프롬프트 하나로 제품 문제 전체를 더 빠르게 파악할 수 있게 되었습니다.

도입 전

Maya는 이미 매일 AI를 사용하고 있었지만, 작업이 여러 탭에 흩어져 있었습니다. 한 모델에는 제품 브리프를, 다른 모델에는 리스크를, 세 번째 모델에는 고객용 문구를 요청한 뒤 모든 내용을 문서에 붙여 넣곤 했습니다. 비교 작업 자체는 유용했지만 과정이 느렸습니다.

전환점

MultipleChat에서는 프롬프트 하나를 보내고 여러 응답을 나란히 볼 수 있었습니다. 이제 그녀는 기능 계획을 한 번만 요청하고, 각 모델이 트레이드오프를 어떻게 정리하는지 비교한 뒤, 가장 뛰어난 답변을 최종 사양서의 토대로 삼습니다.

도입 후

첫 버전부터 다른 관점, 리스크, 고객의 언어가 담겨 있어 팀은 더 명확한 사양서를 받게 되었습니다. MultipleChat이 제품 판단을 대신한 것은 아닙니다. 판단을 더 쉽게 내릴 수 있도록 도와주었을 뿐입니다.