Gen AI 제품 개발 프로세스

크게 보면 같지만, 과연 무엇을 다르게 챙겨야할까?

제품의 성격과 단계, 적용하려는 AI의 유형, 조직의 개발 프로세스 등에 따라 달라질 수 있습니다.

1. Product Strategy & Vision

비즈니스 목표 수립 + 제품 전략 수립 + 초기 리서치

AI를 어디에 왜 쓰는지 전략적으로 정리하고

사용자 문제 기반의 제품의 방향성을 만든다.

비즈니스 목표 정의

시장 조사 / 경쟁사 분석

사용자 문제 정의

솔루션/제품 가설 수립

AI 적용 타당성 검토 (Do we need AI?)

2. Deep User Research & Problem Validation

심층 리서치로 제품 가설 검증 및 방향성 정교화

초기 전략이 사용자 관점에서 타당한지 확인하고

AI 기능이 들어가야 할 지점(Use Case)을 명확히 정의한다.

유저 리서치(정성 인터뷰·탐색)

사용자 행동/워크플로우 탐색

제품 가설 검증 & 재정립

3. Product Requirements & AI Opportunity Mapping

제품 요구사항 + AI 적용 영역 정의

AI 기능이 제품 안에서 어떻게 작동할지 구조화해 모델/데이터 단계로 넘어갈 준비를 한다.

전체 제품 요구사항(기능/플로우) 정의

AI를 활용할 수 있는 영역 명확화

AI 기능의 역할, 입력/출력, 성공 기준 설정

UX 흐름에서 AI가 작동할 지점 정의

4. AI Data & Model Development

데이터 전략 → 모델 설계/개발 → 반복적인 PoC 실험

"이 AI가 우리 문제를 해결할 수 있는가?"를 수차례 실험하고

성능과 비용/속도 기준에서 제품에 적용/넣을 수 있는 수준을 확보.

데이터 수집·준비·어노테이션 전략

모델 타입 선정 (LLM, Fine-tuning, Embedding, Vision 등)

초기 PoC 모델 개발

사용자 시나리오 기반 반복 실험(다회 반복)

모델 성능/안정성 평가 → 개선

5. Product + UX + System Integration

AI 기능 고도화 + 제품 설계 + 시스템 설계 + 개발 착수

AI 기능이 서비스 흐름 안에 자연스럽게 녹아들도록 하는 통합 단계. (여기부터 본격 솔루션 통합 개발)

AI 기능을 실제 제품 기능으로 설계

UX 설계(UX flow, 상태, 실패 시 fallback, CUX)

백엔드/프론트/모델 서버 구조 설계

통합 개발 및 ML 인프라 구축

6. QA, Launch & Rollout

AI 특화 QA → 제한적 배포 → 확장적 릴리즈

AI 모델과 제품을 함께 검증하며 실사용 시 발생하는 위험 요소를 통제 + 안정화.

통합 QA (기능 + 모델 + CUX)

AI 실패 케이스 테스트 (safety, hallucination, drift)

Beta/limited rollout

사용자 피드백 기반 빠른 수정

순차적 배포로 점진적 사용자 확장

7. Operations, Monitoring & Iteration

운영·모니터링·유지보수 + 지속적 개선 + 스케일업

런칭 이후 살아있는 제품(Living Product) 상태로 관리하며

지속적인 운영·개선 사이클을 만들어 제품을 성장시키는 단계.

데이터/모델 드리프트 모니터링

실사용 행동 분석

재학습 루프 구축

기능 개선 및 성능 향상

확장/스케일업 전략 실행

지속적인 PoC 기반 기능 개선