Microsoft CPO - AI로 프로토타입을 만들어서 가져오세요. 안그러면 개발 검토조차 안할 겁니다.

AI 시대엔 누구나 PM 스터디를 어떻게 진행할 지 Lenny Podcast 하나를 요약 정리해 보았습니다.

인간 요약

아래 내용은 제가 실제 들어보면서 가장 중요한 포인트를 정리한 것 입니다. 이 게시물 가장 아래쪽에 제가 영상을 들으며 노트를 끄적된 것이 있습니다.

1. AI로 프로토타이핑 해야 함

빠르게 여러 아이디어를 시각 정보로 전달하며 팀이 검토할 수 있다. PRD보다 훨씬 좋은 소통 방법.
더 많은 아이디어를 검토할 수 있게 되지만, 이후 구현 및 배포는 (아마 경쟁이 가열되어) 기준이 높아져서 전체 시간은 더 많이 걸린다

2. NLX - 자연어 UX 경험

자연어로 대화하는 인터페이스가 새로운 UX를 만들어 내고 있다.
로직 기반의 경직된 UI에서 예상하지 못한 방식으로 프로덕트를 사용할 수 있는 창구가 되고 있음
각 프로덕트에 맞는 NLX 디자인이 필요

3. 기존 AI 경험이 가장 큰 장애물

사람들은 기존 AI를 써 보면서 성공적이지 못한 경험을 갖는 경우가 많음
그런 경우, 그 생각을 이후 AI 모델을 써 보면서 바꾸는 것을 잘 하지 못함
결국 그 경험에도 불구하고 계속 새롭게 시도하는 사람이 AI 시대에 가장 앞서갈 수 있는 곳

4. Frontier Company - 1년 뒤의 시간에 살고 있는 팀

1년 뒤의 환경 (모델의 능력 등)을 가정하고 업무를 해 보는 팀 - 1년 뒤라면 내가 이 일을 어떻게 할까?
실험적인 여러 프로젝트를 (외부 사람들과 함께) 진행 중
여기서 얻는 인사이트를 바탕으로 새로운 업무 방식을 계속 도입

논의하고 싶은 주제

AI 프로토타이핑을 해본 경험? 사내의 업무 방식?
NLX - 커서 이상의 대화형 UX에 관한 경험?
사내의 AI 도입을 위해 노력하고 있는 방법?

나의 TODO

새로운 기능을 만들 때, 챗GPT Canvas, 클로드 Artifacts 등으로 일단 프로토타입을 이래 저래 만들어 보는 것. Figma Site, Lovable, Cursor등도 활용할 수 있게 스스로 해 보는 것
사내 AI 워크샵을 운영하고 있는데, 참여를 자율로 해야 할 것 같다.

AI를 활용해서 효과적으로 Podcast 듣기

Lilys AI로 영상을 요약하기
Lilys가 타임라인을 요약한 것을 보면서 본 영상을 보기
Genspark로 슬라이드를 만들어서 리뷰하기
게시판에 릴리스의 요약 노트, Genspark 요약 슬라이드 참고해서 요약 글 쓰기. 이때 같이 논의하고 싶은 것 세 가지 아젠다 쓰기

Genspark 가 만들어준 슬라이드

전체 대화 쓰레드 링크

Genspark 프롬프트

https://www.youtube.com/watch?v=HbbfXAWcuUo

이 동영상 내용을 슬라이드로 만들어줘.

Genspark 결과

microsoft_cpo_ai_insights_20250629060344.pdf

1.56MB

Lilys AI 요약 노트

전체 타임라인에 대한 요약 내용 (내용이 풍성함). 아래는 이 내용을 다시 핵심만 요약한 내용입니다.

📌 Microsoft CPO인 Aparna Chennapragada가 말하는 AI 시대의 제품 개발 방식은?

AI 시대에는 프로토타이핑과 빌딩을 통해 만들고자 하는 것을 직접 보고 경험하는 것이 중요하며, 이를 통해 아이디어를 빠르게 시각화하고 소통하는 것이 핵심입니다

💡 AI 시대에 제품 개발자가 준비해야 할 것은 무엇인가?

프로토타이핑을 통해 아이디어를 빠르게 시각화하고 소통하는 능력
아이디어의 공급이 많아지는 시대에 편집 기능을 강화하여 좋은 아이디어를 선별하는 능력
컴퓨터 과학에 대한 이해를 바탕으로 더 높은 수준의 추상화된 방식으로 컴퓨터에게 명령하는 능력

이 컨텐츠는 Microsoft CPO인 Aparna Chennapragada와의 인터뷰를 통해 ai 시대의 제품 개발 방식 변화와 제품 관리자의 역할에 대한 핵심적인 내용을 다루고 있습니다. 특히, 프로토타이핑의 중요성, nlx(자연어 인터페이스)의 부상, 그리고 에이전트의 역할에 대해 강조하며 미래 제품 개발 방향을 제시합니다.

