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ChatGPT

사전 준비

이번에는 새로운 기술이 적용된 신개념 얼음정수기를 만들어보려고 합니다. 몇년 전에 실제로 컨설팅했었던 프로젝트인데 챗GPT는 얼마나 잘 해낼지 궁금합니다.
우선 전문가 역할을 부여했습니다. "너는 제빙기를 만드는 베테랑 엔지니어야."
자기는 그런 경험이나 직업은 갖고 있지 않다고 한 발 빼네요. 하지만 도와주겠다고는 합니다. 믿어보겠습니다.
대화의 “목적”도 지정해줍니다. 내가 만들고자 하는 것이 무엇인지 "투명한 얼음을 만들 수 있는 제빙기를 설계하자"고 명확하게 알려주었습니다.
대화의 목적만 지정했을 뿐인데 마음 급한 ChatGPT가 벌써 설계 요소를 검토하기 시작합니다. 이건 물어본 내용도 아닌데 혼자 급발진하네요. 아무튼 똑똑합니다.

문제 원인 분석

아이디어를 내기 전에 항상 문제가 무엇인지를 정의해야 합니다.
아이디어란 어떤 문제를 해결하는 방법입니다. 따라서 문제가 달라지면 필요한 아이디어도 달라집니다. 그러니 아이디어를 내기 전에 문제를 분석하고, 내가 해결해야 하는 문제가 무엇인지를 미시적으로 살펴보는 것은 아주 좋은 접근방법입니다.
이를 통해 우리는 보다 다양한 해결 방향들을 끌어 낼 수도 있고, 보다 근본적인 원인을 찾아낼 수 있습니다.
이 과정에서 우리는 얼음이 불투명해지는 원인에 대한 과학적, 공학적 지식을 탐색할 수 있습니다. 구글링을 했다면 수천개, 수만개의 검색결과가 나오고, 우리는 그 중 수백개를 읽어보아야 하고, 이건 해당 사항이 없고 이건 있고, 이거는 아까 그거와 중복이고, 이런 과정을 거쳐야 합니다.
하지만 ChatGPT는 자기가 알아서 1, 2, 3 이렇게 정리를 해 줍니다. 혹시 빠뜨렸을지도 몰라 걱정이 된다면 몇가지 원인을 더 말해줘 라고 시키면 됩니다.
그리고 ChatGPT는 우리와의 대화를 기억하므로 지금처럼 원인에 대한 대화를 해놓으면 나중에 제시되는 해결안도 더 적합하고 높은 수준일 것으로 기대됩니다. 아무 아이디어나 줘봐 하는것보다는 정확하게 이 문제에 대한 해결안을 줘봐 라고 시키는 것이 더 나은 결과를 가져옵니다.
마음이 끌리는 원인이 있다면 그 원인의 하위 원인에 대해 추가로 질문합니다. 이런 과정을 통해 우리는 아주 미시적인 물리학의 세계에서부터 우리 눈에 보이는 거시적인 세계까지의 인과관계의 연속적인 사슬을 밝혀낼 수 있습니다.
차근 차근 원인이 무엇이냐, 그 현상의 원인은 무엇이냐, 그 원인의 원인은 무엇이냐라는 질문은 사람이 하고, 그 질문에 받는 과학적이고 물리적인 현상은 GPT가 밝혀줄 것입니다.

아이디어 도출

원인을 충분히 밝혀보았다면, 이제 그 중 가장 "진짜 원인"이라고 생각되는 원인을 지목하며 챗GPT에게 해결안을 질문합니다.
GPT가 제시한 공학적 아이디어에 활용할 수 있는 과학적/물리적 효과를 질문해봅니다.
세상에 존재하는 문제(사람들이 싫어하는 현상, 이런 일이 안 일어났으면 좋겠지만 실제로는 일어나고 있는 현상)들은 대부분 물리적 현상 위에서 일어납니다. 모든 공학적 아이디어 또한 자연에 이미 존재하고 있는 물리적 현상을 이용합니다.
자연과학법칙을 위배하는 원인 현상도 아이디어도 없습니다.
그렇기 때문에 때론 우리는 다른 산업분야로부터 지식을 얻기도 하고 아이디어를 얻기도 합니다. 언뜻 우리가 서로 다른 산업분야에서 서로 다른 경험을 쌓아가며 일하고 있는 것처럼 보이지만, 사실은 우리 모두 어차피 자연과학법칙 안에서 살아가고 있습니다. 그 누구도 중력의 영향을 벗어나지 않듯이 말이죠.
그러니 좋은 아이디어를 얻고자 할 때 다른 산업분야까지 찾아보는 것은 아주 좋은 접근법입니다. 내가 풀고자 하는 문제, 내가 구현하고자 하는 기능이나 물리적 작용 같은 것들이 이미 다른 산업분야에서 더 오래 전부터, 더 열심히 연구되었고 이미 많은 아이디어들이 나와있는 경우들도 많습니다.
이종산업 벤치마킹을 위해 ChatGPT에게 다른 산업에서의 활용 사례를 물어봅니다. ChatGPT가 대답해 준 사례가 마음에 와닿지 않아도 괜찮습니다. 더 물어보면 되니까요. 아시잖아요? ChatGPT는 관대하다는거.

