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어떤 문제를 풀 것인지 정의하고, 사용자가 어떤 흐름으로 기능을 이용할지 설계하며, AI가 만들어낸 결과를 실제 업무에 쓸 수 있는 형태로 다듬는 기획 역량이 필요합니다.
이 내용은 AI 솔루션 기획자가 단순히 아이디어를 내는 사람이 아니라, 사용자 문제를 기능으로 구조화하고, 화면과 데이터 흐름을 이해하며, 개발·디자인·사업부서가 함께 실행할 수 있는 요구사항으로 바꾸는 사람이어야 한다는 점을 보여줍니다.
저는 AI 솔루션 기획에서 가장 중요한 출발점이 "AI를 어디에 붙일까"가 아니라 "사용자가 어떤 반복 문제를 겪고 있는가"라고 생각합니다.
저는 인크로스에서 광고산업의 문제를 이해하고, AI 기술의 가능성을 현실적인 서비스로 구현하며, 사용자와 사 업이 동시에 성장하는 솔루션을 만드는 기획자로 성장하고 싶습니다.
이 방식은 AI 솔루션 기획 직무와 잘 맞는다고 생각합니다.
저는 사용자 흐름을 기준으로 AI 기능을 배치하고, 기능요 구 사항을 구체적으로 문서화하며, 현업이 실제로 활용할 수 있는 솔루션을 만드는 데 기여할 수 있습니다.
이 협업 경험은 인크로스 AI 솔루션 기획직무와 매우 밀접하게 연결된다고 생각합니다.
특히 인크로스 AI 솔루션 기획직무는 웹·모바일 서비스 기획, 화면 설계, 프로토타입 제작, 사용자 플로우 설계, 기능 요구사항 문서화, 백엔드 데이터 흐름이해가 중요한 직무입니다.
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인 크로스 AI 솔루션 기획직무에 지원한 이유는 무엇입니까?
인 크로스의 광고·커머스 사업에서 AI 솔루션이 어떤 가치를 만들 수 있다고 생각합니까?
제가 인크로스 AI 솔루션 기획 직무에 지원한 이유는 광고와 커머스 산업이 더 이상 감각과 경험만으로 움직이는 시장이 아니라, 데이터와 AI를 기반으로 사용자의 의도와 행동을 해석하고 더 정교한 의사결정을 만들어가는 시장으로 바뀌고 있다고 생각하기 때문입니다.
저는 바로 이 지점에서 AI 솔루션 기획 직무의 가치가 크다고 생각했습니다.
이는 인크로스가 광고산업의 운영 효율을 넘어 콘텐츠, 크 리에이터, 광고주, 사용자 경험을 AI로 연결하려는 방향을 보여준다고 생각합니다.
또한 인크로스의 2026년 하반기 신입 인턴 AI 솔루션 기획 직무 우대사항에는 웹·모바일 서비스 기획 또는 화면 설계 경험, AI코딩툴 활용 경험과 산출물, Figm a 등 프로토타입 제작 경험, 사용자 플로우 설계 및 기능요구사항 문서화 능력, API와 데이터 흐름 등 백엔드 기능이해, 생성형 AI 툴을 활용한 업무 효율화 경험이 제시되어 있습니다.
이는 AI 솔루션 기획 직무가 단순 내부도구 기획이 아니라, 광고주와 크리에이터, 소비자, 커머스 운영자, 미디어 플래너가 사용하는 실질적인 업무환경을 바꿀 수 있는 직무라는 의미라고 생각합니다.
광고주는 더 정확한 타깃과 성과를 원하고, 커 머스 운영자는 상품과 고객 반응을 빠르게 분석하고 싶어하며, 콘텐츠 크리에이터는 자신의 포트폴리오와 매칭 가능성을 더 효과적으로 보여주고 싶어 합니다.
커머스 담당자는 고객 반응이 좋은 상품과 메시지를 찾고 싶어하고, 콘텐츠 플랫폼에서는 광고주와 크리에이터 간 매칭 품질을 높이고 싶어 합니다.
제가 인크로스에서 기여하고 싶은 부분은 광고·커머스 현업이 실제로 쓰는 AI 솔루션을 만드는 것입니다.
