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AI PRD는 무엇이 달라야 하는가: AI 제품 요구사항에 반드...
PM과 엔지니어는 어떻게 통하는 대화를 해야 하는가
Trustworthy Numbers: 그래서 이 숫자, 믿어도 되나...
PM은 AI를 어디까지 알아야 하는가 : 반드시 이해해야 하는 ...
PM도 AI 하네스를 설계해야 한다 : 프롬프트보다 중요한 ...
AI 플라이휠로 한눈에 보는 AI 생태계 : AI 산업은 어떻게 ...
데이터 기반 조직 문화 : 우리는 금 어느 틈에 서 있...
모든 PM은 AI PM이 된다 : 기존 PM과 AI PM의 결정적 차...
20년 차 개발자가 말하는 “AI에게 ‘알아서 만들어줘’라...
AI가 코드를 쓰는 시대, 프로덕트 중심 엔지니어가 던져야...
[상위 1%의 워크플로] Meta 그로스 분석가는 Claude Code를 ...
프롬프트가 완벽해도 AI 시스템이 망가지는 이유
AI 에이전트란? 챗봇에게 질문만 하던 직장인이 ‘AI 팀장...
누구도 시키지 않는데 모두가 실험하는 조직: 실험이 습관...
실험은 많아졌는데, 우리는 더 잘 배우고 있는가: Dif...
한 팀의 무기에서 모두의 기본기로: 실험이 조직의 공용어...
AI 잘 쓰는 신입 옆에서, 마흔의 나는 무엇을 배워야 ...
우리 아이, AI 시대에 어떻게 가르쳐야 할까요?
AI로 만들었는데 왜 ‘우리 브랜드’ 같지 않을까?
균열을 구조로: 실험이 제품을 만드는 방식이 되는 순...