인공지능이 사람들을 위해 구체적으로 어떤 일을 하는지, 기능별로 설명해 주세요. 제 뉴스레터 구독자 100만 명 이상을 대상으로 실시한 대규모 AI 생산성 설문조사 결과입니다(@noamseg와 공동 진행). 1. PM은 AI 도구를 사용하여 (1) PRD 작성, (2) 목업/프로토타입 제작, (3) 이메일 및 프레젠테이션을 통한 커뮤니케이션 개선에서 가장 큰 가치를 얻고 있습니다. 그들이 로드맵 아이디어를 내거나, 회의를 진행하거나, 시장 진출 전략을 세우거나, 사용자 조사 결과를 종합하는 데 도움을 주기 위한 것은 아닙니다. AI는 프로젝트 관리자가 생산성을 높이는 데 도움을 주고 있지만, 사고력을 향상시키는 데는 아직 미흡한 점이 있습니다.
2. 디자이너들은 사용자 조사 종합, 콘텐츠 및 카피 작성, 디자인 컨셉 구상 분야에서 AI가 가장 유용하다고 생각합니다. 시각 디자인은 8위를 차지했습니다. AI는 디자이너들이 디자인과 관련된 모든 것(연구 종합, 카피라이팅, 아이디어 구상)을 돕지만, 픽셀을 다루는 작업은 여전히 인간의 몫으로 남아 있습니다. 한편, 프로토타이핑을 비교해 보면 PM은 19.8%로 2위를 차지한 반면, 디자이너는 13.2%로 4위를 기록했습니다. AI는 PM에게 핵심 업무 외의 기술을 활용할 수 있는 기회를 제공하고 있지만(적어도 프로토타이핑의 경우에는), 디자이너는 AI가 핵심 업무를 대신 수행함으로써 얻는 미미한 개선 효과를 체감하지 못하고 있습니다.
3. 창업자들은 생산성 및 의사 결정 지원, 제품 아이디어 구상, 비전/전략 수립에 큰 비중을 둡니다. 다른 직종과 달리, 창업자들은 AI를 단순히 생산에 사용하는 것이 아니라 사고하는 데 활용하고 있습니다. AI가 주로 담당하는 세 가지 업무는 모두 전략적인 것으로, 의사 결정 지원, 아이디어 구상, 그리고 비전/전략 수립입니다. 이는 주로 문서 작성과 프로토타입 제작을 담당하는 프로젝트 관리자(PM)와 조사 결과 종합 및 카피라이팅을 담당하는 디자이너와는 확연히 대조적입니다. 그리고 1위 항목인 "생산성/의사결정 지원"을 보세요. 32.9%라는 압도적인 수치는 이번 조사에서 그 어떤 항목과도 비교할 수 없습니다. 다른 어떤 직무에서도 이처럼 단일 사용 사례가 지배적인 경우는 없습니다. 창업자들은 AI를 특정 결과물을 위한 도구가 아닌, 아이디어를 공유하고 의견을 나눌 수 있는 파트너로 여기고 있습니다. 이러한 패턴은 창업자들이 설문 조사 전반에 걸쳐 가장 높은 만족도를 보이는 이유를 설명해 줄 수 있습니다. 그들은 단순히 생산적인 작업이 아닌, 더 높은 효과를 낼 수 있는 전략적 업무에 AI를 활용하는 방법을 알아냈기 때문입니다.
4. 엔지니어는 예외입니다. 엔지니어에게 AI는 핵심 엔지니어링 작업인 코드 작성이라는 단 하나의 중요한 역할만 수행합니다. 반면 제품 관리자와 디자이너에게 AI는 보조 업무를 돕는 역할을 합니다. 그 아래로는 문서 작성(7.7%), 테스트(6.2%), 코드 검토(4.3%)와 같은 작업들이 있습니다. 이러한 작업들은 엔지니어들이 일반적으로 싫어하는 "지루하지만 필요한" 작업들입니다. 하지만 아래의 기회 데이터에서 볼 수 있듯이, 이러한 상황은 곧 바뀔 것입니다. 엔지니어들은 AI를 코딩 파트너로 받아들였으며, 이제는 코드 작성 후 이어지는 지루한 작업까지 AI가 처리해주기를 바라고 있습니다. 또 하나 주목할 만한 패턴은 엔지니어들이 설문 조사 후반부에서 품질에 대한 가장 엇갈린 결과를 보고했다는 점입니다(51%는 더 좋다고 응답했지만 21%는 더 나쁘다고 응답했는데, 이는 모든 직종 중 "나쁘다"는 응답 비율이 가장 높은 수치입니다).
자세한 내용은 https://t.co/d7J7A3RO7B 에서 전체 분석을 참조하세요.