Google과 Meta에서 AI PM으로 활약하며, Harvard Business School과 Maven에서 AI PM을 가르치는 마릴리의 인터뷰를 파헤쳐봅니다. AI PM을 직업으로 생각하시는 분들이나 AI 분야에 계시는 분 혹은 AI와 함께 1인 기업을 꾸리고 싶은 분들은 한번 읽어보시면 좋을 것 같습니다.
Q1: AI PM은 어떤 유형이 있나요?
AI PM은 크게 AI 빌더 PM, AI 경험 PM, AI Enhanced PM 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.
- AI 빌더 PM: 리서치 과학자와 협력하여 스마트 기능을 구동하는 핵심 AI 모델을 구축하는 데 집중하며, ‘마법’을 창조하는 역할. 기술적 전문성과 AI 수명 주기에 대한 깊은 이해가 필요합니다. (예: 새로운 이미지 인식 알고리즘 개발, 자연어 처리 모델 성능 개선). 메릴리 N.A.는 현재 이 역할에 해당하며, 실질적인 구축(Hands-On)에 더 비중을 둡니다.
- AI 경험 PM: AI 빌더 PM이 구축한 모델을 활용하여 사용자에게 가치 있는 경험을 설계하는 역할. 소비자 대면적인 성격이 강하며, AI 분야 진입 장벽이 비교적 낮습니다. (예: AI 기반 개인 맞춤형 추천 기능 개발, 챗봇 인터페이스 개선). UX 및 사용자 연구(UXR)가 초기 단계부터 매우 중요합니다.
- AI Enhanced PM: AI를 활용하여 기존 제품 관리 업무를 개선하고 생산성을 향상시키는 역할. AI 활용은 이제 선택이 아닌 필수입니다.
Q2: Google과 Meta에서의 AI PM 역할은 어떻게 달랐나요?
Google에서는 실무적인 업무에 집중했고, Meta에서는 리더십 역할에 더 비중을 두었습니다.
- Google: 모델 훈련, 품질 평가 등 실제 모델 구축에 관여하며, 연구 과학자들과 긴밀하게 협력했습니다. (예: 음성 인식 모델 정확도 향상 위해 음성 데이터셋 분석, 파라미터 조정)
- Meta: 제품 검토, 전략 결정, 팀 간 협업 등 리더십 역할에 집중했습니다. (예: VR 아바타 기능 개발 위해 디자인, 엔지니어링, 마케팅 팀과 협력). 메릴리 N.A.는 직접 구축하는 것을 더 선호한다고 밝혔습니다.
Q3: AI PM에게 필요한 핵심 기술은 무엇인가요?
AI PM에게는 기술적 영향력(Technical Influence) 이 중요합니다. 이는 단순히 기술 지식을 의미하는 것이 아니라, AI에 대한 이해를 바탕으로 연구자, 엔지니어와 효과적으로 소통하고 협업하는 능력을 의미합니다.
- 제품 전략 수립 능력: AI PM은 제품의 미션, 목표, 대상 사용자를 명확히 이해하고, AI가 목표 달성을 더 빠르고 효과적으로 돕는지 판단해야 합니다. 시장 및 경쟁사 분석을 통해 AI 도입의 필요성을 검토하고, 자체 개발(build) 또는 외부 솔루션 구매(buy) 여부를 결정해야 합니다. 또한, 문제점을 명확히 정의하고 전체 그림에서 왜 중요한지 설명할 수 있어야 합니다.
- 데이터 수집 전략: AI PM이 데이터를 직접 모으지는 않아도 됩니다. 다만 어떻게 데이터를 수집할지에 대한 전략을 수립하는 것은 AI PM의 역량이 될 수 있습니다. 얼만큼의 데이터가 필요한지 리서치 과학자와 논의하고 전략을 수립하여 외부 업체나 별도 팀을 통해서 데이터를 수집합니다.
- AI에 대한 인식 및 기술적 배경: AI 라이프사이클에 대한 이해, AI의 확률적 특성과 같은 고유한 도전 과제에 대한 인식이 필요합니다. 기술적인 것에 대한 두려움 없이 새로운 기술을 배우고 이해하려는 개방성이 중요합니다. Python 기본 지식이나 모델 학습 경험이 있으면 좋지만, 배우려는 태도가 더욱 중요합니다.
- 영향력 및 협업 능력: 연구원들과 파트너십을 맺고 존경을 얻으며, 필요한 제품 사고방식을 제공해야 합니다. 교차 기능 협업 능력은 필수적이며, “과학자-소프트웨어 엔지니어-PM” 삼각대를 통해 의사 결정, 범위 설정, 데이터 검토 등을 수행합니다.
- 실험 및 적응력: 새로운 모델과 도구를 시도하고 평가하고 두려워하지 않아야 합니다. 기술적인 것에 겁먹지 않고 새로운 것을 배우려는 자세가 중요합니다.
Q4: AI PM이 되는 방법은 무엇인가요?
AI PM이 되기 위해서는 현재 회사 내에서 기회를 모색하는 것이 가장 현실적인 시작 방안 입니다.
