AI가 제품 관리를 재구성할 것인가?

Microsoft의 Azure Optimization 팀에서 근무하는 제품 관리자인 Aveneel Waadhwa가 AI 시대의 제품 관리에 대한 자신의 생각을 공유합니다.

제품 관리자가 인공 지능의 혁신적인 힘을 통해 고객의 요구 사항을 정확하게 예측하고 워크플로를 손쉽게 간소화하며 실시간으로 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있는 초능력을 보유하고 있는 세상을 상상해 보세요.

이 기사에서는 AI가 어떻게 제품 관리를 혁신하고 효율성을 향상하며 새로운 기회를 창출하는지에 대해 자세히 알아보고 이러한 발전에 수반되는 윤리적 책임을 탐구합니다.

AI가 제품 관리자를 대체할 수 있을까?

방 안의 코끼리에 대해 이야기해 보겠습니다. AI가 제품 관리자(PM)를 대체할 수 있습니까? 지금으로서는 대답은 '아니요'입니다. 하드 스킬과 소프트 스킬의 독특한 조합을 통해 제품 관리자는 대체할 수 없는 인간적 손길을 기술에 접목합니다. 그들은 시스템을 강화하거나 혼란시킬 수 있는 결정을 내릴 수 있는 힘을 휘두르며, AI는 이를 복제할 수 없습니다. 이러한 확신은 제품 관리자에게 AI 시대에 자신의 기술 가치에 대한 자신감을 심어줄 것입니다.

AI는 데이터 분석, 자동화 등 제품 관리의 다양한 측면에 도움을 줄 수 있지만 효과적인 제품 관리에 필수적인 인간의 창의성, 감성 지능, '소프트 스킬'이 필요한 영역에서는 부족합니다. 예를 들어 프레젠테이션용 Gamma AI나 회의록용 Otter.ai와 같은 도구는 업무를 간소화하는 반면, 제품 관리자는 고객 요구 사항에 대한 미묘한 이해와 강력한 팀을 구성하는 데 필요한 공감 능력을 고유하게 제공합니다.

그렇긴 하지만, 나는 이 새로운 AI 물결이 제품 관리자를 그 어느 때보다 더 중요하게 만들 것이라고 주장하고 싶습니다. PM은 제품 포트폴리오 전반에 걸쳐 책임 있는 결정을 내릴 책임이 있으며 AI 제품의 미래, 나아가 우리 세계의 미래를 형성할 권한을 보유하고 있습니다. 큰 힘에는 큰 책임이 따르며, 이로 인해 제품 관리자는 업무에서 AI를 윤리적으로 사용하는 데 비판적이고 영향력 있고 책임감을 갖게 됩니다.

직장에서 AI 활용

Microsoft에서 저는 정기적으로 AI를 활용하여 의사 결정을 강화하고 프로세스를 간소화합니다. 예를 들어, Azure Machine Learning은 방대한 양의 데이터를 분석하여 제품 전략을 알리는 패턴과 통찰력을 찾아냅니다.

최근 우리 팀에서는 내부 고객을 위한 Copilot 플러그인을 출시하여 Azure 예산, 예측 및 예측을 보고 편집하는 데 필요한 액세스 시간을 약 50% 줄였습니다. 또한 이 플러그인을 사용하면 고객에게 비용 절감 권장 사항을 더 쉽게 제시하고 FAQ 및 제품 문의에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.

우리 조직의 Azure 서비스를 최적화하는 프로젝트를 진행하는 동안 저는 AI에 대해 가장 영향력 있는 경험 중 하나를 경험했습니다. Azure Machine Learning을 통합함으로써 우리는 놓쳤을 미묘한 고객 선호도를 식별했습니다. 이는 보다 개인화된 제품 경험과 더 높은 고객 만족도로 이어졌습니다. 실시간 데이터 시각화를 위해 Power BI를 사용하면 정보에 입각한 결정을 신속하게 내리고 시장 변화에 거의 즉각적으로 전략을 적용할 수 있습니다. Copilot을 사용하면 초기 문서 버전의 초안을 작성하는 데 수많은 시간을 절약할 수 있어 전략 계획과 팀 조정에 집중할 수 있습니다.

