10년 현장 지식의 60일 제품화 4단계

한 분야에서 10년 가까이 근무한 전문가가 있습니다. 의료, 법률, 공공, 제조, 보안, 교육 등 분야는 무관합니다. 이 전문가는 서적과 검색으로 확인할 수 없는 지식을 보유하고 있습니다.

문제 발생 시 즉시 답을 도출하는 판단력, 다수의 시행착오로 체득한 절차, 동일한 실수를 반복하지 않는 요령입니다.

이러한 전문가가 검토하는 질문이 있습니다.
"내가 이 업계에서 쌓은 이걸, 만들어서 팔 수는 없을까?"

가능합니다. 단, 코드 작성부터 착수하는 방식으로는 불가능합니다. 사업계획서를 100쪽 작성하는 방식으로도 불가능합니다.

현시점의 필요성

휴대폰 운영체제가 인공지능을 기본 탑재하기 시작했습니다. 범용 인공지능은 무료로 제공됩니다. 누구나 "방수 시공 방법 알려줘" 또는 "계약서에서 불리한 조항 찾아줘"라고 질문해 답을 받습니다.

반도체 설계에서 발열 문제를 해결한 경험, 공공기관의 복잡한 입찰 규격에 따라 자료를 정리한 요령, 개인별로 상이한 운동 처방을 수천 건 조정한 기록입니다. 이 지식을 학습시켜 제품으로 개발하는 것이 현재의 과제입니다.

60일, 4단계

이 단계의 공통 경험

2주가 경과하면
개발자가 가정한 문제가 아니라 시장이 제기하는 문제를 확인합니다.

이 문제가 제품 방향을 결정합니다. 60일 후 확보하는 것은 아이디어가 아니라, 시장 검증을 통과한 작동 결과물입니다.

여러 분야에서 유효했던 이유

공통점은 우수한 기술이 아니었습니다.
전문 지식을 단기간에 가설, 검증, 정리, 개발 순서로 처리한 것입니다.

보유만 한 지식의 비용화

어느 분야든 10년 가까이 근무했다면 제품으로 개발할 수 있는 지식이 이미 충분히 축적되어 있습니다. 이 지식을 제품화하는 데 필요한 것은 고급 코딩 능력이 아니라 가설을 수립하고 검증하는 순서입니다.

보유만 한 지식은 비용입니다.
학습시킨 지식은 매월 수익을 창출하는 자산입니다.

보유 지식을 AI가 인식하도록 정리하는 첫 단계는 업종 지식의 구조화에서, 그 지식을 실제 규칙으로 바꾸는 방법은 AI 매칭 규칙 설계에서 설명합니다. 기업 단위의 적용 사례는 사내 AI 조수 도입 사례에서 확인할 수 있습니다.