AI로 문제 정의 명확히 하기 - 해결의 절반은 정확한 문제 정의
문제를 해결하려고 덤볐다가 나중에 보니 잘못된 문제를 풀고 있었던 경험이 있나요? 문제 해결의 첫 단계는 문제를 정확히 정의하는 것입니다. AI는 복잡하게 엉킨 문제를 여러 각도에서 분석하고 본질을 찾도록 도와줍니다.
왜 문제 정의가 어려운가
대부분의 사람들은 증상을 문제로 착각합니다. "매출이 떨어졌다"는 증상이지 문제가 아닙니다. 진짜 문제는 "신규 고객 유입이 줄었다", "기존 고객의 재구매율이 낮다", "경쟁사 대비 가격이 높다" 등일 수 있습니다.
잘못된 문제 정의는 엉뚱한 해결책으로 이어집니다. 매출 감소의 원인이 재구매율 저하인데 신규 고객 마케팅에 예산을 쏟으면 효과가 없습니다.
AI는 문제를 분해하고, 근본 원인을 찾고, 다양한 관점에서 재정의하는 데 탁월합니다.
AI로 문제 분해하기
복잡한 문제는 작은 문제들의 조합입니다. ChatGPT에 문제를 설명하고 "이 문제를 5가지 하위 문제로 분해해줘"라고 요청하세요.
예를 들어 "우리 팀의 생산성이 낮다"는 문제를 입력하면 AI는 "회의가 너무 많다", "업무 도구가 비효율적이다", "명확한 목표가 없다", "팀원 간 소통이 부족하다", "반복 업무가 자동화되지 않았다" 같은 하위 문제로 나눕니다.
각 하위 문제에 대해 다시 "이 문제의 근본 원인 3가지"를 물어보면 문제의 구조가 명확해집니다. 이렇게 문제를 분해하면 어디서부터 해결해야 할지 우선순위가 보입니다.
5 Whys 기법으로 근본 원인 찾기
도요타가 개발한 5 Whys 기법은 "왜?"를 다섯 번 반복하여 근본 원인을 찾는 방법입니다. AI와 함께하면 더 효과적입니다.
"우리 웹사이트의 이탈률이 높다"는 문제에서 시작합니다. AI에게 "왜 이탈률이 높을까?"를 물으면 "페이지 로딩이 느리다"는 답을 얻습니다. 다시 "왜 페이지 로딩이 느릴까?"를 물으면 "이미지 파일이 최적화되지 않았다"는 답이 나옵니다.
이런 식으로 다섯 번 반복하면 "이미지 최적화 프로세스가 없다" 같은 근본 원인에 도달합니다. 이제 해결책이 명확해집니다. 이탈률을 낮추려면 이미지 최적화 프로세스를 만들어야 합니다.
AI는 각 단계에서 여러 가능성을 제시하므로 다양한 경로로 근본 원인을 탐색할 수 있습니다.
문제 재정의로 새로운 해결책 찾기
같은 문제도 어떻게 정의하느냐에 따라 완전히 다른 해결책이 나옵니다. AI에게 "이 문제를 10가지 다른 방식으로 재정의해줘"라고 요청하세요.
"직원들이 회사 복지에 만족하지 못한다"는 문제를 예로 들어봅시다. AI는 이를 "복지 예산이 부족하다", "복지 항목이 직원 니즈와 맞지 않는다", "복지 정보가 제대로 전달되지 않는다", "복지 이용 절차가 복잡하다" 등 다양하게 재정의합니다.
각각의 정의는 다른 해결 방향을 제시합니다. 예산 문제라면 증액이 필요하지만, 정보 전달 문제라면 내부 커뮤니케이션을 개선하면 됩니다. 이용 절차 문제라면 앱이나 시스템 개선이 답입니다.
다양한 이해관계자 관점에서 보기
문제는 보는 사람에 따라 다르게 보입니다. AI에게 "이 문제를 고객, 직원, 경영진, 투자자 관점에서 각각 정의해줘"라고 요청하세요.
온라인 쇼핑몰의 배송 지연 문제를 예로 들면, 고객 입장에서는 "약속한 날짜에 제품이 도착하지 않는다", 배송 직원 입장에서는 "비현실적인 배송 일정이 주어진다", 경영진 입장에서는 "배송 비용과 속도의 균형을 맞추기 어렵다", 투자자 입장에서는 "물류 효율성이 경쟁사보다 낮다"로 다르게 정의됩니다.
각 관점을 모두 고려하면 더 포괄적인 해결책을 찾을 수 있습니다.
문제의 전제 조건 검토하기
때로는 문제 자체가 잘못된 전제 위에 세워져 있습니다. AI에게 "이 문제가 가정하고 있는 전제 조건 5가지"를 물어보세요.
"우리 제품의 가격이 너무 높아서 안 팔린다"는 문제는 "가격이 구매 결정의 주요 요인이다"라는 전제를 깔고 있습니다. 하지만 실제로는 제품 인지도 부족이나 유통 채널 문제일 수 있습니다.
AI에게 "이 전제들이 정말 맞는지 검증할 방법"을 물어보면 설문조사, A/B 테스트, 경쟁사 분석 등 구체적인 검증 방법을 얻을 수 있습니다.
실천 가이드
AI로 문제를 명확히 정의하려면 다음 단계를 따르세요.
- 문제 기술하기: 현재 상황을 AI에게 상세히 설명
- 분해하기: "이 문제를 5가지 하위 문제로 나눠줘"
- 근본 원인 찾기: 5 Whys 기법으로 "왜?"를 반복
- 재정의하기: "이 문제를 10가지 다른 방식으로 정의해줘"
- 다중 관점: 이해관계자별로 문제를 다르게 정의
- 전제 검토: 문제의 기저 가정을 검증
- 우선순위: "가장 중요한 핵심 문제 1가지"를 선택
마무리
올바른 문제 정의는 해결의 절반입니다. AI는 당신이 미처 생각하지 못한 각도에서 문제를 바라보게 해줍니다. 문제를 여러 방식으로 분해하고, 재정의하고, 다양한 관점에서 검토하세요. 정확한 문제 정의만 있다면 해결책은 자연스럽게 따라옵니다. 지금 풀고 있는 문제를 AI와 함께 다시 정의해보세요.