- 회사 내 기회 모색: AI 전략 워크숍 참여, 아이디어 발표, AI 기반 프로젝트 제안 등을 통해 AI에 대한 열정을 보여주고, 작은 기능부터 추진해 보세요.
- AI 관련 해커톤 참여: Devpost 웹사이트를 통해 AI 관련 핵사톤에 참여하여 팀원들과 함께 프로토타입을 만들고 경험을 쌓는 것을 추천합니다. 이는 실질적인 노력(hustle)과 주도성(agency)을 보여줄 수 있는 좋은 방법입니다.
- 사이드 프로젝트: 다른 사람들에게 가치를 제공하고 어느 정도의 사용자를 확보할 수 있는 실제 제품을 만들어 보는 것이 좋습니다. 단순히 AI 도구를 사용하는 것을 넘어, 제품으로 완성하여 작은 수익이라도 발생하면 큰 강점이 됩니다.
- 기술 직군 PM 전환: 사내 PM 순환 프로그램을 활용하거나, 관리자와 논의하여 기회를 모색해보세요. 구글의 PM 로테이션 프로그램이나 메타의 RPM(Rotational Product Manager) 프로그램과 같이 내부적으로 직책을 전환할 수 있는 프로그램에 참여하는 것이 기술 직군 출신에게 좋은 방법입니다.
- 온라인 존재(Online Presence) 및 내러티브 구축: LinkedIn 프로필을 활용하여 자신만의 스토리를 구축하세요. (예: 조각가 -> “사용자를 이해하는 예술가”). 자신의 강점을 잘 설명하고, 제품 관리와 무관해 보이는 경험도 사용자 이해와 연결하여 자신만의 서사(narrative)를 만드는 것이 중요합니다.
Q5: AI 제품 전략 수립 시 주의할 점은 무엇인가요?
AI를 만능 기술로 생각하지 않아야 합니다. AI 도입 결정은 모든 것을 변화시킬 수 있으므로 매우 신중해야 합니다.
- 사용자 문제 해결에 AI가 최선일 때만 사용해야 합니다. 단순히 AI를 위한 AI 사용은 실패로 이어질 수 있습니다. 다른 방법으로도 문제가 해결될 수 있다면 AI를 도입할 필요가 없습니다.
- MVQ(Minimum Viable Quality): 완벽주의를 지양하고 최소 기능 제품을 빠르게 출시하여 사용자 피드백을 기반으로 개선해야 합니다. 초기에는 제한된 사용자에게 공개하고 AI의 “환각(hallucinations)” 가능성을 사전에 고지하는 것도 중요합니다. 완벽을 추구하다가 너무 많은 비용과 노력을 낭비하는 것은 흔한 함정입니다.
- 제품 전략 수립 시 미션(Mission)에 초점을 맞추고, AI가 그 미션을 더 빠르고, 더 좋게, 더 일찍 달성하는 데 도움이 되는지 여부를 판단해야 합니다.
- 내부 역량 및 인프라 고려: AI를 도입할 경우 현재 기술 스택을 완전히 변경해야 하는지, 필요한 인프라와 인재가 갖춰져 있는지, 장기적으로 가치가 있는지, 그리고 도입하지 않을 경우 발생할 수 있는 잠재적 위험을 감수할 수 있는지 등 포괄적인 체크리스트를 통해 판단해야 합니다.
- 프레이밍(Framing): 문제의 맥락 및 중요성을 명확히 설명해야 합니다. 모든 문서 작업에서 문제점을 명확히 정의하고, 그것이 전체 그림에서 왜 중요한지, 어떻게 정량화할 수 있는지부터 시작해야 합니다.
Q6: 면접에서 “가장 좋아하는 제품은 무엇이며, 어떻게 개선하시겠습니까?” 질문 의도는 무엇인가요?
이 질문은 지원자의 제품 이해도, 문제 해결 능력, 창의성, 비판적 사고 능력을 평가하기 위한 것입니다.
- 지원자의 제품 이해도, 문제 해결 능력, 창의성, 비판적 사고 능력 평가
- 문제점 구체적 지적, 현실적 개선 방안 제시
- 사용자 경험 긍정적 영향 설명, 데이터 기반 주장
마무리
AI PM은 단순히 기술적 백그라운드만을 가지는 것이 아니라 실제 AI를 어떻게 사용자에게 전달 할 수 있을지에 대한 고민과 그를 통해서 리서치 과학자들과 협업하여 사용자들에게 가치있는 AI 제품을 만들어 내는 역할을 합니다.
앞으로의 시대는 더 새로운 기술, 예측하지 못하는 기술들이 나타남에 있어서 AI PM의 역할은 더 중요할 것으로 생각됩니다. 그리고 앞으로의 많은 PM 역할을 하던 사람들이 AI PM으로 변모할 것임은 명백한 사실로 보입니다. 앞으로도 AI PM에 대한 다양한 소식을 더 전해 볼 수 있도록 하겠습니다.