AI 프로덕트 기획과 운영 (1. AI 프로덕트 매니저의 역할)

 

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

 

 

Ch1. AI 프로덕트 매니저의 역할 

기존 소프트웨어와 다른 AI의 독특한 특징이 무엇인가?!

AI의 특징

1. 확률적 특징 : 확실성이 아닌 확률을 기반으로 작동한다. 

즉, 불확실성을 받아들이고 관리해야한다. AI예측은 100% 확실하지 않기 때문에 적절한 기대치 설정, 트레이드오프 이해 필요.

모델 성능을 지속적으로 모니터링하고 조정해야한다.

예를들어, 확률적인 특성을 스마트하게 반영하는 인터페이스 설계로, 어느정도 신뢰도 점수가 하락하면 경고.

 

2. 데이터 의존성 : 데이터를 기반으로 발전한다. 

즉, 관련이 높고 품질이 좋은 데이터가 많을수록 성능이 좋아진다.  학습된 데이터의 질과 양이 AI 프로덕트의 성공에 영향을 미친다. 

데이터셋이 지속적으로 정제되고 업데이트 되도록 데이터파이프라인을 올바르게 설정해야한다. 

예를 들어, 추천에서는 과거 데이터와 실시간 데이터를 모두 확보하기 위한 전략.

 

3. 모델 드리프트 : 지속적으로 학습할수 있다. 시간이 지남에 따라 학습하고 개선된다. 

AI 프로젝트는 '한번 출시하고 끝'이 아니라 지속적으로 진화하는 시스템이다. 

지속적인 학습과 개선을 위한 프로세스 구현이 필요하다.

 

4. 작동원리가 투명하지 않은 블랙박스 특성

투명과 책임이 중요한 상황(의료,금융,법률)에 문제를 야기할수 있다.

모델 성능과 해석가능성 사이에 균형을 맞춰야한다. 

예를 들어, 정확한 모델은 매우 복잡하지만 설명하기 어려워서 신뢰도가 중요한 산업에서는 문제가 될수 있음.

또는 AI의 의사결정 과정을 명확하고 이해하기 쉬운 형태로 전달해야한다.

 

5. 자동회된 의사결정

엄청난 효율향상이면서 책임소재도 변화시킨다. 

인간과 기계의 의사결정에서 어디에 경계를 그을지 신중하게 고민해야한다. 

예를 들어, AI가 추천은 하되 최종결정은 사용자가 내리는 사용자 개입 접근 방식. 

 

6. 확장성

빠르게 확장할수 있다. AI 프로덕트가 성장함에 따라 데이터 처리량과 컴퓨팅 자원도 함께 증가.

시작단계부터 확장성을 고려한 계획을 세워한다. 

 

이런 AI의 독특한 특징은 사용자 경험에 다양한 방식으로 영향을 미친다. 

 

그럼 AI를 가지고 어떤 가치와 혁신을 만들수 있을까?

AI 초능력

1. 방대한 데이터 학습 

사용자가 데이터를 분석하여 통찰력을 얻고 예측을 내릴수 있다. 

AI의 대규모 데이터 셋 처리 능력으로 시기적절하고 적합한 정보를 제공할수 있다. 

생성형 AI는 한발더 나아가 사용자가 생성하는 콘텐츠를 학습해서 새로운 통찰이나 결과물을 생성해서 더욱 발전시킨다.

 

2. 대규모 개인화

맞춤형 경험을 대규모로 제공하는건 개인화 서비스의 핵심. 

정적인 추천을 넘어서 실시간으로 사용자들의 변화하는 취향과 행동에 동적으로 제공해줄수 있다. 

AI 알고리즘은 사용자 집단의 특징을 이해하고 분류해 대규모 개인화를 실현한다. 정교한 맞춤형 추천. 

 

3. 업푸 프로세스 자동화 및 최적화

번거로운 수작업 업무를 AI 시스템이 대신 처리. 

