AI를 이용한 각종 제품과 서비스가 쏟아져 나오면서, 프로덕트 매니저의 역할도 변화를 맞이하고 있습니다. 챗GPT의 등장 이후 짧은 시간동안 상상조차 어려웠던 새로운 AI 활용 사례들이 용솟음 치듯 새로 소개되는 요즘입니다. 미드저니, 스테이블 디퓨전, DALL-E 등 생성형 AI 도구들 부터 고급 검색 솔루션과 멀티모달 AI 시스템 등 쟁쟁한 서비스들이 그뒤 수개월만에 등장했습니다. 수많은 기업은 어떻게 해서든 자사 프로덕트에 조금이라도 AI 기술을 통합하려 애쓰고 있으며, 마이크로소프트나 구글과 같은 공룡들도 기업의 사활을 걸고 역량을 총 집합하고 있습니다. 이는 프로덕트의 기획과 관리 방식 전반에도 영향을 미쳐 큰 변화를 일으키고 있습니다.
이러한 변화 시대에 발 맞추어 모든 프로덕트 매니저는 결국 AI 프로덕트 매니저 된다는 이라는 극적인 전망도 나오고 있습니다. 본 도서의 저자 마릴리 니카는 PM들이 AI의 반짝이는 신기술 함정에 빠지지 말것을 지속적으로 강조하면서 사용자의 문제와 제품의 전략에 근거하지 않고 그저 AI가 유행이기 때문에 이를 적용하는 실수를 항상 경계하라는 의도를 밝히고 있습니다. AI는 만능의 해결책이 아니라 하나의 도구 입니다. 도구를 사용하는데 기본 원칙은 언제나 정말 효과적인 해결책일 때만 활용한다는 것 입니다. 사용자의 니즈는 변하지 않았고 달라진 것은 이를 해결하는 새로운 도구인 AI일 뿐이라는 점도 이 책에서 계속 반복하고 있습니다.
본 도서는 이러한 시대적 흐름속에서 AI시대에 PM에게 요구되는 전략과 도구 그리고 이론을 체계적으로 정리한 가이드 입니다. 이 책은 구글 GenAI 프로덕트 리드이자 AI 교육기관 설립자인 저자의 경험을 토대로 쓰여졌습니다.
저자는 자신의 제품 개발 경험을 기반으로 AI 기술을 제품개발에 통합하고 AI 제품 생에주기 전과정을 이끄는지에 대한 경험과 통찰을 공유하고 있습니다. 이 도서는 특히 에이전틱 AI와 생성형 AI 전반의 최신 개념을 다루고 있습니다. 최신 트렌드에 맞는 AI 기술을 제품의 혁신으로 연결하는, 현재 필드에서 살아 있는 전략을 제시합니다. AI 기술에 대한 지식이 많지 않은 독자라도 기본 개념을 자세히 설명해 가면서 내용을 전개하기 때문에 쉽게 따라갈 수 있게 쓰였으며, AI 프로덕트를 제품에 잘 적용할 수 있는 스마트한 전략, 바로 적용할 수 있는 각종 정보와 도구, 현장사례도 풍부하게 담고 있습니다.
또한 저자는 AI PM 부트캠프의 설립자로도 유명한데, 만명이상의 전문가들이 수료하기도 했고 Amplitude가 선정한 프로덕트 업게 최고 인플루언서에도 이름을 올렸습니다. 또한 포춘의 40 Under 40에 선정되었고, TEDx 무대에서 강연도 했으며, Substack 뉴스레터와 링크드인에서도 AI 제품 관리에 대한 내용을 강의하고 전달하고 있습니다.
실무경험을 통한 전문성과 폭넓은 경력 그리고 영향력을 바탕으로 쓰여진 본 도서는 실리콘밸리의 최전선에서 AI 제품의 기획 노하우를 배울 수 있는 몇 안되는 귀중한 참고자료라고 할 수 있습니다.
본 도서는 총 8개의 챕터와 부록으로 구성되어 있으며, 제품 개발의 아이디어 도출부터 출시 후 개선에 이르기까지 라이프사이클의 전과정을 다루고 있습니다.
