PM을 위한 뉴스레터: 어떤 음악 좋아하시나요? 그리고 누군가의 33초

안녕하세요. 진용진입니다.

요즘 대부분의 시간을 육아에 쏟고 있습니다. 그 와중에 몇 분이 커피챗을 요청해주셔서, PM의 일이나 사업 아이디어에 대해 이야기하면서 잠시나마 리프레시할 수 있었습니다. 커피챗 덕분에 새로운 에너지를 얻을 수 있었습니다.

집에서 아이를 돌보다 보니 스마트TV로 유튜브를 자주 보게 됩니다. 저는 한동안 음악을 거의 듣지 않았습니다. 멀티태스킹이 잘 안 되어 음악을 들으며 일을 하지 못하고, 시간을 쪼개어 들을 때도 지식을 쌓기 위해 팟캐스트를 듣곤 했습니다.

그렇지만 몇몇 기억에 남는 음악이 있습니다. 작년쯤 우연히 듣게 된 Kanye West의 ‘Runaway’는 멋진 곡이었습니다. 비록 2010년에 발매된 오래된 노래였지만, 멜로디가 좋고 단순해서 저에게는 신선하게 다가왔습니다. 하지만 Kanye West의 논란으로 인해 이제는 이 노래를 듣기가 꺼려지긴 합니다.

저도 40대가 되다 보니 유튜브가 추천해주는 음악이 주로 90년대와 2000년대 초반의 곡들입니다. 얼마 전엔 Blur 영상이 추천되었는데 그 시절의 기억이 떠올라 격세지감이 느꼈습니다(응? 내가 알던 그 사람 맞나?). 익숙한 노래였기에 계속 보게 되었습니다.

그리고 제가 어렸을때 R.ef를 좋아했는데요. R.ef 영상을 검색하다보니 이성욱님 인터뷰가 있어서 과거 제 기억과 매칭하면서 그때 R.ef가 왜 그런 행보를 보였는지 알게 되었습니다. 팬 입장에서 그 당시에 이 노래가 타이틀곡이면 좋았을텐데 하는 아쉬움이 그때 있었는데, 이성욱님이 타이틀곡으로 선정되지 않은 노래에 대해서 무대 표현의 어려움, 가창력의 한계, 팀의 욕심 등 여러 가지 이유가 있었음을 솔직하게 풀어주셨습니다. 그리고 돈과 관련해서 이해할 수 없는 주변관계는 아쉬웠습니다.

한편, 우연히 들은 Harry Styles의 ‘As It Was’는 The Smiths를 떠올리게 했습니다. 그래서 검색해보니 어떤 사람이… The Smith의 This Charming man 음악에 맞춰 Harry Styles가 춤추는 영상을 붙여놓았더군요. 정말 그럴듯했습니다.

마지막으로, 영화 ‘500일의 써머’에서 써머가 “I love the Smiths”라고 말하는 장면을 떠올리며 이 글을 급 마무리하겠습니다 🥸

I love the Smiths: https://www.youtube.com/watch?v=brsHABj7wfI

브런치에 올린 글 몇개 소개합니다

AI 시대의 프로덕트 매니저에게 필요한 스킬이란 글은 일반적인 소프트웨어 개발과 달리 AI 모델을 활용하는 프로덕트 개발에 있어 PM이 다뤄야할 범위에 대해서 짧게 다뤘습니다. 사실 저도 AI 모델을 평가하고, 라벨링한 경험이 많은 편은 아니고, 이를 실제 비즈니스 임팩트까지 연결해본 경험은 없어서 관련 업력이 있으신 분들께서 인사이트를 공유해주시면 좋겠다는 생각을 했습니다.

AI가 이미 바꾸고 있는 세상이란 글은 최근에 제가 여러 Generative AI 서비스를 이용하면서 느꼈던 점이 명쾌하게 설명된 글을 발견해서 정리해봤습니다. 결국 기술이 확산되기 위해선 특정 Threshold를 기술 관점 또는 유저의 채택 관점에서 넘어서야 하는데요. GPT-4o, Claude 3.5의 특정 유저케이스(문서 번역, 챗봇 기반의 고객 서비스 자동화, 데이터 분석 및 보고서 작성, 광고 카피, 소셜 미디어 콘텐츠 생성, 코드 작성 및 디버깅), text to image 영역은 기술 관점에서 임계치를 넘어선 인상입니다. 하지만 뉴스레터 아래에 설명될 Benedict Evans의 The AI Summer는 버블닷컴 거품과 현재 상황이 유사해보인다는 점을 지적하고 있습니다.

북극성 지표에 대한 오해와 정성적 피드백의 중요성은 결국 North star metric 자체에 집중하기 보다, 특히 초기 프로덕트는 지금 측정할 수 있는 데이터를 기반으로 제품을 개선하고 무엇보다도 정량적 지표만큼이나 정성적 피드백(qualitative feedback)이 중요하다는 것을 공유드리고 싶었습니다.

