AI PM에 대한 컨텐츠와 데이터 PM 에 대한 흐름을 기반으로 한 제안
AI PM 교육프로그램에 대한 고민을 이어가고 있습니다.
우리나라에 이제 본격적으로 AI PM 에 대한 수요가 생기고 있는 시점이고, 실제로도 AI 기술과 서비스를 프로덕트 매니지먼트 관점에서 어떻게 준비하면 좋을까에 대해서는 많은 분들께 유의미한 고민이라고 생각합니다.
AI PM 을 비롯한 Technical Product Manager 에 대한 교육은 아직 우리나라에서 본격적으로 열린 시장은 아닙니다. Product Manager 에 대한 교육 수요는 매우 많은데, 아주 탁월한 퀄리티를 가지고 지배력을 가진 사업자가 없는 상황입니다.
저는 데이터 PM 에 대한 논의를 2018년에 우리나라에서 가장 먼저 꺼낸 경험이 있는데요. 그 뒤로 데이터 PM 에 대한 이야기와 논의가 다양한 그룹에서 중심으로 회자되고 있습니다.
https://brunch.co.kr/@youngwungkim/52
최근에는 데이터 PM 이라는 직무가 카카오를 시작으로 공식적인 포지션으로 오픈되기 시작했습니다. 저는 개인적으로 AI PM 은 독립된 직무로서도 볼 수 있지만 데이터 PM 의 일부 속성을 가져오는 형태의 빌드업도 좋다고 생각합니다. 아직 우리나라에서는 데이터 PM 에 대한 표준화도 정립되지 않았기 때문입니다.
https://careers.kakao.com/jobs/P-11559
Practical Skills for The AI Product Manager
https://www.oreilly.com/radar/practical-skills-for-the-ai-product-manager/
What you need to know about product management for AI + 레퍼런스 추천 (데이터 PM)
https://www.oreilly.com/radar/what-you-need-to-know-about-product-management-for-ai/
Udacity | AI Product Manager
https://www.udacity.com/course/ai-product-manager-nanodegree--nd088
위 글들의 내용을 살펴보면, 아래와 같은 내용으로 요약이 가능합니다.
조만간 전문 번역작업을 진행할 예정입니다.
AI PM 은 제품 관리자로서 회사의 내부 및 외부 데이터에 대한 이해를 바탕으로, 분석을 수행하고, SQL 쿼리를 실행하고, 메트릭을 개발하고, 대시 보드를 구축하는 역할을 기대받습니다.
제품이 고객이 실제로 원하는 제품일지에 대해 충분히 고민해야 하고, 고객의 문제를 해결하는 제품을 만들어야 합니다. 그리고 지속적인 피드백을 통해 모델로서의 성능 뿐만 아니라 사용성의 수준도 올려야 합니다.
AI PM 은 데이터 파이프라인 전반에서 프로덕트의 발굴과 개선을 지원할 수 있어야 하고, 결과적으로 각 주요 영역에 대한 전문적인 지식이 필요합니다.
우리의 목표는 AI PM 을 성공적으로 만들 기술에 대한 정확한 사양을 제공하는 것이 아니라, AI Product Lifecyle 에 맞춰 필요한 최소한의 실행가능한 기술수준의 집합을 만들어내는 것입니다.
AI PM 교육 비즈니스를 통해 우리가 시장에 만들어내고 싶은 변화는 무엇인가?
우리가 기대하는 AI PM 은 어떤 포지셔닝과 어느 스킬에서 디테일한 완성도를 보유한 인재일까?
AI PM 에게 필요한 데이터 파이프라인, AI 기술의 이해수준은 어느 정도일까?
데이터 PM 과 다른 AI PM 의 고유한 특징은 무엇일까?
AI PM 에게는 요구되는 역량은 AI 시장의 변화흐름, 데이터 엔지니어링 파이프라인, AI 모델 개발 과정에의 참여, 시장에서의 평가와 개선을 포함한 일련의 프로세스 전반에 대한 이해가 요구되는데 이를 얼마나 담아서 어떤 기간안에 어떻게 전달할 것인가?