[인사이트] 그로쓰/프로덕트 종사자들을 위한 AI 101 요약 - 1/2편

정성영 마켓핏랩 CEO의 링크드인 강의 노트

제가 섬기는 MFL 내 컨설턴트들 대상으로 <그로쓰/프러덕트 종사자들을 위한 AI 101> 강의를 시작했

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강의 노트 1편 - GenAI, 왜 모든 것을 바꾸는가?

1. GenAI, 과거의 AI와는 차원이 다르다! 
- ML vs. GenAI: 머신러닝(ML) 기반 AI가 GenAI의 주춧돌 역할을 한 것은 맞지만, 산업에 미치는 영향력과 가능성 면에서 GenAI는 ML과 비교할 수 없을 정도로 강력

※ 생성형 AI : 스스로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 모든 유형의 인공 지능

생성형 AI란?

 

모든 것은 콘텐츠: 우리가 만드는 프로덕트, 사용자의 가치는 결국 '콘텐츠 입력(Input)'과 '콘텐츠 출력(Output)'으로 귀결
 -Input: 사용자 리서치, 데이터 분석, 기획안 작성, 콘텐츠 아이디어 수집 등
 -Output: 카피라이팅, 코드 작성, 디자인 시안, 광고 소재 제작, 개인화된 메시지 등 GenAI는 이 모든 콘텐츠의 생성, 분석, 가공, 유통 과정에 혁명적인 변화

2. GenAI가 가져온 '슈퍼파워' 
- Reforge의 창업자 Brian Balfour이 강조하는 GenAI의 핵심 역량은 다음과 같습니다.
   ㄴ PM/Growth 관점에서 특히 주목할 부분 : 엄청난 속도와 확장성 (Computational Speed & Scale)
1) 과거엔 상상도 못 할 속도로 콘텐츠를 생성하고, 이를 수많은 사용자에게 동시 적용 가능
 -PM/Growth 입장에서 준비해야 할 것: "초개인화(Hyper-personalization)"

  : 예전엔 신규 방문자와 재방문자에게 다른 화면을 보여주는 것조차 어려웠지만, 이젠 사용자의 유입 경로, 행동 패턴에 따라 실시간으로 맞춤형 콘텐츠와 경험을 무한에 가깝게 제공 가능

2) 방대한 지식 베이스 접근성 : 인간이 접근하기 어려웠던 방대한 양의 지식에 쉽게 접근하고 활용할 수 있음
  ㄴ PM/Growth 입장에서 활용해야 할 것: 시장 조사, 사용자 분석, 아이디어 발상 과정에서 과거와는 비교할 수 없는 깊이와 넓이의 정보 활용
3) 다양한 도메인에서의 패턴 인식 : 과거 AI가 특정 분야(예: 얼굴 인식)의 패턴을 인식했다면, GenAI는 여러 도메인에 걸쳐 복잡한 패턴을 인식하고 연결
  ㄴ PM/Growth 임팩트: 더욱 정교한 사용자 세분화, 잠재적 문제 예측, 새로운 기회 발굴 등이 가능

4) 지속적인 학습 및 개선 : GenAI 모델은 끊임없이 학습하고 개선

3. 변화의 속도와 파급력: 정신 바짝 차려야 하는 이유! 
- A. 미친 사용자 확보 속도

: Fun Fact: 페이스북이 1억 사용자를 모으는 데 4.5년이 걸렸지만, 챗GPT는 단 두 달 만에.

- B. 혁신의 가속화
: 과거 연간/분기별로 이루어지던 혁신이 이젠 주 단위, 아니 일 단위로 일어남. 
- C. 카테고리 파괴와 재편

: 특정 분야의 강자가 몇 년간 군림하던 시대는 끝. CRM, 분석 툴, 디자인 툴 등 모든 카테고리에서 몇 개월 단위로 리더가 바뀔 수 있으며, 우리가 구축한 '해자(Moat)'는 생각보다 빠르게 얕아질 수 있음 

 

※해자(MOAT) : 적의 침입을 어렵게 만들어 놓는 것. 스타트업에서 해자란, 경쟁자로부터 사업 방어를 위한 전략

해자(Moat)란 무엇인가

 

4. 영향력의 넓이:
- 컨슈머/엔터프라이즈, 창의적/분석적 업무, 기술/비기술 영역, 프론트엔드/백엔드 가리지 않고 동시에, 전방위적으로 영향

PM/Growth 담당자에게 던지는 질문:
 -우리 프로덕트의 핵심 '콘텐츠 Input/Output'은 무엇이며, GenAI로 어떻게 혁신할 수 있을까요?
 -경쟁사보다 빠르게 GenAI를 활용해 사용자에게 새로운 가치를 제공하고 있나요?
 -빠르게 변하는 시장에서 우리 프로덕트의 '해자'는 여전히 유효한가요?
 -GenAI는 단순한 도구를 넘어, 프로덕트의 기획, 개발, 성장, 그리고 경쟁의 룰까지 모든 것을 바꾸고 있습니다. 이 거대한 변화의 물결에 올라타시겠습니까, 아니면 지켜만 보시겠습니까?

