AI Product Manager 준비 : 무엇부터 해야 하나요

AI Product Manager가 되려면, 먼저 하면 안 되는 일의 경계를 확인 가능한 근거로 정하고, 고객에게 보이는 화면 뒤에서 사람과 시스템이 움직이는 실행 구조를 그린 뒤, 예상과 실제 결과가 어긋난 지점과 다음 행동을 기록해야 합니다. AI 기획자에게 필요한 또 다른 기술 지식은 「AI 기획자 기술 지식 : 어디까지 알아야 하나요」에서 확인할 수 있습니다.

AI Product Manager는 목표보다 무엇을 먼저 정해야 하나요

주니어 AI Product Manager가 목표보다 먼저 정해야 하는 것은 팀이 하면 안 되는 일의 경계입니다. 그 경계를 판단할 때는 개인의 생각이 아니라 사용하기 편한지, 사용자가 어떻게 느끼는지, 어떤 의견을 남겼는지처럼 다른 사람도 확인할 수 있는 근거를 살펴야 합니다.

강사님께서는 팀이 갈 방향을 잡는 것뿐만 아니라, 팀이 정해진 경계를 넘지 않도록 살피는 것도 PM의 역할이라고 설명했습니다. 이 말을 듣기 전에는 AI Product Manager가 되려면 무엇을 더 배워야 하는지만 생각했습니다. 하지만 수업 뒤에는 무엇을 해도 되고 무엇을 하면 안 되는지 판단할 기준부터 세워야 한다고 생각하게 됐습니다.

꼭 고쳐야 할 항목은 어떻게 구분하나요

꼭 고쳐야 할 항목은 MoSCoW처럼 우선순위를 나누는 기준으로 구분할 수 있습니다. 아이엠 AI PM 트랙 DAY15에는 어떤 항목을 꼭 고쳐야 하는지 판정하는 실습을 했습니다. 처음에는 문제가 있다고 본 여섯 개 항목을 모두 고쳐야 한다고 판단했습니다. 하지만 그중에는 정해진 규칙에 어긋난 항목뿐만 아니라, 있으면 좋을 것 같은 항목도 섞여 있었습니다.

MoSCoW는 반드시 해야 하는 Must, 하는 것이 좋은 Should, 할 수 있으면 하는 Could, 이번에는 하지 않는 Won't로 우선순위를 나누는 기준입니다. 이 기준으로 여섯 개 항목을 다시 나누자 실제로 고쳐야 할 것은 두 개뿐이었습니다.

강사님께서는 “확신하지 말고 확인하기”라고 짚었습니다. 처음 판단이 틀린 이유는 판정에 쓸 기준을 먼저 확인하지 않았기 때문입니다. 따라서 AI Product Manager에게 필요한 것은 빠르게 확신하는 능력이 아니라, 같은 상황을 다시 살펴봐도 같은 결론을 낼 수 있는 분명한 기준입니다.

하지 않은 일도 판단으로 남겨야 하나요

AI Product Manager는 하지 않은 일도 판단으로 기록해야 합니다. 답을 알 수 없어 건드리지 않은 것인지, 고칠 수 있는데도 그대로 둔 것인지 구분해야 합니다. 하지 않기로 한 결정에도 이유와 기준을 남겨야 나중에 그 판단이 맞았는지 확인할 수 있습니다.

아이엠 AI PM 트랙 DAY14에는 입력값을 검토하는 실습을 했습니다. 이때 잘못된 고객번호와 전화번호 하이픈, 날짜 형식을 모두 고치지 않고 보류했습니다. 처음에는 어느 항목도 확신할 수 없으니 손대지 않는 편이 안전하다고 생각했습니다. 하지만 채점 결과는 달랐습니다. 답을 알 수 없는 고객번호를 보류한 것은 맞았지만, 안전하게 고칠 수 있었던 전화번호 하이픈과 날짜 형식을 그대로 둔 것은 감점됐습니다.

이후에는 알 수 없어서 멈춘 경우와 확인하거나 수정할 수 있는데도 멈춘 경우를 구분했습니다. 이처럼 AI Product Manager의 경계 판단은 무엇을 할지 정하는 데서 끝나지 않습니다. 무엇을 하지 않았고, 왜 하지 않았는지도 설명할 수 있어야 합니다.

