매력적인 AI-driven Product 가치제안 설계하기 : 5가지 핵심 인사이트

지난 포스팅(‘AI가 재정의하는 고객의 멘탈 모델: 7가지 핵심 변화‘)을 통해 AI 대중화에 따라 예상되는 제품에 대한 고객 기대치 변화 가능성을 소개했습니다. 이번 포스팅은 AI-driven Product를 준비하고 있는 초기 스타트업 창업자가 제품의 고객가치제안을 설계하거나 기존 제품의 가치제안을 진단하고 점검하는데 참고할 수 있는 5가지 핵심 인사이트를 소개하겠습니다.

1. AI 기반 제품의 고객가치제안이 기존과 다른 이유

AI 기술을 활용한 제품은 기존의 소프트웨어나 디지털 서비스와는 차별화된 특성을 가집니다. 가장 큰 차이점은 AI가 단순한 ‘도구’가 아니라, ‘결과’를 만들어내는 역할을 한다는 점입니다. 사용자는 더 이상 스스로 작업을 수행하는 것이 아니라, AI가 대신 업무를 수행하거나 지원하는 것을 기대합니다.
기존 디지털 제품과 AI 기반 제품 간의 차이를 예를 들어 보면 다음과 같습니다.

• 기존 제품: 사용자가 직접 데이터를 입력하고 분석해야 함 (예: 엑셀에서 사용자가 직접 수식을 입력하고 계산)
• AI 기반 제품: 사용자가 원하는 결과만 입력하면 AI가 자동으로 분석하고 최적의 결과를 도출 (예: AI 기반 재무 분석 툴이 자동으로 데이터를 해석하고 리포트를 생성)
  이처럼 AI 제품은 기존 제품과 다른 방식으로 고객의 기대치를 충족해야 하므로, 이에 맞는 고객가치제안을 설계하는 것이 중요합니다.

2. AI 기반 제품 사용자 경험 핵심 : 마찰력 없는 경험(Frictionless Experience)

고객이 제품을 통해 기대하는 바를 얻을 때까지 제품 사용 단계를 밟아가면서 마찰력(Friction)을 최소화하여 부정적 경험을 줄이고 이탈을 억제하는 것은 너무 당연한 접근입니다. 하지만, AI 기반 제품은 보다 더 마찰력 없는(Frictionless) 사용자 경험(UX)이 중요합니다. 왜냐하면 제품에 대한 기대가 다르기 때문입니다. AI 기반 제품은 사용자로 하여금 제품을 ‘직접 사용’하는 것이 아니라 제품을 통해 기대하는 결과를 ‘즉시 획득’하도록 구성됩니다.

사용자가 원하는 결과를 즉시 출력해주는 AI 기반 제품은 본질적으로 ‘도구’이기 보다는 ‘용역 위탁’에 가깝고, 대부분 사람이 아닌 제품에 특정 결과물을 위탁하는 것은 생소하기 때문에 요청 입력, 요청 수행을 위해 필요한 정보/데이터 제공, 출력된 결과에 대한 검토 및 수정/보완 요청 등이 생소할 것입니다.

이런 일련의 제품 사용 프로세스를 원시적으로 풀어낸 것이 ChatGPT, Claude와 같은 LLM과 채팅하면서 목표 결과물을 생성하는 방식인데, 이런 방식은 사용자에 따라 결과가 들쭉날쭉하다는 문제가 있습니다. 사용자가 LLM과 프롬프트를 잘 이해하면 기대한 결과를 얻을 수 있지만, 그렇지 못하면 직접 하는 것만 못하는 엉뚱한 결과만 얻을 뿐입니다.

특정 결과물을 즉각 획득하는 것이 목적인 제품은 요청자의 머릿속에 있는 요구사항을 적절하게 끄집어내서 최대한 완성도 높은 초안을 제시하고 몇 번의 인터렉션을 거쳐 기대했던 최종 결과물을 얻게 만들어야 합니다(프리랜서에게 특정 과업을 위탁하는 것과 유사). 이를 쉽게 하려면 ‘매끄럽게’ 올바른 요청 사항을 입력하게 하고, 작업에 필요한 정보/데이터를 입력하게 하고, 초안에 대해 명확한 수정 지시를 할 수 있게 하고, 요청자의 스타일을 미리 기억했다가 다음번 작업은 더 완성도 높고 사용자의 취향에 딱 맞는 결과물을 낼 수 있도록 하는 사용자 경험을 제공할 수 있어야 합니다.