제가 직장에서 자주 사용하는 AI 도구는 다음과 같습니다.

• Azure Machine Learning: 데이터 분석 및 추세 식별.
• Microsoft 365의 Copilot : PRD(제품 요구 사항 문서)와 같은 문서 초안 작성을 지원합니다.
• Power BI : 실시간 통찰력을 위한 대화형 대시보드를 만듭니다.
• Dynamics 365 AI : 고객 피드백을 이해하고 시장 동향을 예측합니다.
• Copilot 플러그인: 내가 시작한 플러그인에 대한 dogfood를 포함하여 내부 작업 및 도구를 관리합니다.

Microsoft의 AI 도구를 내 워크플로에 통합하면 생산성이 향상되고 혁신과 창의적인 문제 해결을 위한 시간이 확보되어 제품 결과가 향상됩니다.

AI 혁명을 위한 PM 준비

이제 AI 기초와 핵심 머신러닝 개념에 대한 숙달이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면, 인공지능과 기타 텍스트, 이미지, 음성 처리 기술의 발전으로 인해 향후 5년 내에 전 세계 일자리의 23%가 바뀔 것이라고 합니다.

데이터 과학을 전공하기로 한 결정을 되돌아보면서 저는 기계 학습 모델을 실행하고 AI 라이브러리 및 프레임워크를 탐색하면서 얻은 실무 경험을 소중히 여깁니다. 이 지식은 AI 도구의 기능과 한계를 이해하는 데 매우 중요했습니다.

미래의 컴퓨터 과학 및 데이터 과학 커리큘럼에는 책임감 있는 AI 요구 사항이 포함될 가능성이 높습니다. 스탠포드의 기호 시스템 이나 나의 모교인 UC Berkeley의 인지 과학과 같은 프로그램은 기술과 인문학을 결합하여 더욱 관련성이 높아질 것입니다. 이러한 프로그램은 PM이 AI의 윤리적 고려 사항을 탐색하고 제품 개발에서 개인 정보 보호, 데이터 보호 및 편견 완화를 우선시하도록 준비시킵니다.

우선순위 지정은 모든 제품 관리자, 특히 AI 제품과 관련된 관리자에게 중요한 책임입니다. 속도 외에도 개인 정보 보호, 데이터 보호, 윤리 및 편견에 대한 고려 사항을 고려하여 제품 로드맵을 작성해야 합니다. 이러한 사고방식의 변화는 일부 PM에게는 시간이 걸릴 수 있지만 필요한 변화입니다. AI의 책임 있는 사용은 일시적인 추세가 아닙니다. 이는 제품 관리의 미래를 위한 전제조건입니다. 책임을 강조하면 제품 관리자에게 권한을 부여하고 업무에서 AI의 윤리적 사용에 대한 책임을 강조해야 합니다.

AI의 윤리적 사용

AI의 윤리적 사용은 오늘날의 기술 환경에서 가장 중요합니다. 제품 관리자는 AI가 책임감 있게 사용되어 위험을 최소화하고 사회 이익을 극대화하도록 해야 합니다. 다음은 PM이 업무에서 AI를 윤리적으로 사용할 수 있는 방법에 대한 몇 가지 구체적인 예입니다.

