✍ 오늘의 아티클
- AI는 프로덕트를 책임지는 PM/PO가 주목할 기술 혁신 중 하나입니다. 새롭게 등장하는 AI 기술에 놀라고 흉내내는 것만으로는 시장에서 이기는 제품을 만들 수 없습니다.
- PM/PO가 반드시 알아야 할 AI의 구성 요소는 무엇일까요. AI 구성 요소 3가지에 주목하고, AI를 익히고, 운영하여 주도하는 방법을 알아봅시다.
- AI 시대에 PM/PO의 목표 설정은 어떤 기준으로 되어야 할까요. 올바른 목표 설정을 위한 질문을 던져봅니다.
2022년 말부터 시작된 AI 기술 혁명이 세상을 삼키는 분위기입니다. 아직 대부분의 소프트웨어 프로덕트⠂서비스 사용자에게 AI는 챗GPT와 자율 주행 자동차가 가장 대표적인 서비스로 이해될 수 있지만, 현실은 이미 우리 생활 곳곳에 들어와 있습니다. 유튜브 영상 리스트 순서와 그 소개 썸네일, 휴대폰에서 글을 쓸 때 다음 단어를 추론하기와 은행에서 사용하는 신용 대출 알고리듬까지 AI의 힘을 빌리고 있습니다.
가장 대중적인 AI의 상업적 활용 사례는 온라인 광고입니다. 기업이 신문이나 잡지에 광고를 게재하는 데 비싼 비용을 지불하던 시대는 끝났습니다. 그 비용과 시장이 AI를 기반으로 한 개인 맞춤형 광고로 대체되고 있습니다. 이커머스도 마찬가지입니다. 검색부터 결제에 이르기까지 모든 쇼핑 경험은 AI를 기반으로 합니다. 그 외에 스팸 및 사기 탐지, 내용의 편향 판단과 같이 보이지 않는 부분에서도 사이트를 안전하게 이용할 수 있도록 AI가 동작합니다.
기업의 리더뿐만 아니라 프로덕트를 실제 기획하고 만들어 내는 PM/PO에게 AI는 프로덕트의 핵심이고, 그 자체가 기업의 지속가능성을 책임지게 되었습니다. 현재 새롭게 등장하는 AI기술에 대해 놀라고 흉내 내는 것만으로는 시장에서 이기는 제품을 만들 수 없습니다. 기존의 업무 방법과 기술에 덧붙여 AI를 운영하고, 관리하고, 주도하는 방법을 새롭게 알아야 합니다.
이 글에서는 PM/PO가 AI 프로덕트를 다룰 때 반드시 알고 있어야 할 AI의 구성요소 3가지를 설명합니다.
그림 1. 사용자 시청 경험에 따라 클릭 확률이 높은 다양한 썸네일을 생성하는 넷플릭스
AI의 구성요소 3가지
PM/PO가 프로덕트를 기획하고 개발을 진행할 때 명확하게 이해하고 있어야 할 AI의 세 가지 구성 요소입니다.
1. 알고리듬에 적합한 목표 설정
첫째 요소는 목표(Objective)입니다. 이때 PM/PO는 알고리듬을 이용해 달성하고자 하는 적합한 목표를 파악하고 선택하는 역할을 해야 합니다.
예를 들어 알고리듬을 사용해 주식 시장 성과를 예측하는 것부터 수면 습관을 알아내는 것이 목표입니다. 목표를 올바르게 설정하지 않으면 무엇을 어디까지 할 수 있는지를 알 수 없습니다. 또한 그 목표를 지나치게 단순화하면 알고리듬이 원래 의도한 행동을 하지 못합니다. 즉 목표 정의에 따라 결과를 크게 바꿀 수 있다는 점을 이해해야 합니다. 목표 설정에는 여러 어려움이 있는 만큼, 반복적인 시도와 많은 실험이 필요합니다.
광고를 예로 들어 보죠. 기본적으로 알고리듬은 소비자가 가장 흥미를 느낄 만한 광고를 결정합니다. 광고 알고리듬의 목표는 개인 관련성을 높이는 것입니다. 광고가 성공하려면 광고 자체의 품질보다 실제로 광고 소비자가 그 관련성을 느껴야 합니다. 꽤 간단해 보이는 목표지만 주의하지 않으면 이런 목표가 오히려 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 가끔 여러분들은 소셜 미디어를 사용하면서 때때로 광고가 나를 듣고 보는 것 같다고 느낀 적이 있을 겁니다. 그 이유는 AI 알고리듬의 목표와 경험 데이터의 연결에 있습니다. 소셜미디어의 리타겟팅 광고(Retargeting Ads)가 그런 경우에 해당합니다.
어느 날 저는 아내와 저녁 식사를 하면서 딸을 위한 생일 선물에 대해 이야기합니다. 그날 저녁, 아내는 딸이 좋아하는 특정 브랜드의 ‘스웨터’를 검색합니다. 그 브랜드 사이트에서는 아내의 인스타그램 프로필과 연결되는 코드를 설정합니다. 그 결과, 인스타그램은 이제 아내가 그 브랜드의 스웨터에 관심이 있다는 것을 알게 되고 자매 서비스인 페이스북에도 연결을 합니다, 그 후 인스타그램, 페이스북에 로그인했을 때 광고 알고리듬은 남편인 저도 그 스웨터에 관심이 있을 것이라고 판단합니다. 소셜미디어는 우리가 결혼했고 부부가 같은 관심의 선물을 구매할 것을 예측하고 있기 때문입니다. 그 결과 온갖 비슷한 브랜드의 스웨터 광고를 보게 됩니다. 그런데 저는 그 스웨터에 대한 이야기는커녕 그 브랜드에 관심이 있다는 이야기를 어디에도 한 번도 한 적이 없습니다.
이런 경험들 한 번쯤 있으시죠? 광고 알고리듬의 목표는 매우 관련성이 높고 친밀하게 되어 있지만, 동시에 불편한 기분이 들기도 합니다. 그렇기 때문에 AI의 목표를 올바르게 정의하는 것이 중요합니다. 궁극적으로 목표의 결과가 예상치 못한 심각한 부작용을 초래할 수 있기 때문입니다.
그림 2. 페이스북 리타겟팅 광고 동작 원리
2. 알고리듬 선택과 개선을 위한 요소
두 번째, 알고리듬(Algorithm)입니다. 다양한 사용 사례에 사용되는 다양한 유형의 AI 알고리듬이 있습니다. 알고리듬은 어떻게 학습하나요? 예를 들어, 넷플릭스의 영화 추천 알고리듬 유형과 테슬라의 자율 주행에 사용되는 알고리듬 유형은 전혀 다릅니다.
PM/PO에게 머신 러닝 알고리듬의 주요 유형을 이해하는 것은 매우 중요합니다.
· 지도 학습 알고리듬 (supervised learning algorithm)
이 알고리듬은 관찰 데이터를 특정 레이블로 분류할 수 있을 때 사용합니다. 즉, 결과를 어떻게 담을지 미리 알고 있다는 뜻입니다. 예를 들어, 이메일을 스팸과 스팸이 아닌 것으로 분류한다고 가정합니다. 또는 고양이의 품종에 따라 사진을 분류할 수 있습니다.
· 비지도 학습 알고리듬 (unsupervised learning algorithm)
두 번째는 비지도 학습 알고리듬입니다. 미리 정의된 분류가 없으며 특정 패턴을 식별해 관찰한 ...
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