2023-07~2023-08 QANDA: 생성형 AI 기반 에듀테크 신사업 전략 제언

안녕하세요, C.STAGE 29기 정준영입니다.

 

저희 QANDA 팀이 '23년 7월 4일부터 8월 11일까지 진행한 프로젝트 후기 공유드립니다.

 

내용 확인 후 궁금하신 사항 있으시다면 010-6416-3385로 편하게 연락 부탁드리고, 구체적인 아웃풋은 공유드리지 못한다는 점 이해 부탁드리겠습니다.

 

 

[프로젝트 기본 info]

 

1. 팀 구성: PM 정준영, ML 윤승일(29기), ML 김혜리(29기), MD 한은서(30기), MD 이한영(30기)

 

 

2. 프로젝트 context: Client는 인공지능 기반 수학 QnA 플랫폼을 가지고 있는 기업인데, 생성형 AI로 인해 수 년 내 사업 모델이 잠식당할 것이라는 위기감을 가지고 있는 상태입니다. 현재 공고한 교육 시장 내에서 생성형 AI를 활용하여 새로운 패러다임을 제시, first mover가 될 수 있는 교육 모델을 도출하고자 합니다.

 

3. 사업 scope

 

  a. 교육 시장에 대한 MECE한 정의: 현재 국내/외 교육 시장에 존재하는 교육 BM을 리스트업하고, 각각을 카테고라이징하는 작업을 진행했습니다.

 

  b. 생성형 AI의 교육에 활용될 수 있는 특성 도출 및 교육 시장 재정의: 기술적으로 교육산업에 활용 가능한 생성형 AI의 특성에 대해 정의한뒤, 해당 특성이 교육시장과 결합했을 때, 어떻게 교육시장이 재편될 수 있을지에 대한 시장 정의 작업을 진행했습니다.

 

  c. 신규 사업 모델 제언: 재편한 교육 시장에서 존재할 수 있는 BM과 사업 영역, target을 설정하였습니다.

 

3. 보고 방식

 

 a. 보고 대상: 이창준 QANDA CSO 님

 

 b. 보고 주기: 화요일/목요일 보고를 원칙으로 하되, 질문사항에 대해 상시 소통을 진행하였습니다. client의 일정에 맞게 유동적으로 온/오프라인으로 소통 채널을 설정했습니다.

 

 

[프로젝트 후기]

 

1. PM task: 1) 클라이언트 미팅, 2) Daily/Weekly Task 설정 3) weekly feedback/briefing 세션, 4) 전체 로직 방향성 조정, 5) 인터뷰 일정 조정

 

 

  1) 클라이언트 미팅

   - 클라이언트였던 CSO 님과는 노션을 상시 공유드리며 소통하였습니다. 슬랙을 통해 질의사항을 상호 간 공유했고, CSO님의 스케쥴 문제로 정해진 일정에 정해진 내용을 전달드리지 못하는 경우가 많아, 시간을 최대한 유동적으로 조정해 얼라인 드린 수준까지 맞춰 전달드리려 노력했습니다.

 

  2) Daily/Weekly Task

 

  - 6주 일정 내에 마무리하기 빠듯한 내용이었던 만큼, 한 주간 진행해야 하는 업무의 WBS, WMS를 작성하여 팀원과 월요일 주간 업무 브리핑마다 공유했습니다. 주간 목표를 두고 모듈의 업무 상황을 확인, 명일 진행해야 할 업무에 대한 일정을 팀원들 성향에 맞게 설정하려 했습니다.

 

  3) weekly feedback/briefing

 

  - 금요일 5시부터 6시까지는 업무를 hard stop하고, 이번 주간 있었던 일에 대한 상호 피드백 및 gathering 시간을 가졌고, 매주 월요일 10시에는 이번 주 진행할 업무에 대해 브리핑을 진행했습니다. 저희 팀이 플젝답지 않게(?) 매우 일에만 집중하는 환경이라 전체적인 방향성을 따라가기 어려웠고, 인간적으로 결속해 한 팀으로 일할 수 있는 감정적 기회가 부족했던 것 같아, 주기적으로 대화 및 피드백을 하면서 업무적으로/인간적으로 한 팀이 되기 위해 노력했습니다.

 

  4) 전체 로직 방향성 조정

 

  - 저희가 진행한 프로젝트가 클라이언트님과 스콥에서 초기 차이가 있었고, 이로 인해 초기 청사진과 많이 달라진 것들이 있었습니다. 진행 상황을 클라이언트와 공유하는 과정에서 큰 기조를 유지하되, 원하시는 아웃풋을 위해 어떻게 해야할 지 고민하는 시간이었습니다

 

  5) 인터뷰 일정 조정

 

  - 프로젝트 특성상 지불용의 파악을 위해 각계의 stakeholder에게 인터뷰를 진행했어야 했고, 각 인터뷰에서 얻고자 하는 key insights를 정리했고, 인터뷰 스케쥴을 조정했습니다.

