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2022년 말 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI가 등장했을 때의 충격을 기억합니다. 처음의 느낌은 "이대로 몇 년 안에 나의 업무도 대체되는 것 아닌가"라는 긴장감을 가졌던 게 사실입니다. 그런 걱정 가운데서도 ‘이 생성형 AI를 사용하여 프로덕트 매니지먼트 업무를 혁신할 수는 없는가’라는 고민도 동시에 하였습니다. ChatGPT를 조금씩 깊게 사용해 가면서, 이 생성형 AI는 단순히 긴 내용을 요약하고, 이미지나 음악과 같은 콘텐츠를 만들어 내는 것 외에도 잘 활용하면 전체 프로덕트 개발 라이프사이클에 걸쳐 영향력을 만들 수 있다는 확신이 들었습니다.
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2022년 말 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI가 등장했을 때의 충격을 기억합니다. 처음의 느낌은 "이대로 몇 년 안에 나의 업무도 대체되는 것 아닌가"라는 긴장감을 가졌던 게 사실입니다. 그런 걱정 가운데서도 ‘이 생성형 AI를 사용하여 프로덕트 매니지먼트 업무를 혁신할 수는 없는가’라는 고민도 동시에 하였습니다. ChatGPT를 조금씩 깊게 사용해 가면서, 이 생성형 AI는 단순히 긴 내용을 요약하고, 이미지나 음악과 같은 콘텐츠를 만들어 내는 것 외에도 잘 활용하면 전체 프로덕트 개발 라이프사이클에 걸쳐 영향력을 만들 수 있다는 확신이 들었습니다.
그렇다면 언제, 어떤 방식으로 ChatGPT를 프로덕트 매니지먼트 워크플로에 포함시켜야 할까요? 지난 1년간의 저의 실험과 경험은 이 도구를 통해 더 스마트하고 더 빠르고 더욱 효과적이고 영향력 있는 프로덕트를 출시할 수 있다는 믿음이 들었습니다. 그 경험을 여러분들과 나누어 볼까 합니다.
제가 글에서 언급하는 생성형 AI는 모두 OpenAI의 ChatGPT의 사례 중심임을 말씀드립니다.
프로덕트 매니지먼트의 영역은 방대하고 복잡하며 끊임없이 진화하고 있습니다. 이러한 환경 속에서 생성형 AI가 PM에게 진정으로 가져다줄 수 있는 가치는 어디에 있는 무엇 일지를 생각해 봅시다.
우선, AI는 방대한 데이터 세트를 빠르게 학습하여 사람이라면 수개월이 걸릴 수도 있는 인사이트를 신속하게 수집할 수 있습니다. 방대한 지식을 갖춘 ChatGPT가 PM이 필수적으로 조사하고 학습해야 하는 시장 트렌드, 사용자 선호도 조사, 경쟁사 SWAT 분석을 위해 세상 모든 데이터를 샅샅이 훑는다고 상상해 보면 내 옆에 기가 막히게 유능한 비서 한 명을 둔 것과 다를 바가 없습니다.
책 <프로덕트 매니지먼트>의 전체에서 29번이나 등장하면서 가장 강조하는 말이 있습니다. 바로 '왜'라는 단어인데, 이것이 프로덕트 매니저의 핵심 업무를 설명하기 때문입니다.
생성형 AI를 비서로 사용한다면 어떻게 업무를 나누어 볼 수 있을까요?
생성형 AI는 무엇을 어떻게 해야 하는지는 빠르게 알려줄 수 있지만, 왜 해야 하는지는 PM이 직접 고민해야 하는 불가침 영역입니다. 고객과 소통하는 감성 지능, 사용자 뉘앙스의 이해, 문제 정의와 그 해결을 위한 열정 역시 PM 고유의 능력입니다.
또한 유의해야 할 부분은 AI가 담당하는 what과 PM이 담당할 수 있는 what은 다르다는 점입니다. AI의 'what'은 과거를 기반으로 한 인사이트 정보라면, PM의 'what'은 'why'와 결합되어 동작하는 미래형 'what'을 이야기합니다.
ChatGPT는 아이디어 도출, 브레인스토밍에 매우 유용할 수 있는 데이터와 인사이트를 제공하지만, 본질적으로 인간의 감정이나 욕구를 파악할 수는 없습니다. ChatGPT의 대답이 아무리 훌륭해 보여도 사용자 경험을 고려한 최종 결정은 PM의 능력입니다. 예를 들어 위험이 이익보다 클 때 모든 것을 중단하는 결정을 AI는 하지 않습니다. 또한 AI가 선택할 수 있는 리스트를 제공할 수는 있지만, 절충안을 제시하지는 못합니다. 정보의 윤리성에 대한 판단도 PM의 몫입니다. ChatGPT는 비용 절감을 위해 특정 기능을 줄이라고 제안할 수 있지만, 사용자에 대한 이해가 있는 PM은 이것이 사용자 경험을 위태롭게 할 수 있다는 것을 인식할 수 있습니다.
