오, 인공지능. 모든 사람의 입에 오르내리는 약어입니다. 아날로그 시대에 살았던 분들에게 AI는 첨단 기계 프로그래밍으로 만들어진 지능으로, 기계가 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업 수행, 정보 종합, 의사 결정 능력을 보여주는 인공 지능을 의미합니다.
AI, 특히 제너레이티브 AI는 제너레이티브 AI 플랫폼 이후 대중의 주목을 받으며 기하급수적으로 성장했습니다. ChatGPT 가 2022년 말 선풍적인 인기를 끌면서부터입니다. 인터넷에서 이 플랫폼에 대해 이야기하고 있습니다. 밈부터 "놓쳐서는 안 될 GenAI 제품 25가지!"를 나열한 LinkedIn 게시물, 혁신가들의 흥미로운 발표, 미래학자 및 철학자들의 진지한 생각에 이르기까지, 제너레이티브 AI는 피할 수 없는 화두입니다.
좋아하든 싫어하든, 두렵든 설레든, 이 기술은 앞으로 수많은 산업에 혁신을 가져올 것입니다. 문제는 제품 관리 직업을 어떻게 변화시킬 것인가 하는 점입니다. 그리고 더 중요한 것은... AI가 제품 관리자를 대체할까요? (아직은 아니오라는 징후가 보입니다! 적어도 당분간은요 😉)
인공지능이 결코 자동화하지 못할 10가지 제품 관리 기술
AI는 많은 일을 할 수 있으며 매일 더 많은 일을 할 수 있습니다. 하지만 AI가 완벽하게 수행하지 못하는 몇 가지 핵심 제품 관리자 기능이 있습니다. 인간은 끊임없이 불완전한 정보를 가지고 작업해야 하며, 특히 제품 관리자는 그 어느 누구보다 더 많은 정보를 가지고 작업해야 합니다. AI는 불완전한 입력을 잘 처리하지 못합니다.
그렇기 때문에 이 10가지 제품 관리 기술은 AI가 자동화하기 어려운 기술입니다:
1. 전략적 비전 및 로드맵 만들기
제품 관리자는 고객의 요구와 비즈니스 요구 및 시장 현실을 연결합니다. AI는 제품 관리자가 데이터를 분류하고 패턴을 파악하는 데 도움을 줄 수 있지만, 제품 전략에 대한 최종 결정을 내려서는 안 됩니다. AI는 상황의 전체 맥락을 이해하기 어렵기 때문에 신중하게 전략적 결정을 내려야 합니다.
제품 관리자는 장기적으로 생각하는 데 더 적합합니다. 제품 관리자나 인공지능 모두 미래를 예측할 수는 없지만, 인간은 물론 시장에 대한 해박한 지식을 바탕으로 가상의 사고를 하는 데 훨씬 더 뛰어납니다. 전략적이고 높은 수준의 비전을 설정하려면 증거에 기반해야 합니다. 하지만 2~5년 후를 계획할 때는 약간의 상상력이 필요합니다.
제품 관리자는 또한 단기적인 구현을 만들고 유지하는 데 더 적합합니다. 제품 전략 및 비전인 제품 로드맵을 단기적으로 구현하는 데 더 적합합니다. 사람의 손길은 제품 팀이 제품 개발의 우여곡절을 헤쳐나가는 데 도움이 됩니다. 개발 과정에서 피벗은 자연스러운 현상이며, 제품 관리자의 강력한 리더십은 팀을 성공적인 출시로 이끌 수 있습니다.
2. 이해관계자 관리
팀 정렬 제품 전략 로드맵은 제품 관리자의 업무에서 가장 중요한 부분입니다. 아무리 훌륭한 전략을 세웠다고 해도 이를 실행할 수 없다면 아무 의미가 없습니다. 제품 팀, 경영진, 때로는 외부 이해관계자의 동의가 필요합니다.
인공지능은 인간의 감정과 욕구의 뉘앙스를 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 일반적으로 개발 과정에서 2~3주의 시간을 단축하기 위해 개발 전에 내성적인 리드 엔지니어의 의견을 구하는 것이 필수적이라는 사실을 알지 못합니다(공유를 부끄러워하더라도). 큰 베팅의 위험을 줄이고 경영진이 혁신적인 아이디어에 투자하도록 설득하는 방법이나 독단적이지만 잘못된 정보를 가진 이해관계자의 소음을 차단하는 방법도 모릅니다.