아이디어 정리

이 과정을 반복하여 아이디어를 여러개 얻었다면 이제는 정리를 해봅시다. 물론 우리가 정리하는 것이 아니고, 정리도 챗GPT가 해줍니다.
List 형태로도 잘 정리하고, 물론 표(Table)로도 잘 정리해줍니다.

ChatGPT가 신제품 기획에 도움이 되는 이유

업무 효율화, 아이디어 발상, 제품 기획 등의 영역에 대한 컨설팅을 하면서 여러 새로운 방법론과 기법을 찾아서 공부하고 국내에 도입하기 위해 나름 여러 나라의 방법론들을 관찰합니다.
전 세계 어디를 가든 아이디어를 내는 과정, 또는 프로젝트를 수행하는 과정에서 정말 만국공통의 강조사항이 딱 2가지가 있습니다. 나라마다 산업마다 고유의 기법들이 있겠지만, 모두가 다 인정하는 중요 포인트도 있습니다.
그 공통점 두가지가 바로 '브레인스토밍'과 '팀원들간의 협업'입니다. 프로젝트를 한다, 사업을 한다는 것은 항상 새로운 아이디어를 완성해가는 과정이죠. 새로운 문제를 발견하고, 그것을 해결 할 수 있는 적절한 방법을 만들고, 그것을 직접 실현시키는 과정 말이죠. 이것이 너무나 중요하기에 지난 100년간 브레인스토밍이 중요한 도구라고 이름을 날려 왔습니다.
하지만 우리 모두 알다시피 브레인스토밍에는 별로 실체가 없죠. 그저 자유 분방하고 아무나 아이디어를 말하고, 서로 아이디어를 평가하거나 비난하지 말고, 타인의 아이디어를 존중하고 적극적으로 활용하고, 너무 좋은 아이디어를 내려고 애쓰기 보다는 그저 많이 내려고 노력하자는 취지 뿐입니다. 그럼에도 불구하고 100년간 대체되지 않고 자리를 굳건히 지키고 있습니다. 그만큼 아이디어를 내는 게 어렵다는 말이고, 그 만큼 아이디어를 내는 과정이 정형화 시키기가 어렵다는 말이지요.
팀플레이가 강조되는 것 또한 아이디어를 다변화하기 위함입니다. 아무리 뛰어난 사람이라도 혼자서 하면 자신만의 루틴에 빠지기 마련입니다. 늘 중요하다 생각했던 부분에만 집중하고 별로 중요하지 않다고 생각한 부분에서는 늘 누락을 시키기 마련입니다. 하지만 진정으로 팀플레이를 잘 하는 회사는 별로 없죠. 전세계가 팀플레이를 강조한다는 것은, 달리 말하면 전 세계 어디를 가나 팀플레이는 참 쉽지 않은 일이라는 말입니다.
문제를 새롭게 발견하고 원인을 탐색하고 해결안을 도출해내는 이 모든 과정을 챗GPT가 함께합니다. 해결해야 할 문제가 무엇인지 창의적으로 제시할 줄도 알고, 그 문제의 원인이 무엇인지 논리적으로 분석할 줄도 알고, 이 모든 업무의 과정에서 기꺼이 나와 대화를 할줄도 압니다. 게다가 비즈니스 매너도 좋습니다.
이렇니 챗GPT를 사랑할 수 밖에요. 많은 분들이 업무에 ChatGPT를 활용하고 나서 이런 말을 하십니다. 업무가 좀 덜 외롭다라고요.