ChatGPT를 PM의 '어시스턴트'로 만드는 법

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ChatGPT를 PM의 '어시스턴트'로 만드는 법 | 요즘IT

 

 

• AI와 PM의 업무 영역

AI	PM
방대한 데이터에서 인사이트 수집, 분석	'왜'를 고민하며 사용자의 경험을 고려한 최종 결정 창의력과 직관
시장 트렌드, 사용자 선호도, 경쟁사 분석 등 정보 제공
스케줄링, 시장 분석 등 지원
업무 효율성을 높이고 시간을 절약할 수 있음

 

• 각 프로덕트 개발 라이프 사이클에서 CHAT GPT 활용 방식

1. 연구-계획 (Research & Plan)

1) 타깃 사용자를 위한 아이디어 - ChatGPT

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.

 

2) 사용자 인터뷰나 설문조사 설계 - ChatGPT

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.

 

3) 아이디어에 대한 제품 적합도 판단 - PM

사회적 상식이 없는 ChatGPT의 판단력을 신뢰할 수 없기에, 이 영역은 PM의 고유 역할이 됩니다.

 

4) 시장 인사이트와 경쟁제품 정보 제공 - ChatGPT와 PM

ChatGPT는 시장에서의 경쟁 제품이나 인접 제품의 성과에 대한 인사이트를 제공하여 전략을 세우는 데 도움이 되지만 사용자가 매우 중요하게 고려해야 할 최근의 수많은 중요한 최근 이벤트를 놓쳤을 수 있으니 나머지 부분은 PM이 채워야 합니다.

 

5) 최종 결정, 전략/로드맵 만들기 - PM

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.

 

이후 MVP(최소 기능 제품)를 개발하고 검증하는 과정과 제품 출시 후의 과정에서 ChatGPT와 Dall-E를 활용하는 방법에 대해 설명합니다. ChatGPT의 강점을 활용하면서 한계를 인식하는 것이 중요하다고 강조합니다.

 

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2016년 처음 코딩을 접한 시기,

과제 제출 시간이 다가오면 숨이 막히는 것 같았다.

 

도저히 안 풀리는 문제, 그리고 아무리 봐도 모르겠는 개념들

AI가 출시된 지금은 나만의 선생님이 생긴 것 같다.

정말 감사한 일이다.

 

다만, 너무 쉬워진 탓인지

스스로의 개발 역량을 키우는 데는 사람마다 차이가 있을 것 같다.

쪽집게 과외처럼 필요한 개념들을 그때그때 알려주지만

너무 쉽게 정보를 얻은 탓인지 머리 속에 잘 남지 않는다.

그래서 복습이 필수적이다.

 

며칠 전 양일 간 쿠팡 물류 센터 아르바이트를 다녀왔다.

그래서 그런지 PM에 대한 궁금증이 생겨

물류 유통에 관한 내용은 아니지만

'공정' 개념 자체에 대한 궁금증으로 인해

해당 아티클을 찾아보게 되었다.

 

수많은 사람들이 AI가 인간의 영역을 대체할 것이라고 말하는데

실제로 많은 부분이 대체될 수 있을 것이다.

하지만 직접 AI를 사용해본 사람은 아직 해당 믿음이 실현되기까진

꽤나 시간이 남아있음을 경험했으리라 생각된다.

 

그렇기에 이 아티클에서 강조하듯이

AI에 대한 막연한 두려움보다는 어떻게 활용할 수 있을지를 고민하고

소비자에게 어떻게 조금이라도 더 가까워질 수 있을지를

계속해서 고민하고싶다.