AI로 서비스 기획하는 법: 디자인씽킹과 역발상 프롬프트 수업 정리

 
안녕하세요 찐망고 입니다.
 
최근 AI 강의가 정말 많아졌습니다.
“AI로 돈 벌 수 있다”는 화려한 말도 넘쳐나고,
도구도 빠르게 늘어나고 있죠.
비개발자도 바이브코딩으로 앱과 웹서비스를 
빠르게 만들 수 있는 시대가 되면서,
이제는 단순히 구현보다 
기획을 어떻게 잘할 것인가가 더 중요해졌습니다.
그런데 막상 AI를 켜면 가장 먼저 막히는 지점은 
늘 비슷합니다.

“무엇부터 시작해야 하지?”
 
이번 수업에서는 바로 그 지점에서 출발했는데
AI를 단순한 질의응답기가 아니라, 
기획자의 속도를 높여주는 똑똑한 조수로 활용하는 
관점부터 차근차근 정리했습니다.
그리고 그 흐름 위에서 서비스 기획, 디자인씽킹, 
역발상 기획, 프롬프트 설계까지 연결해보았구요.
 
많은 분들이 AI에게 완벽한 답을 기대합니다.
하지만 실제 현업이나 기획 과정에서 더 중요한 건,
AI가 답을 얼마나 잘하느냐보다 
내가 어떤 작업을 맡기느냐입니다.

그래서 이번 수업에서는
아래와 같은 관점을 강조했습니다.
AI가 100% 맞는 답을 줄 거라고 믿고
그대로 복사하지 않기.
AI를 내 작업 시간을 줄여주는 조수처럼 쓰기.
최종 판단과 검수는 결국 기획자인 내가 하기.

핵심은 단순한데
“무엇을 물어볼까”보다 
“어떤 작업을 시켜서 내 시간을 벌까”를 
고민하는 것입니다.
AI는 검색 엔진이 아니라, 생각을 정리하고 
확장하는 지능형 가속기에 가깝다는 것!
 
기획은 “무엇을 만들까”에서 시작하지 않습니다.
좋은 서비스는 항상 왜 이 문제가 존재하는지를
묻는 데서 시작합니다.
수업에서는 이 부분을 여러 사례로 설명했습니다.
토스는 송금 과정이 왜 이렇게 복잡한가라는
불편함에서 출발했습니다.
당근마켓은 동네에서 더 믿고
거래할 방법은 없는가라는 문제에서 시작했습니다.
배달의민족은 전단지와 전화주문 중심의 불편함을 
디지털로 바꿔냈습니다.
이 사례들의 공통점은 단순합니다.
모두 거창한 아이디어보다 사람들이 실제로 겪는
불편함을 먼저 봤다는 점입니다.
그래서 기획 흐름도 자연스럽게
공감 → 문제 정의 → 아이디어 도출의 순서로 
설명했습니다.
기획은 기능 나열이 아니라, 문제를 찾고 
그 문제를 해결하는 과정이라는 점을 분명히 했다는 것
 
이후에는 디자인씽킹의 흐름을 소개했는데
디자인씽킹은 사용자의 입장에서 문제를 이해하고,
해결 가능성까지 이어가는 방법입니다.
수업에서는 5단계를 중심으로 정리했습니다.
공감(Empathize)
문제 정의(Define)
아이디어 도출(Ideate)
시제품 제작(Prototype)
테스트(Test)
이 중에서 가장 중요한 것은 공감 단계였습니다.
사용자가 “무엇을 원할까”를 상상하는 것이 아니라,
실제 생활 속에서 어떤 불편을 겪는지 관찰하는 것이 
출발점이기 때문입니다.

예를 들어 전시 정보를 다루는 서비스를 
기획한다고 가정해보면,
사용자는 단순히 “전시를 보고 싶다”가 아니라 
다음과 같은 불편을 겪고 있을 수 있습니다.

어디서 찾아야 할지 모르겠다.
내 취향에 맞는 전시를 고르기 어렵다.
보고 난 뒤 기록할 방법이 애매하다.
나중에 다시 보고 싶어도 흩어져 있어서 찾기 힘들다.
이처럼 사용자의 맥락을 구체적으로 보는 것이 
디자인씽킹의 시작이라고 설명했습니다.

문제를 찾은 뒤에는 HMW를 활용했습니다.
HMW는 How Might We, 즉 “우리가 어떻게 하면 ~할 수 있을까?”라는 질문으로 바꾸는 방법입니다.

이 단계의 핵심은 
문제를 질문으로 전환하는 데 있습니다.
그냥 “불편하다”라고 말하면 막연하지만,
질문으로 바꾸면 아이디어가 나오기 시작합니다.

수업에서는 전시 서비스 예시를 중심으로 
아래와 같은 질문을 만들었는데

우리가 어떻게 하면 사용자의 기분과 전시 정보를
연결할 수 있을까?
우리가 어떻게 하면 기록 과정을 귀찮지 않게
만들 수 있을까?
우리가 어떻게 하면 쌓인 취향 데이터를 
자산처럼 보여줄 수 있을까?