AI Tool 소개 by Peter Yang

Meta, Amazon, Reddit, Roblox 경력이 있는 Peter Yang이 뉴스레터에서 본인이 자주 사용하는 AI 도구를 소개했습니다.

그가 평소에 자주 사용하는 툴은 ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Superwhisper을 사용한다고 하네요.

ChatGPT는 일상생활에 필요한 질문에 대한 답을 얻는 용도, Perplexity는 리서치 용도(구글 검색 대체), Gemini는 유튜브 영상 요약 용도(”Summarize using nested bullets and quotes: (YouTube link).”), Superwhisper는 산책할 때폰으로 생각을 자유롭게 이야기하며 컨텐츠 초안을 작성한다고 합니다.
개인적으로 Gemini와 Superwhisper 활용하는 용도가 인상적이었는데요. Gemini는 유튜브 스크립트 접근이 다른 LLM 프로덕트 보다 용이해서 사용성이 더욱 좋을 것 같고요. 테스트해보니 결과도 괜찮았습니다. 그리고 최근에 저는 둘째 아이를 유모차로 산책하는 시간이 많아졌는데요. 이때 머릿 속에 아이디어가 많이 떠오르는데 Speech to Text로 저의 생각을 빠르게 남기는 것이 저의 바뀐 라이프스타일에 맞아 보였습니다.

재미로 쓰는 툴은 Suno, LumaLabs, Runway , Websim이라고 합니다.

저도 이 글을 보고 Suno로 음악을 만들고, Luma로 영상을 만들어서 재미로 유튜브에 짧은 뮤직 비디오를 올려봤습니다🎥. Suno는 간단한 작업으로 높은 부가가치를 만드는데, Luma로 cut 간에 연속성 있는 영상을 만드는 것이 쉽지 않았습니다.
Runway는 제가 무료 버전으로 간단한 프롬프트(”tight shot: fashion photoshoot inspired by Van Gogh”)로 영상을 만들었는데 퀄리티가 생각보다 괜찮았습니다 :) 최근에 Runway가 Gen-3 소개 영상을 유튜브에 업로드했는데요. Runway의 Gen-3로 직접 생성된 영상을 조합해서 만들었는데, 정말 인상적입니다.
Websim은 텍스트 기반으로 웹페이지를 생성하는 툴이라고 하네요. 조만간 재미로 테스트해볼 예정입니다.

루카 모드리치의 33초

미국에 살면 좋은 점이 유로 2024를 새벽 시간이 아닌 낮에 볼 수 있다는 점입니다. Fox TV 같은 곳에서 50분 단위로… 무료로 라이브를 제공하는데요. 50분 끝나면 다시 브라우저 껐다가 다시 보고 있습니다🥲 대회에서 가장 기억에 남는 장면은 크로아티아의 루카 모드리치 선수가 패널티킥을 실축하고, 33초 뒤에 골을 넣는 영상입니다. 아래 영상을 보시면 포기하지 않고, 마지막의 자신의 실수를 만회하고 희열과 해방감을 느끼는 모드리치의 모습이 인상적입니다.

- 루카 모드리치의 33초 영상: https://www.youtube.com/shorts/qYntUsNoRjk

가치 제안 (Value Propostion) 연습을 추천드립니다

Michael Skok이 하버드 대학에서 진행한 워크샵 영상에서 가치제안을 정의하는 방식이 좋아서 공유드려 봅니다. 꼭 스타트업 창업이 아니라 지금 하시는 업무에서 활용해보시는 것도 좋으실 것 같습니다. 실제로 아래 같은 포맷으로 간결하게 가치제안 정의하는 것이 쉽지 않다는 것을 느끼실 것입니다.

Value Prop Statement

For (target custmer segments)
dissatisfied with (exisitng solution)
due to (key unmet needs),
(Ventrue name) offers a (product cateogry)
that provides (key benefits of your solution).

이밖에 제가 기존에 활용했던 가치 제안 정의 방식은 Steve Blank의 xyz framework입니다. 매우 단순한데요. 아래와 같은 형식으로 가치 제안을 단순하게 정의하는 것입니다. 제가 제일 처음으로 이 방식을 적용했던 프로젝트가 Kakaotaxi for business(현재 카카오T 비즈니스)였고, 이후에도 자주 활용하는 방식입니다. 매우 단순하지만, 팀이 이해할 수 있는 방식으로 정의하려고 시도해보면 많은 고민이 요구됩니다.

