AI 시대, IT·플랫폼 기획자는 무엇을 기획해야 하는가

지속적으로 나는 “LLM Agent가 왜 생각보다 어려운가”에 대해 생각했다.
기술이 부족해서가 아니라, 기획의 문제라는 결론이었다. 그 글 이후 계속 머릿속에 남았던 질문은 이것이다.

“그렇다면 AI 시대에 IT 기획자, 플랫폼 기획자는 도대체 무엇을, 어떤 방식으로 기획해야 하는가?”

 

1. AI 시대 기획의 출발점은 ‘기능’이 아니다

많은 AI 기획이 실패하는 이유는 단순하다. 기능부터 정의하기 때문이다.

• 챗봇을 만들자, 에이전트를 붙이자, LLM을 도입하자

AI 기획의 출발점은 언제나 다음 질문이어야 한다.

“지금 이 조직 / 이 사용자 / 이 프로세스에서 사람이 반복적으로 판단하고, 헷갈리고, 시간을 낭비하는 지점은 어디인가?”

AI는 사람의 판단 비용을 줄이기 위한 도구다. 따라서 기획자는 먼저 판단이 발생하는 지점을 찾아야 한다.

• 이 결정을 왜 사람이 매번 해야 하지?
• 기준이 문서마다 다른 이유는 뭘까?
• 누가 언제 이 판단을 책임지는가?

이 질문에 답하지 못하면 아무리 최신 LLM을 붙여도 “똑똑한 데모”로 끝난다.

2. IT 기획은 이제 ‘화면’이 아니라 ‘판단 구조’를 설계하는 일이다

전통적인 IT 기획은 화면 중심이었다.

• 화면이 몇 개인지, 버튼을 누르면 어디로 가는지, 어떤 API를 호출하는지

하지만 AI가 들어오는 순간, 기획의 중심은 바뀐다. 이제 기획자는 ‘판단의 구조’를 설계해야 한다.

핵심 질문은 이것이다.

• 이 판단은 규칙으로 가능한가?
• 확률적 판단이 필요한가?
• AI가 판단해도 되는 영역은 어디까지인가?
• 사람이 반드시 개입해야 하는 지점은 어디인가?

이걸 정리하지 않으면 AI는 Agent가 아니라 불안정한 블랙박스가 된다. 그래서 AI 플랫폼 기획에서는 항상 다음 구조가 필요하다.

 

이 흐름이 정의되지 않은 AI 서비스는 운영 단계에서 반드시 무너진다.

3. 플랫폼 기획 관점에서 AI를 본다는 것

AI를 “기능”으로 보면 단발성이다. AI를 “플랫폼 컴포넌트”로 보면 이야기가 달라진다. 플랫폼 관점에서 AI는 다음 중 하나다.

• 반복 판단을 대체하는 Decision Engine
• 흩어진 정보를 연결하는 Context Aggregator
• 사람의 행동을 예측하는 Prediction Layer
• 업무를 실행하는 Orchestration Layer

중요한 건 AI가 혼자 일하지 않는다는 점이다. AI는 항상 다음과 연결되어야 한다.

• 기존 시스템 (ERP, CRM, OMS, KMS 등)
• 데이터 파이프라인
• 운영 정책
• 조직의 책임 구조

그래서 플랫폼 기획자는 “AI를 붙인다”가 아니라 “AI가 들어갈 자리를 만든다”고 생각해야 한다.

4. AI 기획에서 반드시 정의해야 하는 5가지

아래 5가지는 체크리스트처럼 가져가야한다.

 

1) 문제 정의

• 사람이 어떤 판단을 반복하고 있는가?
• 그 판단의 비용은 무엇인가? (시간, 오류, 리스크)

2) AI 역할 정의

• AI는 추천인가, 자동 결정인가?
• 실패 시 책임은 누구에게 있는가?

3) 데이터 정의

• 판단에 필요한 데이터는 이미 있는가?
• 신뢰할 수 있는가? 최신인가?

4) 운영 시나리오

• 결과가 틀렸을 때 어떻게 복구하는가?
• 사람이 개입하는 인터페이스는 있는가?

5) KPI

• 정확도 말고, 비즈니스 지표는 무엇이 개선되는가?
• 시간 단축? 처리량? 사용자 만족도?

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5. 좋은 AI 기획의 특징

여러 PoC와 실패를 보면서 느낀 점은 명확하다. 좋은 AI 기획은 공통적으로 다음 특징을 가진다.

• AI가 전면에 나서지 않는다
• 사람이 AI를 신뢰할 수 있는 근거가 있다
• 처음부터 완벽하지 않음을 전제로 설계한다
• PoC 이후의 운영을 먼저 고민한다

반대로 실패하는 기획은 대부분 이렇다.

• “요즘 LLM이 좋아서 다 됩니다”
• “Agent가 알아서 처리합니다”
• “일단 붙여보고 고도화하죠”

기술은 빠르게 발전하지만 기획의 기본은 변하지 않는다.

6. AI 시대 IT 기획자의 역할은 더 무거워졌다

AI는 개발자의 부담을 줄여주기도 하지만 아이러니하게도 기획자의 책임은 더 커졌다.

왜냐하면 이제 시스템은

• 스스로 판단하고 스스로 추천하고 때로는 스스로 실행하기 때문이다.

그 판단의 경계를 정하는 사람이 바로 기획자다.

AI 시대의 IT 기획자는 더 이상 “요구사항 정리자”가 아니다.

판단을 구조화하는 설계자
AI의 책임 범위를 정의하는 사람

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마무리하며

LLM Agent가 어려운 이유는 기술이 아니라 기획이었다.
그리고 그 기획의 핵심은 AI를 얼마나 잘 쓰느냐가 아니라, AI가 들어갈 자리를 얼마나 잘 설계하느냐에 있다.

이 글이 AI 시대에 무엇을 기획해야 할지 고민하는 IT·플랫폼 기획자에게 작은 기준점이 되었으면 한다.