처음 제미나이를 사용한 목적은 다른 AI 서비스와 성능을 비교하기 위함이었습니다. ‘동일한 프롬프트를 입력했을 때 결과가 어떻게 다를까?’를 살펴보고 싶었기 때문이죠. 하지만 지난 5월 14일, 구글이 검색 기능을 포함한 제품 전반에 제미나이를 적용하겠다고 발표한 뒤, 이처럼 단순한 관심은 더 큰 호기심으로 바뀌었습니다. 저 역시 최근 회사 업무는 물론, 뉴스레터 운영과 같은 사이드 프로젝트에서도 AI를 적극 활용하고 있으니까요. 이번 글에서는 서비스 기획자의 실무에 제미나이를 어떻게 활용할 수 있을지, 직접 써보며 느낀 점과 함께 소개하고자 합니다.
필자가 경험한 바에 의하면 많은 조직이 데이터 드리븐(Data Driven)이라는 명목하에 단순히 데이터를 뽑아보고 참고만 하거나, 기본적인 데이터 지식도 없이 잘못된 해석을 통해 의사 결정을 하는 경우가 많았다. 그중에서도 대표적으로 데이터의 상관관계와 인과관계를 혼용하여 사용하는 경우가 많다. 그럼 상관관계와 인과관계는 무엇일까? 이번 글은 데이터 기반의 조직에서 알아야 하는 상관관계와 인과관계에 대한 개념을 알아보고, 기획자로서 최소한의 데이터 분석 지식을 겸비하여 올바른 의사 결정을 할 수 있도록 돕고자 한다.
사용자 경험(User Experience, UX) 영역에는 다양한 직무들이 있습니다. 대표적으로 사용자 인터페이스(User Interface, UI)를 설계하는 UX 디자이너가 가장 잘 알려져 있습니다. 그렇다면 고객에게 좋은 경험을 제공하기 위해서는 UX 디자이너만으로 충분할까요? 그렇지는 않습니다. 바로 객관적인 관점에서 고객의 목소리를 대변해주는 UX 리서처가 필요합니다. 특히 최근 들어 데이터 기반의 합리적인 의사 결정이 더욱 중요해지면서, 기업에서도 UX 리서치 직무에 대한 니즈가 높아지고 있습니다. 이번 글에서는 UX 리서처가 수행하는 다양한 업무들에 대해 알아보고, 다른 직무들과의 차이점을 살펴봄으로써 UX 리서처라는 직무를 소개해 드리고자 합니다.