We help (X) do (y) by doing (z)

그리고… 앞서 설명한 Peter Yang의 팁처럼 Google Gemini를 아래 프롬프트로 요약한 링크도 공유합니다. 핵심은 문제 정의인데요. 문제점이 고객이 돈을 지불하고 해결하기를 원하는 특정 문제여야 한다는 점입니다. 문제점의 크기가 커야하고, 해결책이 명확해야 합니다.

“Summarize using nested bullets and quotes: (https://www.youtube.com/watch?v=q8d9uuO1Cf4&t=477s )."
위 내용을 맥락을 고려해서 자연스럽게 한글로 번역해줘. 한글 표현으로 충분히 표현 못하는 단어는 괄호로 영어 단어를 같이 표시해줘

Google PM이 설명하는 PM의 책임

Michael Y.라는 분이 운영하는 유튜브 채널에 소개된 내용입니다. 구글 PM이라고 유튜브 채널에 소개하시긴 했는데 입사하신지 3달 되신 것 같네요😅 (그 전에 아마존, 데이터독에서 경력이 있으십니다).

총 3가지 키워드 “strategy, execution, relationship management”로 PM의 책임을 설명했습니다.

strategy

"매우 모호한 아이디어를 명확하고 간결하게 문제 정의하여 궁극적으로 솔루션으로 만드는 것을 포함합니다."

고객과의 소통: 고객의 페인 포인트을 이해하고 피드백을 수집하세요.
사용자 페르소나 생성: 이상적인 고객을 정의하여 제품 개발에 활용하세요.
영감을 주는 비전 수립: 경력이 쌓이면서 더 큰 그림을 그릴 수 있어야 합니다.

execution

"PM의 역할은 백로그의 기능 요청, 버그, 그리고 고객에게 제품을 제공하는 데 발생하는 모든 문제를 어떻게 우선 순위화할지 논의를 이끌어 가는 것입니다.”

요구사항 우선순위 지정: 백로그 관리와 팀 간 협력을 통해 효과적으로 우선순위를 정하세요.
명확한 문서 작성: PRD를 통해 팀원 모두가 같은 목표를 향해 나아가도록 하세요.
AB 테스트 실행: 데이터 기반의 의사결정을 위해 다양한 기능을 테스트하세요.
롤아웃 관리: 지역별 출시 전략을 세우고 다양한 팀과 협력하세요.

relationship management

"PM은 팀과 강력한 관계를 구축해야 합니다. 이는 엔지니어링, UX, 제품 마케팅, 법률 등 모든 이해관계자들과의 관계를 포함합니다.”

팀 내 관계 구축: 엔지니어링, UX, 마케팅 등 모든 이해관계자와 강력한 관계를 만드세요.
고객과의 상호작용: 고객 성공을 위해 노력하고 제품 로드맵을 공유하세요.
긍정적인 태도 유지: 어려운 상황에서도 팀의 사기를 높이는 문화를 만드세요.
리더십과의 소통: 정기적으로 피드백을 구하고 승인을 받으세요.

AI의 여름, 사랑과 우정사이

Benedict Evans가 The AI Summer라는 제목으로 현재 AI 기술 관련 시장의 채택 현황을 정리했습니다. 전반적으로 부정적인 논조이며, 과거 닷컴 버블과 유사한 패턴을 보이고 있다고 표현했습니다.

AI 기술 도입의 현실: LLM 및 ChatGPT와 같은 새로운 기술은 초기 도입의 큰 관심을 끌지만, 실제 유용성을 입증하고 시장에 자리 잡는 데 시간이 걸린다는 점을 강조합니다. Marc Andreessen은 닷컴 버블의 모든 실패한 아이디어가 지금은 성공할 것이라고 말하곤 했습니다. 하지만 결과적으로… 미국 리테일의 20%가 온라인으로 이동하는 데는 20년이 넘게 걸렸습니다. 사람들이 이제 잊었지만, 아이폰의 시장 점유도 상당히 오랜 시간이 걸렸습니다. 아이폰은 첫 12개월 동안 단 540만 대가 팔렸으며, 2010년이 되어서야 판매가 본격화되었습니다(아이팟은 더 오래 걸렸습니다). 기업 시장도 마찬가지입니다. 기술 분야에 종사하는 사람들에게 클라우드는 익숙하지만(심지어 지겨운), 여전히 클라우드가 기업 워크플로우의 1/3로 아직도 낮은 도입율을 보이고 있습니다.
사용자 참여의 한계: 많은 사용자가 ChatGPT를 시도해 보았지만, 리텐션이 낮다는 것은 기술이 일시적인 관심을 끌었을 뿐, 지속적인 가치를 제공하지 못했다고 표현합니다.
기업의 접근: 기업들이 LLM을 파일럿 프로젝트로 많이 진행했지만, 실제 도입 사례는 적습니다. 기업들이 기술의 유용성을 신중히 평가하고 있는 상황입니다.
자본 집중과 거품 가능성: AI 기술에 대한 엄청난 자본 집중은 거품의 가능성을 높이며, 이는 닷컴 버블과 유사한 패턴을 보일 수 있습니다. 그러나 LLM이 모든 기존 소프트웨어를 삼키고, 전혀 새로운 계층의 제품, 회사, 기업 판매를 구축할 수 있을지도 모릅니다. 이 기술은 기술 역사상 첫 번째 S-커브가 아닌 J-커브가 될 수 있습니다. 하지만 Benedic Evans는 그 시점이 올해는 아니라고 표현했습니다.