3. 매력적인 AI 기반 제품 고객가치제안 설계를 위한 5가지 인사이트

1) Assistive AI vs. Autonomous AI 구분 : AI의 역할 명확화

AI 제품이 ‘완전 자동화(AI가 모든 작업 수행)’인지, ‘보조적 역할(AI가 제안하고 사용자가 최종 결정)’인지 명확하게 정의해야 합니다.

• Assistive AI : AI가 제품 사용자의 효율적/효과적 작업을 위해 도와주는 역할로 주로 사용되는 제품 . ‘Grammarly’ 같은 AI 기반 문법 교정 도구는 사용자가 직접 수정할 수 있도록 제안을 제공하는 보조적 역할을 수행
• Autonomous AI : AI가 모든 작업을 자동으로 수행해서 결과물까지 만들어 내는 제품. ‘Midjourney’ 같은 AI 이미지 생성 도구는 사용자의 입력을 바탕으로 최종 결과물을 만들어내는 완전 자동화 방식

사용자가 제품을 직접 사용하는 과정에서 AI가 중간중간 보조적 역할을 수행할 때 적합한 UI와 AI가 전자동으로 결과물을 처음부터 끝까지 만들어내는 제품에 적합한 UI는 다릅니다.

• Assistive AI에 적합한 UI 설계
  • 특징
    • 사용자가 작업을 수행하는 과정에서 AI가 보조적인 역할을 수행 (예 : 추천, 자동완성, 분석 지원)
    • AI가 내놓은 결과를 사용자가 확인하고 수정할 수 있어야 함
    • AI의 개입이 불투명하면 신뢰도가 낮아질 수 있으므로, 사용자가 AI의 도움을 받는 방식과 시점을 직접 선택할 수 있어야 함
  • 적절한 UI 설계 요소
    • AI 제안 & 사용자의 선택 (Recommendation & Control) : AI는 사용자가 작업하는 과정에서 보조적인 제안을 하고, 사용자가 이를 채택하거나 무시할 수 있도록 해야 함
      • 예: Gmail의 Smart Compose → 사용자가 자동완성된 문구를 선택하거나 무시 가능
    • 단계적 개입 & 피드백 루프 (Step-by-Step Assistance) : AI가 결과를 자동으로 확정 짓지 않고, 사용자가 점진적으로 수정/보완할 수 있도록 UI를 설계
      • 예: AI 기반 사진 편집 소프트웨어 (Photoshop AI Selection) → 사용자가 자동 선택 영역을 조정할 수 있음
    • AI의 기여도를 명확히 표현 (Explainability & Transparency) : AI가 어떤 방식으로 도움을 주었는지 설명하는 UI 제공
      • 예: Google Docs의 문법 교정 → AI가 제안한 수정 부분을 하이라이트 표시
• Autonomous AI에 적합한 UI 설계
  • 특징
    • AI가 전자동으로 결과물을 생성 (e.g., AI 이미지 생성, AI 기반 데이터 분석 보고서)
    • 사용자는 AI의 작업 과정보다는 결과의 품질과 신뢰성을 중심으로 판단
    • AI가 처음부터 끝까지 실행하는 경우, 사용자가 개입할 포인트가 적으므로 명확한 피드백 시스템과 수정 옵션 제공이 중요
  • 적절한 UI 설계 요소
    • 명확한 입력-출력 구조 (Clear Input-Output UI) : 사용자가 최소한의 입력값만 제공하고, AI가 결과를 자동으로 생성
      • 예: Midjourney, Runway → 사용자는 프롬프트만 입력하면 AI가 완전한 결과 생성
    • 결과 신뢰도 확보 (Confidence & Verification UI) : AI가 제공한 결과를 신뢰할 수 있도록, 결과가 어떻게 생성되었는지 설명하는 요소 포함
      • 예: AI 의료 진단 시스템 → AI 진단의 신뢰도를 색상 등으로 표시
    • 결과 수정 옵션 (Post-Processing & Refinement UI) : AI가 생성한 결과를 사용자가 간단하게 수정할 수 있도록 UI 제공
      • 예: AI 기반 동영상 자동 편집 툴에서 사용자가 컷을 미세 조정할 수 있도록 설계

2) 작은 성공 경험 제공 : TTV 최소화

고객이 AI 제품을 사용하면서 빠르게 ‘와, 이거 진짜 유용하네’라는 경험을 하도록 해야 합니다. AI 기반 제품은 기존의 디지털 제품과 달리 자동화된 결과물을 제공하거나, 사용자의 행동을 학습해 개인화된 가치를 창출하는 방식으로 작동합니다. 하지만 AI가 아무리 강력한 기능을 제공하더라도, 사용자가 그 가치를 직접 체감하기까지 시간이 오래 걸리면 제품의 가치를 충분히 경험하기 전에 이탈할 가능성이 높아질 것입니다.