1. 프로토타이핑과 AI 활용의 중요성 ()

AI를 활용한 프로토타입 제작이 제품 개발에서 매우 중요하다고 강조함.
새로운 탭을 열 때마다 "지금 바로 할 일을 위해 AI를 어떻게 사용할까?"라는 질문이 뜨는 Chrome 확장 프로그램을 예로 들며, 프로토타이핑이 빠르고 실험적임을 보여줌.
프로토타입을 통해 빠르게 아이디어를 검증하고, 무엇을 만들어야 할지 구체화하는 것이 성공의 핵심임.

2. 자연어 인터페이스(NLX)와 새로운 UX ()

NLX는 자연어 인터페이스로, 새로운 사용자 경험(UX)임.
AI와 대화하는 방식이 기존 GUI보다 더 유연하고 자연스럽게 설계되어야 함.
대화는 구조, 문법, UI 요소를 갖추고 있으며, 보이지 않는 인프라임.
예를 들어, 커서(Cursor)가 2년 만에 3억 달러 ARR을 달성한 사례를 통해 자연어 인터페이스의 성장 가능성을 보여줌.

3. AI와 코딩 도구의 발전과 위치 ()

마이크로소프트의 코파일럿(Copilot)이 세계 최초로 AI 코딩 도구를 선보이며 선도적 위치를 차지했음.
AI 코딩 도구는 프로토타입, 목업, 클릭 가능한 시제품을 빠르게 만들 수 있게 함.
GitHub와 같은 시스템은 다양한 사용자 수준에 맞춘 확장성과 유연성을 갖추고 있어, AI 기반 개발 환경을 선도함.

4. 엔터프라이즈와 소비자 제품의 차이점 ()

마이크로소프트는 기업용 제품과 소비자용 제품 개발에 차별화된 전략이 필요함을 강조.
기업은 보안, 거버넌스, 안전성, 감사 기능 등 복잡한 요구사항이 있으며, 이를 충족하는 것이 중요함.
소비자 제품은 사용자 경험과 즐거움에 초점을 맞추는 반면, 엔터프라이즈는 신뢰성과 안전성을 우선시함.

5. AI 시대의 변화와 도전 과제 ()

AI와 인간의 역할이 점점 더 분리되고 있으며, 기술 발전 속도는 매우 빠름.
기업은 변화하는 기술과 습관, 행동 변화에 적응해야 함.
초기 도입자들을 배제하지 않고, 장기적 변화와 단기적 실험을 병행하는 전략이 필요함.
예를 들어, 최첨단 연구 에이전트(Agent)를 실험적으로 도입하는 '프론티어(Frontier)' 프로그램을 운영.

6. 미래의 제품 개발과 프로토타이핑 ()

프로토타입과 '프롬프트 세트'는 현대 제품 개발의 핵심임.
빠른 데모와 실험을 통해 아이디어를 검증하는 것이 중요하며, 전체 배포는 더 긴 시간이 걸릴 수 있음.
아이디어의 양이 급증하는 시대에, 차별화된 제품을 만들기 위해서는 신속한 프로토타이핑과 검증이 필수임.

7. AI와 제품팀의 역할 변화 ()

AI 도구의 발전으로 전통적 PM 역할은 변화하고 있지만, 여전히 '맛 만들기'와 '편집' 역할이 중요함.
아이디어와 프로토타입의 양이 늘어나면서, 선별과 편집 능력이 더 중요해지고 있음.
엔지니어와 디자이너는 AI를 활용해 더 창의적이고 효율적인 아이디어를 만들어내고, 이를 통해 혁신을 이끌어야 함.

8. 자연어 인터페이스의 설계 원칙과 새로운 구성요소 ()

대화는 구조, 문법, UI 요소를 갖춘 '보이지 않는' 인터페이스임.
프롬프트, 계획(plan), 진행상황 보여주기(progress) 등 새로운 UI 구성요소가 등장.
예를 들어, 목표를 제시하면 AI가 계획을 제안하거나, 진행 과정을 보여주는 방식이 실험되고 있음.
이러한 설계는 사용자 경험을 자연스럽고 직관적으로 만들어줌.

