[Insight] 9. 내 아이디어를 AI 서비스로! 비전문가도 가능한 AI 기획 & 프로토타이핑 기초 (Turning Your Ideas into AI Services! AI Planning & Prototyping Basics for Non-Experts)
안녕하세요, IT 기획 팀장입니다! 📰 요즘 쏟아지는 AI 뉴스들을 보면, 마치 엄청난 기술의 파도 속에 서 있는 기분이 들 때가 많죠? "와, 저런 서비스는 도대체 누가 어떻게 만들까?" 싶은 생각, 저만 하는 거 아니죠? 솔직히 저도 처음엔 막연하게만 느껴졌어요. 하지만 제 경험상, 여러분의 반짝이는 아이디어가 AI를 만나면, 상상 이상의 멋진 서비스가 될 수 있답니다.
이번 글에서는, 저 같은 IT 기획 팀장이 매일 마주하는 AI 시장의 변화 속에서 발견한 '내 아이디어를 AI 서비스로 만드는 현실적인 방법'에 대해 이야기해보려 합니다. 전문 기획자나 개발자가 아니어도 괜찮아요. AI를 활용해 여러분의 아이디어를 간단한 서비스나 앱으로 구체화하는 과정과 방법론을 함께 알아볼게요. 🚀
1. 왜 지금, 당신의 AI 아이디어를 실현해야 할까요? 💡
최근 몇 년 사이 AI는 엄청난 속도로 발전했고, 그만큼 우리 삶 가까이 다가왔습니다. 예전에는 막대한 개발 비용과 전문 지식이 필요했던 일들이, 이제는 간단한 API 연동이나 노코드(No-code)/로우코드(Low-code) 도구 덕분에 일반인도 충분히 시도해볼 수 있게 되었죠. 진입 장벽이 낮아진 만큼, 여러분의 기발한 아이디어가 더욱 빛을 발할 수 있는 최적의 시기라고 할 수 있습니다. 진짜 중요한 건 아이디어를 구체화하는 능력이에요.
게다가 우리는 매일 다양한 문제에 부딪힙니다. 이 문제들을 AI로 해결할 수 있지 않을까 하는 생각, 누구나 한 번쯤 해봤을 거예요. 지금이 바로 그 생각을 현실로 만들기에 가장 좋은 시기라고 저는 확신합니다. 작은 아이디어 하나가 세상을 바꾸는 큰 서비스의 시작점이 될 수 있거든요. 너무 거창하게 생각하지 마세요! 시작이 반입니다.
2. AI 서비스 기획, 비전문가도 OK! 🌱
'기획'이라는 단어만 들어도 어렵고 복잡하게 느껴지시나요? 전문 용어들, 복잡한 프로세스, 저는 사실 그것보다 더 중요한 것이 있다고 생각해요. 바로 '어떤 문제를 AI로 해결할 것인가'에 대한 명확한 이해와 '사용자에게 어떤 가치를 줄 것인가'에 대한 통찰이죠. 기존의 '서비스 기획은 전문가의 영역'이라는 고정관념을 버리는 것이 AI 시대에는 더욱 중요해요.
저는 IT 기획 팀장으로서 수많은 신규 서비스 기획에 참여했지만, AI가 등장하면서 기획의 패러다임이 확 바뀌고 있다는 걸 매일 체감하고 있습니다. 예전처럼 모든 것을 다 설계하고 나서야 개발을 시작하는 '워터폴(Waterfall)' 방식보다는, 작게 만들고 빠르게 시장 반응을 보며 개선하는 '애자일(Agile)' 방식이 훨씬 중요해졌어요. 이는 비전문가에게도 아이디어 실현의 문을 활짝 열어주는 변화라고 할 수 있죠. 일단 '내가 만들고 싶은 것'이 아니라 '누군가의 문제를 해결해 줄 것'에 집중하는 것이 중요해요. 아래 표를 통해 기존 기획과 AI 시대 기획의 차이를 한번 비교해볼까요?
| 구분 | 기존 서비스 기획 | AI 시대 서비스 기획 |
|---|---|---|
| 핵심 중점 | 완벽한 기능 정의, 복잡한 시스템 설계 | 문제 해결과 가치 제공, 빠른 실험과 반복 |
| 필요 지식 | 기획/개발/디자인 전문 지식 | AI 기술 이해(얕게), 노코드 도구 활용 능력, 창의적 문제 해결 능력 |
| 접근 방식 | 워터폴(Waterfall) 방식, 장기적 로드맵 | 애자일(Agile) 방식, 단기 목표와 반복적 개선 |
3. 아이디어를 구체화하는 3단계 프로세스 🚀
자, 그럼 이제 여러분의 아이디어를 현실로 만들기 위한 실질적인 단계를 알아볼까요? 제가 IT 기획 팀에서 실제 서비스를 기획할 때 사용하는 핵심 방법론들을 비전문가 눈높이에 맞춰 쉽게 설명해 드릴게요.