제품에 대한 TTV(Time to Value) 최소화를 위해 작은 성공 경험을 제공하는 노력으로 다음 4가지 전술을 고려할 수 있습니다.

• 즉각적인 성과 제공 (Instant Value Realization)
  • 핵심 개념 : 사용자가 첫 상호작용 후 즉시 AI의 가치를 경험할 수 있도록 설계해야 함
  • 목표 : AI가 빠르게 결과를 제공하여 유저가 ‘효율성이 높아졌다’는 감각을 체험
  • 실행 방법
    • 사용자의 첫 입력 후 몇 초 내에 AI가 유의미한 결과를 제공
    • AI 결과가 즉각적인 성과로 연결될 수 있도록 제품 워크플로우 최적화
    • 실시간 추천 및 자동화 기능을 활용하여 사용자의 의사결정을 지원
• 최소한의 노력으로 최대 가치 제공 (Effortless Adoption)
  • 핵심 개념 : 사용자가 AI의 가치를 체험하기 위해 많은 설정이나 학습이 필요하지 않도록 최적화해야 함
  • 목표 : 유저의 진입 장벽을 낮추고, 간단한 행동만으로 AI의 도움을 받을 수 있도록 설계
  • 실행 방법
    • 자동화된 추천 시스템을 활용하여 사용자의 입력 부담 최소화
    • 복잡한 설정 없이 기본값(Default Value) 기반으로 즉시 사용 가능하도록 설계
    • 미리 준비된 템플릿 또는 AI 기반 가이드 제공
• 작은 성공 경험을 통한 점진적 학습 유도 (Guided Learning & Progressive Engagement)
  • 핵심 개념 : 사용자가 처음부터 모든 기능을 학습하지 않아도, 점진적으로 AI를 활용하며 자연스럽게 익힐 수 있도록 설계
  • 목표 : AI의 복잡성을 줄이고, 사용자가 단계적으로 AI 기능을 경험하도록 유도
  • 실행 방법
    • 첫 사용 시 가장 강력한 AI 기능을 먼저 체험하도록 유도
    • 단계별 학습 모델(Tooltip, Walkthrough) 제공하여 사용자의 학습 부담 최소화
    • AI가 사용자의 패턴을 학습하고 점진적으로 개인화된 추천 제공
• 즉각적인 피드백과 반복적인 개선 (Instant Feedback & Iterative Optimization)
  • 핵심 개념 : AI가 제공한 결과에 대해 사용자가 즉각적으로 피드백할 수 있도록 하여, 지속적으로 개선 가능
  • 목표 : 사용자가 AI 결과를 신뢰하고, 필요할 경우 직접 수정할 수 있도록 지원
  • 실행 방법
    • AI의 결과물을 사용자가 즉시 조정하거나 수정할 수 있도록 UI 제공
    • AI의 작동 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 결과 설명(Explainability) 추가
    • 사용자의 입력과 피드백을 지속적으로 학습하여 AI의 정확도를 향상

3) Data Taxonomy 설계 : AI 비즈니스 해자(Moat) 구축

제품 내 AI가 올바른 의사결정을 하기 위해 가장 중요한 것은 완벽한 상태의 데이터를 확보하는 것입니다. 그래서 AI 기반 제품을 주력으로하는 비즈니스 모델을 설계함에 있어 어떤 데이터를 어떻게 확보하고 관리, 분석할 지 방향을 결정하는 ‘데이터 전략’ 수립이 중요하고, 극초기 단계 스타트업이라도 데이터 전략에 대한 고민은 필요합니다.

데이터 전략 수립의 출발은 수집하고자 하는 데이터를 올바르게 분류하는 것입니다. 이를 Data Taxonomy라고 합니다.

• Data Taxonomy : 데이터를 체계적으로 분류하고 조직화하는 방법론을 의미. 즉, 데이터를 논리적인 구조에 따라 계층적(Hierarchical)으로 정리하고 그룹화하는 체계

비즈니스 극초기 단계에서부터 체계적인 데이터 분류 및 관리가 필요한 이유는 다음과 같습니다.

