루션을 만들 수 있다는 것에 큰 보람을 느꼈습니다.

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프로젝트를 진행하면서 어려웠던 점은 무엇인가요?

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내부적으로 정말 많은 검증 과정을 거칩니다. 사용자에게 결과를 제공할 때, 그 결과가 실제로 도움이 될 만한 것인지, 확실한 로직을 통해 도출된 값인지에 대해 수많은 논의를 합니다.

처음에는 이렇게까지 많은 검증과 토론이 필요할 줄 몰랐어요. 만약 어떤 방법이 사용자에게 충분히 설득력 있게 전달되지 못한다고 판단되면, 대안을 만들고 또 다른 대안을 만드는 과정이 반복됩니다.

하지만 이런 과정이 결코 부정적이지만은 않습니다. 기획자, 엔지니어, 리서처 등 각자의 관점에서 의견을 나누면서 더 나은 결과물을 만들어내고 있습니다. 진정한 의미의 팀워크를 경험하고 있다고 할 수 있죠.

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기획자로서 본인의 가장 큰 강점은 무엇이라고 생각하시나요?

구현 능력이 제 강점이라고 생각합니다. 디자이너 출신이라 시각화 능력이 있어서, 내부적인 커뮤니케이션과 토론 과정에서 실제 모습을 빠르게 보여줄 수 있습니다.

스타트업 특성상 빠른 프로토타이핑이 중요한데, 아이디어를 신속하게 시각화하고 지속적으로 발전시켜 나갈 수 있는 것이 저의 장점입니다.

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딥플로우에서 사용자를 위해 가장 중요하게 생각하는 기획 원칙은 무엇인가요?

인사이트 제공이 가장 중요합니다. 올해 우리 회사의 핵심 목표도 사용자에게 새로운 인사이트를 제공하는 것입니다.

AI가 종종 블랙박스처럼 여겨지는데, 우리는 설명 가능한 AI를 목표로 하고 있습니다.

단순히 완벽한 결과만 제시하는 것이 아니라, 그 결과가 어떤 요소들의 영향을 받았는지, 어떤 흐름을 보이고 있는지, 어떤 변수들로 구성되어 있는지 등을 사용자가 이해할 수 있도록 전달하는 것을 중요하게 생각합니다."

물론 우리 서비스의 정확도가 낮다는 의미가 아닙니다. 오히려 정확한 예측 결과와 함께, 그 결과가 도출된 과정을 사용자가 이해할 수 있게 만드는 것이 중요합니다.

어떤 변수들이 영향을 미쳤는지, 현재 어떤 트렌드를 보이고 있는지, 더 나아가 AI가 어떤 변수들을 기반으로 작동하고 있는지까지 모든 과정을 투명하게 공개하려고 합니다.

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AI가 익숙하지 않은 사용자들을 위한 온보딩 전략은 어떻게 되나요?

용어 선택에 많은 시간을 투자하고 있어요. AI 솔루션을 개발하다 보면 전문적인 용어들을 자연스럽게 사용하게 되는데, 사용자 입장에서 다시 생각해보면 어려울 수 있거든요. 최대한 이해하기 쉬운 단어로 표현하려 노력하고 있습니다.

또한 사용자가 더 자세한 정보를 원할 때는 매뉴얼을 통해 개념설명과 활용방법을 안내하고 있습니다. 보통의 가이드북이 용어 설명을 나열하는 데 그친다면, 우리는 전체적인 서비스의 흐름을 보여주려고 합니다.

예를 들어 수요 예측 데이터가 어떻게 재고 관리로 이어지고, 그것이 다시 어떤 인사이트를 만들어내는지, 그 과정에서 사용자의 입력값이 어떻게 반영되어 더 나은 예측과 재고 관리로 발전하는지 전체적인 흐름을 설명합니다.

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사용자 피드백은 어떻게 반영하시나요?

2주마다 진행되는 스프린트를 제가 주도적으로 진행하고 있어요. 이 기회를 기반으로 지속적으로 사용자 피드백을 수렴하고 있죠.

