Dasol Hong

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회고가 ‘일’로 느껴지시나요?

누구나 AI 기술을 쉽게 활용하여 생산성 향상을 할 수 있도록 돕기 위해 테크툴킷 ( @tech_toolkit) 을 운영하고 있어요. 다양한 직군의 AI 활용법이 궁금하다면 @tech_toolkit 을 팔로우하고 가장 빠르게 확인할 수 있어요.

회고가 ‘일’로 느껴지시나요? 회고하는 것의 즐거움이 느껴지지 않으신가요?

업무 환경에서 회고를 처음 경험했다보니, ‘회고를 일로만 느꼈다.'라고 말씀하신 분들을 만난적이 있어요.

회고를 일로만 느끼고 즐거움을 느끼지 못하는 것을 해결하기 위해 아래와 같은 가설을 세웠습니다.

  • 회고 이후 실행을 해야 회고의 즐거움을 깨닫는데, 실행할 수 있도록 매주 각자 한 주 동안 시도할 것을 작성하고 실행 후에 인증하면서 회고의 즐거움을 느끼고 회고를 지속할 것이다.

그래서 매주 일요일 밤 온라인으로 모여 테크툴킷의 <NotionAI 회고 키트>로 회고를 하시는 참여자 분들께서 슬랙에 다음 주에 할 것을 공유하고 인증을 하고 서로 격려를 해주는 시스템을 추가했습니다.

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위 결과 4주 동안 함께 온라인으로 주간 회고를 한 후 참여자들의 인사이트는 아래와 같습니다.

  1. 회고를 통해 내가 좋아하는 것이 무엇인지에 대해 더욱 기억하게 됩니다.

  2. 회고를 통해 나 자신의 생활 패턴에 대해 이해하게 되어 내가 어떤 상황에서 퍼포먼스를 잘 내는지에 대해 이해를 하게 됩니다.

  3. 회고를 ‘일’로 생각했는데, 나에게 도움이 되는 것을 경험하니 회고를 새롭게 바라보게 됩니다.

또 다른 재밌는 발견은

  • 사용자들이 처음에는 회고 이후에 다음 주에 '시도할 것'의 단위를 높게 세웠지만, 주차가 지날수록 '내가 실행가능한 범위'를 스스로 이해하며 스스로 실행가능한 만큼의 단위로 낮추고 '실행'을 통한 Small Win을 쌓으면서 회고에 대한 즐거움을 스스로 발견하는 것을 확인할 수 있습니다.

위에 세운 가설이 맞다는 것을 4주 동안 확인하였고, 요약하자면 아래와 같습니다.

  1. 회고 이후에 실행 가능한 만큼의 단위로 시도할 것을 정하면 실행력이 높아집니다.

  2. 참여자들이 서로 '시도할 것'에 대한 진행사항을 온라인으로(예, 슬랙) 스스로 매일의 진행사항을 공유하면서 실행 방법을 매일 조금씩 개선하면 실행력이 높아집니다.

  3. 회고에 대한 효과를 더욱 체험하게 되면 회고키트를 사용하는 지속성이 유지되는 것을 확인할 수 있습니다.

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Notion Cofounder와의 만남 & 노션 공식 행사에서 <NotionAI 회고 템플릿> 발표

누구나 AI 기술을 쉽게 활용하여 생산성 향상을 할 수 있도록 돕기 위해 테크툴킷 ( @tech_toolkit) 을 운영하고 있어요. 다양한 직군의 AI 활용법이 궁금하다면 @tech_toolkit 을 팔로우하고 가장 빠르게 확인할 수 있어요.

🎉 <Notion is Here!> 노션 한국 공식 행사에서 테크툴킷의 <NotionAI 회고 템플릿>을 발표할 수 있는 기회를 얻게되어 발표했습니다. 테크툴킷에서 만든 <NotionAI 회고 키트> 무료 신청 링크는 글 맨 하단에 있어요! 👇🏻

행사에는 Notion 공동창업자이자 COO인 Akshay Kothari, Notion 한국 지사장이신 박대성 님, Notion 앰버서더 분들께서 함께하셨어요. 제가 하루를 시작하고 마무리할 때까지 가장 많이 사용하는 생산성 향상 툴은 노션입니다.

✍🏻 노션은 기록, 프로젝트 관리, 협업 등의 기능을 직관적인 방법으로 제공해요. 노션의 장점은 간편하게 나에게 맞는 방식으로 템플릿을 만들어서 반복적인 행위를 자동화하여 생산성을 높일 수 있어요.

✨ 노션 공식 행사 하이라이트 ✨

아래 3가지는 Notion 공동창업자이자 COO인 Akshay Kothari, Notion 한국 지사장이신 박대성 님의 답변을 요약했습니다.

새로운 기능을 개발할 때, 어디에서 의견이나 영감을 받나요?

  • 사용자 커뮤니티의 피드백

  • 세계의 변화

  • 직관

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Notion의 지향점은 어디일까요? 좋은 협업툴 혹은 올인원 워크스페이스?

  • 노션은 워크스페이스, 팀, 도구, 과정을 '연결' 하는 것을 돕기 때문에, 노션 사용자는 이러한 기능 중 스스로에게 도움이 되는 방법을 만들어서 사용하고 있고 미래에도 그렇게 될 예정이다. 그렇기 때문에, 노션의 미래는 당신(사용자)으로부터 개발된다.

💡 노션은 출시한 후 커뮤니티 중심으로 제품이 소개되고, 피드백을 수집하고, 성장했어요.

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수 많은 AI 툴 사이에서 노션 AI가 가지고 있는 차별점은 무엇인가요?

  • 노션은 새로운 AI 기능을 개발하기 보다 기존에 있는 기능을 더욱 강화시키기 위해 AI를 사용하고 있고 앞으로도 그렇게 할 예정이다. 노션의 4가지 기둥인 글쓰기, 위키, 프로젝트, 캘린더 기능을 강화시키기 위해 AI를 사용할 예정이다. 예를 들어, 글쓰기의 경우 사용자의 글쓰기 향상을 돕거나, 위키의 경우 AI를 활용하여 쉽게 질의 응답을 통해 검색할 수 있도록 한다던지, 프로젝트의 경우는 개인 AI 비서를 생각하고 있다.

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<NotionAI 회고 키트> 발표 인사이트

저의 <NotionAI 회고 키트>를 발표가 끝난 후, 네트워크 세션에서 ‘(1) NotionAI 또는 AI를 사용한다면 어디에 사용하나요?' , '(2) AI를 사용하지 않는다면 어떤 것이 어렵나요?' 라는 질문을 했어요.

  • 노션 행사에 방문하시 분들은 노션의 팬이자 자주 사용할 사람들일 가능성이 높아요. 이런 분들 중 14명과 1:1 대화를 나눴는데. 14명 모두 NotionAI를 잘 사용하지 않았고 제가 오늘 발표에서 소개한 NotionAI 프롬프트 적용 기능을 처음 알게 된 분도 계셨어요. 그 중 4명은 ChatGPT 또는 AI 플러그인을 사용하는 분은 계셨습니다.

  • 그 이유 중 가장 많이 받은 답변은:

  1. AI가 중요한 것은 알겠는데, 어디서부터 어떻게 사용해야할 지 모르겠어요.

  2. AI를 어떻게 사용해야 AI에 대한 효과를 볼 수 있는지 모르겠다어요

  3. 내가 충분히 직접할 수 있는 것을 왜 AI를 사용해야하는지 모르겠어요.

  • <NotionAI 회고 키트> 발표 후 받은 개인 메시지 내용의 일부:

'저에게 다솔님 발표 시간이 '아하 모먼트' 였어요. 뒷통수를 세게 맞은 듯한 기분이었습니다. 노션AI를 단수라고 생각했는데 수억명이라고 생각한 발상의 전환에서 큰 깨달음을 얻었어요.'

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테크툴킷 회고 키트에서 AI를 활용하는 이유는 무엇인가요?

  • 좋은 회고는 나의 삶을 다양한 층위에서 바라보는 것이에요. 혼자서는 어려울 수 있지만, 수많은 데이터를 학습한 NotionAI를 통해 다양한 층위로 나의 삶을 바라볼 수 있어요.

