AI PM: 프롬프트 리뷰어가 된 6년차 PM의 생존기

코드 한 줄 짤 줄 모르던 내가, 이제는 AI 모델의 '뇌'를 튜닝하는 프롬프트 엔지니어링에 매달리고 있다. 6년차 PM으로서, 지난 몇 년간 겪은 역할 변화는 그야말로 격변이었다. 데이터 분석 툴을 쥐고 씨름하던 시간은 AI 도구 큐레이션으로, 꼼꼼한 코드 리뷰는 AI 모델의 프롬프트 리뷰로 대체되었다. 솔직히 말해서, 처음엔 혼란스러웠다. '내가 이걸 왜 해야 하지?'라는 질문이 머릿속을 떠나지 않았다.

하지만, 변화를 거부하는 것은 곧 도태를 의미한다는 것을 깨달았다. AI는 단순한 도구가 아니라, 우리의 업무 방식을 근본적으로 바꾸는 혁명적인 힘이다. 이 변화에 적응하지 못하면, PM이라는 직업 자체가 사라질 수도 있다는 위기감이 엄습했다. 그래서 나는 변화를 받아들이기로 결심했고, AI PM으로 거듭나기 위한 여정을 시작했다. 이 글은 그 여정의 기록이자, 미래 PM을 꿈꾸는 당신에게 전하는 솔직한 조언이다.

왜 지금, AI PM인가?

몇 년 전, 나는 엑셀 시트에 파묻혀 데이터 분석에 몰두했다. A/B 테스트 결과를 분석하고, 사용자 행동 패턴을 파악하며, 제품 개선 방향을 제시하는 것이 나의 주요 업무였다. 하지만, AI 기술이 발전하면서 상황은 급변했다. AI 모델이 데이터 분석을 훨씬 빠르고 정확하게 수행할 수 있게 되면서, 나의 역할은 점점 모호해졌다.

• 자동화의 물결: AI는 데이터 분석, 보고서 작성, 심지어 의사 결정까지 자동화하고 있다. 더 이상 사람이 엑셀 시트를 들여다보며 시간을 낭비할 필요가 없어졌다.
• 초개인화 시대: AI는 사용자 데이터를 기반으로 초개인화된 경험을 제공한다. PM은 더 이상 획일적인 제품을 만들어서는 안 된다. AI를 활용하여 사용자 개개인의 니즈에 맞는 맞춤형 제품을 제공해야 한다.
• 빠른 실험과 학습: AI는 제품 개발 주기를 획기적으로 단축시킨다. PM은 AI를 활용하여 빠르게 가설을 검증하고, 실험 결과를 분석하며, 제품을 개선해야 한다.

이러한 변화 속에서, PM은 새로운 역할을 찾아야만 했다. 단순히 요구사항을 정의하고, 개발팀을 관리하는 역할에서 벗어나, AI를 활용하여 제품을 기획하고, AI 모델을 튜닝하며, AI 도구를 큐레이션하는 역할로 진화해야 한다. 이것이 바로 AI PM의 탄생 배경이다.

6년차 PM, AI에 뛰어들다: 좌충우돌 성장기

AI PM으로의 전환은 결코 쉽지 않았다. 프로그래밍 경험이 전무했던 나는, AI 관련 용어들을 이해하는 것조차 버거웠다. 텐서플로우, 파이토치, 트랜스포머… 마치 외계어처럼 들렸다. 하지만, 포기하지 않고 꾸준히 공부하고, 실험하고, 실패하면서 조금씩 AI에 대한 이해도를 높여갔다.

프롬프트 엔지니어링, 새로운 언어를 배우다

가장 먼저 시작한 것은 프롬프트 엔지니어링이었다. GPT-3, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 원하는 결과를 얻기 위해서는, 모델에게 적절한 프롬프트를 제공해야 한다. 처음에는 '이게 무슨 의미가 있나?'라는 생각이 들었지만, 프롬프트에 따라 AI 모델의 답변이 천차만별로 달라진다는 것을 깨닫고 놀라움을 금치 못했다.

