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| 친구들에게,
소프트웨어, 특히 프로토타입을 만드는 비용이 점점 저렴해지고 있습니다. 이는 무엇을 만들지 결정할 수 있는 사람에 대한 수요 증가로 이어질 것입니다. AI 제품 관리의 미래는 밝습니다! 소프트웨어는 종종 제품 관리자(PM)와 소프트웨어 개발자로 구성된 팀에 의해 작성됩니다. 제품 관리자는 무엇을 만들지(예: 어떤 사용자를 위해 어떤 기능을 구현할지) 결정하고, 소프트웨어 개발자는 제품을 구축하기 위한 코드를 작성합니다. 경제학에서는 자동차(내연기관)와 휘발유처럼 두 상품이 상호 보완적인 경우, 하나의 가격 하락이 다른 하나에 대한 수요 증가로 이어진다는 것을 보여줍니다. 예를 들어, 자동차 가격이 저렴해지면서 더 많은 사람들이 자동차를 구매하게 되었고, 이는 휘발유 수요 증가로 이어졌습니다. 소프트웨어에서도 비슷한 일이 일어날 것입니다. 무엇을 만들어야 하는지에 대한 명확한 사양이 주어지면 AI는 구축 자체를 훨씬 빠르고 저렴하게 만듭니다. 이는 가치 있는 것을 만들기 위한 명확한 사양을 제시할 수 있는 사람에 대한 수요를 크게 증가시킬 것입니다. 이것이 소프트웨어 제품을 개발하고 관리하는 분야인 제품 관리의 미래에 대해 제가 기대하는 이유입니다. 특히 AI 소프트웨어 제품을 개발하고 관리하는 분야인 AI 제품 관리의 미래에 대해 기대가 큽니다. 많은 기업들이 엔지니어:PM 비율을 6:1 정도로 유지하고 있습니다. (이 비율은 회사와 업계에 따라 크게 다르며, 4:1에서 10:1 사이가 일반적입니다.) 코딩이 더 효율적이 되면서, 팀은 전체 인력의 일부로서 더 많은 제품 관리 작업(그리고 디자인 작업)이 필요하게 될 것이라고 생각합니다. 엔지니어들이 이러한 작업의 일부를 수행할 수도 있지만, 전문 제품 관리자의 영역으로 남아 있다면 이러한 역할에 대한 수요는 증가할 것입니다. 소프트웨어 개발 팀 구성의 이러한 변화는 아직 완전히 진행되고 있지는 않습니다. 특히 AI 제품 관리에서 이러한 변화를 늦추는 주요 요인 중 하나는 기술적인 소프트웨어 엔지니어가 제품 관리자보다 AI를 훨씬 빠르게 이해하고 수용하고 있다는 것입니다. 오늘날에도 대부분의 기업은 제품 개발 방법을 알고 AI도 이해하는 인재를 찾는 데 어려움을 겪고 있으며, 이러한 인력 부족 현상은 더욱 심화될 것으로 예상합니다. 두 명의 동료가 챗봇의 성공에 대해 이야기하고 있습니다. 한 명이 AI 제품 관리자를 고용하자고 제안합니다. 또한 AI 제품 관리는 기존 소프트웨어 제품 관리와는 다른 기술이 필요합니다. 다음과 같은 기술이 필요합니다.