  • 회고의 효과는 회고 이후 실행하는 것에서 시작해요. 실행 가능한 작은 시도로 나누는 것이 어렵다면, NotionAI으로 시도할 것을 우선순위 순으로 계획할 수 있어요.

회고는 어떤 도움이 되죠?

  • 나를 이해하는데 도움이 됩니다.

  • 나의 부족한 부분을 개선하고 생산성을 높일 수 있습니다.

👉🏻 @tech_toolkit 을 팔로우하고 최신 AI툴 활용한 생산성 향상법 배우세요.

👉🏻 NotionAI 회고 키트 무료 신청하기:

아직 노션을 사용해본 경험이 없으시다면 notion.so 검색 후, 가입하면 노션을 무료로 사용할 수 있어요.

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빠른 고객 지원과 매출을 높이는 인스타 DM 자동화 6 단계

누구나 AI 기술을 쉽게 활용하여 생산성 향상을 할 수 있도록 돕기 위해 테크툴킷 ( @tech_toolkit) 을 운영하고 있어요. 다양한 직군의 AI 활용법이 궁금하다면 @tech_toolkit 을 팔로우하고 가장 빠르게 확인할 수 있어요.

테크툴킷의 이전 글이 궁금하다면 👇

  1. 테크툴킷의 <나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 를 다양한 분야의 12명의 사람들과 테스트한 결과는 여기서(링크) 확인할 수 있어요.

  2. 80여 명의 키트 신청자들이 개인 SNS에서 <나의 업무 보조 AI 만들기 키트>를 편하게 사용하고 저의 리소스를 자동화하기 위해 (1) 최고의 챗봇 빌더 2가지 선정하고, (2) 챗봇 사용자 경험 설계 시 중요한 점 5가지를 정리한 글은 여기서(링크) 확인할 수 있어요.

💬 한 줄 요약
테크툴킷 인스타그램 계정을 ManyChat 활용하여 인스타그램 DM 자동화 기능을 활용하여 더욱 빠른 고객 지원을 통해 매출을 높이는 6단계를 소개해요.

ManyChat 활용하여 인스타그램 메시지 자동화 6 단계

💡 아래 내용은 테크툴킷이 ManyChat(링크)에서 사용한 기능에 대한 설명입니다.

  1. 인스타그램 팔로워가 인스타그램 포스팅에 댓글을 남기거나, 스토리에 반응하거나, 메시지를 보낼 경우 즉시 제품 구매, 웨비나, 이벤트 등에 등록할 수 있는 링크와 문자를 전송하여 매출로 전환할 수 있어요.

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  2. 인스타그램에 남겨진 코멘트 중 특정 단어를 포함하고 있을 경우 자동 챗봇 메시지로 연결될 수 있도록 할 수 있어요. 예를 들어, 사용 , 사용하고 싶어요 라는 단어를 입력한 경우 '테크툴킷 계정에 댓글 남겨주셔서 감사합니다. 테크툴킷의 <나만의 업무 보조 AI 만들기> 키트는 아래 링크에서 신청하여 구매할 수 있습니다.' 라는 메시지를 자동으로 보낼 수 있어요. (저는 테스트를 위해 ManyChat 무료 버전을 사용 중입니다.)

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  3. 메시지 안에 <나만의 업무 보조 AI 만들기> 키트 사전 신청 링크를 첨부할 수 있어요.

💡 <나만의 업무 보조 AI 만들기> 키트 사전 신청하고 싶으신 분은 아래에서 신청할 수 있어요. 👇

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  1. 아래와 같이 드래그 & 드롭으로 사용자가 경험할 인스타그램 자동 메시지 플로우를 설계할 수 있어요.

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  1. 위 설계를 완료한 라이브에서 인스타그램 자동 메시지의 모습을 미리 확인하고 라이브로 배포할 수 있어요.

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테크툴킷 계정은 다양한 최신 AI툴을 업무에 활용하여 생산성을 높이는 방법을 소개하며 생산성 향상 AI 키트를 만들고 있어요. 'AI 활용한 나만의 업무 보조 AI 키트' 를 신청하고 싶은 분은 아래 링크에서 확인해주세요. 👇

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챗봇 사용자 경험 설계 시 중요한 5가지

누구나 AI 기술을 쉽게 활용하여 생산성 향상을 할 수 있도록 돕기 위해 테크툴킷 ( @tech_toolkit) 을 운영하고 있어요. 다양한 직군의 AI 활용법이 궁금하다면 @tech_toolkit 을 팔로우하고 가장 빠르게 확인할 수 있어요.

테크툴킷에서 만들고 있는 2번째 키트인 <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 를 다양한 분야의 12명의 사람들과 23/06/11(일) ~ 23/07/09(일)까지 4주 동안 사용하는 챌린지를 진행했고 결과는 여기서(링크) 확인할 수 있어요. 위 링크 속 글에서 공유한 개선점 해결하기 위해 '<ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트>에서 제가 사용자와 상호작용하는 부분을 자동화' 하기 위해 챗봇을 개발한 후 테스트 중에 있어요.

💬 한 줄 요약
시중에 나와있는 챗봇 빌더를 분석하여 가격 대비 (1) 가장 최고의 챗봇 빌더 2가지 선정하고, (2) 챗봇 사용자 경험 설계 시 중요한 점 5가지를 정리했습니다.

테크툴킷의 챗봇 빌더 선정 기준

  1. 테스트를 위해 무료 또는 저렴한 가격일 것

  2. 빠른 테스트를 위해 간단한 기술적 노하우만 필요한 것 (10 - 15분 안에 가능하도록)

  3. 사용자가 쉽게 접근할 수 있는 SNS 플랫폼과 연결 가능할 것 (예, 카카오톡, 인스타그램, 페이스북 등)

가격 대비 최고의 챗봇 빌더

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챗봇 개발 구조

🛠️ 아래 내용은 카카오 챗봇 관리자 센터 튜토리얼에서 핵심만 추려서 정리한 내용입니다. (출처: 링크)

챗봇을 만드는 과정은 크게 4단계로 이뤄집니다.

  1. 챗봇 기획: 어떤 사용자의 어떤 문제점을 어떻게 해결할지 정의 

  2. 챗봇 시나리오 설계

  3. 챗봇 구현

  4. 챗봇 고도화 (유지보수)

챗봇 개발 구조_카카오i빌더.png

챗봇의 정보 탐색 구조

챗봇은 여러 뎁스(Depth) 없이 사용자가 원하는 정보를 한 번에 받을 수 있어요. 그렇기 때문에 웹/앱의 구조를 챗봇 탐색 패턴에 맞게 아래와 같이 구조화하는 것이 필요해요. 사용자가 중간에 폴백*하거나 이탈할 때를 고려해 설계해야 해요.

*폴백 블록은 사용자의 발화 의도가 어떠한 블록과도 매칭이 되지 않을 때 (=봇이 사용자의 발화 의도를 이해하지 못할 때)의 응답을 설정하는 블록

뎁스_카카오i빌더.png.png

챗봇의 장점과 단점 이해

  1. 챗봇의 장점은 사용자 요청을 정확하게 파악하면 화면 전환이나 긴 로딩 없이 빠르게 결과를 출력할 수 있어요. 사용자의 히스토리를 쌓을 수 있어요. → 장점을 극대화할 수 있는 기능이 많은 챗봇을 구상하는 것이 좋아요.

  2. 챗봇의 단점은 반대로 요청을 정확하게 파악하지 못하면 챗봇의 동작이 힘들어지고, 한 번에 줄 수 있는 결과 양이 비교적 적어요.

더 나은 사용자 경험을 위한 챗봇 설계

1. 챗봇 오타와 동의어 처리

오타와 동의어 처리는 매우 중요해요. 주요 기능에서 자주 발생할만한 오타는 꼼꼼히 처리하는 것이 좋아요.

✅ 팁: 문어체부터 구어체까지 감안해 동의어를 대응해두면 더욱 똑똑한 챗봇이 돼요.

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2. 홈/새로고침/뒤로가기 기능

웰컴 메시지 이후 첫 동작은 홈에 가깝습니다. 언제든 호출해도 어색하지 않은 상황을 하나쯤은 설계해두어야 해요.

✅ 팁: 전으로 돌아가거나 이탈할 수 있는 방법을 제공하는 것이 좋아요.

