The RED

AI 업계 최전선의 구루들이 추천하는 이 강의.
추천사로 확인해보세요.

Preview

고객에게 필요한 AI 제품의 첫 기획부터,
팀과 함께 성과로 연결하는 AI Product Management

“우리도 AI를 넣자”는 요청을 구체적인 기획으로 바꾸고, 품질과 성과를 검증해 팀과 경영진을 설득하는 과정까지.
김영욱 PM과 10가지 실무 질문을 직접 풀고,선배의 풀이와 비교하며 내 제품에 적용할 방법을 익힙니다.

AI Product를 설계할 때 고려해야할 6가지 렌즈

어떤 AI 제품을 맡아도,
무엇을 확인할지 짚어주는 6가지 렌즈

무엇을 AI에 맡기고, 어떤 품질로 출시하며, 어떻게 운영할지.
AI 제품을 맡은 PM이 살펴야 할 질문을 여섯 가지 관점으로 정리합니다.

Preview

AI 프로젝트의 시작부터 확장까지
한 제품으로 따라가는 AI PM 워크플로우

세가지 파트 중 첫번째 질문은 같은 제품을 이어서 다룹니다. 예시 제품은 고객지원 AI입니다.
상황이 바뀔 때마다 AI PRD와 평가 기준을 쌓을 수 있도록 설계했습니다.

STEP 01
Q1 | 고객지원 AI 첫 기획
HR·경비 관리 SaaS의 PM이 손에 쥔 건 CPO의 한 문장뿐입니다. 무엇부터 하겠습니까?

STEP 02
Q4 | 환불 정책 오답 대응
“VIP 고객은 구매 후 60일까지 환불 가능”이라고 안내했고, 고객은 그 말을 믿고 45일 뒤 환불을 요구했습니다. 그런 정책은 없습니다.

STEP 03
Q8 | 비용·품질·확장 판단
CFO는 비용을, CPO는 품질을, CEO는 성장을 말합니다. 셋을 동시에 만족시킬 수는 없습니다.

Practice

사내 검색부터 추천·AI 에이전트까지,
현업에서 마주할 7가지 문제를 직접 풀어봅니다.

실제로 만나게 될현업 PM들의 고민을 그대로 챕터의 질문으로,
제품 유형이 바뀌어도 같은 여섯 렌즈로 판단하고 해결합니다.

PART 1 | 기획과 출시 기준

PART 2 | 실패와 성과 검증

PART 3 | 운영과 확장

결과물 AI PRD

고객 문제부터 AI의 역할과 요구사항까지 정리한 제품 기획서

Top of Top

AI 제품을 맡아 새로운 답을 찾아야 하는 PM에게,
경험과 선택의 이유를 나누는
35년 경력의 PM 선배, 김영욱이 말하는 AI Product Management

기술의 변화 속에서, PM은 무엇을 새롭게 배워야 할까요?
제가 거의 30년을 이 업계에 있으면서 전환기를 여러 번 겪었어요. 웹이 오고, 모바일이 오고, 클라우드가 왔죠. 그때마다 "이번엔 PM이 완전히 달라져야 한다"는 말이 나왔는데, 솔직히 핵심은 늘 똑같았습니다. 사용자의 문제를 제대로 정의하고, 옳은 걸 만드는 것.

그런데 AI는 좀 다르더라고요. 제가 가장 크게 바꿔야 했던 생각은 이겁니다. 기존 소프트웨어는 결정론적인데, AI는 확률적이라는 것. 같은 입력에 늘 같은 출력이 나오던 세계에서, 이제는 "대체로 맞지만 가끔 틀리는" 시스템을 다뤄야 해요. 이게 PM의 모든 걸 바꿉니다. "이 기능이 동작한다"가 아니라 "이게 얼마나, 어떻게 틀릴 수 있나"를 먼저 물어야 하거든요.


그래서 제가 새로 배워야 했던 건 기술 그 자체가 아니었어요. 코드를 짤 필요는 없습니다. 대신 AI가 어떻게 틀리는지에 대한 직관, 그리고 "틀렸을 때 무엇으로 막고 어떻게 수습할지"를 설계하는 감각. 이게 AI 시대 PM에게 새로 필요한 역량이라고 느꼈고, 이번 강의가 바로 그 직관을 길러주는 과정입니다.


이번 강의에서 ‘6가지 렌즈’를 강조하신 이유는 무엇인가요?
AI를 공부하려고 하면 대부분 이런 식이에요. RAG가 뭐고, 파인튜닝이 뭐고, eval이 뭐고… 용어가 끝도 없이 쏟아집니다. 그걸 다 외운다고 AI 프로덕트를 잘 만들 수 있을까요? 저는 아니라고 봤어요. 용어는 계속 바뀌지만, PM이 던져야 할 질문은 바뀌지 않거든요.



그래서 저는 그 질문들을 여섯 개로 정리했습니다. 이게 AI를 쓸 문제가 맞나(적합성), 프롬프트가 아니라 시스템으로 설계했나(시스템), 무엇이 어떻게 틀릴까(실패), 틀릴 수 있다는 걸 사용자에게 어떻게 보여줄까(경험), 성공을 무엇으로 판정할까(증거), 배포 후엔 어떻게 유지할까(운영). 이 여섯 개의 렌즈예요.



핵심은 이겁니다.  챗봇이든, 요약이든, 에이전트든  어떤 AI 프로덕트를 만나도  이 여섯 질문을 똑같이 던질 수 있어요. 강의 내내 이 여섯 렌즈를 열 번 이상 반복합니다. 그러다 보면 어느 순간 그게 외운 지식이 아니라 몸에 밴 직관이 됩니다. 제가 여러분께 남기고 싶은 건 열 개의 정답이 아니라, 평생 쓸 수 있는 여섯 개의 질문이에요.


같은 문제를 먼저 풀고, PM님의 답변과 비교하게 설계한 이유는 무엇인가요?
강의를 듣기만 하면, 그 순간엔 다 이해한 것 같아요. 그런데 막상 월요일에 사무실에 가서 똑같은 상황을 만나면 손이 안 움직입니다. 왜냐하면 "보는 것"과 "결정하는 것"은 완전히 다른 일이거든요.



그래서 저는 순서를 뒤집었습니다. 제 답을 먼저 보여주는 게 아니라, 여러분이 먼저 결정을 내리게 해요. "당신이라면 이 상황에서 뭘 하겠습니까?" 하고요. 고민하고, 선택하고, 그다음에 제 풀이와 비교하는 겁니다. 이렇게 하면 내 사고의 빈틈이 어디인지가 선명하게 보여요. 그냥 정답을 듣는 것과는 학습의 깊이가 다릅니다.



그리고 하나 더 중요한 게 있어요. 저와 다른 결정을 내려도 전혀 틀린 게 아닙니다. AI 프로덕트에는 정답이 하나가 아닌 경우가 훨씬 많아요. 제가 보여드리는 건 "유일한 답"이 아니라 "판단하는 방법"이에요. 여러분이 자기 상황에 맞게 다르게 결정하되, 그 결정을 근거로 방어할 수 있게 되는 것이 이 강의의 목표입니다. 강의를 다 보고 나면, 실무에서 애매한 AI 문제를 만났을 때 더 이상 막막해하지 않고 "자, 여섯 개로 나눠서 보자"며 침착하게 시작하실 수 있을 거예요.