유능한 AI 제품 관리자에 대한 수요는 엄청날 것입니다. AI 제품 관리 분야가 성장하는 것 외에도 일부 엔지니어는 더 많은 제품 관리 작업을 수행하게 될 것입니다. 우리가 만들 수 있는 가치 있는 것들의 종류는 거의 무한합니다. 만들기에 좋은 시기입니다! 계속 배우세요, 앤드류 |
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| 친구 여러분,
소프트웨어, 특히 프로토타입을 작성하는 것이 점점 저렴해지고 있습니다. 이는 무엇을 만들지 결정할 수 있는 사람들에 대한 수요 증가로 이어질 것입니다. AI 제품 관리의 미래는 밝습니다! 소프트웨어는 보통 무엇을 만들지(어떤 사용자를 위해 어떤 기능을 구현할지 등) 결정하는 제품 관리자(PM)와 제품을 만들기 위한 코드를 작성하는 소프트웨어 개발자로 구성된 팀에 의해 작성됩니다. 경제학에 따르면 두 가지 상품이 보완재일 때 – 예를 들어 (내연기관이 있는) 자동차와 가솔린처럼 – 한쪽의 가격 하락은 다른 쪽의 수요 증가로 이어집니다. 예를 들어, 자동차가 저렴해지면서 더 많은 사람들이 구매했고, 이는 가솔린 수요 증가로 이어졌습니다. 소프트웨어에서도 비슷한 일이 일어날 것입니다. 무엇을 만들지에 대한 명확한 명세가 주어진다면, AI는 구축 자체를 훨씬 더 빠르고 저렴하게 만들고 있습니다. 이는 가치 있는 것을 만들기 위한 명확한 명세를 제시할 수 있는 사람들에 대한 수요를 크게 증가시킬 것입니다. 이것이 제가 소프트웨어 제품을 개발하고 관리하는 분야인 제품 관리의 미래에 대해 기대하는 이유입니다. 특히 AI 소프트웨어 제품을 개발하고 관리하는 분야인 AI 제품 관리의 미래에 대해 기대하고 있습니다. 많은 기업들이 엔지니어:PM 비율을 6:1 정도로 유지하고 있습니다. (이 비율은 기업과 산업에 따라 크게 다르며, 4:1에서 10:1 사이가 일반적입니다.) 코딩이 더 효율적이 되면서, 전체 인력 중에서 제품 관리 업무(그리고 디자인 업무)의 비중이 더 필요해질 것이라고 생각합니다. 아마도 엔지니어들이 이러한 업무의 일부를 맡게 될 수도 있지만, 만약 이것이 전문 제품 관리자들의 영역으로 남는다면, 이러한 역할에 대한 수요는 증가할 것입니다. 소프트웨어 개발팀 구성의 이러한 변화는 아직 완전한 속도로 진행되지 않고 있습니다. 이러한 변화를 늦추는 주요 요인 중 하나는, 특히 AI 제품 관리에서, 소프트웨어 엔지니어들이 기술적 전문가이기 때문에 제품 관리자들보다 AI를 훨씬 더 빠르게 이해하고 수용한다는 점입니다. 오늘날에도 대부분의 기업들은 제품을 개발하는 방법을 알고 동시에 AI를 이해하는 사람들을 찾기 어려워하며, 저는 이러한 부족 현상이 더욱 심화될 것으로 예상합니다. 두 동료가 자신들의 챗봇 성공에 대해 논의하며, 한 명이 AI 제품 관리자 고용을 제안합니다. 더 나아가, AI 제품 관리는 전통적인 소프트웨어 제품 관리와는 다른 기술 세트가 필요합니다. 다음과 같은 것들이 요구됩니다: AI에 대한 기술적 숙련도. PM들은 어떤 제품이 기술적으로 구축 가능한지 이해해야 합니다. 또한 데이터 수집, 구축, 그리고 AI 모델의 모니터링과 유지보수와 같은 AI 프로젝트의 수명주기를 이해해야 합니다. 반복적 개발. AI 개발은 전통적인 소프트웨어보다 훨씬 더 반복적이고 과정에서 더 많은 방향 수정이 필요하기 때문에, PM들은 이러한 프로세스를 관리하는 방법을 이해해야 합니다. 데이터 숙련도. AI 제품은 종종 데이터로부터 학습하며, 전통적인 소프트웨어보다 더 풍부한 형태의 데이터를 생성하도록 설계될 수 있습니다. 모호성 관리 능력. AI의 성능은 사전에 예측하기 어렵기 때문에, PM들은 이러한 상황에 편안해야 하며 이를 관리할 전략을 가지고 있어야 합니다. 지속적인 학습. AI 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. PM들은 기술을 최대한 활용하고자 하는 다른 모든 사람들처럼 최신 기술 발전, 제품 아이디어, 그리고 이들이 사용자의 삶에 어떻게 적용되는지 계속 따라가야 합니다. 마지막으로, AI 제품 관리자들은 AI가 책임감 있게 구현되도록 하는 방법(예를 들어, 나쁜 결과를 방지하기 위한 안전장치를 구현해야 할 때)을 알아야 하며, 또한 프로젝트를 진행하기 위해 빠르게 피드백을 수집하는 데 능숙해야 합니다. 점점 더 강력한 제품 관리자들이 스스로 프로토타입을 만들 수 있어야 할 것으로 예상됩니다. 우수한 AI 제품 관리자에 대한 수요는 엄청날 것입니다. AI 제품 관리를 하나의 분야로 발전시키는 것 외에도, 아마도 일부 엔지니어들도 더 많은 제품 관리 업무를 하게 될 것입니다. 우리가 만들 수 있는 가치 있는 것들의 다양성은 거의 무한합니다. 정말 좋은 시기입니다! 계속 배우세요, Andrew |