목소리 톤, 바디랭귀지, 이해관계자의 동기 이해 이해관계자의 동기 그리고 관계를 이해하는 것은 현재로서는 AI보다 인간이 더 잘할 수 있는 영역입니다.
다시 말하지만, AI는 데이터 분석을 위한 유용한 지원 시스템이 될 수 있습니다. 데이터를 사용하여 의사 결정을 뒷받침하는 것은 이해관계자 관리의 중요한 부분입니다. 그러나 퍼즐의 필수적인 부분인 관계 구축에는 부족합니다.
3. 팀 구성 및 동기 부여
제품 관리자는 업무를 잘 수행하기 위해 많은 사람들과 소통해야 합니다. 여러 부서의 이해관계자, 경영진, 사용자 등 다양한 이해관계자, 의견, 정보를 활용해야 합니다. 하지만 제품 관리자 커뮤니케이션의 핵심은 제품 팀입니다.
모든 이해관계자 중에서 제품 관리자가 다른 모든 고려 사항 중에서 우선순위를 정해야 하는 것은 바로 이러한 이해관계자입니다. 제품 관리자는 실질적인 문제에 대한 조율과 커뮤니케이션 외에도 팀의 동기 부여와 결속력을 파악해야 합니다.
팀이 잘 협력하지 않는다면 그 이유를 파악하고 팀에 효율성을 되찾아 팀에 효율성을 되찾아 주는 것이 제품 관리자의 임무입니다 .
4. 제품 전도 및 커뮤니케이션
효율적인 팀을 구성하려면 팀원들이 자신이 만들고 있는 것에 대해 흥미를 느끼면 도움이 됩니다.
인공지능은 다음과 같은 경우 확신을 가질 수 있습니다. 고집스럽게 환각을 방어하는. 하지만 이러한 맹목적인 확신은 제품 관리자에게 필요한 확신과는 다릅니다.
제품 관리자는 자신이 수립한 장기적인 전략과 비전을 믿고 이를 회사의 다른 구성원들에게 전파해야 합니다. 제품 관리자가 항상 옳다는 말은 아닙니다. 제품에서 100% 확신으로 내릴 수 있는 결정은 거의 없습니다.
하지만 우유부단한 사람과 함께 어떤 레스토랑에 갈지 고민해 본 적이 있다면, 확실성을 찾는 것이 얼마나 비생산적인 시간 낭비인지 이해하실 것입니다. 때로는 점심시간이 끝나기 전에 실제로 식사를 할 수 있도록 "이 식당에 가자, 맛있다"라고 말해줄 사람이 필요할 때가 있습니다.
불확실성 속에서도 신념은 행동을 이끌어냅니다. 비전에 대한 확신을 가진 사람, 산만하고 경쟁적인 우선순위에 직면했을 때 모든 사람이 방향을 잃지 않도록 설득하고 다시 제자리로 돌아가도록 유도하는 사람이 있어야 합니다. 제품 관리자는 팀과 다른 이해관계자를 위해 이러한 역할을 수행합니다.
제품 관리자는 "이 방향으로 가자"라고 말하고 팀이 함께 그 방향으로 나아가는 것에 대해 기분이 좋도록 도와야 합니다. 방향을 잘못 잡더라도 팀과 비전과 결과를 공유하면 필요할 때 함께 방향을 전환하는 데 도움이 됩니다. 이렇게 하면 새로운 데이터가 전략의 변화로 이어질 때 모두가 변화의 이유를 이해할 수 있습니다.
제품 에반젤리즘에 대한 확신이 있다고 해서 제품 관리자가 항상 옳다는 의미는 아니지만, 제품 비전과 그 이면에 있는 이유를 전달하면 전달하면 팀이 그 비전을 향해 효과적으로 일할 수 있도록 도와줍니다.
인공지능은 이러한 컨텍스트가 부족하고 스토리텔링 그리고 제품 관리자가 매일 팀과 소통할 때 사용하는 설득력 있는 기능이 부족합니다.
5. 리더십 및 팀 협업
앞서 제품 관리자가 자신의 팀과 소통하는 것이 중요하다고 강조했지만, 제품 관리자는 부서 간 소통의 책임도 있습니다. AI가 이해관계자 관리와 제품 홍보에 어려움을 겪는 것과 비슷한 이유로 팀 간 협업에도 어려움을 겪을 것입니다.
