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야구는 9회부터, 헛스윙만 해놓고 지쳤다고 말하는건 아닌가요? 연말이 다가오는 이맘때쯤이면괜히 싱숭생숭해진다.올 한 해가 이렇게 또 가는구나..!! 지치지 않는 법은 없다.다시 힘내는 법만 있을 뿐이다. 버티는 사람과 무너지는 사람의 차이는지쳤을때 다시 일어날수 있는 이유를 찾느냐에 달려있는것 같다. 그리고 최근 나는 희망이 정말로 필요했다. 더이상 안될 것 같고, 더이상 나아질 것 같지 않고.더이상 뭘 더 해야할지 모르겠었다.오나전 OTL 그 자체너무 답답하고 속상했다.심지어 더이상 노력 할 에너지 조차 남아있지 않았다. 이래서 사람들이 신점, 사주를 보나보다.돈을 내고라도 희망을 사고 싶었다. 그렇게 해서라도 한줄기 희망의 빛을 찾고 싶었다. 정작 내가 희망 찾은 곳은 과거의 나였다. 생각해보니 이런 고난과 역경은 인생을 살면서 늘 있었다. 그리고 그때마다 .. 2025. 11. 17.
AI 프로덕트 기획과 운영 (6. 목표 설정과 성공 측정) CH6. 목표 설정과 성공 측정 어떤 지표가 적합한지는 프로덕트의 특성, 주요 사용자, 그리고 사용자가 해결하고자 하는 문제의 성격에 따라 달라진다. AI 기능의 성능을 제대로 파악하려면, 하나의 지표에만 의존해서는 안된다.여러가지 지표를 동시에 살펴봐야한다. AI 프로덕트 지표의 블렌딩.3가지 핵심 지표. 1. 프로덕트 상태 지표AI PM이 직접적으로 관리해야하는 주요 지표. 프로덕트 모니터링 최적화 목적. - 참여도 : 사용자가 AI 프로덕트와 얼마나 적극적으로 상호작용하는지. (사용빈도, 세션 지속시간, 활성 사용자수)- 사용자 만족도 : 사용자가 AI 프로덕트에 얼마나 만족하는지 정성적 지표. (설문조사,피드백 폼)- 채택률 : 사용자가 AI 프로덕트를 사용하는 비율. (회원가입 추이, 사용자 유.. 2025. 10. 18.
AI 프로덕트 기획과 운영 (5. AI에서의 전략적 사고+ 파인튜닝,RAG,그라운딩) ch5. AI 에서의 전략적 사고 1. 비즈니스 전략AI가 항상 정답이 아니다!AI 도입 그차제가 목적이 되어 적용하는것이 흔한 실수.AI를 도입할때 AI가 꼭 필요한지, AI만이 해결할수 있는 문제인지 반드시 선행검토가 필요하다. 파괴적인 혁신인가, 유지적 혁신인가유지적 혁신은 기존 고객의 요구를 더 잘 충족시키기 위해 프로덕트 개선. 현재 고객의 요구에 부합.파괴적 혁신은 아직 충족되지 않은 요구를 겨냥해 등장하는것. 처음에는 완성도와 성능이 떨어지고 매력적이지 않게 느껴질수 잇지만, 미래 고객의 요구를 충족시키게 된다. 유지적 혁신은 기존 프로덕트의 가치를 높이고 현시장에서 경쟁력을 유지하는데 도움이 된다.파괴적인 혁신은 문제 해결방식을 근본적으로 뒤흔들수 있다. 위험도 크지만 보상도 클수 있다... 2025. 10. 18.
AI 프로덕트 기획과 운영 (4. AI PM의 업무+구글 AI PM 인터뷰) Ch4. AI PM의 업무AI PM의 커리어 패스1. 4-5년차. 실무단계 AI PMAI 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고, 데이터 품질 관리. AI/ML 엔지니어와 협업. 새로운 AI 기능을 실질적으로 출시하는 역할.목표 및 핵심결과(OKR)을 설정하고, 프로덕트-시장 적합성을 파악하고, 프로덕트 개발 사이클 전반을 이끌어나간다. 2. 5-7년차. AI/ ML PMAI 프로덕트 전략 개발, 적용 사례의 우선순위를 정해 배포 파이프라인 관리.AI 프로덕트의 기획부터 실제 배포까지 전과정 주도. 단순히 프로덕트를 만드는것을 넘어 비즈니스 목표를 정확히 이해하고 구제적인 AI 전략으로 전환하는 능력 요구.기술적인 역량과 장기적인 비즈니스 목표 간의 균형을 잡아가며 전략적으로 접근하는 역량. 3. 8-9년.. 2025. 10. 18.
AI 프로덕트 기획과 운영 (3. AI PM의 필수 지식) Ch3. AI PM의 필수지식크게 4가지로 나뉜다. 1. 핵심 PM 기술1. 사용자 세분화 및 요구사항 파악사용자 집단을 세분화하여 페르소나 정의, 그룹 특성 분석. 2. 유저 스토리 작성최종 사용자 관점으로 필요한 기능을 간결하고 명확하게 설명하는 문서 (타겟유저, 사용목적, 기대효과 한줄로 정의)예를들어, 넷플릭스 추천시스템 고도화 (반복되는 추천방지) 라면특정 프로그램 추천을 무시하는 넷플릭스 시청자로써 프로그램에 관심없음을 인지하고 더이상 추천하지 않기를 바랍니다.그래서 제 취향에 더 맞는 추천을 받을수 있었으면 합니다. 3. 트레이드오프 평가와 우선순위 설정비즈니스 목표, 기술적 실현가능성,윤리적 문제를 종합적으로 고려해서 트레이드오프를 꼼꼼히 평가하고 우선순위를 결정해야함. 트레이드 오프 .. 2025. 10. 18.
