인공지능 및 머신러닝 도구에 대한 이해는 어떻게 되나요?

ML 배경이 없는 기획자·마케터 팀원들에게 간단한 머신러닝 도구를 업무에 도입하는 온보딩을 처음 담당하게 됐어요. 기술적 설명부터 시작했더니 "그래서 우리 업무에서 언제 쓰면 되는 건가요"라는 질문이 바로 나왔고, 접근 방향을 완전히 바꿔야 했습니다.

ML 도구 온보딩은 기술 설명이 아니라 "이 도구가 어떤 문제를 대신 해결해주는가"에서 시작해야 한다는 걸 그때 배웠어요. 예측 모델을 설명할 때 알고리즘 대신 구체적인 업무 사례로 시작하면 팀원들이 훨씬 빠르게 이해하고 도구를 활용하기 시작했습니다.

지금은 비기술 팀원 대상 ML 도구 설명 시 "이 도구가 없을 때 어떻게 했는가"부터 시작합니다. 기술의 전달은 기능이 아니라 문제 해결 맥락에서 시작해야 실제 업무로 이어진다는 원칙이 그 경험에서 생겼어요.