AI 제품을 처음 만들게 된 PM에게
Intro. 왜 이 글을 쓰게 되었는가
AI가 대중화된 이후, 이제 PM에게 AI는 더 이상 남의 이야기가 아니다.
챗봇을 붙이든, 검색 결과를 요약하든, 생성형 모델을 탑재한 신규 제품을 기획하든, 오늘날 대부분의 프로덕트 팀은 어떤 형태로든 AI를 마주하고 있다. 그렇다면 우리는 어디서부터 시작해야 할까? 무엇을 기준으로 기획하고, 어떤 방식으로 팀과 협업하며, 무엇을 점검하고 성장시켜야 할까?
이 글은 내가 아끼는 후배 PM이 난생 처음 AI 제품을 맡게 되며, 늦은 밤 나에게 던졌던 질문들에서 출발했다. 돌이켜보면, 나 역시 같은 질문으로 시작했다.
정보는 넘쳐났지만, 실제로 제품을 만들어가는 PM의 입장에서 구조적으로 정리된 인사이트를 찾기는 쉽지 않았다. 특히 기술 중심이 아닌 사용자 중심의 관점에서, 제품 전반을 바라보며 PM의 역할이 어떻게 바뀌어야 하는지에 대한 이야기는 거의 없었다.
그래서 한 번 정리해보기로 했다.
지금 AI 기반 제품을 기획하거나 운영 중인 PM,
혹은 곧 관련 프로젝트를 맡게 될 PM에게
이 시리즈가
구조적 시야와 핵심 프레임을 잡는
출발점이 되기를 바라는 마음으로.
나의 간단한 소개
콘텐츠 미디어 그룹에서 데이터 분석과 신사업 PM을 경험한 뒤, 초기 스타트업의 C레벨로 제품, 마케팅, 그로스를 총괄하며 엑시트까지 이끌었다. 이후에는 글로벌 AI 스타트업에서 PM으로서 생성형 AI 기반의 개인화 제품을 리드했다. 팀과 함께 AI 기능과 사용자 경험을 유기적으로 녹여내는 여정을 직접 겼었다.
이 글은 그 과정에서 마주했던 수많은 질문들과, 다시 처음 시작점에 선 후배 PM에게 전하고 싶은 제품 관점의 프레임과 사고법을 정리한 기록이다.
이런 분들께 도움이 되기를 바라는 마음으로
생성형 AI 기반 제품을 기획하거나 운영하게 된 Product Manager
AI 프로덕트의 접근법이 낯선 제품 메이커
팀에서 AI 도입을 리드하게 됐지만, 방향이 막막한 리더
시리즈 미리 보기
"AI 제품을 처음 만들게된 PM에게" (전체 브런치북 링크)
문제 정의 방식부터 다른, AI 제품의 출발점
역할과 협업 방식이 재편되는 제품 팀의 구조
정확도·속도·비용의 균형과 평가 전략
행동·사용자 데이터를 설계하는 관점
챗 UI와 사용자 경험의 근본적 재설계
제품 설계의 일부인 프롬프트 엔지니어링
모델을 고르고 운영하는 전략적 사고
결이 달라진 QA와 테스트
AI 제품의 릴리즈 이후의 운영과 개선
불확실성을 이끄는 PM의 역할과 마인드셋
이 시리즈는 정답을 제시하려는 글이 아니다.
오히려 AI라는 불확실한 도구를 마주한 PM이 스스로 판단하고 실험해나갈 수 있도록,
어떤 관점에서 질문을 던지고 어디에 집중할지를 정리한 '프레임 노트'에 가깝다.
즉, 바로 내일 써먹을 수 있는 프롬프트 템플릿이나 체크리스트는 아니지만,
‘무엇을 하느냐’보다 ‘어떤 시야로 바라보느냐’가 더 중요해진 지금,
이 시리즈는 실전의 방향을 스스로 설계할 수 있도록 돕는 ‘시야 확보용 지도’가 되려 한다.
물론 앞으로 기술은 더욱 빠르게 바뀔 것이다.
우리가 말하는 ‘좋은 AI 제품’의 기준 역시 계속해서 달라질 것이다.
그럼에도 이 글이 누군가에겐 단 하나의 실마리라도 되었으면 한다.
누구에게나 처음은 있다. (image genrated by GPT-4o)▶️ 다음 글: AI 제품은 왜 다르게 만들어야 하는가?
