사용자 중심 AI 제품 개발에 있어 교차 기능적 협업의 중요성

최신 AI 경험을 개발하기 위한 경쟁에서 기업들은 다양한 모델과 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다. 하지만 고객 요구를 효과적으로 충족하는 AI 제품을 만들기 위해서는 무엇이 필요할까요? Capital One, Pinterest, Slack의 전문가들이 VB Transform 2024에서 공유한 통찰력에 따르면, 다기능 협력이 핵심입니다.

“AI의 모든 가능성을 탐구할 수 있지만, 산업 환경에서 제품을 제작할 때는 이를 성공적으로 구현하기 위해 다양한 분야의 협력이 필요합니다,”라고 Pinterest의 엔지니어링 VP Deepak Agarwal은 설명했습니다. “현재는 엔지니어링, 디자인, 제품 관리, 데이터 분석, 심지어 법적 검토까지 필요합니다.”

LinkedIn에서 AI 엔지니어링을 이끌었던 Agarwal은 AI 우선 사고 방식의 중요성을 강조했습니다. 팀 전체가 협력하는 문화를 구축하면 고객이 원하는 뛰어난 경험을 창출할 수 있습니다.

AI 혁신과 도전 과제 탐색하기

전통적으로 소프트웨어 제품 개발은 표준화된 테스트 및 반복 방법론을 채택한 결정론적 과정으로 이루어졌습니다. 이러한 방법론은 팀이 애플리케이션 품질을 향상시키기 위한 명확한 경로를 제공했지만, 생성적 AI의 출현은 이러한 환경을 복잡하게 만들며 여러 변수가 개발 생애주기에 영향을 미치는 비결정론적 접근을 도입했습니다.

오늘날 개발자들은 AI 혁신의 빠른 변화에 적응하면서도 애플리케이션의 품질, 안전성 및 성능을 보장해야 합니다. 모델 선택, 데이터 품질, 사용자 쿼리 구성 등 여러 요인을 지속적으로 파악해야 합니다.

“예전에는 Figma에서 디자인을 스케치하고 사용자 경험을 어느 정도 예측할 수 있었지만,” Slack의 제품 VP Jackie Rocca는 설명했습니다. “이제 AI와 LLM 덕분에 결과 예측이 훨씬 더 복잡해졌습니다. 우리는 반복을 강조하는 빠른 프로토타이핑 환경으로 전환했습니다.”

이러한 빠른 속도 속에서 기업들은 AI 개발 팀과 기능적 소비자 제품을 제공하는 팀 간의 통합과 같은 기본적인 도전을 간과할 위험이 있습니다. Capital One의 AI/ML 및 소프트웨어 경험 디자인 VP Fahad Osmani는 많은 팀이 위험 평가 및 규정 준수에 관련된 중요한 이해관계를 간과한다고 지적했습니다.

걱정스러운 점은 팀들이 협력할 때 종종 자신들의 부서 내에서만 최적화를 진행하고 전체 생태계를 고려하지 않는다는 것입니다.

다기능 협력 촉진하기

이러한 간극을 해소하기 위해 Rocca는 조직이 다양한 팀 간의 협력을 우선시해야 한다고 권장합니다. 이는 고객 중심의 초점을 보장하면서 AI 제품에 대한 지속적인 학습과 반복을 가능하게 합니다. 예를 들어, Slack에서는 AI 챗봇 출시를 기대했지만, 팀은 사용자 요구를 충족하는 생성적 AI 기능으로 노력을 전환했습니다.

“우리는 Slack에서 정보 과부하와 검색의 어려움 같은 주요 사용자 문제를 확인하기 위해 한 발 물러섰습니다,”라고 그녀는 말했습니다. “그 결과 우리는 AI 기반 검색 및 채널 요약과 같은 기능을 개발하기로 결정했습니다.”

Osmani와 Agarwal은 문제 발견에서 다기능 협력의 중요성을 강조합니다. 그들은 다양한 출처, 즉 A/B 테스트와 원거리 측정을 통해 피드백을 결합하여 개발에 앞서 사용자 맥락과 문제를 깊이 이해할 수 있는 노력을 지지합니다.

“초기부터 다양한 역할을 참여시키면 비즈니스 사례나 기술 증명이 아닌 놀라운 통찰력을 얻게 됩니다,”라고 Osmani는 조언했습니다. “모든 이해관계자가 문제 정의에서 개념 및 사용성 테스트까지 참여할 때 훨씬 더 좋은 결과를 보았습니다.”