문제 해결 프로세스 문제 탐색 정의 실습

 

 

AI 시대의 문제 해결 프로세스는 단순히 도구를 활용하는 단계를 넘어, 문제를 바라보는 방식 자체를 재구성하는 사고법을 요구합니다. 예전에는 문제 해결이 경험과 직감 중심으로 이루어졌다면, 오늘날에는 데이터, 패턴, 사용자 행동, 맥락 분석을 기반으로 문제를 정의하고 해결 방향을 설계해야 합니다. 그리고 이러한 과정에서 ChatGPT 같은 AI 모델은 단순히 답을 제공하는 도구가 아니라, 문제를 탐색하고 정리하고 구조화하는 과정 전체를 촉진하는 ‘지적 동반자’ 역할을 합니다. 많은 스타트업과 조직이 문제 해결 능력을 강조하지만, 실제로 문제를 올바르게 정의하지 못해 방향성을 잃고 개발, 마케팅, 운영에 불필요한 리소스를 소모하는 경우가 많습니다. 특히 초기 단계에서는 “고객이 원하니까 만들자”, “기능이 부족해서 쓰지 않는 것 같다”와 같은 추정 기반 판단이 반복됩니다. 그러나 이러한 판단은 문제 해결 프로세스의 핵심을 벗어납니다. 문제 해결의 첫 단계는 언제나 “무엇이 진짜 문제인가?”를 밝히는 일이며, 이 질문에 대한 답을 찾는 과정에서 ChatGPT를 활용하면 단순한 정보 수집을 넘어 논리적 사고를 정교하게 정리할 수 있습니다. 문제 해결 프로세스는 크게 네 가지 흐름으로 나눌 수 있습니다: 문제 탐색, 문제 구조화, 문제 정의, 해결 전략 설계입니다. 이 글에서는 이 흐름 중에서도 특히 문제 탐색과 정의 실습에 집중하여, 어떻게 AI를 활용해 더 정확하고 빠르게 본질에 도달할 수 있는지 설명합니다. 문제를 보는 눈이 바뀌면 해결책의 질이 달라지고, 조직 전체의 실행력이 극적으로 상승합니다. 따라서 AI 시대의 문제 해결 프로세스는 기술적 능력이 아니라 사고의 구조를 다듬는 과정이며, 그 중심에 문제 정의가 놓여 있습니다.

문제 탐색의 깊이를 높이는 질문 기법

문제 탐색 단계는 ‘무엇이 문제인가?’를 묻는 구간이 아니라, ‘문제가 어디에서 발생하고 왜 지속되는가?’를 탐사하는 과정입니다. 많은 팀이 문제 탐색을 너무 빠르게 끝내거나 단일 관점에 치우쳐 분석하기 때문에, 결국 해결책이 반복적으로 실패합니다. 문제 탐색의 본질은 여러 신호 속에서 패턴을 찾아내고, 그 패턴이 어떤 맥락에서 형성되었는지 규명하는 데 있습니다. 이를 위해 ChatGPT 같은 AI 도구를 활용하면 관점을 확장하고 다양한 질문 구조를 비교적 쉽게 얻을 수 있습니다. 예를 들어 고객 행동을 분석할 때 단순히 “전환율이 떨어진 이유는?”이라고 묻는 대신, ChatGPT에게 “전환율 감소 현상을 고객 여정 기준으로 재해석해 달라” “사용자가 떠나는 시점에서 어떤 감정적 변화가 발생하는지 추론해 달라”와 같이 다층적인 질문을 던질 수 있습니다. 이 질문들은 문제를 더 깊게 파고드는 데 필요한 사고 자극을 줍니다. 또한 문제 탐색 과정에서는 증상과 원인을 구분하는 훈련이 필요합니다. 겉으로 보이는 현상은 대부분 ‘증상’일 뿐이며, 그 뒤에 숨어 있는 구조적 원인이 진짜 문제입니다. 이를 찾아내기 위해서는 5 Whys 기법, JTBD 기반 니즈 탐색, 고객 대안 행동 분석 등을 활용할 수 있습니다. ChatGPT는 이러한 기법을 조합해 질문을 확장하고, 사용자가 놓친 변수를 제안하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어 “고객이 장바구니에서 이탈하는 이유를 다양한 상황 가설로 설명해 달라”와 같은 요청을 하면, 사람이 미처 생각하지 못한 외부 요소나 감정적 요인을 제시해 주기도 합니다. 문제 탐색의 깊이는 결국 질문의 질에 의해 결정됩니다. 그리고 AI는 이 질문을 확장하고 비교하고 정리하는 과정에서 강력한 지적 파트너가 됩니다. 잘 탐색된 문제는 절반 이상 해결된 문제이며, 이 단계에서의 사고 품질은 곧 문제 해결 프로세스 전체의 품질을 좌우합니다.