3.1. 1단계: '무엇을' 만들까? 아이디어 발굴 및 검증 (Discovery & Validation) 🤔
"좋은 아이디어"는 누군가의 문제를 얼마나 잘 해결해주는가에서 시작합니다. 여러분 주변의 불편함, 아쉬움, 또는 '이런 게 있으면 정말 좋겠다!' 싶은 니즈를 찾아보세요. 이 과정에서 필자의 개인적인 경험을 바탕으로, 실제 시장의 목소리를 듣는 것이 얼마나 중요한지 강조하고 싶어요.
- 문제 정의: 어떤 문제를 AI로 해결하고 싶은가요? 문제를 명확히 한 문장으로 정의해보세요. 복잡하게 생각할 것 없이, '점심 메뉴를 고르는 데 시간이 너무 오래 걸린다'와 같은 아주 사소한 문제도 좋아요.
- 타겟 사용자 설정: 누가 이 서비스를 사용하게 될까요? '바쁜 직장인', '혼자 사는 1인 가구'처럼 구체적인 사용자 그룹을 상정하고, 그들의 특징, 목표, 불편함을 구체적으로 상상해보세요.
- 핵심 기능 정의: 여러분의 서비스가 딱 하나만 할 수 있다면, 무엇을 할까요? 모든 기능을 다 넣으려 하기보다, 가장 핵심적이고 사용자에게 즉각적인 가치를 줄 수 있는 기능부터 시작하세요.
처음부터 완벽한 서비스를 만들려고 하지 마세요! 최소한의 기능만으로 아이디어를 검증할 수 있는 'MVP'를 만드는 것이 중요해요. 이걸로 시장의 반응을 보고, 개선해 나가는 거죠. 제가 팀원들에게 늘 강조하는 부분이기도 합니다. 일단 세상에 내놓고 피드백을 받아야 진짜 '개선 방향'을 찾을 수 있거든요.
3.2. 2단계: '어떻게' 만들까? 프로토타이핑 도구와 방법 (Prototyping Tools & Methods) 🛠️
이제 머릿속 아이디어를 눈에 보이는 형태로 만들어볼 시간입니다. 코딩 한 줄 몰라도 괜찮아요! 요즘은 AI 시대를 위한 다양한 노코드/로우코드 도구들이 여러분을 기다리고 있답니다. 특히 이 도구들은 비전문가도 직관적인 인터페이스를 통해 복잡한 기능을 구현할 수 있도록 돕습니다. 제가 현업에서 테스트해본 도구 중 몇 가지를 예시로 들어볼게요.
- 노코드/로우코드 플랫폼 활용: Bubble, Adalo, Glide 같은 툴은 코딩 없이 앱이나 웹 서비스를 만들 수 있게 해줍니다. 이 플랫폼들은 마치 레고 블록을 조립하듯이 기능을 쌓아 올릴 수 있어요. 여기에 OpenAI의 GPT API나 Midjourney API 등을 연동하면, 여러분만의 AI 서비스가 뚝딱 만들어질 수 있죠! 물론, 원하는 결과가 나오려면 AI에게 '정확하게' 지시하는 프롬프트 엔지니어링 학습이 필요할 수 있어요.
- 간단한 목업(Mockup) 만들기: 처음부터 완벽한 결과물을 목표로 하기보다는, 파워포인트나 키노트, 또는 구글 드로잉 같은 도구를 활용해 서비스 화면의 대략적인 모습을 그려보는 것부터 시작해도 좋아요. 심지어 손으로 직접 그림을 그려서 아이디어를 시각화하는 것도 아주 효과적인 방법이에요. 피그마(Figma) 같은 디자인 툴을 조금만 배우면 훨씬 전문적인 목업을 만들 수 있고요. 중요한 건 사용자가 이 서비스를 어떻게 이용할지 그 흐름을 구체적으로 그려보는 거죠.