1장에서는 AI 프로덕트 매니저의 역할에 대해 설명합니다. 기존 소프트웨어 제품과 구분되는 AI 제품만의 독특한 확률적 동작, 데이터 의존성, 지속적 학습 등을 소개하고, 생성형 AI의 방대한 데이터 학습, 개인화, 프로세스 자동화, 콘텐츠 생성 등 기존 알고리즘으로 할 수 없었던 기술계의 초능력을 설명합니다. 이러한 배경을 기반으로 하는 AI PM의 역할과 필요한 역량을 정리하는데, 문제를 정의하고 사용자의 가치를 창출하는 PM의 본질적 역할에 AI 기술에 대한 이해가 더해진 역할을 강조합니다. 예를들어 AI PM은 데이터 중심 의사결정과 빠른 수행, 반복 개선을 주도하고 조직내의 AI 활용 교육 및 부서간 협업을 이끌어야 한다고 언급합니다.
2장에서는 AI 프로덕트 라이브사이클에 대해 안내합니다. AI 제품 개발 라이프사이클의 개념과 각 단계를 다루는데, 아이디어 구상 -> 시장 접합성 평가 -> 프로토타입 -> 테스트, 분석 -> 출시에 이르는 일련의 과정을 소개합니다. 전통적인 소프트웨어 개발 주기와 유사하지만 데이터 수집이나 모델학습, 평가 및 개선 단계가 추가되고 해당 단계가 중요함을 강조합니다. 이번 장을 통해 독자들은 AI 제품 개발 프로세스를 전체적으로 조망하면서 전체의 윤곽을 잡게 됩니다.
3장에서는 AI PM에게 요구되는 핵심 역량을 정리합니다. 일반 PM이 갖춰야할 기획, 비전 수립 능력과 리더십과 협업 능력에 더하여 머신러닝의 동작원리, 지도학습, 비지도 학습, 강화학습의 개념 등 AI관련 엔지니어링 기초지식을 안내하여 이를 이해하는 것이 중요하다고 강조합니다. 특히 PM이 직접 코드를 작성할 필요는 없지만 AI원리는 이해해야 한다고 하는데, 그만큼 AI 제품 라이프사이클과 운영에 대한 이해를 갖춘 상태에서 엔지니어와 데이터 사이언티스트들과 효과적으로 소통해야만 현실적인 목표를 제대로 설정할 수 있고 이 부분이 중요하다는 것을 안내하고 있습니다.
4장에서는 AI PM의 커리어 패스와 일상의 업무를 다루고 있습니다. AI PM이 조직에서 담당하는 구체적인 역할을 소개하고 데이터 분석, 모델 성능 모니터링, AI 윤리 검토, 팀 조율에 이르기까지 AI PM이 수행하는 하루 동안의 역할을 설명합니다. 조직의 구조 측면에서 AI PM이 어떻게 엔지니어링 팀과 데이터팀, 비즈니스 팀과 기능적으로 협업하는지 다루고 있어 이를 통해 독자들은 간접적으로 AI PM 직무의 현실적인 모습을 그려볼 수 있습니다.
5장에서는 AI 시대의 비즈니스 전략 수립에 대한 내용을 기술합니다. 어떤 문제를 AI로 해결하는 것이 비즈니스 적으로 유의미한지 알아보고 평가하는 방법, AI 전략의 핵심 결정사항인 자체 개발과 솔루션 구매에 대한 고찰 방법을 다루고 있습니다. 데이터 전략 관점으로 AI 모델 구축에 필요한 데이터 수집과 품질 관리, 모델 지속 개선 방안에 대해 논의하고, 마지막으로 프로덕트 리뷰에서는 경영진이나 리더쉽을 설득하고 지지를 얻기 위한 프리젠테이션이나 의사소통 방법을 다루고 있습니다. AI PM으로써의 전략을 다루고 이를 현실화 하기 위해 조직을 움직이는 법을 다루고 있습니다.
6장에서는 AI 제품의 성과를 내기 위해 목표를 설정하는 방법과 성공을 측정하는 다루고 있습니다. 제품사용량, 활성도 등 프로덕트의 상태 지표와 모델 정확도, 응답속도 등 시스템 상태지표를 구분하고 AI 제품 특유의 추천알고리즘의 정밀도, 생성형 AI의 품질을 나타내는 간접 지표 등 프록시 지표를 정의하는 방법을 다루고 있습니다. 이러한 지표를 마탕으로 OKR(Objecteives and Key Results)를 설정하여 AI 프로덕트의 목표 달성 여부를 체계적으로 관리하는 법을 사례를 들어 설명합니다. AI는 실험 결과가 매번 다를 수 있고, 예측도 어려워서 지표를 통한 데이터 중심의 검증문화가 특히 중요함을 이 장을 통해 강조하고 있습니다.