스케줄링, 시장분석, 커뮤니케이션 초안 작성 같은 논리와 데이터를 기반으로 한 작업을 도와줄 수 있지만 사용자의 삶과 경험에 영향을 미치는 'why'에 대한 최종 결정은 늘 PM의 몫입니다. ChatGPT는 이를 학습시킨 데이터만큼만 우수할 뿐 PM의 판단이나 논리를 대체할 수 없습니다. 훌륭한 업무 파트너가 되어 시간을 크게 절약할 수는 있지만, 전략적 사고, 브레인스토밍 세션, 사용자 조사 및 인사이트는 대체할 수 없습니다.
생성형 AI가 데이터, 효율성, 속도를 제공하면 제품 관리자는 직관력, 창의력, 논리력, 인간성을 발휘할 수 있습니다. 이렇게 협업할 수 있다면, 기능뿐만 아니라 사용자들의 깊은 공감을 불러일으키는 제품을 만들 수 있습니다. AI는 여러분의 조력자, 업무파트너가 된다는 점을 기억하시기 바랍니다. 이런 이유로 요즘에는 어시스턴트, 코파일럿, 컴패니언과 같은 여러 형태로 부릅니다. 중요한 것은 여러분 PM을 대체하는 것이 아니란 사실입니다.
책 <프로덕트 매니지먼트>의 2장에서는 프로덕트의 개발 라이프 사이클에 대해 연구, 계획단계에서 유지관리/종료까지의 7단계에 대해서 설명하고 있습니다.
PM이 주요 업무가 프로덕트의 라이프를 책임지는 것이니 각 단계에서 ChatGPT가 어떻게 PM의 어시스턴트가 될 수 있는지를 설명하고자 합니다.
아이디어를 수집하고, 브레인스토밍을 통해, 제품 경험을 보다 효과적이고 다양하고 창의적인 방식으로 개선하는 방법을 논의하는 단계입니다. 그렇다면 이 단계에서 PM이 하는 일들을 정리하면서 ChatGPT가 할 수 있는 것과 아닌 것을 구별해 보겠습니다.
팀의 지식과 경험에 따라 아이디어가 제한될 수 있는 기존의 브레인스토밍과 달리, ChatGPT는 다양한 데이터를 활용하여 방대한 제안, 유추 및 개념을 제공하기에 PM의 관점을 크게 넓혀 줄 수 있습니다.
또한 행동, 니즈, 사용 사례 및 문제점을 기반으로, 목표하고 있는 특정 고객층을 식별하고 세분화하는 데 있어서도 ChatGPT룰 유용하게 사용할 수 있습니다.
실제 잠재 고객들의 피드백을 수집하기 위한 인터뷰나 설문조사를 설계하는 데 ChatGPT는 도움이 될 수 있습니다. 덧붙여 고객 행동을 빠르게 분석할 수 있어, 많은 비용과 노력을 들여 조사하기 전에 흥미로운 인사이트를 얻을 수도 있습니다.
제품 아이디어의 검증은 제품의 핵심 요소와 가치를 이해하고 해결해야 하는 과정입니다. 이 시점에서 특정 문제점에 대한 (가정) 해결안이 실제로 사용자에게 도움이 되는지 확인해야 합니다. ChatGPT는 아이디어 자체를 검증할 수는 없습니다. 사회적 상식이 없는 ChatGPT의 판단력을 신뢰할 수 없기에, 이 영역은 PM의 고유 역할이 됩니다.
ChatGPT는 시장에서의 경쟁 제품이나 인접 제품의 성과에 대한 인사이트를 제공하여 전략을 세우는 데 도움이 될 수 있습니다. 방대한 데이터에 근거한 정보를 빠르게 제공할 수 있지만, ChatGPT는 특정 날짜까지의 데이터로 학습되었다는 점을 잊어선 안됩니다. 즉, 사용자가 매우 중요하게 고려해야 할 최근의 수많은 중요한 최근 이벤트를 놓쳤을 수 있으니 나머지 부분은 PM이 채워야 합니다.
