[웅진씽크빅X러닝스푼즈] AI를 활용한 DT 서비스 기획자 3기 사전직무 4주차 후기

얼마 전, 퇴직 후 팀워크쉽, 리더쉽을 개발할 기회를 찾다가 러닝스푼즈에서 새로운 프로그램을 시작하는 것을 발견했습니다. [AI를 활용한 DT 서비스기획자 프로젝트 포트폴리오 7주 완성반](https://b2g.learningspoons.com/future-ai-pm/) (상기의 링크는 언제든지 변경될 수 있으니 러닝스푼즈 홈페이지에서 찾아보시는 걸 추천드립니다.) 실무 경험이 있는 팀원들과 프로젝트를 추진해볼 수 있는 좋은 기회인 것 같아 고민 없이 바로 신청하였습니다. 이번 글에서는 4주차에 팀이 어떤 작업을 했는지와, 그 회고를 간단히 적어보겠습니다. [직전 글 보기](https://www.xavierchoi.blog/ko/learning-spoons-week-03) --- 이번 4주엔 PRD 작업에 많은 시간을 들였습니다. PRD란 Product Requirements Document(제품 요구사항 정의서)의 줄임말로, 제품을 만들거나 업데이트하는 과정에서 필요한 요구사항을 정리하고, 핵심 기능 및 목적을 요약하는 문서입니다. 주로 프로덕트 매니저(PM)가 작성하며, 개발자, 디자이너 등 다양한 팀의 이해관계자들과 효율적으로 소통하고, 제품 개발 방향성을 공유하기 위해 사용됩니다. 저는 팀 단위 프로젝트를 진행한 경험은 적고, 다른 팀원 두 분도 프로덕트 디자이너의 롤을 경험하셨지 PM 경험은 없지만 PM과 협업하셨던 기억을 되살리셔서 PRD 작업에 큰 힘이 되어주셨습니다. 일반적으로 PRD에서는 다음과 같은 요소들이 보통 포함됩니다. - **제품의 목적과 비전**: 해당 제품을 만드는 이유와, 해결하려는 문제 또는 시장의 기회 제시 - **핵심 목표 및 기대 효과**: 제품이 달성해야 하는 비즈니스 목표나 성과 - **대상 고객**: 제품의 주요 사용자가 누구인지, 그리고 고객의 문제 또는 니즈 - **기능 요구사항 및 설명**: 제품이 갖추어야 할 주요 기능, 특징, 성능 기준 등 - **제품 사용 시나리오 및 고객 여정**: 사용자가 제품을 어떻게 활용할지 구체적으로 설명 - **제약사항 및 우선순위**: 기술적, 비즈니스적 제한사항과 기능의 우선 순위 - **평가 기준 및 성공 지표**: 제품의 완성 및 성공을 판단하는 기준 정리하자면 PRD는 제품 개발의 모든 단계에서 참조되는 **살아있는 문서**라고 볼 수 있습니다. 상황 혹은 필요에 따라 지속적으로 갱신·수정되기도 합니다. 튼튼하고 잘 설계된 PRD가 존재하여야 여러 팀과 이해관계자가 동일한 이해를 갖고 효율적으로 협업할 수 있겠습니다. 저희 팀은 제가 개발, 기능 구현 등의 기술적인 파트를 맡았고 남은 두 분이 프로덕트 매니징/디자인 role이었기 때문에 각자의 입장을 다른 role에게 잘 이해시키는 것을 목적으로 PRD를 여러 차례 **깎아냈습니다**(이렇게 표현하시더라구요). AI의 도움을 적극적으로 받는 커리큘럼이기 때문에, 팀원분께서 ChatGPT를 이용해 > PRD 문서 양식을 Notion에서 사용 가능한 마크다운 포맷으로 제작해줘 라고 요청해 양식을 받고, 프로젝트에 맞게 미세 조정한 다음 Notion에 붙여넣어 최적화하는 방식으로 와꾸(이 표현도 자주 쓰시던데)를 잡았습니다. 이런 고정된 포맷/양식이 있는 문서 종류가 필요할 땐 이젠 AI에게 부탁하는 방법이 제일 빠른 것 같습니다. ![](https://a.storyblok.com/f/285639888010501/894x1244/33fb0fc805/2025-08-23-7-32-00.png) 그래서 일단 저희 팀의 PRD v.1.0은 위의 사진처럼 목차를 갖게 되었습니다. 물론 여기서 몇 가지가 추가될 수도 있지만, 큰 틀은 바뀌지 않을 것 같네요. --- 다음으로는 제가 집중적으로 맡은 기능 요구사항 부분에 대해서 풀어 적어보겠습니다. 저희는 사용자로 하여금 러닝스푼즈의 강의를 듣기 전 레벨 테스트를 진행하여 사용자의 수준이 강의의 난이도에 적합한지 알려주는 **'매칭 시스템'**을 구현하고자 했습니다. VOC 데이터에서 강의 난이도에 대한 내용이 가장 많이 언급되었기 때문에, **매칭 시스템**이 있으면 난이도 불일치 이슈를 겪는 일이 적어질 것이라고 생각했죠. 