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3. 바로연결 기능

바로연결은 사용자에게 내비게이션 역할을 해요.

✅ 팁: 임의의 동작 후에 바로연결이 사용자 경험에서 끊어지지 않도록 설계하는 것을 추천해요.

클릭_카카오i빌더.png.png

4. 제네릭 메뉴 활용

제네릭 메뉴는 채팅창에 항상 떠있다는 점이 장점이지만 상황에 따라 단점이 될 수도 있어요. 아래 질문에 대해 ‘모두 그렇다.’고 여겨지는 챗봇이라면 제네릭 메뉴를 활용하는 것을 추천해요.

  1. 어떤 상황에서든 호출할만한 기능을 가졌나요?

  2. 그 기능이 항상 노출되어 있어도 괜찮은가요?

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5. 폴백 응답과 도움말 기능

정의되지 않은 기능에 대한 발화는 굉장히 다양하기 때문에 폴백 응답과 도움말이 해결책이 될 수 있어요!

✅ 도움말이 마치 웹의 ‘홈’ 과 같이 동작하며 사용자가 효과적으로 챗봇을 이용할 수 있도록 도와줘요.

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챗봇 빌더 활용하여 개발하기

위 내용은 카카오 챗봇뿐만 아니라 모든 챗봇 개발 과정에 적용 가능해요. 챗봇 기획과 시나리오 설계 후 다른 무료 챗봇 빌더를 사용하여 개발한 과정을 다음 글에서 소개할게요.

✅ 참고: 카카오 챗봇을 활용하기 위해서는 OBT 심사를 거쳐야해요. 심사 결과까지 6일정도 소요가 되어, 일단 카카오 챗봇은 미리 심사 신청을 해두는 것을 추천해요.

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23년 6월 4일 <“ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 챌린지”에 함께 하실 분 계실까요?> 라는 제목으로 Humans (in the loop) 커뮤니티에 글을 올렸던 것을 기억하시는 분 계실까요?

이전 글 확인하기:

많은 분들께서 관심을 주신 덕분에 70명 이상의 신청자께서 계셨고 1회 차는 12명의 다양한 분야의 참여자들과 23/06/11(일)부터 23/07/09(일)까지 4주 챌린지를 진행했어요. 4주 동안 테크툴킷 에서 만든 <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트>를 활용했어요.

4주 챌린지 목적

챌린지의 목적은 개인의 업무 생산성을 높이기 위해 (1) 나의 반복적인 업무를 관찰하고 세분화하여 (2) 이를 자동화할 수 있도록 <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 가이드라인을 따라 나의 반복 업무 자동화 프롬프트를 설계하고 적용하며 (3) 프롬프트를 개선하는 사이클을 통해 ‘AI를 업무에 활용’하는 습관을 형성하는 것이었어요.

4주 챌린지 참여자 배경

<ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 를 총 12명의 사람들(디자이너, 탈임상 간호사, HR, 개발자, SEO 컨설턴트, 인스타툰 작가 등)을 대상으로 4주 동안 테스트를 진행했어요.

4주 챌린지 결과

  1. ChatGPT를 처음 사용하는 사람도 키트에서 제공하는 단계 별 가이드를 쉽게 따라 하는 것을 발견했어요.

  2. 4주 동안 꾸준히 참여하신 분들은 3주 차부터 (1) 반복적인 업무 정의, (2) 프롬프트 적용, (3) 프롬프트 개선 사이클이 잡혀 스스로 본인의 반복적인 업무를 더욱 정확하게 세분화하여 ChatGPT를 활용하는 것을 확인할 수 있었어요.

  3. 키트 사용 전에는 AI를 활용하는 것에 대한 막막함이 있었던 분들이 2주 차부터 스스로의 성장과 변화를 경험하며 '신난 순간'을 댓글로 표현하시는 분들이 나타나셔서 저도 누군가의 변화와 성장의 과정을 확인할 수 있어서 뜻깊었어요. 😄

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위 3가지에 대한 결과를 받기 위해 아래와 같은 리소스를 사용하고 있음을 발견했습니다.

  1. 챌린지를 통해 발견한 ‘나의 반복적인 업무를 관찰하여 AI를 활용하여 자동화’하는 습관이 형성되기 위해서는 누군가 최소 주 2-3회 이상 온라인으로 확인하고 실행하게끔 독려하는 것이 필요했어요.

  2. 다양한 분야의 참여자 적용하는 반복적인 업무가 다양하다 보니, 개별 피드백을 드리는데 매주 4-5시간이 걸린다는 것을 발견했어요.

  3. ChatGPT의 한계 (정보의 부정확함, 가능한 기능의 한계, 등)에 대해서 발견했을 때, 이를 해결할 수 있는 방법이 있는지 스스로 검색하여 해결책을 찾는 과정도 챌린지의 일부였으나, 스스로 검색해서 방법을 찾아보는 사람은 12명 중 2명이었고 그 외의 분들은 스스로 해결 방법을 찾기 보다는 저에게 해결책을 물어보는 질문을 남겼습니다. 저는 답을 알려주기보다는 스스로 찾아볼 수 있도록 질문 형식으로 피드백을 드렸어요.

<ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 개선 필요한 점

  1. <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 2회 차는 70명의 대기자가 있습니다. 1회 차 보다 많은 분들에게 적용하기 위해 위 3가지와 같이 제가 개입하는 부분을 자동화할 수 있는 방법을 구축할 예정입니다.

  2. 4주 동안 주차 별 단계로 가이드라인을 나누는 것을 2 주차로 합치면 좋겠다는 피드백을 받아서 이 부분을 개선할 예정입니다.

  3. 4주 이후의 지속되고 있는지 이를 확인할 수 있는 시스템도 구축할 예정입니다.

디스콰이엇 커뮤니티에 질문있어요! 🙋🏻

디스콰이엇 커뮤니티 여러분은 새로운 습관 형성을 위해 도움을 받았던 서비스, 책, 영상, 경험이 있으실까요? 있으시다면 왜 또는 어떻게 습관 형성에 도움이 되었는지 공유해 주실 수 있으실까요?

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새로운 습관이 형성되려면 어떤 것이 필요할까요? 4주 동안 ChatGPT로 나의 반복적인 업무 대체하기

누구나 AI 기술을 (1)건강하게 (2) 잘 활용하여 생산성 향상을 할 수 있도록 돕기 위해 테크툴킷 ( @tech_toolkit) 을 운영하고 있어요. 다양한 직군의 AI 활용법이 궁금하다면 @tech_toolkit 을 팔로우하고 가장 빠르게 확인할 수 있어요.

테크툴킷에서 만들고 있는 2번째 키트인 <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 를 다양한 분야의 12명의 사람들과 23/06/11(일) ~ 23/07/09(일)까지 4주 동안 사용하는 챌린지를 진행했습니다. (이전 메이커로그는 여기서 확인할 수 있어요.)

<ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 4주 챌린지 목적

챌린지의 목적은 개인의 업무 생산성을 높이기 위해 (1) 나의 반복적인 업무를 관찰하고 세분화하여 (2) 이를 자동화할 수 있도록 <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 가이드라인을 따라 나의 반복 업무 자동화 프롬프트를 설계하고 적용하며 (3) 프롬프트를 개선하는 사이클을 통해 ‘AI를 업무에 활용’하는 습관을 형성하는 것이었어요.

<ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 4주 챌린지 참여자 배경

<ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 를 총 12명의 사람들(디자이너, 탈임상 간호사, HR, 개발자, SEO 컨설턴트, 인스타툰 작가 등)을 대상으로 4주 동안 테스트를 진행했어요.

<ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 4주 챌린지 결과

  1. ChatGPT를 처음 사용하는 사람도 키트에서 제공하는 단계 별 가이드를 쉽게 따라 하는 것을 발견했어요.

  2. 4주 동안 꾸준히 참여하신 분들은 3주 차부터 (1) 반복적인 업무 정의, (2) 프롬프트 적용, (3) 프롬프트 개선 사이클이 잡혀 스스로 본인의 반복적인 업무를 더욱 정확하게 세분화하여 ChatGPT를 활용하는 것을 확인할 수 있었어요.