 

 

 

2. ML/MD task

 

- 저희 팀이 진행한 업무는 정말 다양하지만, 1) 생성형 AI와 2) 교육시장 모듈로 나누어 1) 인터뷰 진행, 2) 교육 시장 구분 3) 사업 모델 아이디에이션, 4) 생성형 AI 특성 정의 업무를 진행했습니다. 기존 프로젝트와 달리, 큰 RFP를 순차적으로 답을 구하는 과정에서 세션보다 더 깊은 이해와 인사이트를 필요로 했던 것 같습니다.

 

a) 생성형 AI 모듈

 

  - 생성형 AI의 특성 리서치

 

  - 생성형 AI의 사업 내 활용 사례

 

  - 교육 시장 내 도입 가능 영역 도출

 

b) 교육 시장 모듈

 

  - 교육 시장 내 이해관계자들의 행동 구분

 

  - 교육 시장 내 국내/외 존재하는 BM 정리

 

3. 드리고 싶은 말씀

 

  1) 결단력이 중요하다.

 

   - 저는 다양한 의견을 듣는 게 중요하다고 생각하는 한편, 최적의 의견을 논리적으로 납득시킬 수 있을 것이라는 확신을 갖고 시작했습니다. 그러나 끝까지 가봐야 옳고 그름을 알 수 있는 의견들이 상호간에 공유되다보니 방향성이 혼란스러워지는 결과를 낳은 것 같습니다. 틀린 의견이 아닌 의견들이 있다면, 팀원들의 의견 중 가장 옳다고 생각하는 의견을 관철하고 밀고 나가는 것도 최종 아웃풋 도출에 도움이 될 것 같습니다.

 

  2) 도움을 요청하는 것은 부끄러운 것이 아니다.

 

    - 저는 항상 성장 차원에서 최대한 혼자 진행해보려고 하고, 질문하기보다는 혼자 고민하려는 시간을 갖곤 했던 것 같은데, 같은 관점에서 성장하기 위해서, 더 좋은 결과물을 위해서는 많은 질문을 통해 빠르게 클라이언트 수준의 스콥 인지 수준을 확보하고, 적절한 전략의 방향성을 피드백 받는 것이 좋은 방법일 수 있을 것 같습니다. 

 

 

4. 소감

  팀원들과 이야기해보았을 때, 프로젝트가 세션과 가장 차이가 있는 부분은 효율이 아닌 효과적인 아웃풋을 만든다는 것이라는 점 같습니다. 단순히 서치가 늘어나는 것이 아니라, 각각의 모듈이 Answer-First로 사고하고, 로직에 적극적으로 챌린지하며 컨설턴트와 비슷한 업무를 진행해볼 수 있었습니다. 시니어는 현업에 대한 직접적인 이해를 얻는, 주니어는 팀원과 함께하고, 열정을 갖고 문제 해결을 즐길 줄 아는 마인드 셋이 형성되는 시간이었던 것 같습니다.

  제 욕심에 팀원들이 많이 고생했으리라 미루어 짐작합니다. 방향성이 자주 바뀌어 내용 이해에도 어려우셨을 것이고, 서치량도 많아 제가 모듈이었다면 참 피곤한 피엠이었으리라 생각되네요. 늘 팀에 상수로서 필요한 업무를 해내준 아버지같은 승일이 형, 항상 제 관점에서 서포트해주면서 동시에 가장 객관적 피드백을 해주는 우리 팀 막내 딸 혜리, 늘 긍정적으로 요청한 업무가 무엇이던 최선을 다해주는 큰 딸 은서, 늘 밝은 에너지를 보여줬던 둘째 딸 한영이에게 이 자리에서 특별히 감사 인사 전하고 싶습니다. 늘 말은 하지 않았지만 우리 팀 항상 최선을 다했다는 것 알고 있고, 좋은 결과물 낼 수 있던 근원이었던 것 알고 있습니다. 최고였어요 ! 또한 이 프로젝트가 시작될 수 있고 또 마무리될 수 있도록 노력해주신 모든 분들께 감사하다는 말씀드리고 싶습니다.

  끝으로, 이 글을 읽고 계시는 액팅 분이 계시다면, 정말 고생 많더라도 PM에 욕심 내보시면 좋을 것 같아요. 살면서 가장 힘든 6주였지만, 제 인생 가장 많은 깨달음을 얻고 성장한 6주였습니다. 이상으로 글 마치겠습니다. 감사합니다!