서비스 기획/✏️ 서비스 기획43 사례와 함께 보는 생성형 AI 잘 쓰는 방법 (생성형 AI로 영화 키워드 만들기) 들어가며ChatGPT의 출시와 함께 생성형 AI가 화제가 된 지도 반년이 넘었다. 우리 팀에서도 생성형 AI를 활용한 새로운 과제를 발굴하기 위해 머리를 맞대고 있다. IPTV에 맞는 서비스를 만들기 위해 생성형 AI로 VOD를 위한 정보를 생성하는 방향으로 아이디에이션을 진행했다. 그 과정에서 다양한 방법으로 생성형 AI에게 프롬프트를 입력했는데, 프롬프트를 사용했던 이력을 기록해놓으면 도움이 될 것 같아 이 글에 배운 것과 느낀 점을 정리했다. 1. 생성형 AI를 잘 사용하는 방법 (영화 키워드 추출 사례, 영화 줄거리 한 줄 요약 사례) 2. BARD vs. ChatGPT 무엇이 더 낫나요? 3. 현재 생성형 AI의 한계 1. 생성형 AI로 영화 키워드와 한 줄 줄거리를 추출해 보자! 넷플릭스만큼 .. 2023. 7. 14. 주니어 PM의 SQL & 파이썬 실무 적용기 올해 8월, 지금껏 배웠던 SQL & 파이썬을 실무에 적용할 기회가 왔습니다. 약 4개월간의 저의 SQL & 파이썬 실무 적용기를 하나의 글로 정리해보고자 합니다. 초보의 관문을 지난 지 오래인 전문가는 모르는 초심자의 고민을, 다른 초심자는 답할 수 있다고 생각해요. 초보의 관문을 지나는 저와 다른 모든 PM 동료에게 이 글을 바칩니다. 이 글은 두 가지 질문에 답변을 드려요. Q1. PM이 SQL & 파이썬을 배우면 뭐가 좋아요? Q2. SQL은 그렇다 쳐도... 파이썬까지 알아야 할까요? 저도 1년 넘게 사내/사외 교육으로 SQL & 파이썬을 배우면서, '내가 굳이 시간을 들여서 이걸 공부할 필요가 있을까?'라는 고민이 있었어요. 배운 걸 바로 실무에 적용할 일이 없었기 때문이죠. 사내 데이터 분석.. 2022. 11. 21. PM이 되려면 어떤 교육을 받아야 할까? 2022년 기준, PM이 되기 위해 받을 수 있는 교육 과정은 크게 두 가지가 있습니다. PM 부트캠프와 HCI 석사과정인데요, 아래 글에 이 두 교육 과정의 장단점과 저의 생각을 정리했습니다. PM으로 진로를 잡은 후, 무엇을 어디로 배우러 가야 할지 막막할 때 참고하길 추천합니다. 제가 현재 학생이 아니기 때문에 두 교육 과정에 대한 학생 분들의 의견과 괴리가 있을 수 있습니다. 제가 석사과정 중이었던 2017~2018년에 비해 교육 환경이 달라졌을 수도 있고요. 저의 짧은 식견을 보충하기 위한 의견이 있다면 댓글로 알려주세요. :) 글에 담기지 않은 내용을 하나 추가하고 마무리하겠습니다. 저는 원글에서 부트캠프보다 스타트업에서 경력을 먼저 쌓는 것을 추천했습니다. 그리고, "스타트업에 취업하기 위해.. 2022. 6. 10. 유튜브가 AI를 사용하는 방법 유튜브는 '19년 11월부터 테스트 중인 신규 기능을 공개하고 있습니다. 서비스 기획자의 입장에서 유튜브가 새로이 테스트한 기능의 목록을 훑어보는 건 꽤 재미있고 유용합니다. 유튜브의 신규 기능 중 가장 흥미롭다고 느낀 AI와 자동화 관련 기능 세 가지를 공유합니다. 1. 영상의 챕터를 자동으로 구분해줄게 유튜브 챕터 구분 기능을 최근에 보신 적이 있을 거예요. 재생 바가 챕터에 따라 구분되어 있고, 재생바를 문지를 때 썸네일과 함께 챕터 제목이 함께 뜨는 기능입니다. 유튜브는 이제 챕터를 자동으로 구분하는 기능을 테스트 중입니다. 2020년 11월 23일: 비디오 자동 챕터 서비스 유튜버들이 수동으로 타임 스탬프를 추가하지 않아도 영상에 챕터가 구분될 수 있도록 하는 기능입니다. 챕터를 자동으로 생성하.. 2022. 3. 9. 기획자도 파이썬을 배워야 하나요? 2 (+적용 사례) PM이라면 데이터 분석에 꽤 많은 시간을 쏟으실 거예요. 어떻게 하면 분석 업무를 조금 더 효율적으로 할 수 있는지 알아보다, SQL과 파이썬을 배워야 한다는 사실까지 접하셨겠죠? 오늘은 파이썬이 PM의 빠른 업무에 도움이 되는 이유를, 제가 실무에서 수행했던 데이터 업무로 예를 들어 엑셀과 1:1로 비교해볼게요. 