감성 지능은 AI가 뛰어난 지능이 아닙니다. 여러 부서 이해관계자의 동기와 감정을 입력해도 제품에 대해 영향력 있는 방식으로 소통하는 데 어려움을 겪을 것입니다. 성공적인 리더는 동료가 자신의 의견을 듣고 있다고 느끼도록 돕고, 그 사람에 대해 알고 있는 정보를 바탕으로 커뮤니케이션 스타일을 변경합니다. AI는 블로그 게시물을 백만 개나 작성할 수 있지만 직원들과 인간적인 방식으로 121 소통하는 데는 여전히 어려움을 겪을 수 있습니다. AI가 관리직은 없앨 수 있을지 몰라도 리더십은.
디자이너, 엔지니어, 고객 성공, 마케팅 및 영업이 제품을 바라보는 방식은 완전히 다릅니다. 이들의 의견은 모두 소중하며, 여러분의 의견도 마찬가지입니다. 고객 성공, 마케팅, 영업은 각자의 업무를 더 잘 수행하기 위해 제품을 이해해야 합니다. 그리고 제품에는 디자이너와 엔지니어가 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 제품 수명 주기. 제품 관리자는 이러한 부서 간 협업을 주도하여 제품이 최고의 품질을 유지할 수 있도록 합니다.
6. 적응력 및 창의성
AI는 알고리즘을 통해 실행되며, 개발자는 방대한 데이터 세트와 인간의 피드백을 통한 강화 학습 을 사용하여 알고리즘을 훈련합니다. 또한 직접 AI를 개발하지 않는 한, 여러분의 업무를 대신하려는 AI 솔루션은 다른 회사의 제품일 가능성이 높습니다. 즉, 사용자가 직접 알고리즘을 필요에 맞게 조정할 수 없고 AI 제공업체의 제품 업데이트에 의존할 수밖에 없습니다.
AI가 제공하는 출력은 데이터 세트에 한정되어 있기 때문에 AI가 항상 최신 상태가 아니라는 문제가 발생할 수도 있습니다. Google의 GenAI 챗봇 Bard는 예외입니다. 인터넷에서 지속적으로 정보를 가져와 알고리즘을 업데이트하기 때문입니다. 하지만 일반적으로 대부분의 AI는 Google의 제품만큼의 정보에 접근할 수 있는 범위와 접근 권한을 갖지 못합니다.
이 모든 것은 제품 관리자가 시장의 변화와 새로운 기술에 대응할 수 있는 독보적인 위치에 있다는 것을 의미합니다. 이들은 신속하게 대응하고 필요한 곳에 제품을 리디렉션할 수 있습니다. 새로운 도전에 직면했을 때 창의적인 해결책을 제시하는 데는 여전히 인간만이 유일무이하게 적합합니다.
7. 의사 결정 및 트레이드 오프
의사 결정은 어려울 수 있습니다. 사실 어떤 의사 결정은 해야 하는 도전적이어야 합니다. 물론 쉬운 결정도 있지만, 큰 베팅과 혁신을 추구하기 위한 결정은 가볍게 내려서는 안 됩니다.
AI는 큰 결정을 너무 쉽게 내릴 수 있습니다. 결단력 있는 결정은 미덕이지만, AI가 내린 결정의 냉철한 근거가 제품 팀을 잘못된 길로 이끌 수도 있습니다. 특히 불완전한 정보로 의사 결정을 내릴 때는 최적의 솔루션을 파악하기 위해 데이터 이상의 것이 필요할 때가 있습니다. AI는 모호한 상황에 익숙하지 않지만 제품 관리자는 익숙해야 합니다.
AI 제품 관리자는 우선순위가 높은 두 가지 요소 사이에서 어떻게 균형을 잡을까요? 잘못된 결정에 대해 누가 책임을 지고 팀을 이끌고 문제를 해결해 나갈까요?
AI는 의사 결정에 있어 제품 관리자의 소중한 파트너가 될 것이 분명하지만, 최종 결정에서 인간의 판단을 대체해서는 안 됩니다. 인간의 직관과 경험이 데이터와 결합되어야 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.