 

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<그로쓰/프러덕트 종사자들을 위한 AI 101> 2편 | Paul SungYoung Jung

 

1. 일단 만들면 잘 될 거야! (V0 기능의 함정): 수많은 기능이 실제 고객 가치 검증 없이 배포
2. 중요하지만 재미없는 일은 나중에: 기술 부채, 자잘한 버그 수정, 데이터 클리닝 등은 우선순위에서 밀리기 일쑤
3. 새 기능 배포 = 성공?: '무엇을' 만들었는가에만 집중하고, 그 기능이 '어떻게' 사용되고 '어떤 성과'를 내는지는 놓치기 쉬움
4. MVP = 일단 빨리, 적은 기능으로 돌아가는걸 만들자: 과거엔 만드는 것 자체가 어려웠습니다. 하지만 GenAI 시대엔 만드는 게 훨씬 쉬워짐 → 이때 MVP는 'Minimum 에 집중한, 최소 기능 제품'이 아니라 'Viable 에 집중한, 가장 가치 있는 것을 찾는 최소한의 노력'으로 재정의.

<GenAI, 프로덕트 워크 5단계를 혁신하다>
리포지에서는 프로덕트 워크를 크게 5가지 단계로 정의합니다. GenAI는 이 모든 단계에 강력한 영향을 미치고 있습니다.

1. PMF 발견 단계(Finding Product-Market Fit) - 가설 검증, 이젠 광속으로
 -AI 에이전트 활용: '에이전틱 PMF(Agentic PMF)'라는 개념처럼, AI 에이전트를 활용해 사용자 인터뷰, 시장 조사, 초기 가설 검증을 놀랍도록 빠르게 수행
 -사이클 단축: 과거 수개월에서 수년 걸리던 문제 발견-솔루션 검증 사이클이 몇 주, 심지어 며칠 단위로 압축.
실리콘밸리에서 '솔로 엔터프러너(1인 창업가)'가 다시 주목받는 이유 중 하나죠! 아이디어만 있다면 GenAI의 도움으로 MVP를 빠르게 만들고 시장을 테스트할 수 있습니다. 마치 매주 해커톤을 하는 것처럼요! (피터 레벨스의 강의들을 관심있게 보세요)
 -주의: GenAI의 답변은 확률 기반이라 사용자마다 다른 경험을 할 수 있습니다. 따라서 사용자 경험의 일관성과 의도한 가치 전달 여부를 검증하는 '이밸류에이션(Evals)' 과정이 훨씬 더 중요해집니다.
2. 기능 개발 단계(Shipping Features) - 기준은 높아지고, 속도는 빨라짐
 -사용자 기대치 급상승: 1년 전 "와우!" 했던 AI 기능 (예: 이미지 올리면 관련 카피 자동 생성)이 지금은 "이런 기본적인 것도 없어?"
 -MVP 개발 속도: 아이디어를 실제 작동하는 프로토타입으로 만드는 시간이 획기적으로 단축
 -PM의 역할 변화: PM은 이제 단순히 'AI로 뭘 할 수 있지?'를 넘어, AI가 '어떻게 작동하는지' 그 원리를 이해하고, 데이터와 모델의 한계를 파악해야 제대로 된 솔루션을 기획하고 의사결정 가능
3. 성장 단계(Growth) - 초개인화와 새로운 BM의 시대
 -하이퍼 퍼스널라이제이션: 온보딩 플로우, 액션 유도 메시지 등 사용자 여정 전반에 걸쳐 전례 없는 수준의 개인화된 경험을 제공하여 이탈을 막고 전환율을 극대화 (A/B 테스트의 시대가 저물고 있다는 이야기도)
 -새로운 그로스 루프 & 수익화: 기존 그로스 전략이 무력화되고, AI를 활용한 새로운 그로스 루프가 등장
 -인터콤은 AI CS 에이전트가 '해결한 문의 건당' 비용을 받는 모델을 도입했죠. 단순 시트 기반 과금에서 벗어나 실제 가치 제공에 따라 수익을 창출하는 방식으로 변화
4. 스케일링 단계(Scaling) - 새로운 기회, 새로운 책임
 -리스크 & 프라이버시: AI 프로덕트를 스케일링할 때는 윤리, 편향, 개인정보보호 등의 문제가 훨씬 복잡하고 치명적
 -국내 '이루다' 사태는 AI 프로덕트의 사회적 책임과 리스크 관리의 중요성을 보여준 대표적인 사례
 -비용 구조 변화: LLM API 사용료, 자체 모델 운영 비용 등 새로운 비용 구조에 대한 깊은 이해와 관리가 필요
 -플랫폼 의존성: 특정 AI 모델이나 플랫폼에 대한 의존도가 높아질 수 있으므로, 이에 대한 전략적 고민이 필요
5. PMF 확장 단계(Expanding PMF) - 경계를 넘어 새로운 시장으로
 -언어/문화 장벽 해소: AI 번역 및 로컬라이제이션 기술 덕분에 글로벌 시장 진출이 훨씬 용이
 -데이터 네트워크 효과: 더 많은 사용자와 데이터를 확보할수록 AI 모델은 강력해지고, 이는 다시 더 나은 제품과 더 많은 사용자를 유치하는 선순환

 

- GenAI 시대, 우리의 새로운 숙제
: GenAI는 프로덕트 개발의 각 단계를 재정의하고, 우리가 문제를 해결하는 방식 자체를 바꾸고 있습니다. 이는 단순히 업무를 편하게 하는 도구를 넘어, 우리의 사고방식과 전략 수립에 근본적인 변화를 요구