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AI가 불러온 변화의 시대,
새로운 시대를 항해하는 PM을 위한 안내서
AI는 불과 10년 전에는 상상하지 못한 방식으로 문제를 해결하고 솔루션을 확장할 힘을 제공하며, 디지털 환경과 프로덕트 개발 방식을 급격히 변화시키고 있습니다. 프로덕트 역시 마찬가지입니다. AI 프로덕트는 자율적으로 작동하며 사용자와의 상호작용을 통해 스스로 학습하고 발전해, 계획 수립부터 의사결정, 작업 조율 및 실행, 사용자에게 개인화된 경험 제공까지 다양하고 복잡한 작업을 수행합니다. 그렇기에 앞으로 모든 프로덕트 매니저는 AI 프로덕트 매니저(AI PM)가 될 것입니다. 이 책은 스마트한 전략, 바로 적용할 수 있는 도구, 현장 사례를 담아 복잡한 AI 에이전트와 생성형 AI 프로덕트를 혁신으로 잇는 방법을 담은 가이드입니다. AI PM이 프로덕트에 AI 기술을 활용해 사용자의 문제를 해결하는 방법을 알아보세요. 조직을 이끄는 리더든 PM을 준비하는 사람이든, AI 사전 지식과 무관하게 이 가이드를 통해 AI 프로덕트 라이프사이클의 전 과정을 자신 있게 이끌어 보세요.
주요 내용
CHAPTER 1 AI 프로덕트 매니저의 역할
_1.1 AI 진화의 단계
_1.2 프로덕트에 AI 도입
_1.3 AI의 독특한 특징
_1.4 AI와 생성형 AI의 초능력
_1.5 AI PM의 역할
_1.6 AI PM의 역량
_1.7 조직 구조
_1.8 왜 AI PM이 되려고 하는가?
_1.9 로드맵
_1.10 결론
CHAPTER 2 AI 프로덕트 개발 라이프사이클
_2.1 AI 프로덕트의 유형
_2.2 AI 프로덕트 개발 라이프사이클
_2.3 결론
CHAPTER 3 AI PM의 필수 지식
_3.1 핵심 프로덕트 매니지먼트 기술과 실무
_3.2 일반적인 프로덕트 매니지먼트 역량 개발 방법
_3.3 필수적인 리더십과 협업 역량
_3.4 PM을 위한 엔지니어링 기초
_3.5 AI 프로덕트 개발 라이프사이클과 운영 이해
_3.6 결론
CHAPTER 4 AI PM의 업무
_4.1 AI PM의 커리어패스
_4.2 AI PM의 역할
_4.3 결론
CHAPTER 5 AI에서의 전략적 사고
_5.1 비즈니스 전략: AI를 솔루션으로 평가하기
_5.2 AI 전략: 자체 개발할 것인가, 아니면 구매할 것인가?
_5.3 데이터 전략: 모델 구축과 적응
_5.4 프로덕트 리뷰: 리더십의 지지 얻기
_5.5 결론
CHAPTER 6 목표 설정과 성공 측정
_6.1 프로덕트 상태 지표
_6.2 시스템 상태 지표
_6.3 AI 프록시 지표
_6.4 AI 프로덕트를 위한 OKR
_6.5 결론
CHAPTER 7 PM을 위한 AI 툴
_7.1 AIPDL 강화를 위한 툴
_7.2 협업 및 점검을 위한 툴
_7.3 결론
CHAPTER 8 AI 에이전트 구축
_8.1 AI 에이전트란 무엇인가?
_8.2 에이전트 기반 프로덕트
_8.3 프로덕트에 적합한 AI 에이전트 설계하기
_8.4 에이전트 상호 작용을 위한 디자인 패턴
_8.5 에이전트의 성공 기준 정의
_8.6 AI 에이전트 설문지
_8.7 결론
부록 A 템플릿
프로덕트 리뷰 템플릿
AI 프로덕트 요구 사항 문서 템플릿
워크시트: 조직 내 AI 도입 기회 평가
워크시트: AI 구현 전략 워크시트
부록 B 인터뷰
지식의 대중화, AI 변곡점에 올라타다
독학과 실험으로 완성한 머신러닝 MVP
정말 AI가 필요한 일일까?
아이디어를 현실로 만드는 0- to-1
우선순위와 집중이 만드는 가치
PM의 기본기가 훌륭한 AI 프로덕트를 만든다
고객과의 대화로 찾아내는 문제점
AI만 넣는다고 변하는 건 아무것도 없다.
진짜 차이는 경험에서 온다.
2023년, 챗GPT의 등장으로 사용자들은 불과 1년 전에는 상상할 수 없었던 방식으로 AI를 만나게 됐습니다. 1년이라는 짧은 기간 동안 미드저니, 스테이블 디퓨전, DALL-E 같은 이미지 생성 툴부터 딥시크 같은 고급 검색 솔루션, 제미나이 같은 멀티모달 생성형 AI 시스템까지 정말로 다양한 AI 프로덕트가 탄생했습니다. 이제 수많은 기업이 프로덕트에 조금이라도 AI 기술을 통합하려 하고 있습니다.
AI 프로덕트는 기존의 프로덕트 개발과 달리, 확률적이며, 고품질 데이터에 의존하고, 지속적인 학습과 최적화가 필요합니다. 대규모 언어 모델, 검색 증강 생성, 모델 파인튜닝과 같은 개념은 AI 프로덕트 매니지먼트를 이해하는 데 매우 중요하지만, 기술 지식이 없는 PM에게는 접근하기 어려운 느낌을 줍니다. 이 책은 복잡한 AI 프로덕트 개발 라이프사이클을 탐색하고, 전략적 및 윤리적 고려 사항을 고민해 보고, 혁신적이고 사용자 중심적인 프로덕트를 개발하는 데 도움이 되는 구체적인 가이드를 제시하고 실용적인 툴 및 사례 연구를 다룹니다.
AI 기반 프로덕트를 만드는 과정에서 발생하는 어려움을 헤쳐 나가도록 돕는 로드맵으로, AI가 진정으로 사용자의 요구를 해결하도록 유도하는 방법을 소개합니다. 아이디어 구상부터 실행까지 AI와 생성형 AI로 새로운 경험을 구축하는 방법을 다루며, 기술 팀과 협업하여 AI 프로덕트를 개발하려는 모든 분들에게 매우 중요한 내용을 소개합니다.
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