 

4. 새로운 콘텐츠와 경험 창출

생성형AI는 텍스트,이미지, 심지어 비디오까지 생성해서 창작 산업에 혁신. 

 

5. 예측과 전망 

과거 데이터와 사용자 행동을 분석하여 근거 있는 예측을 도운다. 

생성형AI는 더 방대하고 복잡한 데이터셋을 처리해서 트렌드를 한층깊이 이해

 

6.실시간 적응

시리, 챗봇 등 음성 및 텍스트 인터페이스를 사용해서 사용자 입력을 즉시 처리해서 신속하게 응답.

생성형AI는 상황에 맞춰서 즉각적으로 처리할수 있다.

사용자 대화 흐름에서 실시간으로 응답하고, 추가적인 정보와 맥락을 바탕으로 정확한 정보 전달.

 

7.새로운 기기를 통한 사용자 경험 혁신

스마트안경, VR헤드셋 같은 웨어러블 기기와 AI기반 시스템 상호작용.

 

 

이런 일을 하는 사람은? AI PM의 역할

AI PM은 일반 PM의 업그레이드.

단지 팀이 올바른 사용자에게 적합한 문제를 해결하는 정도에 그치지 않고, 

AI의 독특한 기능을 적극적으로 활용하여 개인화되고 지적인 경험을 창출하는 데이터 중심적인 접근방식.

 

일반 PM과 차이점은 AI에 대한 전문성.

AI가 가진 가장 큰 가치를 더할수 있는 영역을 식별하고, 한계를 파악하고, 사용자 요구에 맞춰 AI를 적용하는 기능을 조정한다.

 

일반 PM은 사용자가 필요한걸 파악하고, 기술적 요구사항으로 변환한다. 엔지니어는 프로덕트를 개발한다.

AI PM은 기존 기술의 복잡한 환경을 헤쳐나가며, 혁신적인 기능에 적합한 프로더긑-시장 적합성 발견하고 개발하기 위한 AI 환경 탐색.

 

AI PM에게 필요한 역량은?

1. 핵심 PM 지식 

사용자의 요구를 이해하고, 프로덕트에 대한 비전 설정, 기능의 우선순위 선정. 

 

2. 엔지니어링 기초 지식

일반 PM은 기술적인 능력이 있다면 좋은 평가일뿐. 

AI PM은 일정 수준의 AI 지식이 필요하다. -> 현실적인 기대치를 설정하는데 도움이 된다.

 

3.필수적인 리더십과 협업능력

효과적인 의사소통,리더십,공감,창의력. 

어려움을 극복하고 팀워크를 키우며 제작하는 프로덕트가 사용자의 공감을 얻은 경험.

 

4.AI 라이프사이클 운영인식 

AI PM은 머신러닝 알고리즘부터 모델 학습의 복잡성까지 이해필요

-> AI로 가능한일과 불가능한 일을 이해할수 있고

-> 올바른 사용자 문제를 식별하고 해결할수 있고,

-> 엔지니어, 데이터과학자와 의사소통,

-> 알고리즘 트레이드오프를 평가하거나 지표를 검토하는 등 전략적 의사결정을 내릴수 있음 

-> 프로덕트의 품질을 평가하고 문제를 발견하여 해결할수 있음 

 

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나처럼 

일반 PM을 하기엔 너무 기술적이고,

AI 분야에 있기에는 기술적이지 않다고 느끼는 않다!

라고 느껴 걱정하고 있다면..!

 

오히려 AI를 충분히 이해하고 있어서,

AI를 활용해서 사용자에게 훌륭한 프로덕트를 제공해줄수 있겠다! 

라고 생각을 바꿀수 있을것 같다.

그게 바로 AI PM..!!

 

 

이 책은 AI 프로덕트 개발의 여러 단계에서 참고 할수 잇는 프레임워크를 제공하고 AI 프로덕트를 다루며 겪은 경험도 알 수 있다. 

결국 프로덕트 매니지먼트 경력을 쌓아가는 과정에서 성공으로 이끄는 하나의 로드맵이 될수 있을것 같다.