실제로 AI를 제품에 적용한 과정과 본인의 기여를 구체적으로 전달한다
팀 프로젝트에서 AI 기반 독서 요약 앱을 만들면서 기획·검증 역할을 맡았습니다. 개발자 2명이 모델 연동을 담당하고, 저는 어떤 요약 품질이 사용자에게 유용한지 기준을 설정하는 것을 맡았습니다.
첫 달은 요약 품질 기준을 어떻게 수치화할지가 가장 어려운 문제였습니다. '좋은 요약'이라는 개념이 사람마다 다르기 때문입니다. 그래서 5명에게 동일한 텍스트를 요약시키고 공통으로 포함한 문장을 기준 세트로 만드는 방식을 사용했습니다. 그 결과를 모델 출력과 비교하여 포함률로 품질을 측정했습니다. 처음 모델 설정에서 요약이 너무 짧게 나와서 프롬프트에 길이 범위 조건을 추가했더니 훨씬 안정적으로 개선되었습니다. 실패는 측정 기준을 만든 5명이 같은 전공 친구들이라 독자 다양성이 없었던 것인데, 발표에서 그 한계를 먼저 언급했습니다.
AI 기반 제품에서 기획자의 역할은 모델을 선택하는 것이 아니라, 어떤 결과가 사용자에게 가치 있는지 기준을 만드는 것이라고 생각합니다.