Intuit의 정리해고 커뮤니케이션 논란

Intuit이 정리해고를 진행하면서 ‘저 성과자(“underperformers”)라는 직접적인 표현을 사용했습니다. 지금까지 테크 업계에서 전례 없었던 커뮤니케이션 방식입니다. 이렇게 저성과자로 공개적으로 낙인 찍혀서 해고된 직원들은 새로운 직장 찾는 것이 어려워질 것입니다…

정리 해고 관련해서 기업의 전략 재편 등과 같이 다른 방식으로 커뮤니케이션이 가능할텐데 Intuit가 이런 무리수를 둔 이유를 잘 모르겠네요. 마치 기업이 직원을 정리해고시키고, 그 이후 경력 개발까지 방해하는 것처럼 보일 수도 있을 것 같습니다.

Free Resources

Continuous Discovery Habits 저자 Teresa Torres가 8월에 무료 세션을 진행합니다. 점점 프로덕트 매니저의 역할이 매니징 보다 Product discovery에 대한 역량이 요구되는만큼 도움이 되시리라 믿습니다. 전 상반기에 참여했는데, QnA 세션은 코스 비용 관련 문의들이 오고가서… 세션만 시청하셔도 도움이 되실 것 같습니다.
Evidence Based 저자 Itamar Gilad가 Testing Product Ideas라는 무료 eBook을 배포했습니다. 프로덕트 아이디어를 검증할 수 있는 다양한 테크닉이 소개되었으니 참고하시면 좋을 것 같습니다.
프로덕트 관리 IQ(Product management IQ) 테스트: 한번 재미로 해보세요 😗 7분 정도 걸립니다…

Others

Duolingo가 모션 디자인 스튜디오 Hobbes를 인수했습니다. 듀오링고 캐릭터, 애니메이션 관련 유저 인터렉션을 개선시킬 것으로 기대되고 있습니다. 듀오링고는 전통적인 에듀테크 보다 높은 밸류에이션을 인정 받고 있습니다. 사실상 게임, 소셜 미디어 플랫폼에 가까우며, 언어 교육 관련하여 사람에 대한 의존도가 없어 저렴한 가격을 유지할 수 있습니다. 이러한 기술 기반의 확장성 있는 비즈니스 모델, 낮은 프라이싱 기반으로 cx 관련 낮은 비용이 오늘날의 듀오링고의 고속성장을 유지시켜주고 있습니다.
Anthropic, 개발자를 위한 프롬프트 생성기 출시: Anthropic 콘솔을 통해 프롬프트를 “생성, 테스트 및 평가”할 수 있습니다. 또한 Evaluate 페이지에서는 개발자가 여러 input에 대해 한 번에 프롬프트를 테스트할 수 있습니다.
AI 비디오 편집 서비스 Captions 6천만 달러 자금 유치했습니다. 기업 가치 5억 달러입니다. 이번 라운드에는 이전 투자자인 Kleiner Perkins, Andreessen Horowitz, Sequoia Capital 외에도 배우 Jared Leto 등 새로운 투자자들이 참여했습니다. Captions 앱을 통해 매달 350만 개의 비디오가 업로드 되고, 현재까지 1,000만 건 이상 다운로드했다고 합니다. Captions는 자체 AI 모델과 외부 모델을 함께 활용하고 있습니다. 텍스트 생성을 위해 OpenAI와 Anthropic 같은 회사의 LLM을 사용하고, 목소리 생성을 위해 Eleven Labs Inc.의 솔루션을 사용합니다.
AI PC 판매가 IDC 추정에 따르면 3% 수준이라 합니다. Microsoft는 파트너들과의 협력 문제로 인해 AI 기능 도입에 어려움을 겪고 있습니다. Adobe, Salesforce 등 주요 소프트웨어 업체들은 AI PC를 위한 소프트웨어 최적화 요청을 우선 보류한 상태입니다. AI PC가 새로운 고가 PC 구매 트렌드를 만들 가능성이 있지만, 현재로서는 배터리 수명이 이슈로 보여집니다. 소비자들이 기술적 혁신보다는 실질적인 이점을 더 중요하게 여기는 것이 마이크로소프트 입장에서 주요한 챌린지일 것 같습니다.