인공지능 기업에서 프로덕트 매니저로 사는 법

2018.07.27. 16:10:52

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프로덕트 매니저(이하 PM), 프로덕트를 관리하는 사람이다. 자신이 담당하고 있는 제품 또는 서비스를 누구보다 잘 알고 있어야 하며, 경쟁 업체 및 시장 트렌드를 파악해야 하고, 실제 프로덕트를 사용할 사용자 입장에서 기획하는 역할 등을 담당한다. 그리고 기술 기업의 경우 PM이 관여하는 범위는 이보다 더 넓다. 버그 발생 시, 가장 먼저 원인을 파악한 뒤 엔지니어들과 논의해 고치고, 프로덕트로서의 매력도와 기술 관점의 매력도 사이에서 중심을 잡아야 한다.

기술 기업은 해당 기술의 기본 원리에 대한 이해 및 경험이 중요하기에, 엔지니어링 경험을 보유한 PM이 많다. 인공지능(AI) 관련 업체도 마찬가지다. 최근 인공지능(AI)에 대한 관심이 커지면서 AI 분야 개발자는 물론 프로덕트 매니저에 대한 수요가 늘어나고 있는데, 문제는 AI 전공자가 많지 않으며, 관련 분야에서 경험을 쌓은 PM 역시 찾기 어렵다. 이에 스켈터랩스에서 일하고 있는 정수익 책임 프로덕트 매니저(Staff Product Manager)와 이야기를 나눴다.

PM의 역할은?

PM은 담당 상품/제품에 대해 마치 대표와 같은 역할을 담당한다. 비전을 제시하고, 제품 전략과 실행에 영향을 미치는 다양한 요인을 이해하고, 균형을 맞춰 나가야 하는 것이 숙명이다. 이를 위해 시장 환경에 대한 객관적인 시선과, 매니징하는 모든 과정에 있어 적절한 시기를 파악하는 것 또한 빼놓을 수 없는 과제다. 고객 접점에서, B2B/B2C를 막론하는, 그들의 목소리에 귀를 기울여 원하는 바를 찾아내고, 이를 충족시킬 수 있는 최적의 방안을 모색해야 한다. 여기서 주의해야 할 점은 몇몇 고객의 목소리를 전체 의견이라고 판단하는 오류를 피해야 한다는 것이다.

또한, PM은 팀 내 소통의 중심이어야 한다. 팀원들이 서로 다른 곳을 보지 않고 한 곳을 바라볼 수 있는 공동의 목표와 비전을 제시하고, 우리가 만들려는 제품이 무엇인지를 명확하게 정의해야 한다. 이에 회사 및 팀원의 역량에 대한 파악 등은 필수다.

PM은 제품의 성공 또는 실패에 대해 책임져야 한다. 부담도 있지만, 그만큼 성취감과 자부심을 느낀다.

인공지능 기업의 PM은 무엇이 다른가?

과거 스타트업에서 경험을 쌓은 적이 있다. 대부분의 스타트업이 그러하듯, 한 가지 제품 또는 프로젝트에 총력을 다했다. 하지만, 스켈터랩스가 추구하는 인공지능 기술은 궁극적으로 인간과 같은 혹은 특정 분야에서는 인간보다 더 나은 판단할 수 있는, 무언가를 목표로 한다. 때문에 다양한 분야에 걸쳐 심도 깊은 연구와 개발이 필요하다. 자연스럽게 제품적인 시각은 물론, 다양한 기술에 대한 이해와 넓은 시야를 갖는 것이 중요하다. 특히, 이제는 특정 전문분야로 한정할 수 없고, 잠시도 안주할 수 없는 시대에 살고 있다는 것을 실감하고 있다.

현재 담당하고 있는 프로젝트에 대해 소개해달라

대화형 인공지능 프로젝트를 담당하고 있다. 스켈터랩스가 집중하고 있는 대화형 인공지능의 핵심은 크게 두 가지다. 첫번째는 실제 사용하는 사용자들을 위한 사용 편의성이며, 두번째는 사람과 대화하듯 복잡한 대화에 대한 인식률이다.

