성공적인 AI 제품을 만드는 방법: 단계별 접근의 중요성
안녕하세요, MM Labs의 유민수입니다. 최근 AI 분야는 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 그러나 과장된 홍보와 실망스러운 결과로 가득 찬 AI 제품들도 많습니다. 이러한 상황 속에서 진정으로 사용자에게 가치를 제공하고 수익을 창출하는, 망하지 않는 AI 제품을 만들려면 어떻게 해야 할까요?
저희 MM Labs 팀은 실제 사용자를 확보하고 수익을 창출하는 AI 제품을 구축하며 성공적인 경험을 쌓았습니다. 이 글에서는 저희가 얻은 교훈을 바탕으로 성공적인 AI 제품을 만들기 위한 단계를 소개하려 합니다.
1. AI 기술의 진정한 가치를 이해하기
1.1. AI를 보조 도구로 활용하기
생성형 AI는 최대 95%의 정확도를 보여줍니다. 하지만 최악의 경우 완전히 틀린 답변을 내놓거나 환각을 일으킬 수 있습니다. 가장 피해야 할 함정은 대규모 언어 모델(LLM)을 제품의 중심으로 삼는 것입니다. LLM이 가치를 제공하는 핵심 요소이고, 그 위에 사용자 인터페이스(UI)만 덧씌운다면 오류가 발생하기 쉽고, 사용자 정의가 어려운 불투명한 제품이 될 가능성이 큽니다.
AI는 주 역할이 아닌 보조 역할을 해야 합니다. 탄탄한 기반 기술 위에 AI를 추가하여 더 나은 제품을 만들어야 합니다. AI 기능이 실패하더라도 제품의 근간이 흔들리지 않도록 설계하고, AI가 성공적으로 작동할 때 사용자에게 독특하고 강력한 가치를 더하는 방식으로 접근해야 합니다.
1.2. 기술의 기반을 튼튼히 하기
AI를 적용하기 전에 기본 기술을 탄탄히 다져야 합니다. 기술의 기본을 잘 이해하고, 그 위에 AI를 추가하여 제품의 가치를 높이는 방식으로 접근해야 합니다.
2. 단계적으로 AI 기능 확장하기
2.1. 초기 단계: 단순한 작업부터 시작하기
저희 MM Labs 팀은 AI를 활용하여 코딩을 더 빠르고 쉽게 만드는 코드 자동화에 주목했습니다. 처음부터 모든 것을 해결하려는 것은 잘못된 접근입니다. 더 나은 접근 방식은 특정 분야에 집중하는 것입니다. 특정 사용자 그룹의 문제를 일관되고 효과적으로 해결하는 데 집중하고, 점차적으로 솔루션을 확장하여 더 많은 사람들에게 어필하는 방식이 좋습니다.
개발 자동화의 경우, 주니어 개발자가 수행하는 지루한 작업부터 시작하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 테스트 작성, 버그 수정, 문서 업데이트, HTML/CSS 작업, 디자인을 코드로 변환하는 작업 등이 있습니다.
2.2. 중간 단계: 사용자 요구에 맞춰 확장하기
사용자의 피드백을 반영하여 제품을 개선하고, 점차적으로 더 복잡한 기능을 추가합니다. 이 과정에서 사용자와 긴밀하게 소통하며 그들의 요구를 충족시키는 것이 중요합니다.
2.3. 고급 단계: 새로운 기술과 기능 도입하기
기술이 안정화된 후에는 새로운 AI 기능을 도입하여 제품의 가치를 높입니다. 이때, 사용자에게 실질적인 가치를 제공할 수 있는 기능을 중심으로 도입합니다.
3. 꾸준한 개선과 피드백 반영
3.1. 사용자 피드백 적극 반영하기
빌 게이츠는 “우리는 항상 향후 2년 동안 일어날 변화를 과대평가하고, 향후 10년 동안 일어날 변화를 과소평가한다”라는 명언을 남겼습니다. AI는 엄청난 잠재력을 가진 기술이지만, LLM이 당장 모든 문제를 해결해주지는 못합니다.
성공적인 AI 제품 개발을 위해서는 점진적인 접근 방식이 필수적입니다. 오늘은 코드를 중심으로 제품을 개발하고, 특정 문제 해결에 AI를 활용해야 합니다. 시간이 지남에 따라 필 요에 따라 AI 기능을 점차적으로 추가할 수 있으며, 어쩌면 10년 후에는 제품의 대부분이 AI로 구성될 수도 있을 것입니다.
3.2. 기술 발전에 맞춰 제품 개선하기
기술이 발전함에 따라 제품을 지속적으로 개선하고, 새로운 기능을 추가하여 사용자에게 더 나은 가치를 제공해야 합니다.
4. 실질적인 성과와 가치 제공
4.1. 점진적인 접근 방식의 중요성
하지만 중요한 것은 지금 당장 실질적인 결과를 만들어내는 것입니다. 점진적인 접근 방식을 통해 실제 사용자를 확보하고 수익을 창출하면서, 사용자에게 실질적인 가치를 제공하는 제품을 만들 수 있습니다. 반면, ‘모든 것을 한 번에’ 해결하려는 접근 방식은 실패할 가능성이 높습니다.
4.2. 사용자 중심의 제품 개발
새로운 제품을 개발하든, 기존 제품에 새로운 기능을 추가하든, 점진적인 접근 방식을 통해 AI 시대에서 성공을 거둘 수 있을 것입니다.
저희 MM Labs는 AI 제품을 통해 실제로 사용자들에게 가치를 제공하고자 끊임없이 노력하고 있습니다. 여러분도 점진적인 접근 방식을 통해 성공적인 AI 제품을 개발해보세요. 궁금한 점이 있으면 언제든지 문의해 주세요!
Ps
실제로 저희는 AI를 활용하여 도구로 콘텐츠를 확산하고, 생산하고 있습니다. 실제 AI를 활용하여 출시한 운세 서비스 예시 사진과 링크 보여드립니다.
