(수정)Gen AI 제품 개발 프로세스
PO/PM 기준. 크게 보면 같지만, 과연 무엇을 다르게 챙겨야할까?
Note 1. 제품의 성격과 단계, 적용하려는 AI의 유형, 팀별 개발 프로세스에 따라 달라질 수 있습니다.
Note 2. PO가 챙겨야 하는 공통 프로세스 기준으로 전체적인 내용을 수정하였습니다.(2025/12/12)
1. Product Vision & AI Strategy Alignment
제품 비전과 AI 활용 방향 정리, High-level 가설 단계
이 제품에서 AI는 어떤 가치를 만드는가?
비즈니스 목표 및 제품 성공 정의
제품 비전 & 핵심 사용자 가치 정리
사용자 문제 정의 (High-level, 가설적)
솔루션/제품 가설 수립 (High-level)
AI를 활용 가설 및 기대효과
AI 적용 타당성 1차 판단 (Do we really need AI?)
2. Market & User Discovery
문제·타겟 가설을 시장 관점으로 검증
이 문제가 실제로 존재하고, 충분히 큰가?
시장 조사 & 경쟁사 분석
기존 해결 방식의 한계 분석
앞서 정의한 문제의 실제 존재 여부 & 크기
Proto-persona 정의
핵심 가설 정제
3. Deep User Research & Use Case Validation
문제·타겟을 사용자 관점에서 확정, AI 개입 순간 정의
AI는 언제, 무엇을, 어떻게 도와야 하는가?
타겟 유저 리서치(정성 인터뷰·탐색)
핵심 타겟 사용자 확정
사용자 행동/워크플로우 분해
문제의 실제 발생 지점 식별
AI Use Case 정의 및 우선순위화
실패 시의 사용자 영향도 검토
4. Product Requirements & AI Opportunity Mapping
솔루션 가설을 구조화된 요구사항과 AI 기능으로 번역
이 AI 기능은 제품 안에서 어떤 역할을 하는가?
전체 제품 요구사항 정의(기능/플로우)
솔루션 가설 구체화
AI 기능의 역할/범위 정의
입력(input) / 출력(output) 구조
성공 기준(UX, 정확도/속도/비용) 설정
UX 흐름에서 AI가 작동할 지점 정의
5. Data Strategy & Logging Design
측정 가능성 확보 단계
이 AI가 잘 작동하는지 어떻게 판단할 것인가? 사용자 및 행동 데이터는 무엇으로 어떻게 분석할 것인가?
필요한 사용자/행동 데이터 정의
데이터 수집 및 사용 원칙 수립
Event Taxonomy 설계
시스템 로그, 모델 로그 구조 파악/정리
프라이버시 및 리스크 고려한 데이터 정책 수립
6. AI Data & Model Experimentation (PoC Loop)
기술적으로 가능한지 검증
이 AI는 실제 사용자 상황에서 쓸 수 있는가? 기대한 결과를 주는가?
데이터 수집·준비·어노테이션 전략
모델 타입 선정 (LLM, RAG, Fine-tuning, Vision 등)
PoC 설계 및 개발
사용자 시나리오 기반 반복 실험
성능, 비용, 속도 Trade-off 판단
Go / No-go 결정
7. Product + UX + System Integration
실제 제품 기능으로 완성
AI가 자연스럽고 안전하게 작동하는가?
AI 기능 실제 제품 기능으로 디테일 설계
UX 설계(UX flow, 상태 등)
실패 / 불확실성 대응 UX 장치 설계 (Fallback, CUX 등)
백엔드/프론트/모델 등 시스템 연동 구조 설계
기술적 ML 인프라 이해 (PO 레벨)
8. QA, Risk Control & GTM Preparation
시장에 내놓을 준비
이 AI를 사용자에게 어떻게 보여줄 것인가? 시장에 어떻게 진입할 것인가?
통합 QA (기능 + 모델 + CUX)
AI 특화 QA + AI 실패 케이스 테스트 (safety, hallucination, bias 등)
제한적 배포 전략 (Beta/limited rollout)
AI 기능 커뮤니케이션 전략
GTM 시나리오 수립
9. Launch, Monitoring & Iteration
지속적 정제의 사이클
런칭 이후 살아있는 제품(Living Product) 상태로 관리, 출시 이후가 진짜 시작.
실사용 데이터 분석
모델/데이터 드리프트 모니터링
재학습 루프 구축
기능 개선 및 성능 향상
확장/스케일업 전략 실행
지속적인 PoC 기반 기능 개선 (문화 유지)
