오늘은 Lenny’s Podcast의 ‘AI and Product Management’ 에피소드를 통해 Meta와 Google 출신 AI 전문가 Marily Nika가 전하는 AI PM의 핵심 인사이트를 살펴보고자 한다.
Marily Nika는 누구인가?
Marily Nika는 현재 Meta에서 메타버스 아바타 및 아이덴티티 분야의 제품 리드로 근무하고 있다. 그녀는 Google에서 8년 이상 Google Glass, 컴퓨터 비전, 음성 인식 관련 머신러닝 분야에서 일했으며, Maven에서 AI와 제품 관리에 대한 인기 강좌를 운영하고 있다. 실제 AI 제품 개발 경험이 풍부한 전문가이기에 그녀의 조언은 더욱 실질적으로 느껴진다.
모든 PM이 AI PM이 되어야 하는가?
Marily는 모든 PM이 AI PM이 될 것이라고 이야기한다. 그녀는 미래에 모든 제품이 개인화된 경험을 제공해야 하며, 이를 위해서는 AI가 기본으로 내장될 것이라고 전망한다.
하지만 실제 PM으로 일을 하면서 봤을 때, 꼭 그렇지는 않을 것 같다. 물론 모든 PM이 AI를 다뤄야 하는 것은 맞는 것 같다. 하지만 AI PM이라는 정의가 ‘AI 모델 PM’ 또는 ‘AI 기능 PM’이라면 반드시 모든 PM이 AI PM이 될 필요는 없을 것이다. 생각보다 현업에서 PM은 다양하고 수많은 기능을 담당하고 있기 때문이다. (특히 한국의 기업이라면 더더욱)
AI PM과 연구자의 협업: 불확실성이라는 벽
AI PM이 연구자들과의 협업을 어려워한다는 포인트에서는 굉장히 공감대를 느낄 수 있었다. 여기서 연구자는 AI/ML 모델을 생성할 수 있는 사람을 의미한다.
AI PM이 연구자들과의 협업이 어려운 이유는 바로 불확실성이다. 일반적인 PM은 명확함에 익숙하다. “이 KPI를 달성하면 출시한다”처럼 확실성을 기대한다. 하지만 AI 필드에서 연구는 불확실성을 기본 전제로 한다.
“이것을 시도하고, 1년 안에 작동하지 않으면 완전히 중단하고 다시 시작할 것이다”라는 식이다. 특히 AI/ML 모델에서는 100%라는 명확함을 이야기할 수 없다. 이미지 인식 정확도가 70%일 때 출시할 것인지, 80%일 때 출시할 것인지 결정하는 것은 AI PM의 중요한 책임이라고 이야기 한다.
이와 같은 부분에서 AI PM은 연구자들과 협업하기 위해 유연해져야 하되, 모델의 요구사항은 명확하게 전달할 수 있는 능력을 배양해야 한다. 동시에 PM은 팀의 선장으로서 불확실성 속에서도 팀을 격려하고 응원해야 한다.
Shiny Object Trap을 피하라
Marily가 강조한 핵심 중 하나는 바로 Shiny Object Trap 이다. AI를 위한 AI를 시도하지 말아야 한다는 것이다.
반드시 해결해야 할 문제점(Problem)이 있는지 확인해야 한다. 스마트한 방식으로 해결해야 할 페인 포인트(Pain Point)가 있는지 확인해야 한다. 문제와 높은 수준의 해결책이 식별된 후에야 AI로 실제 구현 방법을 모색해야 한다.
일반 PM이 ‘올바른 제품’을 구축하는 것을 돕는다면, AI PM은 ‘올바른 문제’를 해결하는 것을 돕는다. AI에 투자하려면 데이터 과학자가 모델을 만들 명확한 문제, 청중, 사용자, 사용 사례가 있어야 한다.
특히 MVP 단계에서는 AI를 사용하지 말아야 한다. 데이터 과학자가 강력한 기계를 사용하여 몇 주가 걸리는 모델 훈련에 시간을 낭비해서는 안 된다.
AI PM이 되기 위한 실용적 조언
1. 데이터 기반 사고방식으로 전환하라
PM은 주변에 방치된 데이터를 가지고 무엇을 할 수 있을지 생각해야 한다. 데이터를 수집하지 않는 회사라면 데이터 수집을 시작하는 것이 AI를 향한 첫 번째 큰 단계이다. 사용자 행동에 대한 데이터를 얻을 수 있는 모든 것은 AI로 개선될 수 있다.
2. GPT를 활용하여 PM 업무를 강화하라
Marily는 GPT 활용의 구체적인 사례를 제시했다. 미션 선언문 작성 시 GPT에게 기존 미션 선언문을 제공하고 더 멋지게 다시 작성해 달라고 요청하면 환상적인 결과물을 얻을 수 있다. 사용자 세그먼트 발굴에도 GPT는 PM의 생각이 미치지 못하는 세그먼트를 제안하며 해당 세그먼트의 동기와 고통점까지 제공한다.
중요한 것은 GPT가 일을 대신하는 것이 아니라 PM이 이미 머릿속에 개념을 가지고 있는 상태에서 도움을 요청하는 방식이라는 점이다.
3. 코딩을 배워라 (압도되지 말고)
PM은 코딩을 배우거나 작은 모델을 직접 훈련하는 것에 대해 덜 압도되고, 덜 위협받고, 덜 두려워해야 한다. 코딩을 배우는 것은 PM에게 다른 접근 방식, 다른 사고방식, 다른 자신감을 제공한다.
피아노 학습과 비슷하다. 기초를 배우면 나중에 원하는 음악을 스스로 만들 수 있는 것처럼, 코딩의 기본을 배우면 일상 업무에 도움이 되는 도구가 어떻게 만들어졌는지 이해할 수 있다. Coursera의 Stanford Introduction to AI 강좌나 Coding Dojo의 Python 강좌가 추천된다.
AI는 PM을 대체할 것인가?
Marily는 명확하게 부정한다. AI는 PM을 대체하지 않으며, 오히려 모든 것을 더 좋게 만든다. AI는 PM이 덜 지루한 다른 일, 즉 전략적 측면에 집중할 수 있도록 시간을 확보해 줄 것이다. AI는 PM을 더 스마트하게 만들고, 우리가 인식하지 못했던 제품 관리의 새로운 영역을 열어줄 것이다.
AI PM이 되기 위한 핵심
AI PM이 되기 위한 핵심은 일반 제품 개발과 AI 제품 개발의 차이점을 이해하는 것이다. AI PM은 때때로 제품 자체가 아닌 문제를 관리하며, 스마트한 솔루션으로 해결할 가치가 있는 문제인지 파악해야 한다.
불확실성을 수용하면서도 명확한 요구사항을 전달할 수 있는 능력, 연구 과학자와 효과적으로 협업하는 능력, 데이터 기반 사고방식이 AI PM의 핵심 역량이다.
AI를 위한 AI가 아닌, 실제 문제 해결을 위한 AI를 고민하는 PM이 되어야 한다. 그리고 그 과정에서 AI는 우리를 더 나은 PM으로 만들어줄 것이다.
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