  3. 키트 사용 전에는 AI를 활용하는 것에 대한 막막함이 있었던 분들이 2주 차부터 스스로의 성장과 변화를 경험하며 '신난 순간'을 댓글로 표현하시는 분들이 나타나셔서 저도 누군가의 변화와 성장의 과정을 확인할 수 있어서 뜻깊었어요. 😄

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위 3가지에 대한 결과를 받기 위해 아래와 같은 리소스를 사용하고 있음을 발견했습니다.

  1. 챌린지를 통해 발견한 ‘나의 반복적인 업무를 관찰하여 AI를 활용하여 자동화’하는 습관이 형성되기 위해서는 누군가 최소 주 2-3회 이상 온라인으로 확인하고 실행하게끔 독려하는 것이 필요했어요.

  2. 다양한 분야의 참여자 적용하는 반복적인 업무가 다양하다 보니, 개별 피드백을 드리는데 매주 4-5시간이 걸린다는 것을 발견했어요.

  3. ChatGPT의 한계 (정보의 부정확함, 가능한 기능의 한계, 등)에 대해서 발견했을 때, 이를 해결할 수 있는 방법이 있는지 스스로 검색하여 해결책을 찾는 과정도 챌린지의 일부였으나, 스스로 검색해서 방법을 찾아보는 사람은 12명 중 2명이었고 그 외의 분들은 스스로 해결 방법을 찾기 보다는 저에게 해결책을 물어보는 질문을 남겼습니다. 저는 답을 알려주기보다는 스스로 찾아볼 수 있도록 질문 형식으로 피드백을 드렸어요.

<ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 개선 필요한 점

  1. <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 2회 차는 70명의 대기자가 있습니다. 1회 차 보다 많은 분들에게 적용하기 위해 위 3가지와 같이 제가 개입하는 부분을 자동화할 수 있는 방법을 구축할 예정입니다.

  2. 4주 동안 주차 별 단계로 가이드라인을 나누는 것을 2 주차로 합치면 좋겠다는 피드백을 받아서 이 부분을 개선할 예정입니다.

  3. 4주 이후의 지속되고 있는지 이를 확인할 수 있는 시스템도 구축할 예정입니다.

디스콰이엇 커뮤니티에 질문있어요! 🙋🏻

디스콰이엇 커뮤니티 여러분은 새로운 습관 형성을 위해 도움을 받았던 서비스, 책, 영상, 경험이 있으실까요? 있으시다면 왜 또는 어떻게 습관 형성에 도움이 되었는지 공유해 주실 수 있으실까요?

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AI로 인해 기존 업무 25~50% 대체될 세상에서 살아남을 수 있는 키트 소개

누구나 AI 기술을 (1)건강하게 (2) 잘 활용하여 생산성 향상을 할 수 있도록 돕기 위해 테크툴킷 ( @tech_toolkit) 을 운영하고 있어요. 다양한 직군의 AI 활용법이 궁금하다면 @tech_toolkit 을 팔로우하고 가장 빠르게 확인할 수 있어요.

테크툴킷에서 만들고 있는 2번째 키트인 <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트>를 만들게 된 배경을 소개할게요.

문제 정의

  1. AI로 인해 사람이 하던 기존 업무 중 25~50%가 인공지능 등으로 대체될 가능성이 있어요. 아래와 같은 문제를 대비하기 위해서, 지금부터 AI를 건강하게 잘 활용하는 연습을 일상에서 해야 해요.

    1. 세계적 투자은행 골드만삭스는 ‘인공지능(AI)이 기존 정규직 일자리 3억 개를 대체하지만 궁극적으로는 새 일자리를 만들고 생산성을 향상할 것’이라고 예측한 보고서를 소개했어요. (출처: 링크)

    2. 골드만삭스는 ‘미국에서는 사람이 하던 기존 업무 중 25~50%가 인공지능 등으로 대체’될 수 있다며, 분야별로는 ‘사무 및 경영 46%, 법률 44%, 건축 및 기술 37%가 자동화’될 수 있다고 내다봤어요. (출처: 링크)

  2. AI를 혼자서 건강하게 잘 활용하는 것은 어려워요.

    1. 왜 건강하게 잘 활용하는 연습이 필요할까요?

      • AI는 완벽하지 않아요. AI에 어떤 데이터를 학습시켰냐에 따라서 AI의 결과가 편향되어 있을 수도 있고 부정확한 정보가 제공될 수 있을 수 있어요. 그래서 AI의 문제점과 한계를 인식하면서 건강하게 잘 활용하는 방법을 매일 꾸준히 연습해야 해요.

      • AI의 문제점이나 한계는 연습하지 않아도 인식하기 쉽지 않나요?

        • 가시적으로 드러나는 AI의 큰 문제점과 한계도 있는 반면에, 내가 스스로 ‘인식’ 하지 않으면 가시적으로 확인하기 어려운 미묘한 문제점과 한계도 존재해요. 예를 들어, 그럴듯한 사실을 조합하여 정보를 제공한다던지, 나에게 익숙한 정보 위주로만 제공받는다던지 이러한 미묘함까지 발견할 수 있는 일상에서 꾸준한 관심과 연습이 필요해요.

    2. AI를 잘 활용한다는 것은 무엇일까요?

      • ChatGPT를 만든 OpenAI CEO 샘 알트만과 Co-founder인 그렉 블록만은 AI 기술은 빠르게 바뀌기 때문에 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링을 어떻게 해야 하는지를 배우는 것이 아니라 메타 스킬(Meta Skill)* 키워야 한다고 강조했어요. 그리고 아래 3가지 질문을 끊임없이 해야 합니다. (출처: 링크)

        • 1. 이 기술을 활용하여 어떤 문제를 해결해야 하는가?

        • 2. 어떻게 이 문제를 해결할 수 있는 가?

        • 3. 어떤 영향을 줄 수 있는 가?

      • 최근 수많은 ChatGPT 명령어 입력법 강의, 책, 콘텐츠를 보면서 아쉬움을 느꼈던 저는 위 내용에 매우 공감했어요. 앞으로 AI 기술은 빠른 속도로 변해요. 그래서 ChatGPT 명령어 입력법보다 중요한 것은 모든 AI 기술에 적용할 수 있는 ‘문제 정의와 해결 방법론’이에요.

      • 그래서 <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트>에서는 문제정의와 해결 방법론을 기반으로 한 업무 적용 방법을 공유하고 있어요.

        *메타스킬은 새로운 지식을 빠르게 습득하고 적용하는 능력입니다.

해결책

위 문제점을 해결하기 위해 아래 해결책을 가설로 세우고 검증하고 있어요.

저를 포함한 다양한 직군의 사람들의 (1) 일상 또는 업무에서 AI를 활용하여 생산성 향상 방법을 공유하고 (2) 4주 동안 주차 별로 일상에 적용하는 가이드라인과 실습을 제공하여 매주 실습을 참여하면, 참여 전보다 AI를 잘 활용하여 생산성 향상한 것을 확인할 수 있을 것이다.

실험 진행 현황

  1. <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트>* 가지고 12명의 사람들과 23/06/11(일) ~ 23/07/09(일)까지 제1회 4주 챌린지를 진행하고 있어요. 실험 결과는 챌린지가 마무리되는 23/07/09(일)에 공개하도록 하겠습니다.

  2. 위 실험 결과를 바탕으로 더욱 개선하여 <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 2회 차 대기자 70명에게도 적용해 볼 예정입니다.

*<ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 키트> 2회차 알림 신청은 다음 링크에서 받고 있습니다. : https://forms.gle/LVgcgUzA792ywXKP7

*<ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기> 4주 챌린지를 진행하기 전 86명의 참여자들에게 테스트한 후기는 아래 링크 마지막 사진에서 확인할 수 있습니다.:

https://www.instagram.com/p/CtEwPgVRwkj/

여러분의 생각이 궁금해요. 🙋🏻

  • AI를 일상에서 자주 활용하는 분들이 계시다면 어떻게 활용하고 계신지 자신만의 팁을 댓글 남겨주실 수 있으실까요?

  • 또는 AI를 잘 활용하고 싶은데 활용이 어려운 분들이 계시다면 그 이유는 무엇인가요? 알려주신다면, 제가 도울 수 있는 방법을 찾아볼게요.