- AI API 활용: AI 서비스의 핵심은 결국 'AI 기능'이잖아요? 텍스트 생성(GPT), 이미지 생성(DALL-E, Midjourney), 음성 인식, 번역 등 다양한 AI 기능들은 API(Application Programming Interface) 형태로 제공되어 누구나 쉽게 가져다 쓸 수 있습니다. 아이디어에 맞는 API를 찾아보고, 해당 API가 제공하는 기능을 어떻게 여러분의 서비스에 녹여낼지 고민해보세요. 복잡하게 생각할 필요 없어요, '이 기능이 내 아이디어를 어떻게 더 강력하게 만들까?'만 집중하면 됩니다.
이 단계에서는 '완벽한' 제품을 만드는 것이 아니라, '아이디어를 시각화하고 빠르게 테스트할 수 있는' 수준의 프로토타입을 만드는 것이 중요합니다. 완벽을 추구하다간 아무것도 시작하지 못할 수 있어요. 저도 현업에서 '일단 만들어보고 고치자'는 마인드로 일하고 있답니다!
3.3. 3단계: 피드백 받고 개선하기 (Feedback & Iteration) 🔄
프로토타입을 만들었다면, 이제 진짜 사용자들에게 보여주고 피드백을 받을 차례입니다. 가족, 친구, 또는 잠재 고객들에게 사용해보게 하고 솔직한 의견을 들어보세요. 가장 중요하고도 어려운 단계라고 할 수 있어요. 비판적인 피드백도 감사히 받아들이는 자세가 필요하답니다.
- 빠른 테스트: 소수의 사람들에게 먼저 프로토타입을 보여주고, 어떤 점이 좋았고 어떤 점이 아쉬웠는지 물어보세요. 이 과정에서 '내 생각과 다른' 사용자 반응을 발견하는 것이 큰 수확이에요.
- 반복적 개선: 받은 피드백을 바탕으로 프로토타입을 수정하고 개선합니다. 이 과정을 여러 번 반복하면서 아이디어를 점진적으로 발전시키는 거죠. 마치 살아있는 생명체가 진화하듯요!
간단한 AI 챗봇 서비스 프로토타이핑 예시 📝
제가 실제로 기획팀에서 아이디어 초기 단계에 활용했던 방법과 유사한 사례를 들어볼게요. 여러분도 이 프로세스를 자신의 아이디어에 적용해보세요!
- 문제 정의: "사람들이 특정 주제에 대한 전문 정보를 찾기 어려워한다." (예: 의료 정보, 법률 정보, 특정 취미 정보 등)
- 아이디어: "전문가처럼 답변해주는 AI 챗봇을 만들자!" (24시간 언제든 궁금증을 해결해주는 나만의 전문가)
- 1단계 (아이디어 검증): "의료 관련 정보 챗봇"으로 범위를 좁히고, 타겟 사용자를 "일상 건강 정보가 궁금한 일반인"으로 설정. 핵심 기능은 "간단한 질문에 대한 일반적인 의학 정보 제공" (진단X, 정보O).
- 2단계 (프로토타이핑):
- 도구: 구글 시트(Google Sheet)에 질문-답변 예시 시나리오 작성, 노코드 챗봇 빌더(예: Dialogflow ES 또는 간단한 웹페이지에 OpenAI API 연동) 활용.
- 구현: 사용자가 질문을 입력하면, OpenAI API가 답변을 생성하고, 이를 챗봇 인터페이스로 보여주도록 연결. 복잡한 의학적 판단 대신, 일반적인 정보 제공에 초점. '만약 AI가 이상한 답변을 하면 어떻게 처리할까?' 같은 예외 처리도 간단히 포함.
- 3단계 (피드백 및 개선): 지인 5명에게 사용해보게 하고 "정보가 정확한가?", "답변이 자연스러운가?", "더 궁금한 점은 없는가?" 등을 질문. "답변이 너무 딱딱하다"는 피드백이 오면, API 프롬프트에 '친근한 어조로 답변해줘' 같은 내용을 추가하여 개선.
4. IT 기획 팀장의 Real Tip! 📌
수많은 프로젝트를 진행하며 제가 가장 중요하게 생각하는 세 가지를 말씀드릴게요. 이 팁들이 여러분의 AI 아이디어 실현 여정에 든든한 나침반이 되었으면 좋겠습니다.
- 실패를 두려워 마세요: 세상에 한 번에 완벽하게 만들어지는 서비스는 없어요. 수많은 시행착오와 실패를 통해 배우고 성장하는 거죠. '실패는 성공의 어머니'라는 말이 괜히 있는 게 아니랍니다. 오히려 빠르게 실패하고 개선하는 것이 더 중요해요.
