인공지능 및 데이터 제품 매니저의 차별점

인공지능 및 데이터 제품 매니저와 일반적인 IT 서비스 제품 매니저와의 차이점에 대해서 이야기 해보고 싶습니다. 일반적인 IT 제품 매니저는 기술, 사용자 경험, 그리고 비즈니스 도메인 지식을 포괄적으로 갖춘 역량을 갖춘 인재라고 이야기했습니다. 그렇다면 인공지능 및 데이터 제품 매니저만의 차별화를 위해 추가로 필요한 역량은 무엇일까요? 바로 데이터에 대한 도메인 전문성입니다.

인공지능 및 데이터 제품 매니저는 다른 제품 매니저들과는 다르게 데이터에 대한 이해가 필수적입니다. 이는 인공지능 제품 개발 과정에서 사용되는 알고리즘 및 모델 학습에 필요한 데이터의 수집, 보안, 다양성, 정확성 등을 고려하는 추가적인 책임이 제품 매니저에게 부과되기 때문입니다. 예를 들어, 사용자로부터 더 많은 데이터를 수집하기 위한 프로젝트에 참여하거나, 제 3자와의 데이터 가명결합을 통해 데이터를 확보하거나, 데이터를 정리하기 위해 데이터 분석가와 협업하는 등의 업무를 수행할 수 있습니다. 인공지능 분야의 제품 관리자로서 가장 많은 시간을 투자한 일은 팀이 작업하는 알고리즘 개발이나 모델 구축을 위해 필요한 적절하고 충분한 데이터를 식별하고 확보하는 작업일것입니다.

인공지능 및 데이터 제품 매니저에게 필요한 역량

데이터 제품 매니저는 때때로 모형 개발에 필요한 데이터를 확보하기 위해 위해 제 3자와의 데이터 구매 계약을 진행하는 업무를 수행하기도 하고, 다른 경우에는 데이터 제품에 필요한 라벨링에 대한 가이드라인을 작성해야 하는 경우도 있습니다. 데이터 도메인에 대한 지식 및 역량 보유가 인공지능 및 데이터 제품 매니저와 IT 서비스 제품 관리자 간의 유일한 차별점은 아닙니다. 

데이터 제품 매니저는 때때로 모델 개발에 필요한 데이터를 확보하기 위해 제 3자와의 데이터 구매 계약을 진행하는 업무를 수행하기도 하며, 다른 경우에는 데이터 제품에 필요한 라벨링에 대한 가이드라인을 작성해야 할 때도 있습니다. 데이터 도메인에 대한 지식과 역량이 인공지능 및 데이터 제품 매니저와 IT 서비스 제품 매니저 간의 유일한 차별화 포인트는 아닙니다.

인공지능 및 데이터 제품 관리자는 두 가지 추가적인 도전 과제를 직면하게 됩니다. 첫째로, 프로젝트를 수행하는 시간을 예측하기 어렵다는 점과 어느 수준의 모델 성능이 만족스러운지 결정하는 것이 쉽지 않다는 점입니다. 인공지능 및 데이터 제품 개발은 연구 및 개발 과정과 매우 유사합니다. 예를 들어, 약물 연구와 같은 연구 및 개발 분야에서는 약물 개발에 소요되는 시간을 정확히 예측하기 어렵고, 약물의 실제 효능을 확신하기 어려운 상황에서 초기 투자에 대한 설득이 필요한데요.

이와 마찬가지로, 인공지능 및 데이터 제품 매니저는 불확실한 일정, 불투명한 결과에 대한 투자의 필요성 설득, 모델이나 알고리즘의 최종 성능에 대한 불확실성 등 다양한 불확실성과 함께 업무를 수행하곤  합니다. 이 분야에서 일하는 제품 매니저는 불확실한 상황에서도 성공 확률이 높은 방향을 제시 할 수 있어야하며, 일정 및 예산을 관리하고, 모델의 성능을 최적화하기 위한 노력도 게을리 할 수 없습니다.

둘째로, 인공지능에 대한 이해가 부족한 이해관계자들에게 인공지능 제품을 전달해야 하는 것도 도전적인 과제입니다. 챗GPT가 출시된 이후에 인공지능에 대한 전반적인 이해도가 높아지긴 했지만 매일매일 새로운 분야이며, 데이터 과학은 기술적인 지식이 부족한 경영진이나 리더십 팀에게는 아직 이해하기 어려운 영역입니다. 많은 경우, 비즈니스 전문가들은 인공지능이 비즈니스 문제를 해결하는 마법같은 해결책으로 인식하곤 합니다. 인공지능 및 데이터 제품 매니저는 회사 내 다양한 직군의 사람들에게 인공지능의 실제 작동 방식, 프로젝트의 일정, 예산, 그리고 성능이 회사에 미치는 영향을 쉽게 이해할 수 있도록 교육하고 설득해야 합니다. 이는 일반적인 IT 서비스 제품 매니저와는 차별화된 역량입니다.