피엠조하

요즘 나는 ‘AI Product Manager’로서, AI가 사람의 문제를 어떻게 해결할 수 있는지를 끊임없이 관찰하고 있다.그중에서도 가장 흥미로웠던 건 쿠팡의 리뷰 시스템이었다. 국내 최대 이커머스 플랫폼인 쿠팡은 방대한 리뷰 데이터를 기반으로 신뢰도 높은 쇼핑 경험을 제공하고 있다. 하지만 동시에, 리뷰가 너무 많고 너무 길다. 제품을 고르기 위해 수십 개의 리뷰를 읽는 건 사용자 입장에서 결코 효율적이지 않다.Step 1. 분야 및 서비스 선정분야: 커머스 (E-Commerce)선정 서비스: 쿠팡리뷰는 곧 ‘구매 신뢰’의 핵심이지만, 그 양이 많아질수록 핵심 정보에 도달하기 어려워진다.그래서 나는 “리뷰 탐색 피로도를 줄이는 AI 서비스”를 주제로 역기획을 시작했다. Step 2. 문제 발견AS..

요즘 AI 얘기하면 챗GPT 같은 챗봇을 먼저 떠올리시는 분들이 많을 거예요.그런데 이제는 한 단계 더 진화한 AI 에이전트(Agentic AI) 라는 개념이 등장하면서, 기업들이 업무를 하는 방식 자체가 달라지고 있습니다. 간단히 말하면, AI 에이전트는 단순히 질문에 답하는 도우미를 넘어 스스로 계획하고, 실행하며, 배우는 디지털 동료 입니다. 왜 AI 에이전트가 주목받을까?기존 챗봇은 정해진 질문에 답하거나 반복 작업을 처리하는 정도였죠. 하지만 AI 에이전트는 다릅니다:기억력이 있어서 이전 대화나 맥락을 반영합니다.필요하면 외부 데이터나 API도 불러와서 일처리를 합니다.주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 짜고 실행합니다.여러 에이전트끼리 협업도 가능해서 복잡한 작업도 척척 해냅니다.그래서..

AI가 세상을 바꾸고 있다는 이야기는 매일 쏟아지고 있습니다. ChatGPT, Copilot 같은 툴은 이미 많은 기업과 개인의 일상 속에 자리 잡았죠! 그런데 최근 MIT Project NANDA의 리포트를 보고 매우 충격을 받았습니다. 전 세계 기업들의 AI 투자 규모가 무려 30~40조 원에 달하지만, 95%는 성과가 없다는 것이었습니다. 딱 5%만이 실제 비용 절감이나 수익 증대로 이어졌다는 거죠 ㅠㅠ 왜 그럴까?ChatGPT 같은 범용 툴은 빠르게 써먹을 수 있고 개인 생산성은 확실히 올려줍니다.하지만 막상 회사에서 쓰려면 기업의 워크플로우에 녹아들지 못하고, 피드백을 학습하지 못하는 한계가 드러납니다.맞춤형 엔터프라이즈 솔루션은 더 안타깝습니다. 수억 들여 도입해도 실제 업무에서는 “과하게 ..

요즘 "문서 자동화", "AI 기반 분류", "OCR 기반 데이터 추출"이라는 말을 자주 듣습니다. 하지만 실제로 이 기능들을 제품에 녹여내는 과정은 생각보다 복잡하고, 정교한 기획이 필요합니다. 이번 글에서는 제가 PM으로 참여했던 LLM + OCR 기반 기능 기획 및 출시 경험을 공유해보려 합니다.1. 문제 정의: 스캔한 문서 속 정보는 쓸모가 없다?우리는 매일같이 PDF 청구서, 영수증, 계약서를 다루지만, 이 문서들은 사람 눈으로만 읽을 수 있을 뿐, 시스템 입장에선 단순한 이미지입니다. 고객사 입장에서는 매번 수기로 내용을 작성해야 하는 번거로움이 있고 놓치는 실수도 많았습니다.OCR만으로는 단순한 문자 추출밖에 할 수 없었고, 각 문서가 어떤 목적의 문서인지, 어떤 항목이 중요한지 파악하는 건..

AI, 이제는 ‘명령을 듣는’ 수준을 넘어야 한다– PM의 시선으로 본 새로운 AI 패러다임AI 기술은 이제 단순한 챗봇이나 자동화 스크립트를 넘어서, 스스로 판단하고 행동하는 구조로 진화하고 있습니다. 이 흐름의 중심에 있는 개념이 바로 Agentic AI입니다. 오늘은 PM의 관점에서 Agentic AI가 무엇이며, 왜 중요한지, 그리고 우리가 이 기술을 기획하고 도입할 때 어떤 관점과 접근 방식을 가져야 하는지 정리해 보려 합니다. Agentic AI란 무엇일까?Agentic AI는 "목표 지향적(Goal-directed)"이고 "행동 중심(Acting)"인 AI입니다. 단순히 질문에 답하거나 데이터를 추출하는 것을 넘어서, 다음과 같은 역할을 수행합니다:목표 인식: 무엇을 해야 하는지를 스스로 파..