Q. 페인포인트라는건 어떻게 찾는게 좋을까요?

답변 4

• 

  취뽀도우미입니다대구교통공사

  코이사 ∙ 채택률 95%

  ---

  채택된 답변

  특정 직업군의 페인포인트를 찾기 위해서는 우선 주변 지인이나 커뮤니티를 활용해 실제 종사자들의 업무 프로세스를 관찰하고 반복적으로 발생하는 비효율을 파악하는 것이 좋습니다. 예를 들어 세무사, 노무사, 디자이너처럼 서류 작업이나 반복적인 정보 검색이 많은 직군을 타깃으로 설정하고, 그들이 매일 겪는 귀찮은 일이나 수작업으로 처리하는 영역에 주목해 볼 수 있습니다. 인터뷰나 테스트를 진행할 대상자를 구할 때는 링크드인이나 오픈채팅방, 혹은 블로그와 커뮤니티 등에서 해당 직무를 수행하는 실무자들을 직접 찾아 연락을 취하는 경우가 많습니다. 주변에 아는 지인이 있다면 소개를 부탁하거나 관련 업계 커뮤니티에 가입하여 자연스럽게 도움을 요청하는 것도 효과적인 방법입니다. 학생 신분으로 연락할 때는 영업이나 판매 목적이 아니라 현업의 어려움을 공부하고 AI 기술로 도움을 드리고 싶다는 진정성 있는 태도를 전달하는 것이 중요합니다. 연락할 때는 바쁘신 업무에 방해되지 않도록 정중하게 취지를 밝히고, 15분 내외의 짧은 온라인 인터뷰나 간단한 설문 참여를 요청한다면 상대방도 큰 부담 없이 응해줄 가능성이 높습니다.

  ---
• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코부사장 ∙ 채택률 100%

  ---

  방향을 상당히 잘 잡으셨습니다. 토이 프로젝트를 하나 더 만드는 것보다 실제 사용자의 반복적인 문제를 발견하고, 인터뷰하고, MVP를 만들어 실제 사용까지 연결하는 경험이 AI 에이전트 엔지니어링 포트폴리오에서는 훨씬 강합니다. 1번은 처음부터 “AI로 해결할 문제”를 찾기보다 특정 직군의 반복 업무를 관찰하는 것부터 시작하는 게 좋습니다. 채용공고만 보지 말고 해당 직군이 실제로 사용하는 커뮤니티, 오픈채팅, 네이버 카페, Reddit, LinkedIn, 직무 관련 블로그나 유튜브 댓글 등을 찾아보세요. 특히 “매일 반복한다”, “엑셀로 한다”, “복붙한다”, “확인하는 데 시간이 오래 걸린다”, “귀찮지만 사람이 직접 해야 한다” 같은 표현이 많이 나오는 업무가 AI 자동화 후보입니다. 예를 들어 영업사원의 고객 문의 정리, 세무사의 자료 분류, 연구원의 논문·실험 데이터 정리처럼 빈도가 높고 규칙성이 있는 업무가 좋습니다. 2번은 생각보다 거창하게 사람을 구할 필요가 없습니다. 먼저 본인의 지인 네트워크에서 해당 직군에 종사하는 사람을 찾아보고, 학교 선배나 교수님에게 소개를 부탁하는 방법이 가장 쉽습니다. 그다음 해당 직군의 온라인 커뮤니티에서 모집하거나 LinkedIn에서 직접 연락하는 방법도 있습니다. 처음부터 20명을 인터뷰하려고 하기보다 5명 정도와 깊게 이야기하면서 동일한 문제가 반복해서 등장하는지 확인하는 것을 추천합니다. 3번은 “서비스를 써달라”가 아니라 “15~20분 정도 경험을 듣고 싶다”고 요청하는 게 핵심입니다. 학생이라는 점도 오히려 약점이 아닙니다. “현재 AI 에이전트 관련 프로젝트를 진행 중인데 현업에서 실제로 어떤 업무가 불편한지 배우고 싶어 연락드렸다. 제품 판매나 홍보 목적은 아니며 15분 정도 업무 경험에 대해 여쭤봐도 괜찮을까요?” 정도로 부담을 낮추면 됩니다. 상대방에게 처음부터 아이디어를 설명하기보다는 “최근 일주일 동안 가장 반복적이고 귀찮았던 업무가 무엇이었나요?”, “그 업무를 지금 어떻게 처리하시나요?”, “하루에 몇 번 정도 발생하나요?”, “실수하면 어떤 문제가 생기나요?”처럼 현재 행동과 문제를 묻는 질문을 해야 합니다.

