AI를 활용한 요구사항 분석: 객관식 인터뷰 방식으로 400개 모순 해결

요약

한 제품 관리자(PM)가 17페이지 분량의 기능 사양서를 분석하는 과정에서 AI를 '요구사항 인터뷰어'로 활용하여 약 400개의 모순점을 찾아냈다. AI에게 사양서를 다시 쓰게 하는 대신, 모든 격차와 모호함에 대해 객관식 질문을 생성하도록 유도하여 답변하는 방식을 택했다. PM은 하루 만에 약 300개의 질문에 답변을 완료했고, AI는 이를 바탕으로 모든 의사결정이 통합된 60페이지 분량의 개선된 문서를 재작성했다. 그 결과, 개발팀의 추가적인 명확화 질문이 거의 사라지는 효율을 거뒀다. 이번 사례는 AI가 스스로 결정을 내리는 데는 미흡할지라도, 결정되지 않은 부분을 감지하는 데는 탁월하다는 점을 시사한다. 특히 서술형 대신 객관식 인터뷰 방식을 활용하면 짧은 시간 내에 복잡한 문서의 완성도를 획기적으로 높일 수 있다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.