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Dasol Hong

Dasol Hong

더 나은 일하는 방식을 위한 회고 방법

최신 생산성 향상 & 자기 계발 AI ToolKit을 직접 사용하여 효과가 있는 툴을 소개하는 @tech_toolkit 을 운영하고 있어요. 최근 <AI 회고 ToolKit> 베타버전을 오픈하였고 <AI 회고 ToolKit> 을 통한 변화를 관찰하고 있어요.

오늘은 <AI 회고 ToolKit> 베타 버전에 포함된 '팀 회고 운영 방법'을 소개할게요.

회고 목적

  • 회고 목표를 잘 세우면 회고에 투자한 시간만큼 얻는 가치가 무엇인지 알 수 있다.
  • → 팀원도 회고를 낭비하는 시간이 아니라 본인에게 도움이 되는 시간이라고 생각하고 참여한다.
  • 다음은 회고에서 사용할 만한 유용한 목표입니다.:
  1. 우리 팀은 어떻게 하면 더 효율적으로 작업할 수 있는지에 대해 이해하고 개선한다.
  2. 우리가 무엇을 잘했는지 알아낸다.
  3. 주어진 목표 뒤에 숨은 원인을 이해한다.
  4. 고객에 대한 반응을 개선한다.
  5. 불편해진 관계를 개선한다.

일반적인 목표와 달리 반드시 피해야 할 것:

1.‘구체적으로 측정할 수 있는 결과’를 목표로 정의하는 경우는 피하자.

  • 목표 예시) “실적 평가를 없애고자 인사관리 부서를 설득할 방법을 결정한다.”
  • → 실제 행동에 대한 다른 가능성이나 팀이 직면한 다른 커다란 문제를 고려하지 못한다.

2.너무 넓고 모호한 목표를 정의하는 경우는 피하자.

  • 목표 예시) “잘못된 문제를 테스트를 통해 파악하자.”
  • → 팀을 엉뚱한 방향으로 향하게 만들거나 팀원들끼리 서로 비난할 실마리를 제공할 뿐이다.

회고 구조 소요 시간: 120분

  1. 사전 준비
  2. 자료 모으기
  3. 통찰 도출
  4. 시도할 것 결정
  5. 회고 마무리

위 구조를 이용하면, 팀에게 다음과 같은 도움을 줄 수 있어요.

  1. 서로 다른 관점을 이해할 수 있어요.
  2. 서로의 자연스런 사고 과정을 이해하고 따를 수 있어요.
  3. 팀의 현재 방법론과 실천법의 의도를 이해할 수 있어요.
  4. 회의를 통해 미리 생각해 둔 결론이 아니라 의미 있는 결론을 도출할 수 있어요.
  5. 다음 이터레이션 때 시도해 볼 활동과 실험을 확실히 정하고 회고를 마칠 수 있어요.

1. 사전 준비를 한다. 소요 시간: 6분(5%)

아래의 질문으로 회고 사전 준비해요.

  1. 회고를 진행하는 주위 환경은 어떠한가?
  2. 회고의 목적은 무엇인가?
  3. 회고를 진행하는 시간은 얼마나 걸리는가?
  4. 어디서 회고를 진행할 것인가?
  5. 회고의 기본 구조가 무엇인가?

2. 자료를 모은다. 소요 시간: 40분(30-50%)

  • 비난할 대상을 찾기보다 열린 토론을 조성하여 문제의 근본 원인을 알아볼 마음가짐을 갖춘다.
  • 회고를 한두 주 간격으로 진행한다면, 한두 주 간격 동안 발생한 여러 사건과 의사소통, 작업 내용 등에 관한 자료 등에 관한 자료를 모으는 행위가 자칫 시시해 보일 수도 있다. 하지만 만약 누군가 한 주 동안 작업한 내용에서 하루라도 빠뜨리면, 한 주 동안 일어났던 일의 20%을 잃어버리는 셈이 된다.
  • 자료를 모음으로써 참여한 모든 개개인의 관점을 전체의 관점으로 확장한다.
→ 관점의 확장을 위해  <AI 회고 ToolKit> 에서는 AI를 활용한 회고 질문 생성 가이드를 제공하고 있어요.
  • 자료를 모은다는 것은 일어났던 ‘모든 일을 공통의 그림으로 그려낸다’는 의미다.
  • 이유:
  • 설령 같은 사건을 바라본다고 해도 사람마다 시각이 다를 수 있기 때문이다.
  • 공통의 그림이 없다면, 각자 자신의 의견과 믿음만 증명하려 할 것이기 때문이다.

수집하는 자료 예시:

2-1. 측정, 완료된 기능, 사용자 스토리, 사건 같은 눈에 보이는 자료부터 시작한다.

  • 측정에는 소멸 차트(Burndown Chart), 작업 속도, 결함 개수, 완료된 사용자 스토리 수, 리팩터링한 코드의 양, 공수 자료 등
  • 사건은 회의나 의사결정 시점, 팀원 변경, 프로젝트 중간 점검(마일스톤), 축하 모임, 새로운 기술 채용 등 팀원들에게 의미 있는 사건이면 무엇이든 포함된다.
  • 회고 진행자는 사람들이 팀 달력과 문서, 이메일, 차트 등의 결과물을 공통의 그림에 포함시키도록 독려한다.

2-2. 눈에 보이는 요소들은 자료의 일부분일 뿐이다. 자료에서 절반 이상은 감정이라는 요소가 차지한다. 

  • 사람들의 감정에 대해 주의를 기울이면 무슨 일이 일어났었는지, 팀 작업을 하면서 사람들이 무엇을 중요하게 생각했는지 알 수 있다.

3. 통찰을 이끌어낸다. 소요시간: 25분(20-30%)

  • 팀을 성공으로 이끈 조건, 상호 작용, 패턴들이 무엇인지 팀 스스로 검토할 수 있도록 돕고 회고 진행자는 강점, 취약한 점, 부족한 점을 조사한다. 그리고 위험요소와 예측하지 못한 사건 혹은 결과들을 찾는다.
  • 문제점이 발견되면 문제를 해결하려 바로 뛰어들기 보다는 문제의 근본적인 원인을 팀과 함께 찾는다. 팀은 한발 뒤로 물러서서 여유를 가지고 큰 그림을 함께 보다보면 가장 근본적인 원인을 찾게 된다.
  • ‘왜?’ 라는 질문을 하고, 무엇을 지난번과 다르게 진행할지 생각해 볼 차례다.
  • 얻게 되는 것:
  • 통찰을 통해 팀은 어떻게 하면 더 효율적으로 작업할 수 있는지 알게 될 것이다.
  • → 회고의 궁극적 목표이다.
  • <AI 회고 ToolKit>에서 소개하는 회고 방법은 KEEP / PROBLEM / TRY
  • 이유: 성장을 위해 가장 효율적이고 합리적으로 회고할 수 있는 방법론
  • KPT 회고는 프로젝트 진행과정에서 좋았던 점을 Keep(유지)하고, Problem(문제)을 명확히 정의하고, 이를 바탕으로 Try(시도)할 것들을 정리하는 회고 방법

4. 무엇을 할지 결정한다. 소요시간: 20분(15-20%)

  • 위에 발견한 문제를 해결하기 위해 시도해 볼 작업과 개선 사항의 목록을 작성한다. 목록이 작성되면 가장 중요한 항목을 고른다.
  • → 우선순위를 정하기 위해 팀 투표를 진행한다.
  • 개선하고자 하는 일이 너무 많더라도, 한두 개만 다음 이터레이션에서 적용할 수 있도록 선택한다.
  • → 회고 진행자는 팀이 충분히 실천할 수 있고 긍정적인 결과를 도출할 수 있는 항목을 선택하도록 도와야 한다. 만약 이전 이터레이션에서 시도했던 변화가 너무 고통스러웠다면, 이번에는 조금 덜 복잡한 것을 선택하게 하는 것이다.
  • 얻게 되는 것:
  • 회고를 통해서 결정한 사항들을 행동으로 옮기다 보면 팀에게 ‘추진력’과 ‘신뢰관계’가 쌓인다.