- 작게 시작하고 빠르게 반복하세요: 거대한 계획보다, 작더라도 빠르게 실행하고 사용자 반응을 보며 수정하는 게 훨씬 효과적입니다. 이것이 바로 애자일 방식의 핵심이에요. '이번 주말에 이것부터 해볼까?' 하는 마음으로 시작해보세요.
- 기술보다 '가치'에 집중하세요: AI 기술이 아무리 뛰어나도, 그것이 사용자에게 어떤 실제적인 가치를 제공하지 못한다면 의미가 없어요. 늘 '이 서비스가 누구에게 어떤 도움을 줄까?'를 최우선으로 생각하세요. 기술은 도구일 뿐, 핵심은 가치 창출입니다.
글의 핵심 요약 📝
오늘 우리는 AI 서비스 기획과 프로토타이핑이 결코 전문가만의 영역이 아니라는 점, 그리고 여러분의 아이디어를 현실로 만드는 구체적인 과정을 살펴보았습니다. 핵심 내용을 다시 한번 정리해볼까요?
- 지금이 기회: AI 기술의 대중화로 비전문가도 아이디어를 실현할 수 있는 최적의 시기입니다.
- 문제 해결 집중: AI 서비스 기획의 핵심은 '누군가의 문제를 해결하고 가치를 제공'하는 것입니다. 이 가치를 명확히 하는 것이 모든 것의 시작이에요.
- 3단계 프로세스: 아이디어 발굴 및 검증 → 프로토타이핑 도구 활용 → 피드백 기반 반복 개선을 통해 아이디어를 구체화하세요. 각 단계는 유기적으로 연결됩니다.
- 실천이 중요: 완벽보다 '시작'과 '빠른 반복'이 중요하며, 항상 사용자 가치에 집중하는 것을 잊지 마세요. 작은 시도들이 모여 큰 변화를 만듭니다.
✨ AI 서비스 아이디어 실현 가이드
- 아이디어: 문제 발견 및 가치 정의가 핵심!
- 기획: 비전문가도 노코드/로우코드 툴로 충분히 가능!
- 프로토타이핑: 빠르게 만들고, 빠르게 검증하는 것이 중요!
- 마인드셋: 완벽보다 시작, 기술보다 사용자 가치에 집중!
자주 묻는 질문 ❓
오늘의 AI 서비스 기획과 프로토타이핑 이야기, 어떠셨나요? 💡 여러분의 반짝이는 아이디어가 현실이 될 수 있다는 희망을 조금이나마 드렸기를 바랍니다. 제가 현업에서 느끼고 적용하는 방식들을 최대한 쉽게 풀어내려고 노력했어요. 이 글이 여러분의 AI 아이디어 실현에 작은 영감이 되었으면 좋겠네요! 궁금한 점이나 여러분의 AI 아이디어가 있다면 댓글로 자유롭게 나눠주세요. 다음 AI 뉴스룸에서는 또 어떤 흥미로운 소식과 인사이트로 찾아올지 기대해주세요. 그때까지 여러분의 AI 여정을 응원합니다! 😊
Turning Your Ideas into AI Services: AI Planning & Prototyping Basics for Non-Experts
Hello, this is your IT Planning Team Lead! 📰 When we see the flood of AI news these days, don't you often feel like you're standing in a massive wave of technology? Thoughts like, "Wow, who on earth makes these services and how?" — I'm sure I'm not the only one, right? Honestly, it felt vague to me at first too. But from my experience, when your brilliant ideas meet AI, they can turn into amazing services beyond imagination.
In this post, I'd like to share what I've discovered in the changing AI market as an IT Planning Team Lead: 'Practical Ways to Turn Your Ideas into AI Services.' You don't need to be a professional planner or developer. We'll explore together the process and methodologies for using AI to materialize your ideas into simple services or apps. 🚀
1. Why Should You Materialize Your AI Ideas Now? 💡
In recent years, AI has developed at an incredible pace, and it has become much closer to our daily lives. What once required huge development costs and specialized knowledge can now be attempted by anyone, thanks to simple API integrations and no-code/low-code tools. As the entry barrier has lowered, this is the optimal time for your ingenious ideas to shine even brighter. What's truly important is the ability to concretize your ideas.