1. PM은 개발자도 아닌데, 엑셀이 더 빠르지 않을까? 이 글을 쓰게 된 계기는 지난 1월에 작성한 "기획자도 파이썬을 배워야 하나요?"라는 글에 달린 댓글입니다. 공감 가는 댓글이었습니다. 저 역시 지금 당장 쓸 수 있는 툴 중에서 엑셀을 가장 빠르게 쓸 수 있으니까요. 새로운 걸 배우는 데는 시간이 오래 걸리죠. 파이썬을 실무에 얼마나 써먹을 수 있을지도 미지수고요. 그래서 제가 대신 정.. 2022. 2. 21. A/B 테스트 결과, 이게 맞아? A/B 테스트 결과가 도통 이해되지 않는 기획자를 위해 A/B 테스트 계산기, 믿어도 되는 걸까? 처음 A/B 테스트 결과 데이터를 받았을 때, "그래, 숫자는 나왔는데... 어떻게 분석해야 하지?"라는 고민이 생겼습니다. 찾아보니 A/B 테스트 계산기 사이트가 꽤 많더라고요. 처음 찾은 사이트는 이렇게 생겼습니다. 덕분에 A 안과 B 안의 차이가 유의미하다는 결과도 얻었고요. 다른 계산기 사이트들도 같은 결과를 내놓았습니다. 그런데 이 결과가 믿을만한 것인지 의심되었습니다. '사용자 수의 합계만 입력하는데, p-value까지 나오다니? 내가 대학원 때 했던 통계는 이리 간단하지 않았던 것 같은데, 과연 이 결과를 믿어도 될까?' 그래서 직접 검증하겠다고 마음을 먹었죠. 일이 이렇게 커질지 모르고 말이에.. 2022. 2. 3. 기획자도 파이썬을 배워야 하나요? 기획자이거나 기획자가 되고 싶은 당신, "나도 파이썬을 배워야 하지 않을까?"라는 고민을 한 적이 있지 않나요? 그런데 막상 배우면 실무에 도움이 되지 않을까 봐 걱정되진 않았나요? 아래에서 몇 가지에 "yes"라 답하는지 체크해보세요. 5개 이상이 "yes"라면, 더는 파이썬을 외면할 수 없을 때인지도 몰라요. 1) 분석해야 하는 데이터가 많아서 시간이 오래 걸린다. 2) 다른 데이터를 같은 프로세스로 여러 번 분석해야 한 적이 있다. 3) 결측치(#N/A, 0 등)를 한꺼번에 처리해야 한 적이 있다. 4) 분석 방법에 관한 자료가 더 많이 필요하다. 5) 돈 내고 사용해야 하는 통계 분석 프로그램을 설치하기 어렵다. 6) 개발자와의 소통 비용을 줄이고 싶다. 7) 기획자로서 경쟁력을 갖추고 싶다. 앞.. 2022. 1. 25. 문과 출신 기획자의 데이터 분석 꿀팁 IT 세상에서 모든 손님의 발자국은 "로그 데이터"로 남습니다. 손님이 클릭한 상품, 상품 구매까지 걸린 시간, 방문일시와 같은 데이터가 모두 로그 데이터입니다. PM과 서비스 기획자는 손님의 마음을 읽기 위해 남겨진 발자국을 따라갑니다. 인터뷰를 통해서도 사용자의 마음을 알 수 있지만, 모든 손님을 대변할 만큼 많은 사람을 인터뷰하기란 어려운 일이죠. 서비스의 품질을 빠르게 평가하고 성과를 측정하기 위해서는 정량적인 로그 데이터를 분석해야 합니다. 저도 지난 3년간 데이터와 동고동락했습니다. 그동안 데이터와 싸우고 시행착오를 겪으며, "다음에 데이터를 분석할 때 이런 건 놓치지 말아야겠다!"라고 생각했던 꿀팁 두 가지를 공유해요. 이 글은 앞으로의 커리어에서 계속 데이터를 분석할 저를 위해 남기는 글인.. 2022. 1. 11. 네이버와 카카오, IT 양대산맥의 vision AI 비교 분석 네이버와 카카오의 2021년 Tech 컨퍼런스 리뷰 지난 11월, 네이버와 카카오에서 2021년 테크 컨퍼런스를 열었습니다. 네이버와 카카오는 IT 기술 기반의 회사인 만큼 매년 테크 컨퍼런스를 통해 새로운 IT 기술을 공유하고 앞으로 나아갈 방향을 공개합니다. AI에 대한 관심은 예년과 같이 뜨겁습니다. 두 회사 모두 Vision AI, 자연어 처리, 음성 합성과 같이 다양한 분야의 AI 기술을 발표했습니다. 이 글은 그중 양사의 vision AI 기술 개발 현황과 적용된 서비스의 공통점과 차이점을 다룹니다. 네이버와 카카오, IT 양대산맥의 vision AI 비교 분석 컴퓨터 vision AI 기술은 크게 OCR(글자 인식)과 이미지 인식, 이미지 생성으로 나눌 수 있습니다. 네이버와 카카오가 발표한.. 2021. 12. 26. 이전 1 2 3 4 5 다음
