CoResearcher를 만드는 이유

강의에서 늘 받던 질문

강의 5년 하면서 가장 많이 받은 질문이 있어요.

"리서치하려면 뭘 준비해야 하나요?" "준비된 게 없는데 어떻게 시작해요?"

처음엔 성실하게 답했어요. 리서치 목적부터 정리하세요, 대상자 기준 먼저 잡으세요, 질문 구조는 이렇게… 그런데 이게 반복되다 보니까, 저도 알겠더라고요. 이 질문들이 그냥 몰라서 하는 게 아니라는 걸. 시작이 두려운 거예요.

근데 강의가 끝나면 그 두려움이 다시 돌아오거든요. 강의실에서는 제가 옆에서 "이 순서로 가보세요" 해줄 수 있는데, 수강생이 집에 가서 혼자 앉으면 또 백지예요. 이게 반복되니까 수강생들 피드백도 비슷하게 쌓이더라고요 — "강의 들을 때는 알겠는데, 막상 혼자 하려니 어디서부터 손대야 할지 모르겠어요."

이 피드백이 한두 번이 아니었어요. 부트캠프에서도, 대학 강의에서도, 기업 워크숍에서도. 그때 생각이 들었어요. "이걸 설명으로 해결하려고 하지 말고, 도구로 만들면 어떨까?"

리서치는 설계가 전부거든요. 잘못된 대상에게 잘못 질문하면 복구가 안 돼요. 데이터는 쌓였는데 아무것도 말해주지 않는 그 공허함 — 겪어보신 분들은 아실 거예요. 그 설계를 도구가 같이 잡아주면, 혼자서도 시작할 수 있지 않을까.

도메인 전문가가 직접 만들면 다른 점

사실 제가 직접 프로덕트를 만들 거라고는 생각 안 했어요. 솔직히. 리서처가 무슨 서비스를 만들어요.

근데 하다 보니까, 도메인을 제대로 아는 사람이 만드는 도구랑 그렇지 않은 도구는 진짜 다르더라고요. "AI가 설문을 자동으로 만들어줍니다"라고 하면 될 것 같지만, 리서치 설계에서 실제로 막히는 지점이 어딘지, 어떤 순서로 생각해야 하는지, 어떤 실수가 치명적인지 — 이건 현장에서 15년 해본 사람이 아니면 잡기 어려운 감이거든요.

예를 들면, 리서치 목적을 입력하면 바로 설문지를 만들어주는 도구들이 있잖아요. 근데 실제로 리서치가 잘못되는 건 설문지 단계가 아니라 그 전 단계 — "지금 이 리서치로 뭘 알고 싶은 건지"가 명확하지 않을 때예요. CoResearcher가 리서치 프레임 분석부터 시작하는 이유가 그거예요. 강의에서 "이 순서로 생각하세요"라고 말하던 것들을 그대로 도구 안에 넣었어요.

수업에서 써봤더니

올해 한국외대 수업에서 CoResearcher로 실습을 해봤어요. 수강생들이 각자 리서치 주제를 들고 와서 AI한테 설계를 맡겨보는 거였는데요.

재미있었던 건, 초안이 본인 기대와 다를 때 오히려 더 많이 배우더라고요. 어떤 학생은 음성 기반 앱의 사용성을 보려고 했는데, AI가 감정 분석 쪽으로 설문을 구성한 거예요. 본인은 "아 이거 내가 원한 게 아닌데" 하다가, "잠깐, 나는 사용성이 관심이었는데 AI는 왜 감정으로 간 거지?" 하면서 자기 전제를 발견하는 거죠. 또 다른 학생은 일기 앱을 SNS 관점으로 풀어야 한다고 생각했는데, AI가 완전히 개인 기록 도구로 설계해놓은 걸 보고 "아, 이게 내 가설이었구나" 하고.

이게 포인트예요. AI 초안이 맞고 틀리고가 중요한 게 아니라, 그 엇갈림이 자기 가설을 드러내준다는 거예요. 리서처들이 워크숍에서 반나절 걸려 하는 그 작업 — 가설 명시화, 전제 점검 — 을 AI 초안 하나가 촉발하는 거거든요.

AI 페르소나 — 진짜 유저를 만나기 전에

요즘은 AI 페르소나 기반의 합성 소비자 패널을 만들고 있어요. 이건 좀 다른 결의 문제의식에서 시작됐는데요.

리서치를 실행하려면 참여자를 모집해야 하잖아요. 근데 현실에서 이게 진짜 어려워요. 리쿠르팅 비용도 비용이지만, 시간이 문제예요. 적합한 참여자를 찾고, 일정 잡고, 실제로 만나기까지 보통 2~3주는 걸려요. 빠르게 방향 확인하고 싶은 팀 입장에서는 답답하죠.

그리고 정보 보안 이슈도 커요. 신규 서비스를 준비 중인데, 그 컨셉을 외부 참여자한테 보여주면서 테스트하기가 부담스러운 경우가 많거든요. 아직 공개 전인 서비스라면 더더욱.

물론 합성 데이터의 완성도가 실제 유저 인터뷰를 대체할 수는 없어요. 그건 확실해요. 근데 본조사 전에 가설 방향을 빠르게 확인하는 용도로는 효율성을 무시 못 해요. "이 방향이 맞는 것 같은데, 한번 확인해볼까?" 단계에서 2~3주 기다리지 않고 바로 돌려볼 수 있으니까요.

특히 우리 회사 고객이 니치한 경우 — 예를 들면 특정 금융 상품 사용자라든지, 특정 연령대의 특정 행동을 하는 사람이라든지 — 이런 참여자를 리쿠르팅하는 것 자체가 엄청 어렵잖아요. 이럴 때 합성 패널로 먼저 방향을 잡고, 진짜 유저한테는 검증 질문만 가져가면 리서치 전체가 훨씬 효율적이 되거든요.

결국 하나의 질문에서 시작됐어요

"리서치하려면 어떻게 시작해요?"

강의실에서 수백 번 받은 이 질문. 말로 답하는 데 한계를 느끼고, 도구를 만들기 시작했고, 이제는 AI 페르소나까지 확장하고 있어요. 결국 제가 만들고 싶은 건 하나예요 — 혼자서도 리서치를 제대로 시작할 수 있게 해주는 것. 그게 CoResearcher예요.