첫 화면에서는 핵심 선택지를 줄이고, 상세 화면에서는 비교에 필요한 정보를 같은 기준으로 정렬하며, 마지막 단계에서는 사용자가 다음에 해야 할 행동을 명확히 보여주는 방식이었 습니다.
인크로스 AI 솔루션 기획직무의 우대사항에도 사용자 플로우 설계와 기능 요구사항 문서화 능력, Figm a 등 프로토타입 제작 경험, API와 데이터 흐름에 대한 이해가 포함되어 있습니다.
프로젝트 초반에는 각자 다른 방향으로 자료를 만들고 있었지만, 사용자 흐름과 요구사항 문서를 기준으로 정리한 뒤에는 회의가 짧아지고 수정 방향이 명확해졌습니다.
결과적으로 발표 자료에서도 "왜 이 기능이 필요한가", "사용자는 어떤 흐름으로 사용할 것인가", "기대효과는 무엇인가"가 분명해졌고, 단순 아이디어나 열이 아니라 실제 서비스 개선안 에 가까운 결과물을 만들 수 있었습니다.
팀원들이 제안한 기능을 모두 목록화한 뒤, 사용자가치와 구현난이도, 프로젝트 목표와의 적합성을 기준으로 분류했습니다.
꼭 필요한 핵심 기능, 있으면 좋은 보조기능, 이번 프로젝트 범위에서는 제외할 기능으로 나누었습니다.
예를 들어 어떤 기능은 화면상으로는 좋아 보였지만 사용자 문제해 결과 직접 관련 이 약해 제외했고, 반대로 단순해 보이는 안내 기능은 사용자의 다음 행동을 명확히 해준다는 점에서 핵심 기능으로 채택했습니다.
저는 팀원들이 각자 맡은 일을 하기 쉽게 연결 기준을 만들었습니다.
디자이너 역할을 맡은 팀원에게는 화면별 목적과 필요한 정보 우선순위를 전달했고, 기술 가능성을 검토하는 팀원에게는 필요한데이터와 기능 흐름을 정리해 공유했습니다.
협업 경험을 통해 제가 얻은 또 하나의 교훈은 좋은 기획은 혼자 뛰어난 아이디어를 내는 것이 아니라, 팀의 생각을 더 좋은 구조로 발전시키는 과정이라는 점입니다.
인크로스에서 저는 협업을 통해 AI 솔루션의 완성도를 높이는 기획자가 되고 싶습니다.
AI 기능은 개발 기술만으로 완성되지 않고, 광고·커머스 현업의 문제, 사용자의 화면 경험, 데이터 구조, 운영정책, 성과지표가 함께 맞아야 합니다.
특히 AI 기반 콘텐츠 마케팅 플랫폼의 기능을 고도화하고, 사용자 편의성과 개방성을 강화하는 흐름을 보며 AI 솔루션 기획 직무가 실제 사업과 연 결되는 역할이라는 점에 매력을 느꼈습니다.
저는 AI 기능 자체보다 사용자가 어떤 문제를 겪고 있고, AI가 그 문제를 어떤 흐름 안에서 해결할 수 있는지를 설계하는 데 관심이 있습니다.
예를 들어 광고 문구 생성, 캠페인 추천, 성과 요약, 크리에이터 매칭 같은 기능도 어떤 사용자가 어떤 상황에서 필요로 하는지 먼저 정의해야 합니다.
생성형 AI를 활용한 서비스 기획에서 가장 주의해야 할 점은 결과의 신뢰성과 사용자의 통제권이라고 생각합니다.
광고와 커머스 영역에서는 브랜드 톤, 법적 표현, 과장 광고 가능성, 타깃 적합성, 캠페인 목적이 매우 중요하기 때문에 AI가 생성한 결과를 그대로 사용하는 구조는 위험할 수 있습니다.
예를 들어 "AI가 캠페인을 추천한다"가 아니라, 캠페인 목표, 예산, 타깃, 업종, 기간을 입력하면 어떤 기준으로 추천하고 어떤 형태로 결과를 보여줄지 명시해야 합니다.
기획자는 사용자가치와 사업목표를 중심으로 보고, 개발자는 구현 가능성, 안정성, 데이터 구조, 일정 리스크를 중심으로 볼 수 있습니다. |
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2026.05.23
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