7장에서는 AI PM으로써 생산성을 높이고 협업을 원활하게 해 주는 다양한 도구를 소개합니다. 프로토타이핑 도구, 사용자 리서치에 활용되는 AI기반 설문 및 분석 도구, 데이터 버전 관리나 모델 평가를 돕는 MLOps 도구 등을 다룹니다. 또한 팀원들과 협업하며 AI 프로젝트를 점검하는데 유용한 도구들도 다루고 있습니다. 최근 등장한 생성형 AI 활용 PM 도구들에 대해서도 다루고 있습니다. 이를 통해 독자들이 실무에 바로 적용해 볼 수 있는 많은 실용적 아이디어도 접할 수 있습니다.
8장에서는 AI 에이전트란 무엇인지 정의하고, 챗봇이나 자율 에이전트 기반 제품의 기획 방법을 다룹니다. 특정 제품에 적합한 AI 에이전트를 설계하는 절차와 고려사항을 설명하며 다중 에이전트가 상호작용하는 시스템 디자인 패턴도 소개합니다. 사용자 만족도나 완료된 작업 비율 등 에이전트의 성공기준을 정의하고 측정하는 방법, 그리고 AI 에이전트 도입 여부를 결정할 때 활용할 수 있는 체크리스트도 알아봅니다. 최근 주목 받는 생성형 AI 에이전트 분야에 대한, 최신 트렌드에 맞는 실용적인 가이드가 되어 줍니다.
각장의 마지막에는 핵심 내용을 정리한 결론 섹션이 있어 복습하거나 회고하기 좋고, 부록 부분에는 다양한 템플릿과 실제 AI PM들의 인터뷰가 수록되어 있습니다. AI 프로덕트 요구사항 문서 템플릿, 프로덕트 리뷰 템플릿, 조직내 AI 도입 기회 평가 워크시트 등이 제공되어 독자가 이를 자신의 프로젝트에 응용해 내어 볼 수 있습니다. 부록B에서는 구글, 메타 등의 AI PM들과 나눈 대화를 통해 현업사례와 교훈을 얻을 수 있습니다. 책에서 배운 이론과 현실의 하나의 프리즘을 통해 비추어 다채로운 현실을 상상할 수 있게 해 줍니다.
본 도서는 AI시대 필수지식을 한곳에 정리하고 있다는 점에서 큰 의미가 있습니다. AI 트렌드와 제품의 관리 지식을 폭넓게 아우르면서도 일관된 흐름으로 구성되어 있습니다. 전통 AI부터 생성형 AI, AGI까지 AI기술의 발전 방향을 큰 그림으로 조망하게 해 주며 이를 프로덕트 관리 맥락에서 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 독자가 AI제품의 현재와 미래를 모두 염두하면서 전략을 세울 수 있도록 도와줍니다.
이론에 그치지 않고 바로 활용가능한 체크리스트와 템플릿을 풍부하게 담고 있습니다. 아이디어 발굴을 위한 질문리스트나 모델 평가를 위한 지표 정의 방법, AI 윤리 점검표 등은 아침 지하철에서 읽은 뒤 바로 출근하여 자신의 업무에 활용할 수 있을 만큼 구체적으로 되어 있습니다. 현업 PM들이 겪는 어려움도 단계별로 현실적인 해법을 제시하고 있어 그야 말로 AI PM 도서계의 "삐뽀삐뽀"라고 할 수 있습니다.
저자는 AI의 기술 잠재력을 소개하면서도 한계를 분명하게 짚어주고 있습니다. "AI 도입 자체를 목표로 삼지 말라"는 조언처럼 문제 정의와 사용자 가치를 최우선에 두는 제품 철학을 일관되게 강조합니다. AI가 과대홍보되는 어쩔 수 없는 현재의 시대와 기술 트렌드 속에서 제품의 본질에 충실하도록 이끌어주고 있습니다. "진정한 AI 제품은 코드가 아니라 사고방식에서 출발한다"는 메세지는 특히 균형 잡힌 시각과 문제 중심의 접근 차원에서 상당히 인상적입니다.