예를 들어, '제품 아이디어를 5가지 제시해 줘'라는 프롬프트 대신, '20대 여성을 위한 친환경 뷰티 제품 아이디어를 5가지 제시해 줘. 각 아이디어의 차별점과 시장 경쟁력을 분석해 줘'라는 프롬프트를 사용하면, 훨씬 구체적이고 실용적인 아이디어를 얻을 수 있다. 프롬프트 엔지니어링은 AI 모델과의 '대화'를 통해, 모델의 잠재력을 최대한으로 끌어올리는 기술이다.

AI 도구 큐레이션, 생산성을 극대화하다

AI 기술이 발전하면서, 다양한 AI 도구들이 쏟아져 나오고 있다. 텍스트 생성, 이미지 생성, 음성 변환, 비디오 편집… PM은 이러한 AI 도구들을 적절하게 활용하여 업무 효율성을 극대화해야 한다. 하지만, 수많은 AI 도구들 중에서 어떤 도구를 선택해야 할지, 어떻게 활용해야 할지 막막할 수 있다.

나의 경우, 다음과 같은 기준으로 AI 도구를 큐레이션한다.

1. 문제 해결 능력: 어떤 문제를 해결해 줄 수 있는가?
2. 사용 편의성: 얼마나 사용하기 쉬운가?
3. 비용 효율성: 가격 대비 성능은 어떠한가?
4. 데이터 보안: 데이터 보안은 안전한가?

예를 들어, 아이디어 구상 단계에서는 ChatGPT, Jasper와 같은 텍스트 생성 AI 도구를 활용하여 다양한 아이디어를 빠르게 생성한다. 디자인 작업 단계에서는 Midjourney, DALL-E 2와 같은 이미지 생성 AI 도구를 활용하여 시안을 제작한다. 이러한 AI 도구들을 적절하게 활용하면, 이전에는 상상할 수 없었던 수준의 생산성을 달성할 수 있다.

데이터 분석, AI 모델의 성능을 평가하다

AI 시대에도 데이터 분석은 여전히 중요하다. 하지만, 데이터 분석의 목적이 달라졌다. 이전에는 사용자 행동 패턴을 파악하고, 제품 개선 방향을 제시하는 것이 주된 목적이었다면, 이제는 AI 모델의 성능을 평가하고, 모델을 개선하는 것이 주된 목적이다.

예를 들어, AI 기반 추천 시스템의 성능을 평가하기 위해서는, 추천된 제품의 클릭률, 구매 전환율, 사용자 만족도 등을 분석해야 한다. 분석 결과를 바탕으로, 추천 알고리즘을 개선하고, 사용자에게 더욱 적합한 제품을 추천할 수 있도록 해야 한다. 데이터 분석은 AI 모델의 '피드백 루프'를 구축하는 데 필수적인 요소이다.

AI PM, 미래를 디자인하다: 새로운 스킬셋과 마인드셋

AI 시대, PM은 단순히 제품을 '관리'하는 사람이 아니라, 제품의 '미래'를 디자인하는 사람이 되어야 한다. 이를 위해서는 다음과 같은 스킬셋과 마인드셋을 갖춰야 한다.

필수 스킬셋

• 프롬프트 엔지니어링: AI 모델과의 효과적인 커뮤니케이션 능력
• AI 도구 큐레이션: AI 도구 활용 능력 및 생산성 극대화 능력
• 데이터 분석: AI 모델 성능 평가 및 개선 능력
• AI 윤리: AI 기술의 사회적 영향에 대한 이해 및 책임감
• 소프트 스킬: 커뮤니케이션, 협업, 문제 해결, 리더십

핵심 마인드셋

• 학습 민첩성 (Learning Agility): 끊임없이 새로운 기술을 배우고 적용하는 능력
• 실험 정신 (Experimentation): 실패를 두려워하지 않고, 다양한 시도를 통해 배우는 자세
• 비판적 사고 (Critical Thinking): AI 모델의 결과물을 맹신하지 않고, 비판적으로 검토하는 능력
• 사용자 중심 (User-Centricity): AI 기술을 활용하여 사용자에게 최고의 가치를 제공하려는 노력
• 윤리적 책임감 (Ethical Responsibility): AI 기술의 사회적 영향에 대한 깊은 고민과 책임감

AI PM 성공 전략: 5가지 실전 팁

AI PM으로 성공하기 위한 5가지 실전 팁을 소개한다.

