AI PM의 역할과 실제 사례 - 우아한형제들에서의 경험 공유

네, 안녕하세요! 여러분들께 AI PM의 역할과 그 필요성에 대해 소개하려고 합니다. AI 기술이 빠르게 발전하면서, 다양한 분야에서 이 기술을 효과적으로 적용하려는 노력이 이루어지고 있습니다. 이 과정에서 AI PM의 역할은 더욱 중요해지고 있는데요. AI PM은 기술과 비즈니스의 가교 역할을 하며, 기술 혁신을 실질적인 사업 성과로 연결하는 중요한 임무를 맡고 있습니다. AI 프로젝트가 성공적으로 완료되기 위해서는 단순한 관리나 기획을 넘어, AI 기술의 이해와 응용이 필수적입니다. 이 때문에 많은 기업들이 AI PM의 필요성을 인식하고 있으며, 우아한형제들의 사례를 통해 어떻게 AI PM이 급변하는 트렌드에 대응하고 프로젝트를 성공적으로 이끄는지 알아보겠습니다.

AI PM의 업무적 차별성

AI PM의 역할은 일반 PM과 다소 다르다고 할 수 있습니다. 일반 PM은 주로 제품의 방향성 및 로드맵을 관리하지만, AI PM은 협업 부서와의 상호작용에서 AI 과제 자체에 대한 기술 자문을 주로 담당하게 됩니다. 이는 AI의 특성상 프로젝트의 성공 여부가 기술적인 이해와 밀접하게 연결되어 있기 때문입니다. 우아한형제들에서의 AI PM은 데이터 과학자 또는 더 나아가 기술팀과의 협업이 빈번하며, 새로운 모델이나 기술을 매일같이 테스트하고 도입하기 위한 준비 작업을 수행합니다. 주요 차이점 중 하나는 AI 관련 최신 기술을 팔로우하고 이를 실제 프로젝트에 적용시키기 위한 역량이 필수적이라는 점입니다. 결국, AI PM은 비즈니스 목표와 최신 기술을 연결하는 중재자 역할을 수행하며, 늘 변화하는 기술 트렌드를 빠르게 받아들여야만 성공적으로 업무를 수행할 수 있습니다.

AI 과제 수행 설계 방법

AI 과제를 설계할 때는 여러 가지 요소를 고려해야 합니다. 첫 번째는 당연히 어떤 모델을 채택할 것인가입니다. AI 프로젝트의 본질과 요구 사항에 맞는 모델을 선택하는 것은 매우 중요합니다. 예를 들어, AI PM은 구글, 오픈AI, AWS 등의 다양한 모델을 테스트하여 최적의 성능과 비용을 고려해 선택할 수 있습니다. 두 번째는 설계 단계입니다. 엔서봇과 같은 AI 프로젝트에서는 질문의 복잡성을 고려하여 다양한 수준의 레그가 필요하며, 각 단계에서 올바른 시스템이 지원할 수 있도록 해야 합니다. 또한, 메뉴형 필터링 같은 프로젝트에서는 호출 빈도가 높아 성능 최적화가 중요한데, 선택한 기술 스택으로 이를 어떻게 구현할지 미리 계획합니다. 마지막으로, 프로젝트에 필요한 툴이나 프레임워크를 선별하여 적용해야 합니다. 최적의 결과를 얻기 위해서는 적절한 테스트 방법과 툴을 활용하여 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다.

프롬프트 엔지니어링과 사례 분석

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과의 상호작용을 통해 구체적인 결과를 얻는 데 중요한 역할을 합니다. 우아한형제들에서는 AI를 활용한 다양한 문제 해결 사례가 있습니다. 예를 들어, 예제 선택기라는 기법을 통해 입력값과 가장 유사한 예제를 선택하여 모델의 정확도를 크게 향상시킬 수 있었습니다. 이는 정확도 92%에서 98%로의 성과 향상을 가져왔습니다. 또한, 프롬프트 엔지니어링에서는 랭퓨즈와 같은 툴을 이용해 버전별 정확도, 속도, 비용을 체계적으로 비교할 수 있어 보다 효율적인 프롬프트 구조를 설계하는 데 도움이 됩니다. 실무자분들은 프롬프트 최적화 과정에서 예제 선택기 같은 기법을 적극 활용해 보세요. 이는 AI 프로젝트의 성공적인 운영과 비용 절감을 동시에 이룰 수 있는 효과적인 방법입니다. 이러한 기법들은 실제 서비스로의 적용 가능성을 높여 주며, AI의 발전과 함께 더욱 중요한 역할을 하고 있습니다.

실제 AI 모델 테스트와 결과

우아한형제들에서는 다양한 AI 모델을 테스트하여 실질적인 결과를 얻고 있습니다. 예를 들면, 음성 AI 모델을 사용하여 감정 분류 테스트를 진행했으며, 이는 음성 톤에 따라 감정을 정확히 분류하는 성공적인 예시로 자리 잡았습니다. 또한, 영상 AI 모델 테스트에서는 가게 광고 영상을 생성하는 POC를 통해 다양한 모델의 성능을 비교했습니다. 이 과정에서 파이프라인을 구축하여 모델 변경이 쉬워지고 각모델의 장단점을 명확히 파악할 수 있었습니다. 이처럼 AI 모델 테스트는 단순한 기능 테스트가 아닌, 비즈니스에 직접 활용할 수 있는 가능성을 살펴보는 중요한 과정입니다. 이를 통해 AI 모델의 제약과 개선점을 발견하고, 이를 토대로 프로덕션 가능성을 예측할 수 있습니다. 지속적으로 변화하는 AI 기술의 발전 속에서, 이러한 실질적인 테스트와 결과 분석은 AI PM에게 매우 중요한 활동이며, 성공적인 프로젝트 완료에 필수적입니다.