AI Product Manager의 역할 정의하기

Data Science Process Alliance에서 발행한 'What is an AI Product Manager'의 내용을 발췌/정리한 글입니다.

(Source : business.wisc.edu/news/what-is-a-product-manager)

 

AI Product Manager의 개념

• 보통 Product Manager는 기술, UX, 비즈니스의 교차점에 있는 직무로 평가받음
• AI Product Manager 역시 이와 다르지 않음. 다만, 제품이 AI로 달라지기 때문에 이전보다 양질의 데이터가 중요해짐
• 즉, 데이터의 수집, 저장, 변환, 분석 및 유지 관리는 모든 AI 제품의 핵심

 

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AI Product Manager의 역할은?

요약하면 AI Product Manager의 역할은 인공지능 관련한 트렌드를 계속 공부하면서, 관련된 영역을 제품에 잘 전달할 수 있도록 고민해야 한다. 특히 AI Product와 관련한 올바른 지표를 설정하고, 이를 토대로 제품이 개선될 수 있도록 만들어야 한다. 아티클의 본문에 나온 내용 중 붉은 영역이 AI Product Manager와 관련해서 필요한 역할들이다.

 

큰 그림을 정의하기

• 인공 지능 및 산업 트렌드에 대한 연구 수행
• 고급 분석, 인공 지능 및 기계 학습이 특정 요구를 해결할 수 있는 기회 식별
• 매력적인 제품 비전을 개발하고 그 비전을 전달
• 장기적인 제품 전략에 미래 릴리스를 명확하게 매핑하는 제품 로드맵 관리
• 데이터 과학을 위한 Agile 최상의 실천 방법을 사용하여 제품 인크리먼트 전달
• 최소 실현 가능 제품 (MVP) 정의 및 효과적인 피드백 루프 구축

 

제품 백로그 관리

• 제품 아이디어 목록 관리
• 백로그를 가치 있는 작은 조각으로 나누기
• 백로그가 투명하고 이해되도록 보장
• 백로그 항목 우선순위 설정

 

제품 개발을 조종하기

• 제품 성공을 측정하기 위한 적절한 모델 및 비즈니스 결과 지표 식별; 이러한 지표에 대한 모델 및 제품 성능을 모니터링하고 추적
• 데이터 과학자, ML 엔지니어, 분석가 및 소프트웨어 개발자와 협력하여 제품 개발을 안내

 

시장 성공을 이끌기

• 제품 출시를 위해 마케팅 팀과 협력
• 제품을 데이터 과학 제품 라이프 사이클 전체에 걸쳐 소유함. 이는 프로젝트를 넘어 제품을 만들고 ML Ops를 포함함
• 제품의 사용을 전파하고 (필요한 경우) 제품을 화폐화하여 제품에서 가치를 추구
• 제품 및 데이터 사용이 책임 있는 AI 최상의 실천 방법을 준수하도록 보장

 

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AI Product Manager의 기준점

모든 프로덕트 매니저가 그렇겠지만, 의사결정에서 스스로의 판단기준을 정해야한다. 특히 데이터 윤리나 AI 윤리와 관련된 부분부터, 모델링의 성능 등도 출시 가능한 수준인가에 대한 고려가 필요한 것 같다. 실제로 구글이 바드를 곧바로 출시했던 것처럼, 기술이 있어도 이걸 출시해도 괜찮은가, 아닌가에 대한 판단이 어려울 수 있다. 따라서 AI PM은 이런 부분까지 고려해주는게 필요할 것 같다.

• 지금 출시해서 최초 도입의 이점을 얻을 것인가? 아니면 모델이 더 정확해질 때까지 기다릴 것인가?
• 팀이 시작하기 전에 얼마나 많은 계획을 세워야 하는가?
• 해당 이해관계자의 특정 요청을 만족시켜서 그들을 만족시킬 것인가? 그러나 그게 정말 그들이 필요로 하는 것인가?
• 고객 데이터 세트 Y를 사용하는 것은 합법적이다. 그러나 이것은 고객들의 신뢰를 침해할 수 있을까?

 

본문 내용 읽어보시는 것을 추천합니다. :) 

What is an AI Product Manager? - Data Science Process Alliance