9. 자연어 인터페이스와 에이전트의 원칙 ()

NLX는 자연어 인터페이스의 핵심이며, 대화의 구조와 규칙을 재정의하는 것임.
에이전트는 높은 수준의 자율성, 복잡성, 비동기적 작동이 가능해야 함.
예를 들어, 회의 준비를 위해 AI가 관련 정보를 수집하고, 분석하며, 제안을 하는 것.
자연스럽고 자연어 기반의 상호작용이 제품의 핵심 원칙임.

10. AI와 협업, 인간-에이전트 공동 작업 ()

인간과 AI 에이전트가 협력하는 새로운 작업 공간이 필요함.
예를 들어, 팀원들이 AI와 함께 작업하며, 업무를 분담하고 정보를 교환하는 방식.
이를 통해 생산성을 극대화하고, 더 큰 성과를 만들어낼 수 있음.
아직 구체적인 형태는 상상 중이지만, 미래의 협업 모델로 기대됨.

11. AI 도구와 제품 개발의 미래 ()

프로토타이핑과 빠른 실험이 미래 제품 개발의 핵심임.
기술적 인프라와 사용자 행동, 비즈니스 모델의 변화가 동시에 일어나야 함.
기술 인플렉션, 소비자 행동 변화, 새로운 수익 모델이 중요한 기준임.
두 가지 이상 변화가 동시에 일어나야 시장이 활성화됨.

12. 성공적인 제품 출시를 위한 조건 ()

기술적 인플렉션, 사용자 행동 변화, 비즈니스 모델 혁신이 모두 중요한 역할.
예를 들어, AI와 결합된 검색, 금융, 엔터프라이즈 솔루션이 해당됨.
시장 진입 시점은 이 세 가지 변화가 동시에 일어나는 시기임.

13. GitHub Copilot과 코드 생성의 위치 ()

코드 생성은 프로토타이핑과 개발을 빠르게 하는 강력한 도구임.
GitHub는 시스템으로서, 다양한 사용자 수준에 맞춘 확장성과 유연성을 제공.
협업과 인프라를 갖춘 플랫폼으로, 모든 개발자가 결국 GitHub에 모이게 됨.
AI와 코드 생성 기술이 제품과 개발 환경을 혁신하고 있음.

14. Excel의 성공 비결과 프로그래밍 언어로서의 인식 ()

Excel은 비전문가도 프로그래밍할 수 있게 하는 강력한 도구임.
세계 Excel 챔피언십처럼, 깊이 있는 사용자들이 존재하며, 학습 곡선이 있지만 깊이와 힘이 있음.
Excel은 일종의 프로그래밍 언어로 볼 수 있으며, 이를 통해 비전문가도 강력한 작업 수행 가능.

15. 커리어의 전환점과 교훈 ()

구글 검색팀에서 개인화가 중요하다고 생각했지만, 실제로는 그렇지 않음을 깨달음.
이후 Google Now와 같은 스마트 기능을 개발하며, 제품이 시장의 요구에 맞게 진화하는 과정을 경험.
초기 아이디어가 실패하더라도, 그 경험이 다음 성공의 토대가 됨.
빠르게 실패하고 배우는 것이 중요하며, 시장과 기술의 변화에 민감하게 대응하는 것이 핵심임.

16. 실패와 교훈: 인내와 적응 ()

구글 Now는 결국 사라졌지만, 그 경험은 미래 제품 개발에 큰 자산이 됨.
실패는 성장의 일부이며, 핵심은 invariant(불변의 원리)를 찾고, 필요시 새로 시작하는 것임.
AI와 인터페이스의 발전은 아직도 진행 중이며, 과거의 문제점들을 극복하는 과정임.

17. AI와 협력하는 미래 비전 ()

인간과 AI가 협력하는 새로운 작업 환경이 필요함.
정보 교환, 업무 분담, 의사결정 등에서 AI와 함께하는 방식이 기대됨.
이는 생산성을 극대화하고, 인간과 AI의 시너지를 만들어내는 미래 모습임.

18. 마지막 메시지와 추천 도서, 추천 콘텐츠 ()

추천 도서: "The Brief History of Intelligence"는 인공지능과 인간 지능의 진화에 대한 통찰 제공.
추천 TV쇼: "Hacks"는 여성 코미디언의 도전과 성공을 그린 작품.
추천 앱: Granola는 생각과 노트를 구조화하는 데 유용하며, 구독 시 혜택도 제공.
인생 명언: "미래를 예측하는 가장 좋은 방법은 그것을 발명하는 것" (앨런 케이).
추천 코미디언: Sindu Vee와 Nate Badzi는 유쾌하고 통찰력 있는 코미디를 선보임.