문제 구조화를 통한 본질 파악과 관점 확장

문제 구조화 단계는 탐색 과정에서 발견한 신호들을 체계적으로 묶고, 문제의 형태와 경계를 명확하게 정의하는 과정입니다. 이 단계가 약하면 문제는 모호해지고, 해결책도 엉뚱한 방향으로 흘러갈 가능성이 높습니다. 문제 구조화를 잘 하기 위해서는 ‘그래서 정확히 무엇이 문제인가?’라는 질문을 여러 각도에서 반복해 보아야 합니다. 예를 들어 매출이 떨어졌다는 문제를 구조화하려면 고객군, 시간대, 제품군, 행동 패턴, 외부 환경 등 다양한 기준으로 문제를 분해해 볼 수 있습니다. ChatGPT는 이러한 분해 작업을 도와주며, 데이터를 기반으로 하지 못하는 상황에서도 다양한 가설 구조를 제시해 줍니다. 예를 들어 “문제 상황을 역할·맥락·장애 요인 관점으로 재구성해 달라”라고 요청하면, 고객이 겪는 상황뿐 아니라 조직 내부의 의사결정 과정, 서비스 운영 방식, 제품 설계 절차까지 포함해 문제의 전반적 구조를 보여줍니다. 문제 구조화를 수행하는 과정에서 좋은 전략 중 하나는 문제를 ‘사람-행동-맥락’으로 나누어 보는 것입니다. 사람은 문제를 경험하는 주체이며, 행동은 문제의 증상이 나타나는 방식이고, 맥락은 행동이 발생하는 조건입니다. 이러한 기준으로 문제를 나누면 문제를 지나치게 단순화하지 않고 다각도로 분석할 수 있습니다. 또한 문제 구조화 단계에서는 여러 문제들을 그룹화해 핵심 문제를 도출하는 과정도 필요합니다. ChatGPT는 비슷한 문제 신호들을 자동으로 클러스터링하거나 논리적 연결성을 제안할 수 있어 문제 구조화를 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 이 과정에서 중요한 것은 ‘문제를 너무 넓게 정의하지 않는 것’과 ‘문제를 너무 좁게 정의하지 않는 것’ 사이의 균형입니다. 문제 구조화가 완료되면 팀의 시야가 정렬되고, 이후 문제 정의 단계에서 혼란 없이 핵심 원인을 명확히 도출할 수 있게 됩니다.

정의 실습: ChatGPT와 함께하는 문제 정의의 완성

문제 정의 단계는 문제 해결 프로세스 중 가장 중요한 과정입니다. 문제를 어떻게 정의하느냐에 따라 해결 전략, 기능 우선순위, MVP 설계, 사용자 인터뷰 방식 등 모든 실행이 달라지기 때문입니다. ChatGPT는 문제 정의 실습을 매우 강력하게 지원하는 도구로, 탐색-구조화 단계에서 발굴한 신호들을 정리하고, 가설을 명확하게 문장화하는 데 큰 도움을 줍니다. 문제 정의 실습을 수행할 때 가장 중요한 기준은 “문제 정의는 한 문장으로 명확하게 표현할 수 있어야 한다”는 점입니다. 예를 들어 “고객이 서비스를 떠나는 이유는 기능이 부족해서가 아니라, 목표를 이루는 과정에서 반복적으로 혼란을 느끼기 때문이다”와 같은 형태가 이상적입니다. ChatGPT에게 “문제 정의 초안을 더 명확하게 재작성해 달라” “사용자 관점·비즈니스 관점·감정 관점으로 문제를 다시 표현해 달라”라고 요청하면 다양한 문제 정의 버전을 받아 비교할 수 있습니다. 또한 문제 정의 실습에서는 문제의 경계를 명확히 하는 것이 매우 중요합니다. 문제의 범위가 너무 넓으면 실행 전략이 모호해지고, 범위가 너무 좁으면 해결책이 전체적 개선 효과를 만들기 어렵습니다. ChatGPT와 함께 정의 실습을 수행하면 문제의 범위 조정, 핵심 원인 추출, 관련 없는 변인 제거 등을 논리적으로 정리할 수 있습니다. 이 과정에서 효과적인 방법은 문제 정의를 3~5개의 대안 버전으로 만들어 보고, 그중 가장 설명력이 높은 문장을 선택하는 것입니다. ChatGPT는 이 대안 버전을 자동으로 생성해 주며, 비교 기준을 제시해 줘 팀 내부 합의를 훨씬 빠르게 만들어 줍니다. 최종적으로 완성된 문제 정의는 실행 전략의 중심축이 되며, 이후 기능 개발과 전술적 조치를 결정하는 기준이 됩니다. ChatGPT와 함께 수행하는 문제 정의 실습은 단순 문장 다듬기를 넘어 사고의 구조를 정교하게 다듬는 과정입니다.