아이디어에 관한 검증은 여러 관점에서 할 수 있습니다. 사회적이고 경제적인 요인뿐만 아니라 그 프로덕트나 서비스가 지향하고 있는 시장가치에 대한 큰 그림을 보고 결정해야 합니다. 전략적 사고와 인간의 이해, 경험이 필요한 과정입니다. 프로덕트 매니저가 가장 확실하게 강한 부가 가치를 만들어야 하는 곳이기에 아직 ChatGPT가 대체할 수 없습니다.
사용자의 입력에 따라 답을 생성하는 ChatGPT를 라이프사이클의 첫 번째 연구 단계에서 활용하기 위해서는 PM은 기본적인 프롬프트 엔지니어링 기술을 익힐 필요가 있습니다. 프롬프트를 올바르게 만드는 과정에는 반복 연습이 필요합니다. 올바른 프롬프트를 신중하게 구성하는 것이 올바른 결과를 얻는 데 중요합니다. 프롬프트 엔지니어링에 관한 기본 지식 영상 강의는 여기를 강추합니다.
연구 단계를 만족시킬 답을 구할 프롬프트를 만들 때 PM으로서는 다음과 같은 질문을 준비해야 합니다.
MVP는 아이디어를 테스트하고 검증하는 데 사용할 수 있는 실제 출하 예정 제품의 핵심 버전입니다. MVP는 타깃 페르소나로부터 피드백을 수집하여 아이디어에 더 많은 시간과 노력을 투자할 가치가 있는지 평가하는 데 사용됩니다. MVP 단계에서는 ChatGPT의 도움을 받아 필요한 각 UI 화면에 포함된 요소를 만들어 달라고 요청할 수 있습니다. 그런 다음 이를 제품 요구 사항 문서인 PRD(Product Requirements Document)에 넣어 UX 팀과의 협업의 출발점으로 삼을 수도 있습니다.
예를 들어보죠. '가끔 노래 멜로디는 입에서 맴도고 흥얼댈 수 있는데 노래 제목이나 가수가 생각 안 날 때' 그것을 찾아주는 애플리케이션"을 만든다고 가정해 봅시다. (물론 이 기능은 애플에 인수된 Shazam 이라는 이 분야의 유명한 앱이 있습니다.) ChatGPT (저는 Bing에 포함된 서비스를 사용했습니다.) 에게 다음과 같이 요청해 보았습니다.
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"휴대폰의 마이크를 사용하여 재생한 짧은 샘플을 데이터베이스의 오디오 지문과 대조하여 노래를 찾을 수 있는 모바일 애플리케이션의 프로토타입을 개발하려고 합니다. 필요한 모든 화면의 글머리 목록을 만들어 주세요."
이런 요청에 ChatGPT는 실제로 화면별로 기능이 포함된 목록을 만들어 답을 합니다.
홈 화면이라고 말하는 랜딩페이지 안에서 노래 식별을 하는 버튼이 있어야 함을 설명하고, 실제 식별 화면, 기록 화면, 설명 화면 등이 필요하다는 답을 줍니다. 하지만, ChatGPT는 경험의 흐름과 요소를 생각하여 답을 주지만, 실제 UX 작업은 수행하지 않습니다.
*만약 이 단계에서 실제 UI 화면에 대한 아이디어를 얻고 싶다면, ChatGPT의 자매 서비스인 Dall-E를 이용할 수 있습니다. Dall-E 3에 배송앱을 위한 데스크탑 웹 애플리케이션 UI화면의 예를 보여달라고 했더니 다음과 같이 만들어 주네요. 제 경험으론 꽤나 인상적이었는데요. 그림에서 보시다시피 지도가 모든 화면의 중심에 와 있는 일관성 있는 UI 디자인을 제공하였습니다. 경험의 중심이 지도라는 뜻이겠지요.
위에 단계를 이어 가기 위해서 한 가지 추가 질문이 필요합니다. 다른 언어의 노래도 식별할 수 있는지가 PM에게는 시장 진입을 위한 중요한 질문이 됩니다.
“다른 언어의 노래도 식별할 수 있나요?”
제품에 필요한 코드의 스니펫을 생성하고 일부 코딩을 수행하라고 할 수도 있습니다. 그 샘플코드를 요청하고 (제 프롬프트에 샘플을 '샘프'라고 입력했음에도 똑똑하게 알아듣습니다!), 제안된 코드를 가져와 PRD에 넣을 수도 있습니다. 소프트웨어 엔지니어가 이 결과물을 보면 웃을 수 있는 수준일 수는 있으나 아이디어를 얻는 용도로는 충분히 사용할 수 있습니다.
