Aside 브라우저가 손에 익어 계속 쓰고 있는데 ‘에이 이게 설마 되겠어?’ 싶었던 것은 ‘Tableau 퍼블릭'에서 대시보드 만들기였습니다.
데이터 경로를 주면서 심미적, 인사이트 면으로 훌륭한 데시보드를 만들어 달라고 요청했는데요.
😱결과물이 실로 놀라웠습니다.
태블로를 써본 분들은 잘 아시겠지만 사용법을 잘 숙지해야 결과물이 나오죠. 행, 열, 마크, 필터 선반의 역할, 차원과 측정값 필드의 구분 등.. 학습이 선행되지 않으면 뚝딱 만들기 어려워요.
Aside는 관련 문서 리서치를 통해 기능들을 다 숙지하고, 연결된 AI 모델로 데이터를 파악한 후 대시보드를 기획하더니 뚝딱뚝딱 차트를 만들고 서식을 조정하기 시작했습니다.
차트를 배치하고 대시보드를 만들더니 배경색도 바꾸고 최근 나온 기능인 둥근 모서리 상자도 적용했어요.
이 결과물을 보고 나서 많은 생각이 들었습니다. “상당수의 회사는 이 정도 결과물에도 만족하겠지?” “사람이 잘못 만든 대시보드보다 나을지도 몰라” “그럼 앞으로 사람은 뭘 잘해야 할까?”
AI가 그럴싸한 대시보드는 잘 만들어주었습니다. 하지만 밋밋함은 남아있었어요. 문제 의식을 가지고 자세히 파고드는 맛(?)은 없었죠. . 동남아시아가 수익이 유독 낮네 . 그럼 동남아시아에서 수익이 낮은 이유는 뭘까? . 그걸 잘 해결한 나라는 어디일까? - 그건 먹혔을까? . 상품 측면으로는 어떨까? 국가별로 현황이 비슷할까?
실제로 ‘문제 해결’을 위한 대시보드를 만들려면 . 문제 설정을 잘 해야하고 . 실제 현장에 대한 이해를 가지고 ‘개선이 간편한’ 부분을 우선적으로 들여다볼 줄 알아야 합니다.
아무리 그럴듯하게 분석을 해도, “이걸 뭐하러 분석했어? 어차피 이 부분은 해결하기 어려운 문제인데.” 라는 현장 반응이 나오면 허탈할 수밖에 없죠.
또한 사람마다 이런 대시보드를 이해하는 능력이 다르면 맞추어 설명할 줄 아는 커뮤니케이션 능력도 필요해요.
물론 문제 설정과 현장에 대한 이해, 맞춤형 설명 방식도 AI가 곧 빠르게 따라잡을 수 있게 될 수 있다는 생각도 합니다.
이렇게 AI의 기능이 발전하고, 모두의 능력이 평준화되면, 우리는 어떻게 “많은 사람 중 나를 선택하여 일해야하는 이유”를 제시할 수 있을까요?
이 부분은 또 퍼스널 브랜딩으로 귀결된다고 생각합니다.
회사 밖에 나를 계속 알리는 활동일 수도 있고,
꼭 회사 밖이 아니더라도 회사 안에서 최대한 많은 사람에게 나의 성과와 존재감을 알리는 활동일 수도 있죠.
이렇게 불가능해보이는 일들을 AI가 한 계단씩 척척 해낼 때 마다 생각이 많아지네요. :)
