Vrew, 뤼튼, 릴리스AI 까지 3개의 AI 제품을 만들며 배우고 느꼈던 것들을 하나씩 공유해보려합니다 :)

인공지능의 놀라운 발전으로, 정말 많은 인간의 지적 작업을 ‘자동화’할 수 있는 기회가 열리고 있습니다.
하지만 역설적이게도, 팀 릴리스는 제품의 UX에 대해 논의할 때 ‘자동의 함정’에 빠지지 말자는 이야기를 많이 합니다.
 

AI에게 어떤 일을 시켰을 때 100점을 해내는 경우는 많지 않습니다. 대부분 70점 정도에 그치고 맙니다.

70점으로 초안만 만들어 줘도 충분히 많은 시간을 단축해주니 의미 있는 것이 아닐까? 라고 생각할 수도 있겠습니다. 하지만 사용자의 워크플로우를 따라가다보면, 결국 원하는 목적을 달성하기 위해서는 AI가 만들어준 70점 짜리 결과물을 다 부수고 처음부터 100을 만들어야 하는 경우가 빈번히 발생합니다.

이런 제품의 경우 사용자들이 처음엔 ‘와~ 신기하다~’라고 반응하지만, 실제로는 쓸만한 레벨까지 가지 못해 리텐션이 잘 안 나오게 됩니다. (실제로 세콰이어 리포트에 따르면 기존 기업들에 비해 AI기업들의 리텐션은 아직 매우 낮습니다)

이런 현상을 저희는 ‘자동의 함정’이라 부릅니다.



그럼 나머지 30점은 어떻게 채워야 할까요?
엔지니어링과 UX레이어로 많은 부분을 해결할 수 있었습니다.
 

저희 제품으로 사례를 들어보겠습니다.

릴리스AI는 영상 요약 서비스를 제공하고 있는데요,

요약이 간혹 부정확하거나 지나치게 축약되어 신뢰도에 의심이 생기는 문제가 있었습니다. 기존의 다른 영상 요약 서비스를 이용해봤을 때, 신뢰도가 의심갈 때 사용자가 취할 수 있는 액션이 없어 결국엔 영상을 처음부터 다시 돌려보게 되는 불편함을 느꼈습니다.

그래서 저희는 1) 요약 문단별로 요약의 근거가 되는 원문스크립트를 바로 아래에 배치하고, 2) 영상 재생 플레이어를 좌측에 항상 고정시켜 요약에 해당하는 구간의 영상과 요약노트를 함께 볼 수 있도록 사용자 경험을 설계했습니다. 3) 최근에는 이해가 잘 안 가는 용어를 클릭하면 영상의 맥락 안에서 풀이해주는 기능도 추가했습니다.
 

(UX 보러가기 : https://lilys.ai/digest/278486?sId=6zLXsOXiaG4&source=youtube_video&result=summaryNote )
 

이러한 제품 철학을 가지고 계속 서비스를 개선하다보니, D+1 Retention도 30%대에서 시작해 현재 56%로 계속 증가하는 중입니다.



릴리스AI의 사용자분들이 가장 많이 해주시는 말씀 중 하나가 “릴리스는 화려해보이는 서비스는 아닌데, 가장 손이 자주 가는 AI 프로덕트인 것 같다” 는 이야기인데요, 저희는 이 말이 참 기분 좋습니다.

앞으로도 팀 릴리스는 멋져보이는 기술적인 키워드보단 사용자의 문제를 정말 끝까지 풀어주는 사용성 레이어를 쌓아가는데에 더 집중해보려 합니다.

저희의 AI 제품 철학이 흥미롭고 더 궁금하신 프로덕트 메이커라면 아래 이메일로 연락 주세요. 마음이 맞는 인재 분들은 언제나 만나뵙고 싶습니다. 

admin@lilys.ai