Furthermore, we encounter various problems every day. Haven't we all wondered if AI could solve these issues at some point? I am confident that now is the best time to turn those thoughts into reality. Even a small idea can be the starting point for a major service that changes the world. Don't think too grandly! Starting is half the battle.
2. AI Service Planning: Non-Experts are Welcome! 🌱
Does the word 'planning' sound difficult and complicated to you? Technical jargon, complex processes... I honestly believe there's something more important than all that. It's the clear understanding of 'what problem AI will solve' and the insight into 'what value it will bring to users.' In the age of AI, it's even more crucial to discard the preconception that 'service planning is exclusively for experts.'
As an IT Planning Team Lead, I've participated in countless new service planning projects, and I experience every day how much the planning paradigm is changing with the advent of AI. Rather than the 'Waterfall' method, where everything is designed before development begins, the 'Agile' approach, focusing on building small, quickly getting market feedback, and iterating, has become far more important. This change truly opens the door for non-experts to realize their ideas. It's important to focus not on 'what I want to build,' but on 'what problem it will solve for someone.' Let's compare traditional planning with AI-era planning in the table below.
| Category | Traditional Service Planning | AI-Era Service Planning |
|---|---|---|
| Core Focus | Perfect feature definition, complex system design | Problem-solving & value delivery, rapid experimentation & iteration |
| Required Knowledge | Planning/Development/Design expertise | Basic AI technology understanding, No-code tool proficiency, Creative problem-solving |
| Approach | Waterfall method, long-term roadmap | Agile method, short-term goals & iterative improvements |
3. The 3-Step Process to Materialize Your Idea 🚀
Alright, let's dive into the practical steps for turning your ideas into reality! I'll explain the core methodologies I use in my IT planning team to plan actual services, adjusted for a non-expert perspective.
3.1. Step 1: 'What' to Build? Idea Discovery & Validation 🤔
A "good idea" starts with how well it solves someone's problem. Look for inconveniences, shortcomings, or needs around you that make you think, 'It would be great if something like this existed!' In this process, based on my personal experience, I want to emphasize how important it is to listen to the real voice of the market.
- Define the Problem: What problem do you want to solve with AI? Try to define the problem clearly in one sentence. Don't overthink it; even a trivial problem like 'it takes too long to choose a lunch menu' is fine.
- Set Target Users: Who will use this service? Imagine specific user groups, like 'busy office workers' or 'single-person households,' and envision their characteristics, goals, and inconveniences in detail.
- Define Core Features: If your service could only do one thing, what would it be? Instead of trying to include all features, start with the most essential one that provides immediate value to users.
Don't try to build a perfect service from the start! It's crucial to create an 'MVP' that allows you to validate your idea with minimal features. With this, you observe the market's reaction and then improve upon it. This is also what I always emphasize to my team members. You can only find true 'directions for improvement' by putting something out there and getting feedback.
3.2. Step 2: 'How' to Build? Prototyping Tools & Methods 🛠️
Now it's time to bring your ideas to life in a tangible form. It's okay if you don't know a single line of code! Various no-code/low-code tools for the AI era are waiting for you these days. These tools, in particular, help non-experts implement complex functionalities through intuitive interfaces. Let me give you some examples of tools I've tested in my current work.
- Utilize No-code/Low-code Platforms: Tools like Bubble, Adalo, and Glide allow you to build apps and web services without coding. These platforms let you assemble functionalities like LEGO blocks. By integrating OpenAI's GPT API or Midjourney API, for instance, you can quickly create your own AI service! Of course, to get desired results, you might need to learn prompt engineering to instruct the AI 'precisely.'
- Create Simple Mockups: Instead of aiming for a perfect outcome from the start, it's fine to begin by sketching out the rough appearance of your service screen using tools like PowerPoint, Keynote, or even Google Drawings. Drawing ideas directly by hand can also be a very effective method. If you learn a bit of design tools like Figma, you can create much more professional mockups. The important thing is to concretely visualize how users will interact with the service.
- Leverage AI APIs: The core of an AI service is, after all, its 'AI functionality,' isn't it? Various AI functions like text generation (GPT), image generation (DALL-E, Midjourney), speech recognition, and translation are provided as APIs (Application Programming Interfaces) that anyone can easily use. Find an API that fits your idea and consider how to integrate its functions into your service. No need to overcomplicate things; just focus on 'how this feature can make my idea more powerful.'