⚠️ 아무것도 하지 않는 회고 피하기 ⚠️

  • 문제의 원인을 팀 바깥으로 돌리고, 외부 사람들이 상황을 바꿔 주기만을 바라는 팀은 결국 무너진다.
  • → 다른 사람이 바꿔 주기를 기다리는 건 매우 어리석은 행동이다.
  • → 변화를 시작할 때 가장 영향력을 행사할 수 있는 곳은 바로 ‘팀 내부’다.
  • 팀에게 그 문제를 직접 제어할 통제권이 없더라도 팀의 반응에 영향을 미치거나 변화를 줄 만한 행동은 취할 수 있다.
  • ‘변화는 일상적인 작업 중에 일어난다.’ → 일단 빠르게 시도하고 빠르게 개선하는 마음 가짐을 가지자.
  • 회고를 시간낭비라고 생각하는 팀들은 일상적인 작업 계획과 개선 계획을 분리시킨다. 이렇게 계획이 분리되어 있으면 일상 작업외의 일을 할 여유가 전혀 나지 않는다.

5. 회고를 끝낸다. 소요시간: 12분(10%)

  • 이번 회고에서 쌓았던 경험과 다음 회고에서 진행할 계획을 어떻게 문서화할 것인지 결정한다.
  • 팀원들이 회고에서 배운 것을 잊어버리지 않아야 함을 명심한다.
  • → 결정한 실천 과제들을 일상 업무 중에 자주 말하고 잘 실천되고 있는지 확인한다.
  • → 결정한 실천 과제들을 일상 업무 중에 자주 말하고 잘 실천되고 있는지 확인한다.
  • 끝내기 전에 회고에 대한 회고를 한다.
  • 회고를 끝낼 때는 팀원들에게 한 이터레이션 동안 작업한 노고와 회고를 하면서 들인 수고에 대해 감사를 표한다.

6. 여유 시간. 소요시간: 17분(10-15%)

*위 구성을 만들기 위해 참고한 자료는 <애자일 회고> 입니다.


<AI 회고 ToolKit> 에서 AI가 회고의 생산성을 극대화하는 3가지

  1. 팀 회고 주제, 시기, 직군 등에 따라 AI가 생성한 깊이 있는 질문을 통해 다양한 새로운 관점으로 회고할 수 있어요.
  2. 팀의 일하는 방식에서 놓쳤던 부분을 AI가 생성한 질문을 통해 살펴볼 수 있어요.
  3. AI의 성공적인 협업/ 소통 방식을 통해 팀 내 충돌 관리를 할 수 있어요.


<AI 회고 ToolKit> 베타 버전을 팀 또는 개인 목적으로 사용하고 싶은 분은 아래 메일로 연락 주세요.

  • techtoolkit.official@gmail.com
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Dasol Hong

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OpenAI CEO 샘 알트만 내한: AI 시대에 필요한 역량은?

2023년 06월 09일 (금요일) SoftBank Ventures Asia에서 주최한 OpenAI CEO 샘 알트만과 Co-founder인 그렉 블록만이 함께한 Fireside Chat의 하이라이트입니다.

AI로 인한 일자리 위협을 받는 시대에 필요한 역량은?

AI 기술은 빠르게 바뀌기 때문에 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링을 어떻게 해야 하는지를 배우는 것이 아니라 메타 스킬(Meta Skill)* 키워야 합니다. 그리고 아래 3가지 질문을 끊임없이 해야 합니다.

*메타스킬은 새로운 지식을 빠르게 습득하고 적용하는 능력입니다.


1. AI 기술을 활용하여 어떤 문제를 해결해야 하는가?

2. AI 기술로 어떻게 해당 문제를 해결할 수 있는 가?

3. AI 기술로 어떤 영향을 줄 수 있는가?


AI Product PMF* 어떻게 찾는가?

*PMF = Product Market Fit

  • 'AI' Startup이라고 생각하는 것이 실수일 수 있다. 'AI'가 중요한 것이 아니라, '사람들이 사랑하는 것'이 무엇인지를 아는 것이 중요하다. 사람들은 당신이 만든 것이 너무 좋으면 즉각적으로 좋은 것에 대해서 얘기할 것이다. 그래서 당신도 확실하게 알 것이다.
  • AI는 빠르게 바뀔 것이다. 그래서 사업에 중요한 것은 가장 중요한 것은 지속가능한 '가치'를 만들 수 있는지이다.
  • 그러기 때문에 “어디에서 가치를 만들어 내야 하는가? 어떤 문제를 해결할 것인가?” 에 집중해야 한다. 만약 다른 사람이 ‘하고 싶어하지 않는 문제’이거나 ‘하고 있지 않는 문제’라면 거기에 Product Market Fit을 가져라.


최신 AI 기술은 일자리 시장에 영향을 주고 있다. 샘 알트만은 보편적인 기본 소득에 대해서 많이 얘기했는데, 한국에선 이러한 준비를 어떻게 하는 것이 좋을까요?

  • 현재 AI를 활용해서 효율적으로 일을 잘할 수 있도록 돕고 있다. 업무의 3배 효율성을 올린다면, 업무에 대한 새로운 기대치가 생기고 기대치가 올라갈 것이다. 그래서 새로운 종류의 일자리가 창출될 수 있다.
  • 현재의 AI 기술은 특정 업무만 처리할 수 있고 전체 일을 대체할 수는 없다.
  • 앞으로 더 기술이 고도화되고 많은 업무가 자동화될 것이지만, 사람의 ‘창의력’, 우리가 사회에 ‘기여’하려는 그 마음은 사라지지 않는다. 거기에 인간의 능력은 계속 중요한 역할을 할 것이다.
  • 제(샘 알트만)가 두려운 것은 적응을 못할 것이 아니라 ‘변화의 속도’가 두렵다. 기술의 역사를 보면 2세대마다 노동시장의 변화에 적응해왔다. 그런데 이 것이 10년 만에 이뤄지면, 그 적응이 어려울 수 있다.

 

콘텐츠 저작권 문제에 대한 생각?

  • OpenAI 뿐만 아니라 사회 전체적으로 봤을 때, 컨텐츠 제작자가 이 기술의 혜택을 볼 수 있도록 해야 한다. 미래 사회에서 콘텐츠 제작자가 더 나은 삶을 살 수 있도록 mechanism을 찾기 위해 씨름을 하는 중이다. 근본적으로 AI는 더 효율적으로 Active Creating 성취하는데 기여하고 싶다.


AI 제품을 만들고 있는 PM인 저의 느낀 점

  •  최근 수많은 ChatGPT 명령어 입력법 강의, 책, 콘텐츠를 보면서 아쉬움을 느꼈던 저에게 내한한 OpenAI CEO 샘 알트만이 “AI 시대에 필요한 역량”으로 언급한 ‘새로운 지식의 빠른 습득, 적용 능력’과 ‘문제 정의’의 중요함에 대해 매우 공감했어요. 앞으로 AI 기술은 빠른 속도로 변해요. 그래서 ChatGPT 명령어 입력법보다 중요한 것은 모든 AI 기술에 적용할 수 있는 ‘문제 정의와 해결 방법론’이에요. 그래서 제가 기획한 <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 챌린지>에서 오랜 문제정의와 해결 방법론인 ‘디자인 싱킹’을 강조했던 것이었죠.
  • 문제정의와 해결의 방법론인 ‘디자인 싱킹’으로 <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 챌린지> 2회 차 알림 신청을 인스타그램 @tech_toolkit 프로필 하단 링크에서 신청하실 수 있어요! https://www.instagram.com/tech_toolkit/?igshid=OGQ5ZDc2ODk2ZA%3D%3D


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Dasol Hong

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“ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 챌린지”에 함께 하실 분 계실까요?


지난 3주 동안 총 86명의 다양한 분야에서 활동하시는 분들을 대상으로 <사용자 문제 해결 중심의 ChatGPT 프롬프팅 방법>에 대한 주제로 발표를 했습니다.

 

ChatGPT를 제 업무에 빠르게 활용하여 자동화 챗봇을 만들 수 있도록 도와준 ‘문제 해결 중심 프롬프트 3단계와 구조’를 공유했어요.


제가 10년간 업무에 활용한 문제해결 방법론인 ‘디자인 씽킹(Design Thinking)* 방법론’을 그대로 활용하여 내가 원하는 의도대로 결과가 나올 수 있는 “사용자 문제 해결 중심 프롬프트 3단계와 구조”를 만들었습니다.