화면 뒤의 실행 구조는 어떻게 확인하나요

화면 뒤의 실행 구조는 서비스 블루프린트로 확인할 수 있습니다. 서비스 블루프린트는 고객이 보고 만지는 것, 고객의 행동, 고객에게 보이는 직원의 일, 보이지 않는 내부 업무, 이를 지원하는 시스템과 도구를 다섯 층으로 펼친 그림입니다. 이 구조를 그리면 화면만 봐서는 알 수 없었던 실행 조건을 찾을 수 있습니다.

서비스 블루프린트에는 세 개의 선도 들어갑니다. 고객과 서비스가 만나는 지점, 고객에게 보이는 일과 보이지 않는 일의 경계, 내부 부서가 서로 연결되는 지점을 선으로 구분합니다. 이를 통해 화면에 어떤 기능이 있는지만 보는 데서 나아가, 그 기능을 작동시키려면 누가 무엇을 해야 하고 어떤 시스템이 필요한지 확인할 수 있습니다.

서비스 블루프린트 실습에서는 서브웨이의 매장 이용 과정과 배달 과정을 각각 5층 13단계로 그렸습니다. 네이버 브랜드커넥트의 현재 모습과 바꾼 모습도 각각 5층 6단계로 나눴습니다. 레퍼런스 탐색부터 최종 검수까지 펼쳐 보니, 모집 양식 하나를 작성하는 일로 뭉뚱그렸던 업무가 여러 번의 비교와 판단을 거치는 과정이라는 점이 보였습니다.

강사님께서는 앱 뒤의 일을 기획하지 않으면 “그냥 앱만 만든 것”이라고 말씀하셨습니다. 처음에는 화면에서 사용할 기능만 정하면 설계가 끝난다고 생각했습니다. 하지만 과정을 다섯 층으로 나누자 누가 요청서를 확인하는지, 어디에서 기존 양식과 비교하는지, 어떤 시스템이 그 일을 지원하는지까지 정해야 실제로 실행할 수 있다는 점이 드러났습니다.

바꾼 그림에는 반복 업무를 맡는 AI 에이전트와 판단하고 최종 결정하는 사람의 역할을 나누는 선도 추가했습니다.

판단 연습은 어떻게 기록해야 하나요

판단을 연습하려면 예상, 관측, 간극, 다음 행동을 나눠 적어야 합니다. 예상은 행동 전에 쓰고, 관측에는 해석을 섞지 않습니다. 간극에는 예상과 실제가 처음 갈린 한 지점만 적고, 다음에는 각오가 아니라 다시 실행할 동작을 씁니다.

처음에는 실패 원인을 내 실력이나 꼼꼼함의 문제로 적기 쉬웠습니다. 하지만 강사님께서는 내 실력처럼 자책하는 말 대신 설치 안내가 없었다는 식으로 바꿀 수 있는 조건을 적으라고 했습니다.

그래서 “더 꼼꼼히 봐야겠다”는 문장을 다음 행동으로 두지 않았습니다. 누르기 전에 입력칸에 글자가 있는지 먼저 본다는 식으로 다음에 확인할 동작을 남겼습니다. 기록의 목적도 기억을 정리하는 일에서 판정을 다시 확인할 증거를 확보하는 일로 바뀌었습니다.

AI Product Manager가 되려면 무엇을 준비해야 하나요

AI Product Manager가 되려면 도구를 많이 배우는 것보다 판단의 기준과 과정을 기록하는 연습이 필요합니다. 기준 없이 여섯 개 항목을 고치려 했던 판정, 이유를 구분하지 않고 모두 보류했던 결정, 화면만 봐서는 알 수 없었던 내부 업무처럼 판단이 흔들린 지점을 남겨야 합니다.

그래야 다음 결정에서도 같은 기준을 적용하고 판단이 맞았는지 확인할 수 있습니다. 이러한 판단을 실제 제품으로 옮길 때 필요한 코딩 능력의 범위는 앞서 쓴 「AI PM 코딩 능력 : 어디까지 필요할까」에서 확인하실 수 있습니다.