1. AI 기본기 다지기: 온라인 강의, 책, 튜토리얼 등을 통해 AI 기본 개념을 학습한다. Cole IT AI 유튜브 채널에서 제공하는 AI 강의를 적극 활용하는 것도 좋은 방법이다.
2. 프롬프트 엔지니어링 연습: ChatGPT, Bard와 같은 LLM을 활용하여 다양한 프롬프트를 실험해 본다. 프롬프트에 따라 답변이 어떻게 달라지는지 관찰하고, 자신만의 프롬프트 작성 노하우를 개발한다.
3. AI 도구 탐색: 다양한 AI 도구들을 사용해 보고, 자신의 업무에 가장 적합한 도구를 찾아본다. AI 도구 리뷰 사이트, 커뮤니티, 블로그 등을 참고하여 정보를 수집한다.
4. 데이터 분석 능력 강화: 데이터 분석 툴(Excel, Google Sheets, Tableau 등) 사용법을 익히고, 데이터 시각화 능력을 향상시킨다. 온라인 데이터 분석 강의를 수강하거나, 데이터 분석 프로젝트에 참여하는 것도 좋은 방법이다.
5. AI 커뮤니티 참여: AI 관련 온라인 커뮤니티, 컨퍼런스, 밋업 등에 참여하여 다른 AI 전문가들과 교류한다. 최신 AI 기술 트렌드를 파악하고, 실질적인 조언을 얻을 수 있다.

흔한 실수와 함정 피하기: AI PM 주의사항

AI PM으로 일하면서 흔하게 저지르는 실수와 함정을 피하기 위한 몇 가지 주의사항을 소개한다.

• AI 맹신 금지: AI 모델의 결과물을 맹신하지 않고, 비판적으로 검토해야 한다. AI 모델은 완벽하지 않으며, 오류를 포함할 수 있다.
• 데이터 편향 경계: AI 모델 학습에 사용되는 데이터에 편향이 있을 경우, 결과물에도 편향이 나타날 수 있다. 데이터 편향을 최소화하기 위한 노력을 기울여야 한다.
• 윤리적 문제 고려: AI 기술은 사회적, 윤리적 문제를 야기할 수 있다. AI 기술 개발 및 활용 과정에서 윤리적 문제를 신중하게 고려해야 한다.
• 지속적인 학습: AI 기술은 빠르게 발전하고 있다. 끊임없이 새로운 기술을 배우고 적용해야 한다.
• 과도한 자동화 지양: 모든 업무를 자동화하려고 하기보다는, 인간의 창의성과 판단력이 필요한 업무에 집중해야 한다.

AI PM, 그 이상의 가능성: 미래를 위한 투자

AI PM은 단순한 직업이 아니라, 미래를 위한 투자이다. AI 기술은 앞으로 더욱 발전할 것이며, AI PM의 역할은 더욱 중요해질 것이다. 지금부터 AI PM 역량을 키워나가면, 미래 시대에 경쟁력을 갖춘 인재로 성장할 수 있다.

나 역시 아직 배워야 할 것이 많다. 하지만, AI PM으로 일하면서 얻은 경험과 지식을 바탕으로, 앞으로 더욱 혁신적인 제품을 만들고, 사회에 기여하고 싶다. 당신도 AI PM의 가능성을 믿고, 미래를 향해 나아가기를 응원한다.

결론: AI 시대, PM은 혁신의 엔진이다

AI 시대, PM의 역할은 완전히 바뀌었다. 더 이상 과거의 방식에 머물러서는 안 된다. AI를 적극적으로 활용하고, 새로운 스킬셋과 마인드셋을 갖춰야 한다. AI PM은 단순한 관리자가 아니라, 혁신의 엔진이다. AI 기술을 활용하여 새로운 가치를 창출하고, 사용자에게 최고의 경험을 제공하는 것이 AI PM의 핵심 역할이다. 당신은 AI 시대에 어떤 PM이 되고 싶은가? 그리고, 지금 당장 무엇을 시작할 것인가?

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