19. 앞으로의 방향성과 마지막 조언 ()

AI와 인간의 협업, 그리고 작은 팀이 AI 도구를 활용해 혁신하는 방식을 재구상하는 것이 중요.
프로토타이핑과 실험을 통해 빠르게 아이디어를 검증하고, 시장의 변화에 민감하게 대응할 것.
작은 팀도 AI를 적극 활용하면 큰 성과를 낼 수 있으며, 끊임없이 새로운 제품과 아이디어를 만들어내야 함.
관심 있는 사람들은 온라인에서 소통하며, 새로운 제품 아이디어와 경험을 공유하는 것이 유익함.

영상을 보면서 혼자 끄적였던 노트

Microsoft CPO: If you aren’t prototyping with AI you’re doing it wrong | Aparna Chennapragada
- https://www.youtube.com/watch?v=HbbfXAWcuUo
- Aparna - Microsoft CPO
- 프로토타이핑을 AI로 하지 않으면 안된다
- 핵심
  - 조직이 AI를 사용해서 미래에 살게 하는 방법
  - 코드를 왜 여전히 배워야 하는지
  - PM 역할이 왜 안없어지는지
  - NLX 는 새로운 UX
- B2C → B2B
  - 기능만 중요한게 아니라, Governance 또한 중요 (Security, Auditobility)
  - 한쪽은 너무 빠른 변화 AI 발전, 다른 쪽은 사람, 습관으로 변화을 이끄는 관리가 어려움
- 1년 뒤의 미래에 사는 것
  - frontier product는 어떤 모습일까
  - frontier team은 어떻게 일할까
  - 실제 소수의 사람들이 원하는 만큼의 모든 compute를 써서 product 만드는 팀이 있다
  - 가짜 회사를 만들어서, AI 맘껏 쓰고 싶은 사람들 와서 써라 -- 하는 셋업을 해왔음
  - 1년 뒤의 세상을 먼저 경험하게 하는 것
  - 원래의 롱텀으로 알파 베타 GA 하는 식의 프로덕트 개발도 여전히 필요하다
- 에이전트
  - apps
  - Assistant, copilot
  - one dimension - 목표를 주면 알아서 해 주는 것으로 에이전트 정의
  - 3가지 특징
    - autonomy, independence
    - complexity (not one-shot)
    - natural interaction
- NLX
  - Natural Language Experience
  - 대화 인터페이스 - 훨씬 elastic 하다. GUI - 아주 엄격함
  - 새로운 인터페이스 컴포넌트
    - 편집 가능한 Plans - AI가 뱉어주는
    - Showing the work - 혼자 하는 생각을 보여주는 것
    - Follow-ups - 성공을 돕는 것.
- Future of Product Building
  - (1) 내가 어떤 기능을 만들고 싶은 것인지 보기 위해서 AI로 프로토타이핑 하지 않는다면, 네가 잘못하고 있는것이다
    - 프롬프트 세트가 새로운 PRD이다
    - 새 기능 만들고 싶어? 프로토타입하고 프롬프트 세트를 가져와
  - (2) 데모까지 시간은 덜 걸리나, 전체 배포까지는 오히려 시간이 더 걸린다
    - 아이디어는 더 많아졌으나, The bar for scale is much higher?? 여기서는 퀄리티를 얘기하는 것 같다.
  - (3) PRoduct building team
    - 풀스택 빌더 - 프로토타이핑을 하는 것은 누구나 하게 된다
    - Taste maker - 가 포함될 것이다?
  - (4) (보너스) 코딩 배워야 한다. 프로덕트 만들려면
    - 아무리 추상화가 높아져도, 사고하는 방식과 멘탈 모델을 코딩을 배워서 얻을 수 있기 때문에 필요하다
    - Software developer → Software operator
  - 사내에서 프로토타이핑을 AI로 하게 만들기 위해 한 노력은?
    - 모든 것에 강제할 수 없음
    - 하지만 새로운 기능, 프로덕트에는 필수
- PM 필요없어지나?
  - Lenny - 코딩, 디자인, 마케팅이 다 쉬워지는데 PM 역할을 잘 하는 것이 더 중요하다 - 뭘 만들꺼냐 하는 것
  - 제발 PM과 Project Manager와 헷갈리지 말라
  - PM은 어떤 가치를 더할 것인가?
    - Taste making
    - Editing 기능이 정말 중요해짐. 프로토타이핑이 쉬워짐. 그걸 만들고 쉽게 수정하는 기능.