기술이 거듭 발전해 글로벌 업체의 대화 엔진은 각 언어별로 보편적인 인식률을 보이기 시작했다. 그렇지만, 한국어와 같은 특정 언어에 대해서는 유독 고차원의 성능을 보이지 못하는 경우가 다수 발생한다. 글로벌 업체가 겪고 있는 딜레마는 간단하다. 비즈니스적인 측면이다. 특정 언어에만 과도하게 집중한다는 것은, 보편적이지 않은 언어를 지원하기 위해 많은 자원을 쏟아야 하기 때문이다.

스켈터랩스의 대화형 인공지능 프로젝트는 특정 언어에 의존적이지 않으면서, 언어별 인식률을 높이는 연구를 병행한다. 결과적으로 타사 엔진과 비교해 높은 성능을 내는 대화형 인공지능 엔진을 개발하는 성과를 거두었다.

하나 더 덧붙이자면, 스켈터랩스의 대화형 인공지능 프로젝트는 룰 기반과 머신러닝의 하이브리드 형태로 구성되어 있다. 기본적으로 봇이 학습할 수 있는 데이터를 제공하되, 봇을 생성하는 단계 및 운영하는 과정에 들어가는 노력을 최소화될 수 있도록 머신러닝을 통해 최소한의 데이터만으로 대화 인식 범위를 넓힐 수 있는 것이 핵심이다. 때문에 최근 국내 대기업으로부터 대화형 인공지능 엔진 적용 문의가 계속 이어지는 상황이라, 개발에 힘을 써준 모두의 노력 결과물이라고 생각한다.

올 하반기 계획은?

사용자 편의성을 고려해 보다 쉽고 더 높은 퀄리티의 대화형 엔진으로 고도화하는 것이 목표다. 이를 위해 특정 도메인을 정하는 것을 시작으로, 텍스트 기반 대화뿐만 아니라 음성인식 및 Text-To-Speech 결합 등을 고려 중이다. 이를 통해 실생활에서 사용자들이 그 동안 경험하지 못한 자연스러운 UX의 대화형 인공지능 시스템을 개발하고자 한다.

인공지능 기업의 PM으로 힘든 점은?

인공지능에 대한 막연한 기대를 가지고 있는 고객에게 설명하고, 설득하는 것이다. 종종 인공지능이 마치 별다른 노력 없이 모든 것을 다 해결하는 요술방망이와 같다고 기대하는 고객들이 있다. 이는 굉장히 잘못된 생각이다. 흔히 말하는 '인공지능 기술 적용 제품'이 실용화되어 우리의 삶을 편하게 바꿔주기 위해서는, 반드시 '학습'이라는 과정을 거쳐야 한다. 그리고 학습을 통해 똑똑한 결과를 내놓기 위해서는 양질의 유의미한 데이터가 제공되어야 한다.

본인은 인공지능 전공자도 아니고, 스켈터랩스 이전에는 인공지능 분야에서 일한 경험도 없다. 스켈터랩스의 인공지능 분야 전문가들과 같이 고민하고, 함께 호흡하면서 보폭을 맞춰가고자 노력하는 학생에 가깝다.

모두가 알고 있다시피 기술은 너무나 빠른 속도로 발전하고, 우리의 경쟁자라 하는 기업들도 쉬지 않고 기술 고도화를 위해 모든 것을 쏟아 붇는다. 이들과 경쟁하며 앞서가기 위해서는 쏟아지는 새로운 정보를 보다 빨리 접하고, 어떻게 하면 스켈터랩스의 프로젝트에 효과적으로 접목할 수 있는지 고민해야 한다.

앞으로 기대하는 점은 무엇인가?

스켈터랩스는 인공지능 분야 전문가가 다수 모여 있는 국내 몇 없는 업체다. 이 곳에서 팀원들과 이야기하고, 프로젝트를 진행하면서, 인공지능 분야의 무한한 가능성을 실감하는 중이다. 내부에서 준비하고 있는 '인공지능이 실세상에 반영되면서 펼쳐질 놀라운 경험'을 어서 빨리 모든 사람에게 선보일 수 있기를 기대한다.