1시간 발표에서 전반 30분은 위 3단계와 제가 만든 프롬프트 구조를 설명해 드리고 후반 30분은 실습할 수 있는 시간을 드렸더니, 다양한 분야의 참여자분들이 자신의 업무에서 발견한 문제를 해결하는 프롬프트를 빠르게 만들어 내는 것을 경험했어요.


참여하신 분들은 ‘입사 온보딩’, ‘직원 역량 관리’, ‘SEO 콘텐츠 & 릴스 영상 기획’, ‘제품 기획’ 등을 위한 챗봇 프롬프트를 ChatGPT에 입력하여 시간을 많이 할애했던 반복적인 업무를 자동화시켰습니다. 제 발표를 들은 86명 중의 90%가 프롬프트를 입력해 본 경험은 있지만 업무에 활용한 경험은 없는 분들이었습니다.


어떻게 이들은 본인 업무에 빠르게 적용할 수 있었을까요?

✅ 1. 디자인 씽킹을 기반한 '문제 해결 중심의 프롬프트 3단계와 프롬프트 구조' 활용

✅ 2. 위 1의 활용법을 스스로 자신의 업무 문제를 해결하기 위해 적용해본 연습

✅ 3. 위 2의 연습 과정을 옆에서 지켜봐주는 사람이 있는 것


빌게이츠는 AI를 잘 활용하는 사람은 하고 싶은 작업은 더 효율적으로 처리할 수 있고, 하고 싶지 않은 작업은 하지 않아도 되는 환경을 만들 것이라고 말합니다. 이러한 환경을 만들기 위해서 빠르게 나의 업무에서 AI를 활용하는 작은 경험부터 필요합니다.

그래서 6/11(일) ~ 7/9(일) 동안 진행하는 <ChatGPT로 나의 업무 보조 AI 만들기 4주 챌린지>를 준비했습니다.


[챌린지 혜택]

  1. “문제 해결 중심의 프롬프트 3단계와 프롬프트 구조” 설명 영상과 프롬프트 구조 템플릿을 얻을 수 있습니
  2. 위 1번을 시청한 후 ChatGPT를 활용한 나의 업무 보조 AI를 만든 경험을 통해 챌린지 이후에도 언제든지 혼자서도 새로운 업무에 적용할 수 있는 자신감을 얻습니
  3. 위 1 & 2번을 성취할 수 있도록 서로 넛지(Nudge)를 합니다.


[챌린지 과제]

  1. 4주 동안 디자인 싱킹을 기반한 “문제 해결 중심의 프롬프트 3단계와 프롬프트 구조” 활용하여 나의 업무에 활용할 수 있는 챗봇 프롬프트를 만듭니다.
  2. 4주 동안 '내가 만든 챗봇 프롬프트 업무 적용 → 의도한 대로 결과가 나오도록 프롬프트 개선' 반복을 통해 정확한 프롬프트를 입력하는 방법을 발견합니다.


저와 함께 챌린지에 참여하실 분들은 아래 링크로 6/9(금)까지 신청하세요. 

(많은 분이 신청해주셔서 3일만에 1회차는 마감하여, 2회차 신청 알림을 다음 링크에서 받고 있습니다. : https://forms.gle/LVgcgUzA792ywXKP7)


참여자 후기는 아래 링크 마지막 사진에서 확인할 수 있습니다.

https://www.instagram.com/p/CtEwPgVRwkj/

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Dasol Hong

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"사용자 중심의 가치"를 극대화하는 구글의 AI 제품 개발 방법

아무리 뛰어난 AI라도 사용자에게 가치를 제공하지 못하면 실패한 AI 제품이에요. 그렇기 때문에 “올바른 문제를 정의하는 것”이 가장 중요합니다. 어떻게 하면 올바른 문제를 파악할 수 있을까요?


사용자 중심의 "가치"를 극대화하는 구글의 People + AI 제품 개발 가이드라인을 살펴볼까요?


  1. 설정한 대상의 기존 일하는 방식을 관찰하여 "실제 문제"를 파악하세요.
  2. 설정한 대상이 현재 일을 완료하는 방식을 살펴보면서 필요한 단계를 더 잘 이해하고 자동화하거나 지원이 필요한 부분을 발견할 수 있어요. 이미 작동 중인 AI 기반 제품이 있다면 사용자들에게 제품을 사용하게 하여 기존 일하는 과정에서 특정 부분을 자동화하고 그 결과에 대해 어떻게 느끼는지 살펴보세요.
  3. AI가 고유한 가치를 더할지 결정하세요.
  4. 개선하고자 하는 문제를 파악한 후에는 가능한 해결책 중,
  5. 어떤 해결책에 AI가 필요한지, 
  6. 어떤 해결책이 AI를 통해 의미 있게 향상되는지, 
  7. 어떤 해결책이 AI의 이점을 얻지 못하거나 오히려 저하되는지를 결정해야 해요.

종종 규칙*이나 휴리스틱* 기반 해결책이 AI 버전보다 더 좋지는 않더라도 더 잘 작동하는 경우가 많습니다. 더 간단한 해결책은 개발과 유지 관리가 더 쉽죠! 

*규칙: 고정된 규칙안 에서 단순한 시스템을 실행하는 것.
*휴리스틱: 어림짐작하여 판단하는 것


AI가 더 나은 경우와 더 나을 수 없는 경우를 비교해 볼까요?

AI가 더 나은 경우 7가지

  1. 사용자마다 다른 콘텐츠를 추천하는 경우. 예) 시청할 영화를 맞춤 추천. 
  2. 향후 이벤트 예측하는 경우. 예) 11월 말 덴버 여행에 대한 항공권 가격 표시.
  3. 사용자 경험을 개선하는 개인화하는 경우. 예) 자동화된 가정용 온도 조절기를 개인화하면 시간이 지남에 따라 집이 더 쾌적해지고 온도 조절기의 효율성이 높아집니다.
  4. 자연어 이해가 필요한 경우. 예) 받아쓰기(dictation)서비스는 다양한 언어와 말투에 맞게 잘 작동하려면 AI가 필요합니다.
  5. 전체 개체 클래스 인식이 필요한 경우. 예) 사진 태그 앱에 모든 얼굴을 프로그래밍할 수는 없으므로 AI를 사용하여 두 장의 사진을 같은 사람으로 인식합니다.
  6. 시간이 지남에 따라 변화하는 발생 빈도가 낮은 이벤트 탐지하는 경우. 예) 신용카드 사기는 끊임없이 진화하고 있으며 개인에게는 드물게 발생하지만 대규모 그룹에서는 자주 발생합니다. AI는 이러한 진화하는 패턴을 학습하고 새로운 유형의 사기가 등장할 때 이를 탐지할 수 있습니다.
  7. 특정 도메인에 대한 에이전트 또는 봇 경험하는 경우. 예) 호텔 예약은 많은 사용자가 비슷한 패턴을 따르기 때문에 프로세스를 자동화하여 신속하게 처리할 수 있습니다.


AI가 더 나을 수 없는 경우 5가지

  1. 정적이거나 제한된 정보 제공하는 경우. 예) 신용카드 입력 양식은 간단하고 표준적이며 사용자마다 요구되는 정보가 매우 다양하지 않습니다.
  2. 비용이 많이 드는 오류인 경우. 예) 몇 초의 이동 시간을 절약하기 위해 비포장도로 경로를 제안하는 내비게이션 가이드와 같이 성공률의 작은 증가로 인한 이점보다 오류의 비용이 매우 큰 경우.
  3. 완벽한 투명성을 요구하는 경우. 예) 오픈 소스 소프트웨어처럼 사용자, 고객 또는 개발자가 코드에서 일어나는 모든 일을 정확하게 이해해야 하는 경우. AI가 항상 그 수준의 투명한 설명을 제공할 수는 없습니다.
  4. 빠른 속도와 낮은 비용 검증이 필요한 경우. 예) 개발 속도와 시장 출시가 비즈니스에 무엇보다 중요하다면, AI를 추가하여 얻을 수 있는 가치를 고려해야 합니다. (보통 AI 제품 개발은 데이터 수집, 가공, 성능 테스트 등으로 속도가 느려요.)
  5. 고부가가치 작업 자동화하는 경우. 예) 사람들이 명시적으로 작업을 자동화하는 것을 원하지 않는다고 말하는 경우, 이를 방해하지 않는 것이 좋습니다. 


