[번역] 프로덕트 매니저에서 AI 프로덕트 매니저까지

프로덕트 매니저에서 AI 프로덕트 매니저까지

Written By Krishna Kumar K

AI 프로덕트 매니저에게 프로덕트 매니저가 경험하지 못한 다른 기회가 있을까? 이 차이를 어떻게 건널 수 있을까?

 

전형적으로 프로덕트 매니저는 소프트웨어 세계에서 제너럴리스트다.

분야와 기술을 넘어 그들을 가치있도록 만드는 전이 스킬이 있다. 하지만 나는 다양한 종류의 전문가를 보아왔다

- 마켓 플레이스, 검색, 광고 같은 제품 분야; 사이버 보안, 개발자 생산성 같은 기술 분야; 이커머스, 핀테크, 인사 등의 비즈니스 영역 등에서 전문화된 사람들.

 

왜 AI 프로덕트 매니지먼트에 집중하는가?

• AI 또는 전통적인(??) 머신 러닝은 한동안(현재 수십 년 동안) 비즈니스 영향을 이끌어왔다. 검색, 추천, 광고, 사기 탐지 등 많은 분야들이 ML 알고리즘에 의해 크게 영향을 받았다.
• AI는 앞으로도 비즈니스 생산성에 큰 영향을 미칠 수밖에 없다. 약간의 과장은 있지만 과대 광고가 정착된 후에 확실히 어떤 진정한 이익이 있다.

인공지능을 통해 생산성 향상을 이끌어내기 위한 기업들의 많은 노력이 있을 것이며, 이는 더 많은 혁신의 문을 열 것이다.

 

AI 프로덕트 매니저는 다음과 같은 업무를 수행할 수 있다:

• 기초 모델을 구축하고 API를 제공하는 기술 회사(OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft)
• AI의 영향을 많이 받을 수 있는 툴과 애플리케이션을 구축하는 기술 회사 - Adobe, Google, Microsoft, Netflix; Unstructured, Brainbase와 같은 스타트업
• 이 신기술로부터 이익을 얻고자 하는 기업들
• 전환을 통해 비즈니스를 지원하는 컨설팅 회사(여기서 역할은 'PM'이 아닌 '컨설턴트'일 수 있다)

AI 프로덕트 매니저를 만드는 것

기본은 동일하다.

 

PM(제품 관리자)로서의 당신의 역할은 팀의 자원을 동원해 가장 중요한 고객 문제를 파악하고 해결함으로써 비즈니스에 영향을 미치는 것이다. — 레니 라치츠키

 

당신은 비즈니스의 실행 가능성, 기술적 실현 가능성, 사용성 및 제품 가치를 검증하고 위험을 줄이는 일을 한다.

하지만 당신이 기술을 이해하는 것이 큰 도움이 될 것이다. 이 기술은 다음과 같은 것을 가능하게 한다.

• 기존에 존재했던 문제에 대한 새롭고 더 나은 해결책
• 현 수준에서 생산성을 높일 수 있는 기회
• 비즈니스가 새로운 기술을 도입하면서 나타나는 새로운 기회

AI 프로덕트 매니저로의 전환 방법 (전제: 이미 경험이 있는 PM이라고 가정할 때)

먼저 다음 분야에서 지식과 기술을 쌓는 것이 시작이다.

• 데이터 분석에 집중 투자하기: 구조적 데이터와 비구조적 데이터를 분석하고, 이를 통해 제품 방향성을 이끌어낼 수 있는 통찰력을 얻는 전문가가 되어야 한다. 직접 데이터를 분석할 수 있는 능력이 큰 가치가 될 것이다. (코스 확인)
• 머신러닝의 기본 배우기: 관련 코스
• 일반적인 ML 프로젝트 라이프사이클: 코스 — 머신러닝 프로젝트 구조화하기
• 데이터 수집 및 라벨링: 지도 학습 및 ‘파인튜닝’ 분야에서는 창의적인 데이터 수집 및 라벨링 방식이 중요하다.
• 대형 언어 모델(LLM)에 익숙해지기: 대형 언어 모델과 함께하는 생성형 AI
• 모델 사용해보기: Hugging Face와 함께하는 오픈 소스 모델
• UI 디자인: AI/ML 애플리케이션의 사용자 인터랙션 설계 가이드라인을 참고한다. — Apple, Google, Microsoft
• AI/ML의 인기 있는 비즈니스 응용 사례/사용 사례를 이해한다. 예: 검색, 추천, 텍스트 완성, 질문 답변 등
• 평가 지표 이해하기: ML 모델과 그 응용 프로그램을 평가하는 감각을 가지는 것이 매우 중요하다. 이를 통해 팀이 비즈니스에 영향을 미칠 수 있도록 올바른 방향으로 이끌 수 있다. 시작점: 어떻게 모델을 평가하는가?

How to evaluate your model ?

 

만약 이 분야에 흥미가 있다면 큰 도움이 될 것이다. 약간의 호기심만으로도 큰 변화를 만들 수 있다.

나의 경우, Microsoft의 ML 알고리즘 팀에서 (수석)프로덕트 매니저 역할을 맡게 되었다. 하지만 그 이전부터 이 분야에 대해 오랫동안 탐구해 왔다.

예를 들어, 이전 회사에서 학생의 이력서를 기반으로 분석 능력과 의사소통 능력을 예측하는 실험을 진행한 적이 있다.

그때 한 동료가 [Word2vec]라는 신기술을 소개해 주었는데, 당시에는 생소한 것이었다.

‘king — man + woman = queen’과 같은 예시를 통해 시맨틱 연관성을 보여주는 시연이 인상적이었다.

진정한 관심은 큰 도움이 된다. 커리어는 장기전이며, AI는 이제 일시적인 유행이 아니다!

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🔗 게시글의 원본 링크는 다음과 같습니다.

https://krishnakumark.medium.com/from-product-manager-to-ai-product-manager-2965fd190f07

From Product Manager to AI Product Manager

 

🍀 한국어로 읽기 편하게 일부 의역한 부분도 있지만, 오탈자나 잘못된 번역이 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다.