• AI 성능 향상의 핵심은 고품질 데이터 → 올바른 데이터 구조가 필수
  • Garbage In, Garbage Out → 데이터 품질이 AI 성능을 결정
  • AI 모델이 제대로 학습하려면 체계적으로 정리된 데이터(Taxonomy)가 필수적
  • 초기 단계에서 잘못된 데이터 구조를 채택하면, 이후 데이터 정제·관리 비용이 폭발적으로 증가
• 데이터 구조가 잘못되면 확장성과 유지보수 비용이 급격히 증가
  • 초기 AI 모델은 작은 데이터셋으로 시작하지만, 시간이 지날수록 데이터가 폭발적으로 증가
  • Taxonomy 없이 데이터가 쌓이면, 분석·활용·모델 개선이 어렵고 비효율적인 데이터 구조가 형성됨
  • 결과적으로 AI의 성능 한계가 발생하고, 데이터를 다시 정리하는 데 막대한 리소스가 소요됨
• AI 제품의 가치 = 데이터 + 알고리즘 → 차별화된 경쟁력을 확보하는 방법
  • AI 기술 자체보다, 어떤 데이터에서 가치를 추출할 수 있는지가 경쟁력의 핵심
  • 초기부터 데이터 Taxonomy를 정리하면, 경쟁사 대비 더 정교한 AI 모델을 개발할 수 있음
  • Taxonomy 기반으로 데이터가 축적될수록, 제품의 차별성이 강화됨
• 효과적인 데이터 수집 및 전처리를 위해 필수
  • AI 모델 학습을 위한 데이터는 초기부터 체계적으로 수집 & 전처리(Preprocessing) 되어야 함
  • 데이터 Taxonomy를 명확히 하면, 불필요한 데이터 중복과 정제 비용을 줄일 수 있음
  • 일관된 데이터 구조를 적용하면, 모델 학습 및 업데이트 속도가 빨라지고 지속적인 개선이 가능

정리하지면, AI 스타트업은 ‘데이터 구조’를 설계하는 회사입니다. AI 제품의 경쟁력은 알고리즘이 아니라, 얼마나 정교하게 데이터를 수집·분류·활용할 수 있는가에 달려 있으며, 초기부터 Data Taxonomy를 체계적으로 설계해야 하는 이유입니다. AI 기반 스타트업이라면, ‘AI 모델을 개발하는 회사’가 아니라, ‘데이터 구조를 설계하는 회사’라는 관점에서 접근해야 합니다.

4) 고객 과업에 대한 올바른 이해 : 대안재 분석 및 미충족 니즈 도출

‘고객은 자신의 과업을 수행하기 위한 도구로써 제품이나 서비스를 고용한다’

클레이튼 크리스텐슨 교수가 Job to be done 개념을 설명할 때 항상 강조하는 것으로 제가 개인적으로 좋아하는 몇 가지 문구 중 하나입니다.

고객이 제품을 사용하는 근본적인 이유는 자신의 과업(Job)에 대해 기대하는 결과(Desired Outcome)을 얻기 위함입니다. 이는 AI 시대에서 변함은 없습니다. 고객은 제품에 AI가 가미됐기 때문에 제품을 사용하는 것이 아니라 제품의 가미된 AI가 제품을 통해 얻고자 하는 결과(Outcome)를 보다 효과적으로 얻도록 도와주기 때문에 AI 기반 제품을 사용합니다.

고객의 과업을 탁월하게 수행하는 제품을 만들기 위해서는 고객의 과업을 먼저 제대로 분석해야 합니다. 고객의 과업을 제대로 분석한다는 것은 핵심 과업을 올바르게 정의하고, 그 과업에 대한 관성적인 대안재를 정의하고, 그 대안재를 가지고 과업을 수행하는 일련의 과정을 이해하고, 과정 단계별 고객이 가지고 있는 이상적 기대(Desired Outcome)을 충족하는지, 충족하지 못하는 부분은 무엇인지 고려해 과업과 이상적 기대 간 괴리인 미충족 니즈(Unmet Needs)를 올바르게 식별할 수 있음을 의미합니다.

• 고객 과업 분석 이해 : https://acquiredentrepreneur.tistory.com/107

대부분 AI 제품은 고객의 특정 과업(Job)을 대신 수행합니다. 그렇기 때문에 고객이 AI가 대신 수행해 줄 과업(Job)을 수행하기 위해 관성적으로 사용하는 솔루션이 반드시 존재합니다. 그러므로 고객 과업 분석이 반드시 선행돼야 합니다.