• 투명성 및 설명 가능성: AI 모델이 투명하고 해당 결정을 설명할 수 있는지 확인합니다. XAI(Explainable AI) 와 같은 AI 도구를 사용하면 제품 관리자가 AI가 의사 결정을 내리는 방식을 이해하고 전달할 수 있으며, 이는 사용자 신뢰를 유지하는 데 중요합니다. 투명성이 부족하면 사용자와 이해관계자 사이에 불신이 생겨 잠재적으로 AI 솔루션이 거부될 수 있습니다. 예를 들어 채용 관행에 사용되는 AI 알고리즘의 투명성이 부족하면 법적 문제가 발생하고 회사의 평판이 손상될 수 있습니다.
• 편견 완화: AI 모델의 편견을 식별하고 완화하기 위해 적극적으로 노력합니다. 여기에는 다양한 데이터 세트를 사용하고 AI 시스템의 차별적 패턴을 정기적으로 감사하는 것이 포함됩니다. IBM의 AI Fairness 360 과 같은 도구가 이 프로세스에 도움이 될 수 있습니다. 편견을 해결하지 못하면 차별적인 관행이 발생하여 특정 집단에 대한 부당한 대우가 발생할 수 있습니다. 이로 인해 영향을 받는 개인에게 심각한 피해가 발생할 수 있으며 회사는 법적 및 규제적 영향을 받을 수 있습니다. 예를 들어, 신용 평가 시스템의 편향된 AI 로 인해 불공정한 대출 거부가 발생하고 규제 조사가 강화되었습니다.
• 데이터 개인 정보 보호: 데이터 개인 정보 보호 및 보호를 우선시합니다. AI 시스템이 GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 준수하는지 확인하고 강력한 데이터 익명화 기술을 구현하여 사용자 정보를 보호하세요. 데이터 개인정보 보호를 무시하면 심각한 데이터 침해로 이어질 수 있으며, 이로 인해 상당한 금전적 벌금이 부과되고 고객 신뢰가 상실될 수 있습니다. 예를 들어, GDPR은 데이터 개인 정보 보호 위반에 대해 회사에 막대한 벌금을 부과하여 규정 준수의 중요성을 강조했습니다.
• 윤리적인 AI 사용 정책: 조직 내에서 윤리적인 AI 사용 정책을 개발하고 시행합니다. 여기에는 AI의 허용 가능한 사용에 대한 명확한 지침을 설정하고 윤리적인 AI 관행에 대해 직원을 교육하는 것이 포함됩니다. 명확한 정책이 없으면 기업은 AI를 비윤리적으로 사용하여 대중의 반발을 불러일으키고 기업의 명성을 훼손할 위험이 있습니다. AI 배포의 윤리적 실수는 브랜드 인지도와 고객 충성도에 장기적으로 부정적인 영향을 미칠 수도 있습니다.
• 이해관계자 참여: AI 시스템 개발 및 배포에 다양한 이해관계자를 참여시킵니다. 이를 통해 다양한 관점이 고려되고 AI 시스템이 다양한 사용자 그룹의 가치와 요구 사항에 맞춰 조정됩니다. 이해관계자의 의견을 무시하면 AI 솔루션이 사용자 요구나 윤리 기준을 충족하지 못해 채택률이 낮아지고 실패 가능성이 생길 수 있습니다. 효과적이고 윤리적으로 건전한 AI를 개발하려면 이해관계자 참여가 중요합니다.

제품 관리에서 AI의 미래

AI가 발전함에 따라 제품 관리와 더 넓은 기술 환경에 미치는 영향은 엄청날 것입니다. AI 기술에 대한 규제가 강화되면서 윤리적이고 책임 있는 사용이 보장될 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 유럽연합의 AI법은 투명성, 책임성, 윤리적 사용에 중점을 두고 AI에 대한 법적 프레임워크를 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 법안은 위험 수준에 따라 AI 시스템을 분류하여 위험도가 높은 응용 프로그램이 엄격한 조사를 받도록 보장합니다. 마찬가지로 미국에서는 기업이 AI 시스템의 영향을 평가하고 잠재적인 편견이나 피해를 완화하도록 요구하는 알고리즘 책임법(Algorithmic Accountability Act)을 고려하고 있습니다. 딥페이크와 AI 생성 콘텐츠를 탐지하는 것도 어려운 일입니다. Reality Defender 및 GPTZero 와 같은 회사는 이를 해결하기 위해 정부 및 대학과 협력하고 있습니다.

제품 관리자는 규정을 준수하고 윤리적인 제품 개발을 보장하기 위해 이러한 규정을 잘 숙지해야 합니다. 이를 위해서는 새로운 법적 요구 사항과 사회적 기대에 맞춰 지속적으로 지식을 업데이트해야 합니다. AI 도구가 더욱 정교해짐에 따라 PM은 AI에서 생성된 통찰력을 해석하고 이러한 기술이 사용자와 사회에 도움이 되도록 보장하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

AI 도구는 효율성 향상으로 인해 제품 관리자에 대한 수요 감소를 제안할 수 있지만 현실은 더 미묘합니다. AI는 많은 작업을 간소화할 것이지만, PM의 역할은 AI가 규제 요구 사항에 부합하도록 보장하고 AI에서 생성된 통찰력을 해석하는 등 새로운 책임을 포함하도록 확장될 것입니다. 이로 인해 이 복잡한 환경을 탐색할 수 있는 숙련된 PM의 필요성이 증가할 가능성이 높습니다.