AI 프로덕트 기획과 운영 (2. AI 프로덕트 개발 라이프사이클) Ch2. AI 프로덕트 개발 라이프사이클기존 프로덕트와 달리 차별화된 개발흐름을 가지고 있다. 크게 2가지 유형의 AI 프로덕트. 1. 0 to 1 프로덕트새로운 기술이나 모델을 적용해서 이전에 존재하지 않앗던 경험을 창출하는 새로운 프로덕트.초기 스타트업이나, AI PM을 채용한지 얼마 안된 조직. 예를들어, 오픈AI가 챗GPT를 출시한 직후 어도비,핀터레스트에서 AI PM채용. 왜? 방대한 데이터를 보유한 자사 플랫폼에 LLM 기술에 대한 잠재력을 실현하고, 실제 사용자 문제 해결을 위한 프로젝트 관리 필요. 사용자가 누구인지, 사용자가 있을지조차 알수 없음.기술자체는 백지상태인데 실제 사용자의 문제 해소를 위한 솔루션 필요한 상황.프로덕트 개발에 머무르지 말고, 신기술에 대한 시장 적합성도 함께 찾.. 2025. 10. 18.
AI 프로덕트 기획과 운영 (1. AI 프로덕트 매니저의 역할) Ch1. AI 프로덕트 매니저의 역할 기존 소프트웨어와 다른 AI의 독특한 특징이 무엇인가?!AI의 특징1. 확률적 특징 : 확실성이 아닌 확률을 기반으로 작동한다. 즉, 불확실성을 받아들이고 관리해야한다. AI예측은 100% 확실하지 않기 때문에 적절한 기대치 설정, 트레이드오프 이해 필요.모델 성능을 지속적으로 모니터링하고 조정해야한다.예를들어, 확률적인 특성을 스마트하게 반영하는 인터페이스 설계로, 어느정도 신뢰도 점수가 하락하면 경고. 2. 데이터 의존성 : 데이터를 기반으로 발전한다. 즉, 관련이 높고 품질이 좋은 데이터가 많을수록 성능이 좋아진다. 학습된 데이터의 질과 양이 AI 프로덕트의 성공에 영향을 미친다. 데이터셋이 지속적으로 정제되고 업데이트 되도록 데이터파이프라인을 올바르게 설정해.. 2025. 10. 17.
n8n이란? n8n 시작하기, n8n 설치방법 사실 저는 지독한 귀찮니즘입니다.그래서 "생산성 향상"을 약간 좋아하는데요(?)쉽고 편한 '자동화'에 항상 관심있어 했습니다."효율적"이잖아요. (극강의 효율충 맞음)그러다가 눈여겨보게 된 n8n에 대해서 알아보려고 합니다! n8n이란?일단 n8n, 이름부터 뭔가 이모티콘 같고 귀여웠어요. 거의 코딩 없이 시작 할 수 있는 워크플로우 자동화 도구입니다. Node.js로 구축된 오픈 소스 플랫폼으로, 다양한 서비스들을 연결해서 자동화 파이프라인을 구축할 수 있게 해줍니다.엔팔엔이라고 불리는줄 알았는데, 정식적으로는 엔-에잇-엔 이라고 발음합니다.이름은 'nodemation'이라는 단어에서 유래했어요.'Node' (노드)와 'Automation' (자동화)를 합친 단어로, 창업자인 Jan Oberhauser.. 2025. 10. 2.
AI 프로젝트를 개발할때, 둠 프로프팅에 빠지지 말 것! 최근 AI 프로젝트를 개발하면서 "둠 프롬프팅"에 빠진다는걸 정말 느꼈다.끊없는 무한 수정의 늪에 빠져서 아마 괴로웠을지도 모르겠다... 심지어 계속해서 달라지는 LLM 결과에 테스트를 검증하는것도 까다로웠다. 문제가 발생해면 기능을 수정해서 문제를 해결하며 테스트를 하던 방법과 달리 LLM은 응답결과가 계속해서 달라지기에 테스트를 해도 끝이 없는 것처럼 느껴졌다..이게 둠 루프였을까..어딘가 끝이 없는 이 느낌... 그래서 아래 아티클을 읽으면서 정말 공감이 많이 됐다.그리고 AI 프로젝트의 요구사항에는 성공기준에 대한 조건이 명확해야함을 배웠다.어디까지를 성공기준의 조건으로 볼것인지, 계속해서 달라지는 결과를 어떤기준으로 판단할것인지를 명확히해야 한다.그래야 이번처럼 무한수정의 늪으로 빠지지 않을 수.. 2025. 9. 21.
티스토리 블로그 게시글 수 위젯 개발! + 잔디/포도 스타일 블로그 적용 방법 티스토리 블로그에서도 깃허브의 잔디처럼 블로그 활동을 기록할수 있는 위젯을 만들어서 배포했다!이번 글에서는 개발 과정에 대한 내용과 실제로 이 위젯을 티스토리 블로그에 적용하기 위한 방법을 안내하는 글을 작성할 예정이다!! 요즘 들어 문서작성의 중요성을 깨닫는다.개발하고 만드는데에서 끝나는게 아니라 이렇게 개발배경부터 과정을 글로 남기고,또 다른 사람들이 사용할수 있도록 사용방법을 안내하는 것까지 개발의 한 과정이지 않을까 싶다. 개발 배경 사실 이 위젯을 만들어보고 싶단 생각은 무려 2021년도에 시작했다..한창 블로그 글을 자주 업로드했는데 그걸 눈으로 시각화해서 보여주고 싶었다.그래서 당시 개발을 진행하기도 했다. 하지만 실패했다. 아무것도 몰랐던 저 당시엔 티스토리 API를 통해서 데이터를.. 2025. 8. 30.

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