우리 제품에도 AI 기술을 도입해 볼까?
대중에게 인공지능 개념이 알려지기 시작한 알파고부터 최근 챗GPT까지 AI에 대한 관심은 여전히 뜨겁다. 우리 제품에도 AI을 도입해야 하는 거 아닌가?라는 고민이 스멀스멀 올라온다면 아래 내용을 확인해 보자.
AI(Artificial Intelligence)가 뭐야?
AI, 즉 인공지능의 정의는 아직 확립되지 않았고 학설도 다양하지만 '인간의 지능적 행동을 컴퓨터 프로그램이 자율적으로 수행하게 하는 일련의 기술'이라고 정의할 수 있다. AI를 제대로 사용하면 무수한 가치를 사용자에게 안겨줄 수 있으며 실제로 그 가치를 실현한 프로덕트는 차별화에 성공하고 있다.
그럼 우리 제품에도 AI 기술을 도입해야 할까?
현재는 AI를 이용하지 않는 프로덕트라 해도 조만간 어떤 식으로든 연관될 가능성이 높다. AI를 활용한 프로덕트를 구상할 때는 우선 AI의 기술적 특징과 한계를 숙지하고 프로덕트에 어떻게 적용해야 사용자에게 높은 가치를 안길 수 있을지 고민해야 한다. 우리가 해결해야 하는 것은 어디까지나 사용자의 과제며 AI는 이를 위한 수단에 불과함을 잊어서는 안 된다.
프로덕트에서 AI는 추천, 매칭, 예측, 감지 등의 자동화 기능이 각 사용자 한 명 한 명에게 높은 가치를 안긴다. 다만 AI가 오류를 일으켰을 때 현실 세계가 입는 손실이 막대한 분야라면 AI 이용을 지양해야 한다.
사용자 과제를 AI로 해결함으로써 정말로 무한한 가치가 제공 가능할지에 대해 깊이 있는 고민이 필요한 것이다. AI를 전제로 무조건 달려가는 것이 사용자에게 반드시 최선이라고 장담할 수는 없다.
AI 기술을 도입하기로 결정했다면 PM 행동 가이드
결론부터 한 마디로 말하자면 AI에 대한 이해가 필요하다. AI에 대한 지식이 있어야 구체적으로 어떻게 구현할 수 있을지 고민하고 실행할 수 있기 때문이다.
1. AI 기술에 대한 이해가 필요하다. 다양한 이해관계자와 의견을 나눌 수 있어야 한다. 구체적으로 AI가 학습하는 방식, 딥러닝, 사용 사례, 데이터 과학, 빅데이터 등에 대한 소양이 필요하다.
2. 나아가 데이터 응용력을 갖춰야 한다. 데이터 응용력이란 아래와 같은 질문에 대해 적절하게 답하고 그 내용을 수행할 수 있는 역량을 뜻한다.
대량의 데이터를 어떻게 수집하고 AI가 학습 가능하도록 재가공할 것인가?
머신러닝의 정밀도를 높이는 동시에 에러가 발생할 경우 손실을 최소화할 수 있는가?
획득한 데이터를 어떻게 레이블링하고 메타데이터를 부여할 것인가?
개인정보 보호에 관한 법적 규제에 저촉되지는 않는가?
실시간으로 얻는 대규모 사용자 반응을 어떻게 피드백으로서 받아들일 것인가?
AI를 담당한 PM이라면 위와 같은 질문에 답을 할 수 있어야 한다.
3. 윤리성에 주의해야 한다. 개인에게서 취득한 데이터를 어떻게 취급할지, 어느 정도로 AI에 의사결정을 맡길지를 비롯해 AI 활용이 사용자에게 공감을 줄 수 있는지 등에 대해서도 검토가 필요하다. PM이라면 AI가 어디서부터 데이터를 수집, 이용함으로써 발생하는 가치이고 어디서부터 지나친 것인지를 구분할 수 있어야 한다. 이 판단을 그르친다면 프로덕트의 성공은 기대할 수 없다.
AI 프로덕트의 성공 척도
AI 기능을 탑재한 프로덕트의 성공여부는 AI가 사용자에게 부가한 가치를 기준으로 판단해야 한다. 아래 예시와 같은 질문을 통해 AI 프로덕트의 성공 척도를 평가해 볼 수 있다.
사용자가 원하는 것을 AI가 한 발 앞서 제시했는가?
사용자 혼자서는 할 수 없었던 대량의 복잡한 작업을 AI 덕분에 단시간에 끝낼 수 있었는가?
AI가 사용자의 작업을 더욱 효율적이고 정밀하게 수행했는가?
현재 AI 기술이 탑재되지 않은 프로덕트라 해도 조만간 어떤 식으로든 연관될 가능성이 높다고 한다. 필자 역시 '조만간'에 동의한다. 수년 전보다 AI 기술이 탑재된 프로덕트가 셀 수 없을 만큼 늘어난 것이 체감되기 때문이다. 지금 당장 AI 기술이 탑재된 프로덕트를 만들진 않더라도 AI에 대한 기본 소양 등을 준비해 놓아서 나쁠 것은 없다고 생각한다.
*본 콘텐츠는 책 <제품의 탄생>을 발췌, 재구성, 참고하여 작성하였습니다.
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