5) 전환 비용 최소화 : Context Migration

AI 기반 제품을 설계할 때, 기존에 사용하던 시스템이나 프로세스에서 새로운 AI 제품으로 전환하는 과정에서 발생하는 부담(전환 비용, Switching Cost)을 최소화하는 것이 중요합니다. 보통 사용자의 전환비용 최소화를 고려할 때 기존 제품에 누적된 데이터의 매끄러운 이관이 중요한데, 이때 단순 데이터를 넘어 사용자가 기존 제품에서 하던 작업 맥락(Context)까지 자연스럽게 이어갈 수 있도록 설계하는 일종의 ‘Context Migration’을 고려해야 합니다.

• Context Migration이란,
  • 사용자가 기존 워크플로우에서 AI 제품으로 이동할 때, 기존 맥락을 유지하며 자연스럽게 적응하도록 돕는 것
  • 전환 과정에서 데이터를 재입력하거나, 기능을 다시 익히는 부담을 최소화하는 설계
  • 사용자가 AI 제품을 처음 사용하더라도 익숙한 방식으로 작업을 이어갈 수 있도록 지원

지난 Brian Balfour의 포스팅 요약 글에서 AI 제품으로 인해 고객의 기대치 변화 중 종전에 고객이 자신의 입맛에 맞게 제품 UI나 워크플로우를 맞춤화(Customization)했다면, AI 제품은 고객이 요청하기도 전에 알아서 고객에게 알맞은 단 하나의 제품을 생성해 제공한다고 했습니다. 이는 고객이 새로운 제품으로 전환하는데 있어 고객에게 요구하는 노력의 크기가 점점 줄어들어 나중에는 별다른 노력 없이(=전환 비용 없이) 기존 제품에서 새로운 제품으로의 전환이 당연시 되는 것을 의미합니다.

이런 상황에서는 아래와 같은 목적으로 Context Migration을 가치제안 설계단계에서 중요하게 고려해야 합니다.

• 사용자 이탈 방지 → 전환 과정이 어렵거나 기존 맥락을 유지할 수 없다면, 사용자가 쉽게 이탈할 가능성이 높음
• 학습 비용 절감 → 새로운 인터페이스나 기능을 익히는 데 드는 시간과 노력을 최소화
• AI 도입 장벽 제거 → 기존 시스템에서 자연스럽게 AI를 활용할 수 있도록 하면 AI 도입 속도가 증가
• 데이터 및 설정 유지 → 기존 데이터를 손쉽게 AI 제품으로 이전하여, 중단 없이 업무를 계속할 수 있도록 지원

AI 기반 제품을 사용하는 고객은 결국 기존에 특정 과업을 수행하기 위해 사용했던 관성적 솔루션에서 전환해 온 사람들입니다. 그러므로 제품의 가치제안 극대화를 고려하는 것만큼 얼마나 매끄럽게 별다른 노력없이 기존 솔루션에서 새로운 우리 제품으로 전환시킬 수 있을까 고민하는 것도 필요합니다.

이상 AI기반 제품에 대한 고객가치제안을 설계하거나 점검하는 과정에서 한 번쯤 고려해볼 법한 5가지 인사이트를 정리해봤습니다. 앞서 강조했듯이 AI 기반 제품을 개발하는 스타트업이라면, 고객의 기대치 변화에 맞춰 제품의 Frictionless UX를 고민해야 합니다. 이를 위해서는 먼저 제품 내 AI의 역할을 명확히 구분하고, 고객이 작은 성공 경험을 빠르게 쌓을 수 있도록 설계하는 것이 중요합니다. 아울러 AI 제품의 경쟁력은 데이터에서 나오므로, 데이터 구조(Data Taxonomy) 전략을 초기에 정립하는 것이 필수적입니다. 마지막으로, 기존 솔루션에서의 전환 비용을 최소화하는 ‘Context Migration’을 고민해야 합니다. 우리의 AI 기반 제품은 5가지 기준을 바탕으로 살펴봤을 때 고객에게 마찰력 없는 매끄러운 고객 경험을 전달하는지, 혹은 그런 제품을 만들기 위해 우리는 어떤 부분을 개선/보완할 수 있는지 한번쯤은 고민해보시길 바라며 글을 마무리 하겠습니다.