그래서 **IRT 모델을 기반으로 한 CAT 퀴즈**를 설계했습니다. - **IRT 모델**: Item Response Theory(문항반응이론), 각 문제와 응시자의 능력을 숫자로 측정하는 통계 모델 - **CAT**: Computerized Adaptive Testing(적응형 테스트), 모든 응시자가 똑같은 문제를 풀게 되는 일반 테스트와 달리 답변에 따라 다음 문제가 달라지는 테스트 덕분에 강의 정보 및 커리큘럼에 기반하여 사용자의 수준을 최대한 높은 정확도로 추정할 수 있는 퀴즈 알고리즘을 만들 수 있게 되었습니다. 알고리즘 설계라니, 일단 듣기만 해도 꽤 어려울 것이라는 느낌이 들고 실제로 저도 처음 이 방법을 제안했을때 '내가 알고리즘까지 제대로 설계할 수 있으려나...'라는 막연한 두려움이 있었지만, 생각해보니 요즘 LLM으로도 이 정도 수준의 알고리즘은 설계할 수 있겠다라는 생각이 들더군요. 그래서 실제 Claude Opus 4.1을 활용해서 알고리즘을 설계했습니다. 물론 zero-shot으로 바로 뚝딱 완료된 건 아니고, 여러 차례의 미세 프롬프팅을 거쳐서 파운데이션 알고리즘을 마련하는데 성공했습니다. 코드를 나열하자면 너무 길어서, PRD에는 팀원들도 알고리즘 작동 방식을 이해할 수 있도록 자연어로 풀어서 기재했습니다. ![](https://a.storyblok.com/f/285639888010501/1140x1774/90ed31b5f5/2025-08-23-7-41-40.png) 앞서 언급했든 PRD는 협업을 위해 작성하는 것이기 때문에 저만 아는 코드로 작성하기보다는 자연어로 풀어 쓰는 것이 더 적합하겠더라구요. 물론 관련 지식이 없다면 한번 읽고 바로 이해하기 어려운 수준인 건 여전하지만, 그래도 팀원분들은 현 프로젝트에 대해서 어느 정도 잘 알고 있으며 알고리즘 설계에도 일부 피드백을 주셨기 때문에 이 정도 수준으로도 원리를 이해할 수 있으리라 보았습니다. --- 보너스로, 간단하게 UX Flow를 시각화 할 수 있는 팁에 대해서 적어보겠습니다. 저희는 편집 용이성과 가독성을 위해서 UX 플로우를 Table 형태로 정리해두었었는데요. ![](https://a.storyblok.com/f/285639888010501/1398x996/119a6c448b/2025-08-23-7-44-32.png) 이것을 Mermaid 문법으로 다이어그램 시각화를 하기 위해 ChatGPT의 도움을 받았습니다. GPT-5의 퀄리티에 대한 호불호가 많이 갈리는 것으로 알고 있는데(샘 알트만의 Hype 트윗 때문이겠지만) 저는 Thinking 모드를 켜고 아주 만족하며 사용하고 있습니다. Codex Cli도 Claude Code를 따라잡기 위해서인지 업데이트를 자주 하며 성능이 꽤나 좋아졌더라구요. 각설하고, Table의 캡쳐 이미지를 제공하고 GPT-5 Thinking에게 다음과 같은 프롬프트를 입력했습니다: > 첨부한 이미지는 Notion에서 User flow 데이터를 표로 작성한 내용을 캡쳐한 이미지입니다. 이 데이터를 Mermaid 문법으로 변환하여 Notion에 붙여넣으면 바로 시각화할 수 있는 코드로 제공해주세요. 그래서 그 결과물은 아래 사진과 같습니다. 꽤 만족스러웠습니다! ![](https://a.storyblok.com/f/285639888010501/876x1662/30fa88b9a9/2025-08-23-7-48-57.png) 사실 데이터를 시각화하는 것에 대해선 통 젬병이었는데, 이제 AI가 이런 것까지 도와주다 보니까 한 명이 과거 5인이 필요했던 작업들을 모두 커버할 수 있는, **생산성 증폭의 시대**가 왔다는 것을 다시금 느끼게 되었습니다. 이제 본인이 잘 하는 부분만 뾰족하게 잘 하는 것도 중요하지만, 그와 동시에 자신의 업무 범위에 걸쳐있는 여러 작업들도 AI를 적극 활용해 모두 처리할 수 있는 AI 활용 역량이 더욱 중요해지겠습니다. 이 프로그램을 통해 그 훈련을 하고 있구나, 하는 생각도 드네요. --- 다음주는 깎아낸 PRD를 기반으로 **UT(유저 테스트)**를 설계하고 수행해보는 작업에 대해서 적어 볼 예정입니다. 시간상 직접 테스트한 결과까지 진행할 수 있을지는 모르겠지만... UT는 팀원 모두 처음 해보는 데다가 저희의 솔루션 설계를 전부 UT에 녹여내기가 어렵다는 느낌이 크게 들었기 때문에 고된 일이 되리라고 벌써부터 느껴지네요. 그렇지만 UT를 잘 설계해야 그만큼 높은 퀄리티의 프로토타입을 탄생시킬 수 있기 때문에 집중력을 잃지 않도록 노력해야겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다! #웅진씽크빅 #러닝스푼즈 #웅진커리어부스터 #미래내일청년일경험 #AI기획자