8. 사용자 조사 및 공감
AI가 데이터의 미묘한 차이를 포착하는 데 능숙하지만, 좋은 사용자 조사를 수행하는 데 필요한 유일한 기술은 사용자 조사. 사용자의 니즈와 불만 사항을 발견하는 것은 대개 예상치 못한 인사이트를 우연히 발견하는 데서 비롯됩니다. 이러한 인사이트는 때로는 정성적 데이터에서, 때로는 정량적 데이터의 패턴에서 나오기도 합니다. AI는 정량적 데이터의 패턴이나 정성적 데이터의 개념 및 어휘의 패턴을 식별하는 데 도움을 줄 수 있지만, 실행 가능한 인사이트를 제공하는 것은 사람이 이러한 패턴을 읽는 것입니다.
데이터는 언뜻 보기에 항상 의미가 있는 것은 아니며, 맥락을 이해하고 상상력을 발휘하여 사용자의 입장이 되어 보는 것이 필요합니다. 이러한 공감 능력은 여전히 인간의 지능에만 국한되어 있습니다. 인간의 감정, 동기, 경험을 이해하는 데 있어 인공지능의 한계는 이러한 공감 능력에 걸림돌이 됩니다.
9. 해결책이 필요한 문제 파악하기
비슷한 맥락에서 AI는 제품 관리자가 시장 트렌드의 패턴을 파악하는 데 도움을 줄 수 있지만, 문제와 솔루션의 전체 맥락을 파악할 수는 없습니다. 그렇기 때문에 제품 관리자는 제품 발견에 필수적입니다. 제품 관리자는 본질적으로 문제 해결사이며, 문제를 이해하는 것은 제품 관리자의 업무에서 가장 어려운 부분 중 하나입니다. 문제를 제대로 이해하지 못하면 제품의 가치가 낮아집니다.
충족되지 않은 니즈는 관련 데이터가 많지 않을 수 있으므로 새로운 문제를 조기에(그리고 경쟁사보다 먼저) 인식하려면 예리한 안목과 직관이 필요합니다. AI는 놀랍도록 강력하고 유용한 도구가 될 수 있지만, 효과적인 문제 인식을 위해서는 여전히 제품 관리자의 직관이 필요합니다.
10. 솔루션 제안 및 프레젠테이션
제품 검색은 문제를 파악하는 것으로 끝나지 않습니다. 그다음은 흥미로운 부분입니다: 솔루션(최종 제품 또는 기능)을 찾는 단계입니다! 제품 관리자는 제품 발견 단계에서 시장의 변화와 기회를 파악할 뿐만 아니라 팀을 하나로 모아 해결책을 모색하는 데에도 필요합니다.
이때 커뮤니케이션 능력이 중요한 역할을 합니다. 디자이너, 엔지니어 및 경영진과 대화하여 제안된 솔루션이 사용자에게 가치를 더하고 기술 및 비즈니스 측면에서 가능한지 확인합니다(실현 가능, 바람직, 실행 가능).
매력적인 솔루션을 만들고 이해관계자에게 이를 소개하는 일은 여전히 제품 관리자의 몫입니다. 다시 말하지만, AI는 추천과 데이터 기반 인사이트를 생성함으로써 이 과정에서 큰 도움이 될 수 있습니다. 하지만 궁극적으로 이해관계자를 설득하기 위해 솔루션을 제안하는 것은 제품 관리자입니다.
결론
우리는 AI가 제품 관리자를 대체할 수 없을 것으로 예상합니다. will 의 일부가 될 것입니다. 제품 관리자의 툴킷 - 자신의 작업을 완료하거나 그들이 구축하는 제품 솔루션에 포함될 것입니다.
LinkedIn의 제품 담당 부사장인 조나단 로셸은 다음과 같이 예측했습니다. 미래에는 모든 제품이 AI 제품이 될 것입니다. 최초의 소프트웨어가 세상을 먹었습니다. 이제 AI가 소프트웨어를 먹고 있습니다.
유능한 제품 관리자라면 누구나 이러한 변화를 감지하고 빠르게 경쟁에 뛰어들고 있습니다. 제품 관리자는 결국 혁신가이며, 한 번에 한 가지씩 소프트웨어 세계의 방향을 주도합니다. 제품 관리자는 파괴적인 기술이 우리의 미래에 실질적으로 어떻게 적용될지 결정할 수 있는 기회와 책임이 있습니다.
AI는 여전히 현실이 아닌 공상 과학 소설에 나오는 것처럼 느껴질 수 있지만, 이제부터 제품 관리자는 세상을 형성하는 소프트웨어와 하드웨어를 만드는 데 도움이 되는 AI 솔루션을 고려해야 합니다.