AI관련 도서지난 난도 조절이 잘 되어 비개발자 PM들도 부담없이 읽을 수 있도록 내용이 구성되어 있습니다. 복잡한 수식이나 알고리즘 설명을 지양하고, 개념적인 비유와 사례를 통해 핵심을 전달하고 있습니다. 확률적 모델의 불확실성을 설명하면서 완벽한 답이 아닌 불완전한 질문에서 혁신이 시작된다는 식으로 접근하는데, 이는 AI 개발의 본질을 쉽게 공감할 수 있도록 합니다. 소프트웨어 PM 출신과 AI 엔지니어 출신 모두 같은 내용을 보녀서 서로의 관점을 이해하는데 도움을 주며 상호소통하는데 좋은 출발점이 됩니다.
책 곳곳에서 실제 AI 제품을 만들었던 저자의 경험이 녹아 있습니다. OpenAI나 MS의 사례도 적재적소에 언급됩니다. 또한 부록의 인터뷰를 통하여 현재 AI PM들의 현장 고민과 성공담을 생생하게 전달해 주어 이론이 어떻게 실천으로 이어지는지 간접적인 경험을 할 수 있도록 해 줍니다.
다만, 본 도서는 기술적인 깊이는 부족합니다. 구현에 대한 디테일을 기대하는 독자들에게는 책의 깊이가 다소 얕게 느껴질 수 있는데, 그만큼 저자는 의도적으로 코드레벨 보다는 제품 기획 관점으로 집중하고 있습니다. 엔지니어링 측면의 상세내용은 많이 다루지 않습니다.
또한 AI PM 입문자부터 경력이 있는 PM, 그리고 비즈니스 리더까지 폭넓은 독자층을 아우르려 하다보니 일부 내용은 숙력된 이들에게 익숙한 기본일 수 있습니다. OKR 설정이나 일반 제품 지표 설명은 아마도 일부 독자들에게 불필요한 내용일 수도 있습니다. AI 맥락에 맞게 재해석하긴 하지만 PM 경험이 찐하게 있는 독자라면 일부 내용은 너무 기본기를 다루는 것 같이 느껴질 수 있습니다. 마지막으로 책의 분량이 그리 두껍지는 않기 때문에 주제별로 핵심만 짚고 넘어가기 때문에 깊이 있는 실전 사례나 장기간에 걸친 프로젝트 스토리와 같은 내용이 아쉽습니다. 하나의 챕터를 할애하여 AI 에이전트 게임 분야 활용을 다루고 있지만 중요할 수 있는 구체적 시행착오나 데이터 접근법 등의 디테일이 부족한 면도 있습니다. 교과서처럼 너무 학술지와 같은 전개와 문체가 조금 거리감 있게 느껴질 수도 있습니다.
짚어본 단점들은 아마도 경험많은 PM이나 기술 전문가 관점에서 우려되는 부분들입니다. 반면 초급자나 AI 분야가 생소한 PM에게는 이 책의 전반적인 넓은 시야와 친절한 설명이 강점으로 작용할 것입니다.
AI 시대를 준비해야 하는 우리 모두에게 흔치 않은 AI 제품 관리 전문서라는 것에서 소중한 도서이며, 온라인에 넘처나는 자료 속에서도 체계적으로 정제된 지식을 한권 분량으로 담은 자료는 본 도서 외에는 찾을 수 없을것 입니다. 이 책은 최신 기술을 다루면서도 사용자 중심으로 문제를 해결하는 제품 철학과 데이터에 기반한 의사결정이라는 근본 원칙을 계속 강조하며 기본기를 다지는, 유행을 넘어선 제품 관리의 원칙을 알려줍니다. 또한 일반 PM으로 시작해 AI 분야로 확장하는 분에게는 커리어 개발 측면에서도 좋은 내용입니다. 어떤 부분이 부족한지, 어떤 부분을 점검해야 하는지 준비하는데 도움이 됩니다.
마지막으로 AI시대의 협업 방법을 배울 수 있습니다. 책 곳곳에서 제시하는 커뮤니케이션 팁이나 조직내 AI 교육방안을 따라가다 보면 자연스럽게 AI 프로덕트를 성공시키는 팀문화는 어떤것인지 상상할 수 있습니다. 개인의 역량을 초월해 조직 전체를 AI 혁신으로 이끄는 밑거름이 됩니다.
AI 기술이 불러온 변화의 파도속에서 PM의 역할도 진화하고 있습니다. PM이 갖추어야할 새로운 무기와 사고방식은 무엇인지, 본 도서를 통해 일목요연하게 확인할 수 있습니다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."
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