👉 인스타그램 @tech_toolkit 을 팔로우하시면 AI 제품을 만드는 PM이 선별한 최신 AI 툴킷, 이슈, 인터뷰 등을 가장 먼저 확인할 수 있습니다. (https://www.instagram.com/tech_toolkit/)

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Dasol Hong

Dasol Hong

"AI 코파일럿"과 대화를 통해 앱 만드는 방법 소개

@권도언 님께서 제 메이커로그에 댓글 남겨주신 덕분에 Humans(in the loop)에도 소개하게 되었습니다. 2일 전에 Humans(in the loop)에 조인했어요.

간단한 제 소개를 하자면, 저는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 연구하며 AI 교육 제품을 만드는 뤼이드에서 프로덕트 매니저로써 더 나은 사용자의 AI 경험을 설계하고 있습니다. 이를 위해, 마이크로소프트에서 좋은 툴킷을 소개하고 있어서 이를 업무에 적용한 후 배운 것들로 더 나은 사용자의 AI 경험 (Human AI Experience) 워크숍을 6월 중에 진행할 예정입니다. 관심 있는 분들은 "워크숍 내용 확인하기(링크)"에서 확인해 주세요.

저는 AI 제품을 빠르게 프로토타입으로 만들고 사용자 검증할 수 있는 툴에 관심이 많아요. 오늘 소개드릴 글도 그러한 글입니다.:


6월 중에 마이크로소프트에서 AI와 대화를 통해 앱을 만들 수 있는 “파워앱스 AI 코파일럿”을 오픈할 예정이에요. 저는 “파워앱스 AI 코파일럿” 데모 라이브를 먼저 볼 수 있는 기회가 있었는데요. 공개되면 직접 사용하면서 서비스를 만들어보려고 합니다. 그때는 서비스 적용 후기까지 함께 공유하도록 하겠습니다. 


“파워앱스 AI 코파일럿” 사용방법은 아주 간단해서 누구든지 쉽게 대화창에 문장만 입력하면 가능합니다.


✅ 사용 방법

① 먼저, MS 파워앱스에 로그인해요.

② MS 파워앱스 중앙 입력 상자에 만들고자 하는 앱을 설명하면 AI가 자동으로 설계해 줘요.

(이미지 출처: 마이크로소프트)


③ AI가 입력한 앱에 필요한 테이블을 생성해 줘요.

(출처: 마이크로소프트)



✅ 생성한 앱의 테이블 수정 기능 

(이미지 출처: 마이크로소프트)


① 제안 : 테이블 완성을 위한 도움을 AI에게 요청할 수 있어요.

이미지 출처: 마이크로소프트


② 열 보기 : 열 이름을 보기 위한 선택을 할 수 있어요.

③ 테이블 이름 수정 : 테이블 이름과 속성을 확인할 수 있어요.

(이미지 출처: 마이크로소프트)


④ 코파일럿 : AI에게 테이블 수정을 요청할 수 있어요.

⑤ 앱 만들기 : 수정한 테이블을 기반으로 앱을 생성해요.

(이미지 출처: 마이크로소프트)

저처럼 다양한 AI툴에 관심있을 분들을 위해, PM이 선별한 최신 AI 툴을 인스타그램 @tech_toolkit 에서도 관련 컨텐츠를 올리고 있어요. :) 궁금하신 분들은 아래 링크에서 확인해주세요.

https://www.instagram.com/tech_toolkit/

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Dasol Hong

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AI 코파일럿과 대화를 통해서 앱 만드는 방법 소개

6월 중에 마이크로소프트에서 AI와 대화를 통해 앱을 만들 수 있는 “파워앱스 AI 코파일럿”을 오픈할 예정이에요. 저는 “파워앱스 AI 코파일럿” 데모 라이브를 먼저 볼 수 있는 기회가 있었는데요. 공개되면 직접 사용하면서 서비스를 만들어보려고 합니다. 그때는 서비스 적용 후기까지 함께 공유하도록 하겠습니다. 


“파워앱스 AI 코파일럿” 사용방법은 아주 간단해서 누구든지 쉽게 대화창에 문장만 입력하면 가능합니다.


✅ 사용 방법

① 먼저, MS 파워앱스에 로그인해요.

② MS 파워앱스 중앙 입력 상자에 만들고자 하는 앱을 설명하면 AI가 자동으로 설계해 줘요.

이미지 출처: 마이크로소프트

③ AI가 입력한 앱에 필요한 테이블을 생성해 줘요.

출처: 마이크로소프트



✅ 생성한 앱의 테이블 수정 기능 

이미지 출처: 마이크로소프트


① 제안 : 테이블 완성을 위한 도움을 AI에게 요청할 수 있어요.

이미지 출처: 마이크로소프트


② 열 보기 : 열 이름을 보기 위한 선택을 할 수 있어요.

③ 테이블 이름 수정 : 테이블 이름과 속성을 확인할 수 있어요.

이미지 출처: 마이크로소프트


④ 코파일럿 : AI에게 테이블 수정을 요청할 수 있어요.

⑤ 앱 만들기 : 수정한 테이블을 기반으로 앱을 생성해요.

이미지 출처: 마이크로소프트

AI 제품을 빠르게 만들고 검증하는 것에 관심이 많다보니, 다양한 툴을 사용해보고 있습니다. 저와 같은 관심을 가지신 분들을 위해, PM이 선별한 최신 AI 툴을 인스타그램 @tech_toolkit 에서도 관련 컨텐츠를 올리고 있어요. :) 궁금하신 분들은 아래 링크에서 확인해주세요.

https://www.instagram.com/tech_toolkit/

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Dasol Hong

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마이크로소프트 사용자의 AI의 경험 워크숍에 관심있는 분 계실까요?

안녕하세요. 저는 더 나은 "사용자의 AI의 경험(Human AI Experience)"을 가이드라인 기반으로 기획하고, 빠르게 프로토타입으로 개발하여, 사용자 데이터를 기반으로 더 나은 AI 경험을 만들고 있는 AI 제품 프로덕트 매니저입니다.

마이크로소프트 미국 본사 “Human AI Experience(HAX) Toolkit”팀 프로덕트 매니저와 제가 운영하고 있는 최신 AI툴을 소개하는 @tech_toolkit 이 함께 <MS HAX 툴킷 워크숍>을 6월에 진행합니다. 사용자의 AI 경험 기획, 디자인, 개발, 연구를 하고 계신 실무자들 중에 관심있는 분이 계실까요?


워크숍의 목적:

  • 마이크로소프트 HAX 툴킷을 배우고 운영되는 AI 제품/서비스 케이스에 적용하여 더 나은 사용자의 AI 경험 기획, 디자인, 개발, 연구 방향에 대해 이해도를 높입니다. (한글로 진행되고, 미국 본사 PM을 위한 통역이 있을 예정입니다.)

워크숍 참여대상:

  • AI 분야의 제품을 만들고 계신 실무자 중 팀 리더, 프로덕트 매니저, 프로덕트 오너, 기획자, 디자이너, 개발자, AI 연구원, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가, 비즈니스 기획자 중에 더 나은 사용자와 AI의 경험을 디자인하는 것에 관심 있는 분.
  • HAX 워크숍 목적은 실무 제품 개발에 적용하는 것을 목표로 하기 때문에 가능하다면 AI 분야의 실무자만 가능합니다.

워크숍 사전 알림 신청서: t.ly/haxworkshop

  • 사전 알림 신청을 6/2(금) 오전 9시까지 받고 있습니다.
  • 사전 알림 신청하신 분들께 워크숍 우선 신청권을 드릴 예정입니다.
  • 궁금한 점이 있으실 경우 인스타그램 @tech_toolkit DM 또는 techtoolkit.official@gmail.com 메일 주세요.

MS HAX Toolkit 소개:

MS HAX Toolkit이란 "사용자의 AI 경험" 기획, 디자인, 개발, 연구의 과정에서 다양한 사용자 시나리오 예상하는 것을 돕고, 의도하지 않은 안 좋은 경험을 예방하여 더 나은 AI 경험 개발을 돕는 도구입니다.
상세 내용: t.ly/haxtoolkit
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