    - 뛰어난 엔지니어, 뛰어난 디자이너 등이 가진 잠재적인 좋은 아이디어가 빛을 볼 것이다
- Intelligence overhang - Reflexive AI usage, 프로덕트 만드는 방법 Rewiring
  - 이전에 써 봤던 AI의 성능이 실망스러웠던 그 경험을 업데이트 하기 어렵다
  - 더 많은 것을 AI에게 요구하고 테스트하는 것을 유지하는 것이 더 많은 것을 얻을 수 있다
- Satya vs. Sundar
  - 모두 동정심, 리더십, 프로덕트,
  - Sundar - 복잡한 시스템에 대한 이해, 깊은 이해, 차분함
  - Satya - 매크로, 마이크로 모든 부분에 대해
- 비직관적인 프로덕트 빌딩 인사이트
  - 0-to-1 할 때
    - Underpants
    - 유혹 바로가서 스케일 하려는
    - 스케일링을 하는 것과 PMF 찾는거 다르다
    - PMF 찾을 때 내부에서 찾아가는 것, 외부에서 보면 혼란스러운 것
    - Solve mode vs scale mode
    - 카오스에 익숙해져야
    - Metric의 위험 - 초기에 PMF 찾을 때 잘못 설정하면 큰 문제가 된다
    - 작은 소규모 유저가 있을 때 리텐션을 본다던가
    - 예: 어시스턴트 - 모든 걸 할 수 있는 인터페이스. 하지만, 몇 가지 일에만 정말 잘 해야 함
  - 이 프로덕트가 이 시대에 맞나 어떻게 판단?
    - 3개중 2개의 inflection point
    - 스텝펑션 기술면에서
    - 사용자의 행동이 어떻게 변화하고 있는가
      - 예: 스토리지 무료에 가까워지면서 사람들이 정말 사진을 많이 찍게 되는 것
      - Consumer shift
    - Inflection point - 비즈니스 모델 shift
      - CPC 과금
      - SaaS subcription
      - AI 시대에도 이게 바뀌고 있다 - outcome-based, usage-based
    - AI 튜터에서 생각할만한 부분은 없을까?
- Hot Sear Corner - Cursor 가장 빠르게 성장하는 중. VSCode 뭐하니?
  - GitHub Copilot 은 하난의 프로덕트이 아니라 시스템이다
  - 코드 생성만 하는 것이 아니라, 맥락, 리파지터리
  - GitHub는 그런 의미에서 Cursor와 포지셔닝이 다르다
- Excel - 스타트업이 무너뜨리지 못했음
  - Excel 은 논코더도 프로그래밍을 할 수 있다
  - Excel 챔피언쉽
  - 어떤 툴을 배우기 좀 어렵지만, 한번 배우고 나면 빠져 나갈 수 없음
- Career
  - 가장 pivotal 모먼트
    - 구글 검색에서 개인화 추진했으나 1년간 잘 안되었어 포기
    - 구글 나우에서는 개인화가 전부였다.
    - 이 경험으로 PMF 찾는 초기가 더 좋더라
    - 너무 빠른 것은 잘못하는 것과 동일하는 것
    - 작은 그룹의 똑똑한 사람들 사이서 일하는 것 즐거웠음
- Failure
  - 어떤 것들은 기술적으로 갈 길이 먼 것이 있고, 어떤 것은 훌륭한 프로덕트가 되기 위해서 1-2 클릭만 떨어져 있는 것도 있다
  - 이걸 잘 아는 것이 중요함
- 공유하고픈 것
  - 사람과 AI가 협업하는 것에서 훌륭한 기회가 많을 것 같다
- Lightning round
  - The Brief HIstory of Intelligence
  - Hacks - 코디미언
  - Granola
  - Motto - Best way to predict future is invent it
- Key Takeaways
  - 1년 뒤의 미래에 살려고 노력하는 것 - 지금 내가 하려는 것을 AI의 도움을 받으면 어떨게 할 수 있을까
  - 계속 AI가 발전하고 있을 때, 한번 써 본 뒤에 원하는 만큼 되지 않으면, 사람들은 이 경험을 업데이트 하기 어려워 한다. 그래서, 계속 호기심으로 시도하는 사람들이 앞서가게 된다.
  - 프로덕트 만들 때 프로토타이핑을 AI로 하지 못하면, 가져 오지도 말라. 프로토타이핑은 정말 빨라지고 있고, 결과 프로덕트의 기대치는 점점 높아지고 있다.

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