제품을 만드는 것은 예전보다 쉬워졌지만, 무엇을 만들 것인지 정의하는 것이 진정한 과제입니다.

건설 공사는 더 이상 장애물이 아닙니다.

AI 기반 개발은 소프트웨어 구축 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다 . 코드 생성, 프로토타입 제작, 테스트 가속화 도구 덕분에 과거에는 몇 주 또는 몇 달이 걸리던 아이디어를 훨씬 짧은 시간 안에 구현할 수 있게 되었습니다.

엔지니어링 역량은 더 이상 과거와 같은 걸림돌이 아닙니다. 이제 더 많은 조직들이 이전보다 훨씬 빠른 속도로 실험을 진행하고 신제품을 시장에 출시할 수 있습니다. 하지만 개발 속도가 빠르다고 해서 반드시 더 나은 제품이 보장되는 것은 아닙니다.

어떤 아이디어에 투자할 가치가 있는지, 어떤 기능이 고객의 실제 문제를 해결하는지, 그리고 어떤 경험은 추구할 가치가 없는지 판단하는 데에는 여전히 인간의 판단력이 필요합니다.

인공지능은 아이디어 구상부터 제품 출시까지의 과정을 크게 단축 할 수 있지만 , 아직까지는 그러한 사업적 결정을 대신 내려줄 수는 없습니다.

MIT 의 연구에 따르면 인공지능 덕분에 모바일 시장에 새로운 애플리케이션이 대거 출시되었지만, 사용률은 그만큼 빠르게 증가하지 않았습니다. 개발 속도가 빨라지면서 소프트웨어 생산량은 늘어났지만, 고객 참여도가 높아지는 것은 아닙니다. 소프트웨어 개발이 쉬워졌다고 해서 고객들이 갑자기 하루에 여유 시간이 많아진 것은 아닙니다.

이는 의사결정권자들의 기준을 한층 높입니다. 인공지능이 소프트웨어 개발의 많은 장벽을 제거함에 따라, 성공은 고객 행동을 빠르게 학습하고 고객이 진정으로 중요하게 생각하는 것이 무엇인지 이해하는 데 점점 더 달려 있습니다. 이것이 바로 경쟁이 치열해지는 시장 에서 두각을 나타낼 수 있는 유일한 방법입니다.

고객 인사이트는 가장 귀중한 자산입니다.

매번 새로운 버전을 출시할 때마다 똑같은 질문이 떠오릅니다. 다음은 무엇일까요? 투자를 더 해야 할까요, 아니면 다른 것으로 넘어가야 할까요? 인공지능 덕분에 소프트웨어를 훨씬 빠르게 개발하고 출시할 수 있게 되었지만, 이러한 결정을 내리는 과정은 결코 쉬워지지 않았습니다.

바로 이런 이유로 제품 인텔리전스가 매우 중요합니다. 고객 행동을 이해하면 의사 결정권자는 노력을 집중해야 할 곳에 확신을 가질 수 있습니다. 행동 데이터는 고객이 꾸준히 다시 찾는 제품, 어려움을 겪는 부분, 그리고 사용을 중단하는 부분을 파악하는 데 도움이 됩니다. 또한 처음 출시되었을 때 관심을 끄는 기능과 고객의 일상적인 업무 흐름에 자연스럽게 녹아드는 기능을 구분하는 데에도 유용합니다. 이러한 구분은 출시 초기의 상호작용이나 단편적인 피드백보다 훨씬 더 장기적인 가치를 제공하는 경우가 많습니다.

이 데이터는 고객이 주요 작업을 완료하는 지점, 어려움을 겪는 지점, 그리고 여정을 포기하는 지점을 보여줍니다. 이러한 신호는 고객의 의견만으로는 알 수 없는 강력한 증거를 제공하는데, 이는 사람들이 실제로 하는 행동을 반영하기 때문입니다.

이러한 인사이트는 우선순위 설정을 용이하게 하여 투자할 가치가 있는 기능, 호응을 얻지 못하는 아이디어, 그리고 차세대 기회가 있을 만한 분야를 파악하는 데 도움을 줍니다. 또한 제품 팀이 기존 기능을 개선하거나, 사용자 경험을 간소화하거나, 고객이 사용하지 않는 부분에 대한 투자를 중단해야 할 시점을 결정하는 데에도 유용합니다. 따라서 제품 관련 의사 결정은 추측이나 내부적인 믿음이 아닌, 고객이 실제로 제품을 사용하는 방식에 기반하게 됩니다.

인공지능이 소프트웨어 개발의 진입 장벽을 낮추면서 고객에 대한 깊이 있는 이해는 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 가장 성공적인 기업들은 제품을 사용하는 사람들의 의견을 지속적으로 학습하여, 진정한 고객 인사이트를 바탕으로 매 릴리스를 개선해 나갑니다.

AI 기반 프로그래밍부터 AI 기반 제품 개선까지

AI 기반 개발은 소프트웨어 구축 방식을 혁신적으로 변화시켰으며, 제품 책임자들은 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어 AI의 잠재력을 이제 막 탐구하기 시작했습니다. 다음 단계는 AI를 제품 인텔리전스와 결합하여 제품의 미래를 결정하는 데 중요한 역할을 하는 의사결정을 개선하는 것입니다.

대량의 행동 데이터를 처리할 때 인공지능은 패턴을 더 빠르게 파악하여 고객 행동 변화, 예상치 못한 사용자 경로, 그리고 간과될 수 있는 새로운 트렌드를 밝혀내는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이를 통해 의사 결정권자는 어디에 집중해야 할지 더욱 확신을 가질 수 있으며, 상황을 분석하고 최적의 대응책을 결정하는 데 더 많은 시간을 확보할 수 있습니다. 제품 팀은 대시보드에서 해답을 찾는 데 시간을 허비하는 대신, 사용자 행동을 이해하고, 잠재적인 개선 사항을 테스트하고, 추진할 가치가 있는 아이디어를 발굴하는 데 집중할 수 있습니다.

각 릴리스는 새로운 행동 데이터를 생성합니다. 제품 관리 팀은 추측에 의존하는 대신 이러한 증거를 사용하여 다음 단계를 결정할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 각 릴리스는 다음 릴리스를 위한 방향을 제시하는 데 도움이 됩니다.

이러한 방식으로 활용될 때, 인공지능은 제품 개선 및 개발 모두에 필수적인 요소가 됩니다. 인공지능과 행동 분석을 결합하면 기업은 더 빠르게 학습하고, 더 자신감 있게 대응하며, 실제 고객 요구를 충족하는 제품을 지속적으로 개발할 수 있습니다. 데이터가 보여주는 실제 고객 요구에 집중하는 것이 제품을 사용자에게 매력적으로 만드는 가장 좋은 방법입니다.

인공지능은 제품 개발 속도를 혁신적으로 변화시켰습니다. 하지만 모든 제품 출시에는 여전히 개선해야 할 부분, 버려야 할 부분, 그리고 다음에 투자해야 할 부분을 파악하는 건전한 제품 판단력이 필수적입니다. 행동 분석은 의사 결정권자들이 각 제품 출시가 내부 팀의 추측이 아닌 고객의 실제 행동을 반영하도록 하는 데 가장 효과적인 지침이 됩니다.