제품 관리자를 위한 AI 도구

제품 관리자가 일상 업무를 간소화하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 AI 도구는 다음과 같습니다.

• Gamma AI : AI 기반 프레젠테이션용입니다.
• Word 또는 Notion AI 의 Copilot: 문서 초안 작성용입니다.
• ChatPRD 또는 WriteMyPRD : 1페이저 및 PRD 제작용
• ClickUp : 워크플로 자동화용입니다.
• Mixpanel : AI 기반 제품 분석을 위한 것입니다.
• Productroadmap.ai : 제품 로드맵을 효율적으로 생성합니다.
• Teams 또는 Otter.ai 의 Copilot: 손쉽게 회의 메모를 작성하는 데 사용됩니다.
• Enterpret : 채널 전반에 걸쳐 고객 피드백을 분석합니다.

이러한 도구는 시간을 크게 절약하고 PM이 일상적인 작업보다 전략적 의사 결정에 더 집중할 수 있는 흥미로운 미래를 엿볼 수 있게 해줍니다.

AI와 기술 낙관주의

기술 낙관주의는 기술, 특히 AI와 같은 신기술이 궁극적으로 우리 삶을 개선하고 인류의 많은 문제를 해결할 것이라는 믿음입니다. 저는 기술 산업에서 기술과 소프트 스킬의 균형을 맞출 수 있는 AI의 잠재력에 대해 낙관하고 있습니다. AI 시대에는 공감 능력과 협업 능력을 키우는 것이 중요합니다. 인간성이 부족하다는 비판을 자주 받는 기술 기업은 AI가 보다 인간 중심적인 의사 결정을 장려함에 따라 이러한 변화로부터 이익을 얻을 수 있습니다.

이에 대한 좋은 예가 블랭크 스트리트 커피(Blank Street Coffee) 입니다. 이 회사는 자동화를 사용하여 일상적인 작업을 처리하고 서비스 직원이 고객과 소통하고 경험을 개선하는 데 집중할 수 있도록 해줍니다. 직원들은 단지 커피를 만드는 데 그치지 않고 고객과의 관계 구축에 더 많은 시간을 할애할 수 있어 전반적인 만족도가 높아집니다. 이 모델은 AI가 작업자가 자신이 가장 잘하는 일, 즉 뛰어난 고객 서비스 제공에 집중할 수 있도록 함으로써 인간 상호 작용을 보다 효과적으로 촉진할 수 있는 방법을 보여줍니다.

우리가 AI 혁명의 문턱에 서 있는 지금, 제품 관리자가 이 기술을 활용하여 엄청난 영향력을 발휘할 수 있는 고유한 위치에 있다는 것은 분명합니다. AI는 제품 관리, 기술, 세상을 변화시킬 것입니다. 책임감 있게 AI를 수용하고 공감과 혁신을 선도함으로써 제품 관리자는 기술이 의미 있고 윤리적인 방식으로 인류에게 봉사하는 미래를 만들 수 있습니다. 중요한 문제에 대한 해결책을 옹호하고 AI가 더욱 지능적으로 성장함에 따라 인간 경험을 향상시키고 우리를 더 좋고 밝은 미래로 이끌도록 합시다.

Aveneel Waadhwa는 뉴욕에 본사를 둔 Microsoft의 제품 관리자로서 Azure 최적화 팀에서 일하고 있습니다. 그는 또한 야심 찬 제품 관리자가 멘토링, 지침 및 취업 지원 피드백을 통해 기술 산업에 진출할 수 있도록 돕는 데 전념하는 비영리 조직인 Aspiring Product Manager의 공동 창립자이기도 합니다. UC Berkeley에서 데이터 과학을 전공한 Aveneel은 AI와 AI의 제품 관리 애플리케이션에 대한 지식이 풍부합니다. 업무 외에 Aveneel은 새로운 나라로의 여행, 하이킹, 커피 이벤트 주최, 축구, 영화 감상을 즐깁니다.