At this stage, the goal is not to create a 'perfect' product, but rather a prototype that allows you to 'visualize your idea and test it quickly.' Pursuing perfection might prevent you from starting anything at all. In my professional life, I also work with the mindset of 'build it first and then fix it'!
3.3. Step 3: Get Feedback & Iterate (Feedback & Iteration) 🔄
Once you've built a prototype, it's time to show it to real users and get feedback. Have family, friends, or potential customers try it out and listen to their honest opinions. This can be considered the most important and challenging step. You need an attitude of gratefully accepting even critical feedback.
- Rapid Testing: Show your prototype to a small number of people first and ask what they liked and what they found lacking. Discovering user reactions that differ from 'your own thoughts' is a great gain in this process.
- Iterative Improvement: Based on the feedback received, revise and improve your prototype. Repeat this process multiple times to progressively develop your idea. It's like a living organism evolving!
Simple AI Chatbot Service Prototyping Example 📝
Let me give you an example similar to a method I actually used in the planning team during the early stages of an idea. Try applying this process to your own ideas!
- Problem Definition: "People have difficulty finding specialized information on specific topics." (e.g., medical information, legal information, specific hobby information, etc.)
- Idea: "Let's create an AI chatbot that answers like an expert!" (Your personal expert available 24/7 to answer questions)
- Step 1 (Idea Validation): Narrow the scope to a "medical information chatbot" and set the target users as "general public curious about daily health information." The core feature is to "provide general medical information for simple questions" (Diagnosis X, Information O).
- Step 2 (Prototyping):
- Tools: Create a Q&A example scenario in Google Sheet, use a no-code chatbot builder (e.g., Dialogflow ES or integrate OpenAI API into a simple webpage).
- Implementation: Connect so that when a user inputs a question, the OpenAI API generates an answer, and it is displayed through the chatbot interface. Focus on providing general information, not complex medical judgments. Also, simply include error handling for 'what if the AI gives a strange answer?'
- Step 3 (Feedback & Improvement): Have 5 acquaintances try it out and ask questions like "Is the information accurate?", "Is the answer natural?", "Are there any more questions?". If feedback like "the answers are too stiff" comes in, improve by adding content like 'please answer in a friendly tone' to the API prompt.
4. Real Tips from Your IT Planning Team Lead! 📌
Here are the three most important things I consider while working on numerous projects. I hope these tips serve as a solid compass on your journey to realize your AI ideas.
- Don't Be Afraid to Fail: No service is built perfectly in one go. You learn and grow through countless trials and errors and failures. There's a reason why they say 'failure is the mother of success.' In fact, failing fast and improving quickly is more important.
- Start Small and Iterate Quickly: Rather than a grand plan, it's far more effective to execute small steps quickly, observe user reactions, and make adjustments. This is the core of the Agile method. Try starting with the mindset of 'what if I try this first this weekend?'
- Focus on 'Value' Over Technology: No matter how outstanding AI technology is, it's meaningless if it doesn't provide any real value to the user. Always prioritize 'who will this service help and how?' Technology is just a tool; value creation is the core.
Key Takeaways 📝
Today, we explored that AI service planning and prototyping are by no means exclusive to experts, and we looked at the concrete process of turning your ideas into reality. Let's summarize the key points once again.
- Now is the Opportunity: With the popularization of AI technology, now is the optimal time for non-experts to materialize their ideas.
- Focus on Problem Solving: The core of AI service planning is 'solving someone's problem and delivering value.' Clearly defining this value is the beginning of everything.
- 3-Step Process: Materialize your ideas through Idea Discovery & Validation → Utilizing Prototyping Tools → Iterative Improvement based on Feedback. Each step is organically connected.
- Action is Key: 'Starting' and 'rapid iteration' are more important than perfection, and always remember to focus on user value. Small attempts gather to create big changes.
✨ AI Service Idea Realization Guide
- Idea: Problem discovery and value definition are key!
- Planning: Non-experts can do it with no-code/low-code tools!
- Prototyping: Building fast and validating fast are crucial!
- Mindset: Focus on starting rather than perfection, and user value over technology!
Frequently Asked Questions ❓
How was today's story on AI service planning and prototyping? 💡 I hope I've given you some hope that your brilliant ideas can become reality. I tried my best to explain the methods I feel and apply in the field as simply as possible. I hope this article serves as a small inspiration for realizing your AI ideas! If you have any questions or AI ideas of your own, please feel free to share them in the comments. Look forward to what exciting news and insights the next AI Newsroom will bring. Until then, I support your AI journey! 😊
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