AI 도구가 개발을 간편하게 했지만, 운영과 판단은 여전히 사람의 몫
레브 (Reve)AI 보조
⚙️ Process & Operations
23년 동안 살아남은 동네슈퍼를 데이터로 분석해봤습니다
15년 치 POS 매출 데이터를 웹 크롤러로 추출·구조화하고, 현장 맥락 중심 대시보드를 만든 실전 AX 사례. 단순 AI 도입이 아니라 정보를 빠르게 이해할 도구를 먼저 만드는 접근.
활용
레거시 시스템 데이터 마이그레이션 기획 시, API 없는 환경에서 크롤러로 데이터 추출 후 대시보드 MVP부터 시작하는 단계 적용
원문 · 요즘IT(새 창)
AI는 개발을 해결했지만, 운영은 아직 해결하지 못했습니다
AI 도구가 앱 개발 진입장벽을 낮췄으나, 배포 후 지속적 운영(모니터링·유지보수·확장)은 여전히 해결 과제. 프로덕트 라이프사이클 전체를 고려해야 한다는 관점.
활용
AI 도구 도입 PRD 작성 시 개발 단계뿐 아니라 운영 단계 리소스·프로세스를 별도 섹션으로 명시
원문 · EO(새 창)
🤖 AI & Product
AI 시대의 엔지니어링: 이 일, 정말 AI에 시켜야 하는가?
OpenAPI 코드 생성에서 Orval(1초·무료·일관)과 AI(2~4분·유료·비일관)를 비교 실험. 결정론적 작업은 자동화에, 판단이 필요한 작업만 AI에 투입하는 원칙을 실증.
활용
AI 기능 기획 시 'AI vs 규칙 기반' 판단 기준으로 이 글의 실험 프레임을 의사결정 트리 초안에 적용
원문 · 요즘IT(새 창)
💼 Career & Leadership
장기 계획이 필요 없다면 어떨까?
커리어 emergenece(창발적 경력 설계) 관점. 계획된 경로보다 기회를 잡고 적응하는 방식이 효과적일 수 있다는 주장.
활용
PM 커리어 1:1 멘토링 시 '5년 계획' 대신 '다음 6개월 기회 포착 전략'으로 대화 프레임 전환
원문 · LENNY(새 창)
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