이 질문을 통해 서비스는 
단순한 전시 검색 앱이 아니라,
취향을 기록하고 자산화하는 서비스로 
확장될 수 있습니다.

기획자는 문제를 설명하는 사람에서 
끝나는 것이 아니라,
그 문제를 해결 가능한 질문으로 바꾸는 사람이어야 
한다는 점을 함께 전달했죠
 
HMW로 아이디어를 뽑았다면, 다음 단계는 IA입니다.
IA는 Information Architecture, 
즉 정보 구조도입니다.
쉽게 말하면 서비스의 목차를 설계하는 일입니다.

아무리 좋은 아이디어가 있어도, 
구조가 없으면 서비스는 복잡해집니다.
그래서 수업에서는 전시 서비스 예시를 바탕으로 
메뉴 구조를 보여주었습니다.

홈: 전시 탐색, 오늘의 무드 필터
기록: 관람 기록, 간편 등록
자산: 취향 분석, 통계, 아카이브
설정: 관심사, 알림, 저장 정보
이렇게 구조를 정리하면
어떤 기능을 어디에 넣을지 훨씬 명확해집니다.

HMW가 아이디어를 만드는 단계라면,
IA는 그 아이디어를 실제 서비스의 배치로 옮기는 단계입니다.
이 둘이 잘 맞아야 사용자가 길을 잃지 않고 서비스를 이용할 수 있습니다.
 
이번 수업에서 가장 실전적으로 다룬 부분은 
역발상 기획이었습니다.
이미 성공한 서비스를 거꾸로 해체해보는 방식입니다.

예를 들어 당근마켓을 떠올려보면,
처음부터 지금처럼 자연스럽게 보이는 서비스는 
아니었습니다.
과거에는 중고거래를 하려면 큰 카페에 들어가서 글을 찾고,사기 걱정을 하고,
멀리까지 직접 나가서 거래해야 했습니다.

이 불편함을 뒤집어보면 서비스의 방향이 보입니다.

동네 사람끼리 거래하면 어떨까?
가까운 거리면 불안감이 줄지 않을까?
거래 후 신뢰를 쌓을 장치가 있으면 어떨까?

배달의민족과 넷플릭스도 같은 방식으로 
설명할 수 있습니다.
겉보기에는 화려한 서비스지만, 실제로는 아주 단순한 불편 하나를 정확히 해결한 결과물입니다.

역발상 기획을 통해 강조한 메시지는 분명합니다.
서비스는 아이디어가 아니라, 
불편함을 해결하는 도구입니다.

AI를 잘 활용하기 위해서는 프롬프트도 막연하게 던지면 안 됩니다.
이번 수업에서는 프롬프트 역시 기획 순서에 맞춰 
설계해야 한다고 설명했습니다.

예를 들면 아래와 같은 흐름입니다.

관심사와 불편함을 먼저 정리한다.
그 내용을 바탕으로 문제를 정의한다.
그 문제를 HMW 질문으로 바꾼다.
마지막으로 IA 초안을 정리한다.

이런 순서로 AI를 사용하면 단순한 답변을 얻는 것이 아니라, 생각의 뼈대를 빠르게 잡을 수 있습니다.

특히 기획 초반에는 이 방식이 매우 유용합니다.
정답을 바로 찾는 것이 아니라,
기획자가 생각을 정리할 수 있도록 
AI를 활용하는 방식이기 때문입니다.

이번 수업에서 가장 강조한 부분은 하나였습니다.
기술보다 문제를 보는 눈이 먼저라는 점입니다.

AI는 분명 강력한 도구입니다.
하지만 어떤 불편을 해결할지 모른다면 결과물은 
쉽게 평범해집니다.
반대로 문제를 정확히 잡으면, AI는 그 문제를 빠르게 풀어주는 훌륭한 조수가 됩니다.

그래서 서비스 기획은
“무엇을 만들까”보다
“왜 이 문제가 존재하는가”를 묻는 일에 가깝습니다.

그리고 그 질문을 더 잘하게 도와주는 도구가
디자인씽킹이고, HMW이고, IA이고, AI 프롬프트입니다

이번 수업은 한마디로
AI를 활용해 디자인씽킹으로 서비스를 기획하는 방법을 정리한 시간이었습니다.

전체 흐름은 아래처럼 정리할 수 있습니다.

POV로 문제를 정의하고,
HMW로 질문을 바꾸고,
IA로 구조를 만들고,
Prototype으로 빠르게 확인하고,
MVP로 핵심만 먼저 세상에 내놓는 것.

결국 서비스 기획은
“무엇을 만들지”보다
“왜 이 문제가 생겼는지”를 먼저 보는 일입니다.

AI 역시 마찬가지입니다.
정답을 주는 존재가 아니라,
기획자의 생각을 빠르게 정리해주는 조수로 활용할 때 가장 큰 가치를 발휘합니다.