영업팀이 현장에서 수집한 고객들의 요구사항, 개발팀의 기술적 제안, 리서치팀의 연구 결과를 모두 모아 리스트업합니다. 이를 바탕으로 팀 전체가 모여 토론하고, 각자의 관점에서 의견을 나눕니다.

모든 의견이 나온 후에는 우선순위를 정해 체계적으로 반영해 나가고 있습니다. 이러한 과정을 통해 내부적, 외부적 시각이 조화롭게 어우러진 발전 방향을 설정할 수 있습니다.

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스프린트를 이끌어가는 것이 쉽지 않았을 것 같은데요.

솔직히 말씀드리면, 리드하는 것이 쉽지는 않았어요. 내부적으로도 용기가 많이 필요했죠.

하지만 우리 제품을 발전시키기 위해서는 이런 체계가 필요하다고 생각했습니다. 작은 기능부터 시작해서 점진적으로 발전시켜 나가는 것이 중요하다고 봤어요.

각자 업무에 집중하다 보면 커뮤니케이션하기가 쉽지 않을 때가 있습니다. '이런 생각을 했는데 한번 들어봐'라고 갑자기 이야기를 꺼내기가 어렵죠. 그래서 정기적인 모임을 통해 서로의 생각을 나눌 수 있는 시간을 마련했습니다.

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협업과 성장의 문화

조직 내에서 의사결정은 어떻게 이루어지나요?

우리 조직의 특징은 모든 구성원이 자유롭게 의견을 낼 수 있다는 점입니다. 서로 다른 관점을 가진 사람들이 모여 있어요. 누군가는 계속 앞으로 나아가자고 하고, 또 다른 누군가는 신중하게 검토해보자고 하죠.

이런 다양한 시각이 오히려 건강한 조직문화를 만든다고 생각합니다. 스타트업 규모에서 모든 것이 평온하다면 오히려 그게 위험한 신호일 수 있거든요.

영업팀은 고객들의 요구사항과 인사이트를 전달하고, 개발팀도 단순히 개발만 하는 것이 아니라 주인의식을 가지고 새로운 기능을 제안합니다. 모든 팀원들이 업무를 하면서 떠오른 아이디어나 개선사항을 기록해두었다가, 앞에 말씀드렸던 스프린트 때 함께 논의하죠.

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'수요미식회'라는 독특한 모임이 있다고 들었는데요?

수요미식회는 임팩티브AI 내부에서 진행하는 소모임이에요. 실제로 수요일도 아니고 미식과 관련이 없을 때도 많지만, 2주에 한 번씩, 매번 다른 안건을 가지고 진행하는 중요한 모임이죠.

보통 제품 고도화를 위한 아이디어를 나누기도 하고, 연간 계획을 함께 세우기도 해요. 때로는 외부 전문가를 초청해서 내부 역량을 강화하는 시간을 갖기도 합니다.

이런 모임을 통해 서로의 생각을 공유하고, 회사의 방향성을 함께 고민합니다. 특히 외부 전문가를 초청해서 새로운 인사이트를 얻는 것도 큰 도움이 됩니다.

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이런 협업 문화가 프로덕트 발전에 어떤 영향을 미치나요?

스프린트에서도, 수요미식회에서도 모든 구성원이 각자의 위치에서 프로덕트를 바라보며, 그 시각을 공유합니다. 영업팀은 고객의 목소리를, 개발팀은 기술적 가능성을, 리서치팀은 연구적 관점을 제시하죠.

이렇게 다양한 관점이 모여 하나의 방향으로 정렬되는 과정이 정말 중요하다고 생각해요. 때로는 의견 충돌이 있을 수 있지만, 그것이 오히려 더 나은 해결책을 만들어내는 원동력이 됩니다.

최종적으로 대표님께서 우선순위를 조정해주시지만, 의견을 내는 과정에서는 모든 구성원이 자유롭게 참여할 수 있어요.