  ---
• 다

  다할수있습니다큐비앤맘

  코상무 ∙ 채택률 54%

  ---

  조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 좋은 방향이라고 생각합니다. 페인포인트는 아이디어를 먼저 만들고 사용자를 찾기보다 특정 직군이 반복적으로 시간과 비용을 쓰는 업무를 관찰하면서 찾는 것이 좋습니다. 직무 커뮤니티나 현직자 게시판에서 반복적으로 등장하는 불만과 수작업을 찾아보세요. 인터뷰 대상자는 학교 선후배와 지인부터 시작하고 이후 관련 커뮤니티나 링크드인 등을 통해 확장하면 됩니다. 처음부터 서비스 사용을 부탁하기보다 현재 업무에서 가장 반복적이고 귀찮은 일이 무엇인지 묻는 인터뷰부터 진행하세요. 연락할 때는 학생 프로젝트라고 솔직하게 밝히고 직무의 불편함을 조사하고 있으며 15분 정도 의견을 듣고 싶다는 식으로 접근하면 부담이 적습니다. 10명 정도를 인터뷰했을 때 같은 문제가 반복적으로 나온다면 좋은 신호입니다. 포트폴리오에서도 AI 기술의 복잡함보다 사용자 인터뷰를 통해 문제를 발견하고 서비스를 만들고 실제 피드백으로 개선했다는 과정이 상당히 좋은 경험이 됩니다.

  ---
• 

  안경공대남SK하이닉스

  코부사장 ∙ 채택률 64%

  ---

  안녕하세요 안경공대남입니다. 지금 방향은 좋습니다. 특히 토이 프로젝트에서 끝내지 않고 실제 사용자의 문제를 찾아 검증해보겠다는 접근은 AI 에이전트 포트폴리오에서 꽤 중요한 차별점이 될 수 있습니다. 다만 페인포인트를 찾을 때 처음부터 아이디어를 정하고 사람들에게 이거 불편하시죠?라고 물어보는 방식은 추천하지 않습니다. 본인이 생각한 문제에 맞는 답변만 모이기 쉽습니다. 제가 추천하는 순서는 다음과 같습니다. 1. 페인포인트 찾기 가장 좋은 건 해당 직군 사람들이 모여 있는 커뮤니티를 보는 겁니다. 블라인드, 링크드인, 직무 관련 오픈채팅, 디스코드, 카페 등을 보면서 사람들이 반복적으로 질문하거나 불평하는 업무를 찾아보세요. 특히 귀찮다, 매번 한다, 엑셀로 정리한다, 복붙한다, 확인하는 데 오래 걸린다 같은 표현이 반복되는 업무가 좋은 후보입니다. AI 에이전트는 화려한 기능보다 반복적으로 시간을 잡아먹는 업무를 줄여주는 쪽이 실제 서비스로 연결되기 쉽습니다. 2. 인터뷰 대상 구하기 처음부터 많은 사람이 필요하지 않습니다. 초기에는 5명 정도만 제대로 인터뷰해도 방향을 잡는 데 충분합니다. 학교 선배, 지인, 교수님 연구실 졸업생, 링크드인 등을 활용해보세요. 모르는 사람에게 연락해야 한다면 설문조사부터 뿌리는 것보다 15분 정도 짧은 인터뷰를 요청하는 편이 낫습니다. 3. 연락할 때 중요한 점 학생이라서 부담스러운 게 아니라 상대방의 시간을 얼마나 요구하는지가 중요합니다. AI 서비스를 만들고 있는데 인터뷰해주세요보다는 대학생 프로젝트로 해당 직무의 반복 업무를 조사하고 있습니다. 10분 정도 경험을 여쭤봐도 될까요? 정도가 훨씬 부담이 적습니다. 그리고 서비스를 먼저 만들지 마세요. 문제 발견 → 5명 정도 인터뷰 → 반복되는 문제 확인 → 간단한 MVP 제작 → 다시 사용자에게 테스트 이 순서가 좋습니다. 포트폴리오에서도 AI 에이전트를 만들었다보다 실제 사용자 인터뷰를 통해 문제를 정의했고, MVP를 만들어 테스트한 뒤 피드백을 반영해 개선했다는 스토리가 훨씬 강합니다. 지금 단계에서는 개발을 더 하는 것보다 실제 사용자 5명을 만나 문제를 제대로 정의하는 게 우선이라고 봅니다. 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다!

  ---