인공지능 제품 매니저가 중요한 이유

대학에서 학문을 탐구하는 과학자들은 “Publish or Perish” 라는 말을 많이 합니다. 어떤 연구에 대해서 연구를 수행하고, 그 결과를 학술 논문 형태로 출판(Publish)하지 못한다면, 결국 어떤 기록도 남기지 못하고 버려(Perish)지게 됨을 의미합니다. 데이터 사이언스 프로젝트도 이와 비슷한것 같습니다. 6개월 또는 1년에 걸쳐서 공들여 개발한 인공지능 모델이 서비스에 적용되지 못하면, 결국 제 역할을 한번도 수행하지 못한채 잊혀지게 되는데요. 인공지능 및 데이터 기반의 서비스도 제품 매니저가 왜 중요한지를 생각해 볼 수 있는 대목입니다.

인공지능 및 데이터 제품 매니저는 기업이 올바른 시기에 올바른 방식으로 올바른 제품을 구축하도록 이끄는 역할을 수행하는 직무입니다. 점점 더 많은 기업들은 자사의 데이터팀이 고립되어 작업하지 않아야 함을 인식하고 있습니다. 또한, 데이터를 비즈니스 지표를 추출하는 목표로만 사용하지 않기를 희망하는 기업이 늘고 있습니다. 자사 데이터를 기반으로 인공지능 제품을 개발하는 조직은 팀으로서 작동해야 하며, 이러한 전문 조직을 구축해야 할 가치가 있는지에 대해 전략적인 결정을 내려야 합니다.

각종 IT 기술을 소개하는 미국의 벤투어비트(VentureBeat)는 데이터 과학 프로젝트 중 실제로 제품화되는 것은 약 13%에 불과하다고 언급했습니다. 이럴 수 밖에 없는 이유중 하나는 데이터 과학의 본질 때문인데요. 사실, 데이터 과학은 실험에 관한 것입니다. 그리고 모든 실험에는 시도(trials)와 실패(errors)에 대한 경험이 누적될뿐 성공을 보장하지는 않습니다. 데이터 과학의 본질에 더해서 제품화 성공률이 이렇게 낮은 이유는 “제품 마인드셋”으로 프로젝트를 이끌지 않았기 때문입니다. “제품 마인드셋”으로 인공지능 및 데이터 제품의 개발을 이끌 수 있는 매니저 역할이 산업에서 점점 더 중요해지고 있고, 그 수요도 증가하고 있습니다.

데이터 과학 및 인공지능 분야에서 제품 매니저로서의 기술을 습득하기는 쉽지 않은데요. 이는 제품 매니저가 제품 개발에 필요한 모든 것을 이해해야 함은 물론이고, 데이터에 대한 이해도 깊어야 합니다. 또한, 대부분의 경우 불확실한 일정과 결과를 가진 프로젝트를 이끄는 기술도 갖추어야 합니다.

이러한 이유로 인공지능 및 데이터 제품 매니저에게 점점 도전전인 역할이 요구되곤 합니다. 기업에서 불확실성과 위험을 다루는 역할들은 고용 요구 사항이 많습니다. 이러한 도전적인 역할을 수행하기 위해서는 업무 및 기술에 대한 적응력이 높아야 하며, 동료들로부터 신뢰를 받아야 합니다. 또한, 위험과 불확실성이 있는 업무를 대처할 수 있는 능력이 요구되곤 합니다. 인공지능 및 데이터 제품 매니저는 본질적으로 더 많은 불확실성 및 위험과 함께 업무를 수행하곤 합니다.

규칙 기반의 제품이 아닌 인공지능 기반의 제품은 성공적인 결과를 얻을 때까지 다양한 방식으로 데이터를 가공하고 모델을 튜닝하는 등 실험 정신이 요구됩니다. 가끔은 최선의 노력에도 불구하고 일부 인공지능 모델은 만족할 만한 수준의 결과를 얻지 못하는 경우도 있습니다. 인공지능 및 데이터 과학에서 제품 매니저가 되기 위해서는 인공지능 제품화 여정에 어떤 위험과 불확실성을 감수해야 하는지에 대한 경험적 지식이 필요합니다.