AI PM의 역할과 과제 성공 사례 - 우아한형제들 우아콘2025 발표

안녕하세요, 여러분! 오늘은 AI PM의 역할과 중요성에 대해 함께 알아보려고 합니다. 최근에 AI의 발전이 정말 눈부시죠? 저 역시 AI PM으로서 AI 기술을 어떻게 활용하고, 어떤 역할을 맡고 있는지에 대해 이야기를 나누고 싶습니다. AI PM의 역할은 기본적으로 AI 프로젝트의 방향을 설정하고, 프로젝트가 잘 진행될 수 있도록 조율하는 것에서 시작됩니다. 저도 처음에는 일반 제품 PM이었지만, GPT 등의 AI 기술의 발전으로 인해 AI PM으로 옮기게 되었어요. AI PM은 일반적인 PM 업무 외에도 AI 기술 이해와 적용이 필요합니다. 그래서 최신 AI 모델을 비교하고, AI 관련 과제를 성공적으로 수행하기 위해 많은 노력을 기울이고 있어요. 오늘은 제가 일하면서 느낀 AI PM과 일반 PM의 차이와 AI 과제에서의 고려사항들을 소개해 드리려고 합니다. 최근 AI 조직이 여러 회사에서 발생하면서 그 중요성도 커지고 있는데요, AI PM으로서 어떤 것들을 해야 하는지 궁금하시죠? 오늘 이 시간을 통해 그 답을 찾을 수 있기를 바랍니다.

AI 과제에서의 협업과 의사 결정

AI 과제를 수행하면서 가장 중요하게 생각해야 할 부분 중 하나는 협업과 의사 결정입니다. 특히 AI PM의 역할에서는 다양한 부서와의 협업이 필수적입니다. 제가 처음 AI PM으로 전환했을 때, 기존의 제품 PM과의 가장 큰 차이 중 하나가 바로 의사 결정권의 변화였어요. 제품 PM은 주로 제품 로드맵을 기준으로 자신이 주체가 되어 결정하죠. 반면, AI PM은 협업 부서의 요청을 받아 과제를 진행하고, 기술적 자문을 제공하는 역할을 맡습니다. 저희 회사의 경우 AI 과제는 보통 협업 부서의 요청에 의해 진행되고, 기술적인 부분에서는 AI PM이 자문 역할을 하게 됩니다. 처음에는 의사 결정권이 줄어들어 답답할 때도 있었지만, 점점 적응해 가면서 협업의 중요성을 깨닫게 되었어요. 특히 데이터 과학자나 외부 파트너들과의 효과적인 커뮤니케이션을 위해 데이터에 대한 이해가 필수적입니다. AI 기술이 워낙 빠르게 변하기 때문에 이와 관련된 최신 정보를 계속해서 업데이트해야 한다는 점도 중요합니다. 이렇게 다양한 부서와의 협력을 통해 AI 과제가 성공적으로 진행될 수 있습니다.

최신 AI 모델 비교와 핸즈온 경험

AI PM으로서 가장 흥미로운 부분은 바로 최신 AI 모델을 비교하고 직접 사용해 보는 것이라고 할 수 있습니다. 요즘 AI 모델은 정말 빠르게 진화하고 있고, 그 종류도 다양합니다. 그래서 AI PM은 각 모델이 어떤 특성을 가지고 있는지 파악하는 것이 중요하죠. 예를 들어, 구글, 오픈AI, AWS 등 여러 회사의 AI 모델을 테스트하며, 각 모델의 장단점을 비교하게 됩니다. 구글의 모델은 이미지나 영상 처리에 강점을 보이고, 오픈AI의 모델은 언어 처리에서 높은 정확도를 보여줍니다. 반면, AWS 모델은 인프라와의 연동성이 뛰어난 편이죠. 이를 통해 각 과제에 맞는 최적의 모델을 선택해 사용할 수 있어요. 저는 이러한 모델들을 직접 테스트해 보면서 핸즈온 경험을 쌓고 있습니다. 또, 새로운 AI 툴이 나오면 망설이지 않고 사용해 보는 것도 중요합니다. 처음 접할 때는 다소 어렵게 느껴질 수 있지만, 직접 사용해 보면 생각보다 쉽게 이해할 수 있어요. 이렇게 다양한 모델과 툴을 테스트해 보면서 실제 과제에 좋은 영향을 미칠 수 있는 역량을 키워나가고 있습니다.

AI 툴 활용하기-PoC 진행 및 아이데이션

AI PM의 업무에는 다양한 AI 툴을 활용하여 PoC(Poof of Concept)를 진행하고 혁신적인 아이데이션 과정을 거치는 것이 포함됩니다. 특히나 개발자가 없거나 부족한 상황에서도 AI 기술을 최대한 활용해 과제를 진행할 수 있다는 것이 AI PM의 큰 장점입니다. 저는 개인적으로 AI 툴을 활용하여 직접 컨텍스트 엔지니어링을 하면서 아이디어를 구체화하고, PoC 단계를 넘어 실제로 구현할 수 있는 데모를 만들어 보았습니다. PoC 단계에서는 실용성을 검토하고 과제가 서비스 가능한 수준까지 도달할 수 있도록 테스트를 거칩니다. 예를 들어, 메뉴 필터링 과제에서는 AI 툴을 활용하여 메뉴의 내부 정책 위반 여부를 검토하는 과정을 자동화하고 있습니다. 이렇게 AI 툴을 통해 빠르게 PoC를 진행하면서 새로운 아이디어를 체계화할 수 있고, 이를 바탕으로 협업 부서와의 소통도 수월해집니다. 이러한 과정들은 AI PM의 핵심 업무 중 하나로서, AI를 통해 비즈니스적으로 새로운 가치를 창출할 수 있는 발판이 됩니다.

AI PM의 미래와 비즈니스 간의 연계성

AI PM의 역할이 점점 더 중요해지고 있는 만큼, 앞으로의 미래는 더 많은 가능성을 열어가고 있습니다. AI 기술은 이제 거의 모든 산업에 영향을 미치고 있으며, 이에 따라 AI PM의 역할도 더 확장되고 있습니다. AI PM은 최신 기술을 팔로우하며 이를 비즈니스와 연계시키는 브리지 역할을 한다고 할 수 있습니다. 비즈니스의 요구에 따라 새로운 AI 프로젝트를 기획하고, 이를 실행 가능한 계획으로 세우는 것이 AI PM의 중요한 부분입니다. 과제의 성공을 위해 적절한 AI 모델과 툴을 선택하고, 비즈니스 목표에 맞춰 프로젝트를 조율하는 것은 비즈니스와 AI 기술 간의 갭을 메우는 역할을 하죠. AI PM은 기술을 비즈니스의 언어로 번역하고, 이를 통해 비즈니스 가치를 극대화하는 데 중점을 둡니다. 앞으로 AI PM의 역할은 더욱 중요해질 것이며, 이들이 기술과 비즈니스 사이의 다리 역할을 함으로써 새로운 시장과 기회를 창출할 수 있을 것이라고 생각합니다. 저 역시 이런 미래를 준비하기 위해 끊임없이 배우고, 새로운 기술을 현실에 적용해 나가고 있습니다.