패스트캠퍼스 환급챌린지 43일차 : AI 시대, PM/PO 를 위한 한 번에 끝내는 AI 서비스 기획 실무 강의 후기
본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
https://fastcampus.info/4oKQD6b
251224(수) 43일차
AI 서비스 운영 예상 비용 산정
POPM으로서 운영 예산 비용을 최대한 현실에 가깝게 측정하는 부분은 비즈니스의 영속성이나 AI 서비스의 지속 가능성 측면에서는 중요한 부분
프로젝트나 프로덕트의 초기 기획 단계에서는 일반적으로 검토하기 때문에 반드시 거쳐가야 되는 과정
인프라 비용
클라우드 서비스, 서버, 스토리지, 네트워크 비용을 다 포함하는 클라우드의 종합 인프라 비용
데이터 비용
AI 서비스가 돌아가게 하기 위한 데이터 수집, 저장, 처리에 대한 비용
가져온 데이터를 우리 데이터베이스에 계속 돌려야 되고, 데이터 전송 비용도 포함
인건비
결국 AI 서비스를 운영할 때 필요한 인력들의 비용
유지보수 비용
AI 서비스 개발을 끝내고 지속적으로 운영하기 위한 장치들이 필요
시스템 유지 보수, 소프트웨어 업데이트, VOC 수정 등에 필요한 비용
버그 수정의 경우 내부 인력으로 하게 되면 인건비에 포함되어 있는 경우
이외 기타 비용
사무실 임대, 기타 제반사항에 대한 비용, 프로젝트를 할 때 드는 예비비 등등
이런 비용들을 어떻게 측정하는지 보면 일반적으로는 전체적인 사업 계획 측면에서 보는 것이 맞다
사업 계획을 바탕으로 해서 우리 플랫폼/서비스에 예상 사용자를 기반으로 Forecast를 도출해내는 것이 기초적인 부분
이걸 기반으로 예상되는 비용들을 뽑아내는 흐름으로 진행된다
그리고 이런 예상 사용자는 바뀌기 때문에 지속적으로 모니터링과 결과들을 바탕으로 대응하는 것이 더 중요
오픈 시 예상되는 유저 수를 통해 예상 비용이 측정된다면 오픈 후에 실 유저를 파악해 예측치가 맞았는지 바로 확인해 예측치와 Actual을 바로 업데이트해서 다시 예상 비용을 업데이트를 즉각적으로 해야 한다
이 과정은 AI 서비스뿐만 아니라 일반적인 서비스나 플랫폼 비즈니스를 할 때도 동일하지만 AI 서비스는 특성상 빠르게 돌아가기 때문에 이 부분에 대한 대응이 좀 빠르게 이루어져야 하는 특수성을 갖고 있다
이번 강의를 통해
POPM으로서 운영 예산을 최대한 현실에 가깝게 측정하는 것이 AI 서비스의 지속 가능성과 비즈니스 영속성에 직접적인 영향을 준다는 점,
AI 서비스는 초기 기획 단계에서부터 일단 만들어보고 보자는 방식으로 접근하면 운영 단계에서 비용 리스크가 급격히 커질 수 있기 때문에 프로덕트의 초기 기획 단계에서 반드시 거쳐야 하는 과정이라는 것을 명심하기