“노래식별화면에 대한 코드 샘프을 React Native로 보여주세요.” (샘플을 샘프로 잘못 입력한 프롬프트)
다음으로 생각해 봐야 할 단계는 테스트입니다. 제품 테스트는 시장에 출시하기 전에 제품의 성능과 기능을 평가하는 프로세스입니다. ChatGPT는 다음 화면에서처럼 자동화를 위한 솔루션이 무엇인지에 대한 대답을 생성하고 사용자 피드백을 분석하여 제품 테스트에 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 제품을 출시하기 전에 문제를 식별하고 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
“이 앱을 테스트하기 위한 자동화 솔루션은 무엇이 있을까요?”
“어떤 자동화 솔루션이 인기가 있나요?”
제품을 출시하는 것은 전적으로 PM의 결정에 따르지만, ChatGPT는 그 출시 계획을 도와줄 수 있습니다. 예를 들면 제품 마케팅 콘텐츠를 생성하고 출시 성과를 예측할 수 있습니다. 또한 블로그 게시물, 소셜 미디어 게시물 및 제품 설명과 같은 고품질 콘텐츠를 만드는 데도 이용할 수 있습니다.
콘텐츠를 완성하고 편집하려면 여전히 PM과 주위의 여러 전문가의 눈이 필요하지만, ChatGPT가 대략적인 계획을 세우도록 하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 평범한 홍보멘트를 피하려면 구체적인 프롬프트를 작성해야 합니다. ChatGPT가 좋은 기준선을 제시해 주지만, 여전히 프로덕트만의 고유성을 만들어야 한다는 점을 기억하시기 바랍니다. 다음은 위에서 설명해 온 제품을 홍보하는 트윗 작성을 요청하는 프롬프트 예입니다.
“이 앱은 AI를 사용하여 마이크를 통해 입력된 샘플로 아주 빠르고 정확하게 노래를 찾아줍니다. 이 부분을 특별히 강조해서 트위터에 올리고 싶어요. 작성해주세요. 5개 정도 기억에 남을 만한 해시태그도 생성해주세요.”
프롬프트가 그리 구체적이지 않으니 뾰족한 트윗은 아니지만, 스타팅 포인트로 사용하면 나쁘지는 않을 것 같습니다. 디자이너에게 프로덕트 (프로덕트 이름을 가상으로 'Quick Ear'라고 정해보았습니다.) 로고에 대한 아이디어를 전달할 때 이런 방법을 사용하면 훨씬 더 효율적일 수도 있겠네요. (프롬프트를 한글로 작성했더니 기대한 대로 잘 안 나와서 영어로 했습니다.)
“Draw a circular logo made up entirely of the string ”Quick Ear". The background color is indigo blue and the letters are white. The font should be Arial Bold."
프로덕트를 처음 시작할 때 콘셉트나 모호한 문제만 있는 빈 캔버스를 마주한 경험이 여러분들도 있을 겁니다. 모든 것은 하나의 훌륭한 아이디어에서 시작되지만 거기서부터 어디로 가야 할지 모를 때 ChatGPT는 프로덕트 개발 라이프 사이클의 모든 단계에서 매우 실용적인 도구가 될 수 있다고 생각합니다.
유용한 아이디어를 생성하고, 인사이트를 제공하며, 창의적인 프레임워크를 제공하는 능력은 시간과 리소스를 절약하면서 프로덕트 팀에 귀한 가치를 제공할 수 있습니다. 프로덕트 매니저에겐 똘똘한 비서 몇 명이 생긴 것과 다름이 없습니다. 위에서 여러 번 반복하여 말씀드렸지만, ChatGPT는 인간 본성, 전략적 사고 또는 프로덕트 감각을 대체할 수는 없다는 점을 명심해야 합니다. ChatGPT는 실행 가능한 정보와 아이디어를 제공할 수는 있지만 인간의 행동, 감정, 뉘앙스를 이해하지 못합니다.
그렇기에 시장에서 이기는 프로덕트를 만드는 PM은 제품 개발 프로세스의 보조 도구로 ChatGPT를 효과적으로 사용할 수 있어야 합니다. ChatGPT의 강점, 특히 효율성과 광범위한 지식을 활용하는 동시에 한계를 인식하면 진정으로 영향력 있는 제품을 만드는 수단으로 이 도구를 최대한 활용할 수 있습니다. 이런 협업 모델을 역할 별로 정리해 보았습니다.
오늘부터 여러분들도 업무 동료로서 ChatGPT와 같은 생성형 AI 어시스턴트와 친하게 지내보면 어떨까요? 최선을 다하시는 여러분의 시간과 노력에 박수를 보냅니다.
<원문 >
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