AI, 그냥 붙이면 다 될까요? 현직 기획자가 읽은 '2025 AI 대전환' 현실적 후기
"그.. 뭐.. AI로 할 수 있는 거 없나?" 라는 질문에 답을 찾기 위하여.
2023년 ChatGPT가 세상을 뒤흔든 이후,
기획자로서 가장 많이 듣는 질문 중 하나는 "AI로 할 수 있는 거 없나?" 입니다.
모두가 AI를 찾고, 모든 것에 AI를 붙이려 합니다.
이런 상황에서 서비스 기획자는 무엇을, 어떻게 바라봐야 할까요?
<2025 AI 대전환>에서 그 방향성에 대한 힌트를 얻고자 했습니다.
8가지 트렌드 중 가장 현실적인 키워드: 소버린 AI
책은 멀티모달, 온디바이스, AI 에이전트 등 8가지 AI 트렌드를 제시합니다.
2025년 9월 현재, 제게 가장 와닿는 키워드는 단연 '소버린 AI(Sovereign AI)'였습니다.
'K-윈도우'처럼 우리만 안 쓰는 서비스가 될 수도 있죠.
하지만 관점을 바꾸면 이야기가 달라집니다.
소버린 AI의 핵심은 모델 개발뿐만 아니라,
고품질의 'K-데이터'를 확보하는 노력 그 자체에 있습니다.
디지털 시대의 원유라 불리는 데이터, 그중에서도 한국 문화와 맥락을 이해하는 데이터는
글로벌 기업들이 쉽게 넘볼 수 없는 우리만의 유전입니다.
현재 정부 주도로 진행되는 파운데이션 모델 사업이 5년 뒤 어떤 성과를 낼지 기대되는 이유입니다.
AI 서비스, 100원짜리 가치를 제공하고 있는가?
책에서 제시한 AI 개발 원칙 10가지 중, 가장 날카롭게 다가온 한 문장이 있었습니다.
"100원짜리 상품이 50원의 가치를 제공하지 않도록 하라."
사용자들은 이미 ChatGPT를 경험했기에, 'AI'라는 이름이 붙으면 그에 준하는 성능을 기대합니다.
하지만 현실은 녹록지 않습니다.
특히 엔비디아 H100 같은 GPU 가격은 천정부지로 솟았고, AI 서비스 구축 및 운영 비용은 상상을 초월합니다.
'AI로 1억 원을 절감했다!'는 홍보 뒤에, '서비스 구축에 10억 원이 들었다면?'
이건 ROI(투자수익률) 관점에서 실패입니다.
따라서 AI 서비스를 기획할 때, '누구를 위한 서비스인가'를 명확히 해야 합니다.
100명 내외의 내부 직원의 생산성을 극대화할 것인가,
아니면 대국민 서비스를 위해 막대한 트래픽을 감당할 인프라와 큐(Queue) 시스템을 구축할 것인가.
처음부터 이 비용을 고민하지 않으면, AI는 빛 좋은 개살구가 될 뿐입니다.
AI, 어디에 써야 할까? 금융과 공공의 사례
책에서 소개된 도입 사례 중, 금융 분야의 'AI 챗봇'은 매우 현실적인 모델로 보였습니다.
특히 법률 상담처럼 특정 도메인에 고도로 특화된 서비스(Legal Tech)는
일반 LLM이 따라올 수 없는 차별성을 가질 수 있습니다.
지속적인 사후 학습과 미세 조정을 통해 서비스의 깊이를 더한다면 충분히 승산이 있습니다.
다만 에스토니아의 AI 전자정부 사례는 크게 와닿지 않았습니다.
이미 '정부24'나 '국민비서 구삐' 같은 세계 최고 수준의 서비스를 경험하고 있어서일까요?
어쩌면 우리가 이미 높은 수준의 디지털 정부에 익숙해져 있는지도 모르겠습니다.
결론: 그래서 AI 기획자는 무엇을 얻었나?
이 책을 읽고 AI 인사이트를 찾아보려고 했습니다.
그리고 AI 서비스 기획의 두 가지 교훈를 얻었습니다.
- AI의 성능은 결국 '고품질 학습 데이터' 확보에 달려있다.
- AI 도입 효과는 반드시 '정량적으로 측정'하고 ROI를 따져봐야 한다.
AI라는 거대한 파도 속에서 방향을 잃지 않기 위해,
이 두 가지 원칙을 항상 마음에 새겨야겠습니다.
환경이 워낙 빠르게 변하니, 이 책의 후속작인 'AI 전쟁 2.0'도 조만간 읽어봐야겠습니다.
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