경쟁력 있는 AI PM이 되기 위한 2026 로드맵

프로덕트 매니저의 역량

전통적인 PM이 AI로 전환할 때 가장 크게 저지르는 실수는 제품 라이프사이클이 동일하다고 가정하는 것

전통적인 소프트웨어에서는 버튼이 작동하지 않으면 버그고 코드를 수정하면 100% 정상적으로 작동

하지만 AI에서는 확률을 다룸

 

당신의 챗봇은 95%의 시간 동안은 훌륭한 답변을 하지만 5%의 시간 동안은 터무니 없는 정보를 생성할 수 있음

전통적인 PM은 5%를 보고 버그처럼 제거하려고 하지만,

AI PM은 불확실성을 관리

 

 

 

 

 

AI 플라이휠 (AI Flywheel)

사용자가 많아질수록 제품이 더 똑똑해지지 않는다면, 그 제품은 시작도 하기전에 이미 끝난 것

훌륭한 AI PM은 사용자 상호작용을 어떻게 설계해야 데이터가 수집되고,

그 데이터가 다시 모델로 피드백되어 미래의 상호작용을 개선하고, 복리 효과를 만들어내는지를 알고 있음

 

 

 

 

AI 제품 아키텍처 & 데이터 파이프라인

데이터는 이제 인프라의 일부라는 사실을 이해해야함

당신은 더이상 UI만 관리하는 PM이 아니라 AI를 먹여 살리는 데이터 파이프라인을 관리하는 사람

 

데이터는 어디에서 오는가, 깨끗한가, 편향은 없는가를 알아야함

AI PM은 처음부터 깨끗한 데이터 수집이 가능하도록 제품을 설계

 

 

 

 

생성형 AI와 딥다이브

최상위 수준의 AI 프로덕트 매니저가 되기 위해서는 대형 언어 모델 (LLM) 내부에서 실제로 어떤 일이 일어나고 있는지 이해할 필요가 있음

모델의 아키텍처를 이해해야만 모델이 실패하는 원인을 정확히 파악 할 수 있음

생성형 AI 챗봇이 지속적으로 훈련 데이터가 근거에 기반하지 않은 정보를 사실처럼 생성하는 경우,

그 문제가 프롬프트 설계 때문인지, 아니면 템퍼처 설정 때문인지 구분할 수 있어야함

 

 

 

 

 

 

 

 

Reference

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3575/

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