LLM 기능보다 먼저, 여정을 설계하세요

LLM 서비스 기획의 결과물은 단순한 화면 기획서가 아닙니다. 사용자의 의도, 대화 흐름, 실패 시나리오, 데이터 사용 기준, 운영 지표가 함께 설명되어야 합니다.

강의는 사용자 중심 디자인, 디자인 씽킹, 페르소나와 문제 정의, 프로토타입 관점을 함께 다룹니다. 아이디어를 말로만 설명하는 대신 팀이 검토할 수 있는 산출물로 바꾸는 데 초점을 둡니다.

LLM 서비스는 답변 품질만으로 평가되지 않습니다. 개인정보를 어떻게 다루는지, 저작권 이슈를 어떻게 피하는지, 유해 출력이나 편향이 발생했을 때 누가 개입하는지도 함께 설계해야 합니다.

강의는 AI 윤리, 데이터 거버넌스, Human-in-the-loop, 운영 모니터링 관점을 다룹니다. 특히 공공 서비스, 고객지원, 마케팅 자동화처럼 신뢰가 중요한 영역에서 어떤 기준을 미리 세워야 하는지 생각하게 만듭니다.

이미 LLM을 도입하라는 요구를 받았지만 무엇부터 문서화해야 할지 막막한 사람, 챗봇이나 자동화 기능을 기획해야 하지만 UX와 운영 리스크를 함께 설명해야 하는 사람에게 적합합니다.

현재 공개 정보 기준으로 강의는 보강 중 안내가 포함되어 있습니다. 따라서 수강 전 인프런 상세 페이지에서 최신 커리큘럼, 가격, 수강 가능 여부를 확인하는 것이 좋습니다.

그럼에도 지금 확인할 이유는 명확합니다. LLM 서비스 기획은 모델 선택보다 먼저 사용자 여정, 대화 경험, 신뢰 기준을 정리하는 팀이 더 빨리 같은 그림을 볼 수 있기 때문입니다.