이런 문화가 가능한 것은 우리 조직이 수평적이고 열린 소통을 지향하기 때문입니다. 직급이나 연차에 상관없이 모든 의견이 존중받고, 건설적인 방향으로 논의됩니다. 이것이 바로 우리 조직의 가장 큰 장점이라고 생각합니다.

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사용자 중심 AI로 나아가는 임팩티브AI의 도전

앞으로 1년 후의 딥플로우는 어떤 모습일까요?

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1년 후 딥플로우는 기술적으로는 지금처럼 시계열 예측에 집중하면서도, 이를 기반으로 한 다양한 혁신적 서비스를 개발하고 상용화하는 모습일 것입니다.

국내 더 많은 기업들의 생산성을 높이는 데 기여하고, 해외 시장에서도 입지를 넓혀가며 글로벌 서비스로 성장했으면 좋겠어요. 특히 AI 기반의 인사이트 제공 기능을 한층 강화해, 사용자들이 데이터 속 숨겨진 패턴과 기회를 더욱 명확히 이해하고 활용할 수 있도록 돕고자 합니다.

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사용자 맞춤형 기능에 대한 계획도 있다고 들었습니다.

네, 앞으로 사용자가 직접 데이터를 입력하고, 다양한 변수를 조절하면서 결과의 변화를 확인할 수 있는 인터랙티브한 기능을 구상하고 있습니다. 단순히 결과값만을 받아보는 것이 아니라, 사용자가 직접 실험을 통해 데이터와 모델의 상호작용을 경험하며, 자신만의 인사이트를 도출할 수 있도록 돕는 것이 목표입니다. 

물론 아직은 검증이 필요한 단계입니다. 하지만 이런 기능이 추가된다면 사용자들이 더욱 능동적으로 서비스를 활용할 수 있을 거라고 기대하고 있습니다.

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생성형 AI 도입도 고려하고 계신다고요?

맞습니다. 저희는 현재 예측 AI에 집중하고 있지만, 생성형 AI와의 결합을 통해 더 나은 예측 기능과 서비스를 제공하려고 준비중에 있어요. 특히 생성형 AI를 활용해 예측 결과를 보다 풍부하고 인사이트 있게 설명하는 데 초점을 두고 있습니다. 

단순히 데이터를 해석하는 것을 넘어, 사용자들이 쉽게 이해하고 적용할 수 있는 형태로 결과를 전달하려고 합니다. 현재는 생성형 AI 응답 결과의 정확성을 철저히 검증하며 상용화 가능성을 지속적으로 검토하고 있습니다.

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장기적인 개인의 목표도 궁금합니다.

이 프로덕트의 성장을 함께하는 것이 제 목표입니다. 마치 아이를 임신하고 출산하는 것처럼, 프로덕트가 세상에 나오기까지의 모든 과정을 함께하고 싶어요.

그리고 세상에 나온 후에도 올바르게 성장하고 많은 사람들에게 사랑받을 수 있도록 계속해서 발전시켜 나갈 거예요. 이를 위해 필요한 것들을 끊임없이 찾아내고, 발전시켜 나가면서 진정한 가치를 전달하는 프로덕트로 키워나가고 싶습니다.

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마지막으로 프로덕트 기획을 꿈꾸는 후배들에게 해주고 싶은 말씀이 있다면?

두려워하지 말라는 말을 해주고 싶습니다. 주니어 프로덕트 기획자로 성장하면서 항상 새로운 도전에 직면하게 됩니다. 할 수 있을지 없을지 모르는 상황이 두렵게 느껴질 수 있죠.

하지만 두려움에 사로잡히면 아무것도 시작할 수 없습니다. 현재 할 수 있는 것들을 하나씩 시도해보고, 실패하더라도 다음 단계를 고민하면서 차근차근 나아가면 됩니다.

시작하지 않은 것과 시작해서 실패한 것은 큰 차이가 있다고 생각합니다. 한 발짝씩 나아가다 보면 반드시 길이 열립니다.

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