AI를 만들기 전에 고객이 실제 문제를 올리는지 어떻게 검증할 수 있을까?

어떤 문제를 해결하고 있나요?

DatPly의 장기 아이디어를 먼저 구현하는 것이 아니라, 고객이 실제 기업의 Problem을 올리고 그 Problem을 구체화하는 workflow에 참여하는지를 먼저 확인해야 합니다.

기술을 많이 만드는 일과 실제 수요를 검증하는 일은 다를 수 있습니다. 이 POC는 고객의 실제 문제에서 시작하는 흐름이 작동하는지 확인하기 위한 첫 단계입니다.

기존에는 어떻게 생각했나요?

처음에는 다음과 같은 기술을 먼저 구현할 가능성이 있었습니다.

• AI Problem Analyst
• 자동 clarification
• database
• Readiness automation

이 기능들이 실제 수요 검증보다 앞서면, 필요한 운영 경험을 얻기 전에 platform development가 커질 수 있습니다. 아직 어떤 접근이 실패했다고 판단한 것은 아닙니다.

지금은 어떻게 검증하고 있나요?

현재 POC는 public frontend와 Problem-first intake 방향을 먼저 만들고 있습니다. 공개 가능한 Problem, Task, Case는 repository로 관리하며, 수신 이후의 검토와 clarification은 당분간 manual/concierge operation을 전제로 합니다.

AI backend, database, Auth/Admin은 이 검증에 앞서 만들지 않습니다.

어떻게 달라지면 성공일까요?

기술을 많이 구현하는 것이 성공은 아닙니다.

실제 사용자가 Problem을 제출하고, 필요한 clarification에 응답하고, DatPly가 Problem을 구조화해 실행 가능한 Task로 나누고, 실제 결과까지 연결할 수 있는지를 확인하는 것이 핵심입니다.

현재는 아직 실제 고객 submission 결과가 없으므로, 이 Problem이 해결되었다고 말하지 않습니다.