AI에게 공수 예측 시키고 개선하는 프로세스 소개
본 영상은 AI의 예측 및 분석 과정을 통해 요구사항 정의 및 결과물 품질을 개선하는 방법을 소개합니다. 예측 실패 시 원인 분석을 통해 개발자의 피드백을 얻고, 더 나은 컨텍스트 제공으로 AI 성능을 향상시키는 워크플로우를 설명합니다.
핵심 요약
- AI 예측이 실패했을 때, 그 원인을 분석하면 예상치 못한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 개발자가 요구사항의 문제점을 지적하는 피드백은 PM에게 중요한 학습 기회가 됩니다.
- AI 예측 실패의 주된 원인 중 하나는 제공된 컨텍스트가 불충분하기 때문입니다. 컨텍스트를 개선하여 예측 성능을 높이면, 자연스럽게 설계 및 최종 결과물의 품질도 향상됩니다.
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