AI 제품에서는 우선순위를 결정하는 기준이 달라진다.

기존 제품에서는 무엇부터 먼저 만들 것인지가 우선순위의 핵심이다. 백로그 리스트나 기능 리스트 안에서 비즈니스 임팩트와 개발 난이도를 기준으로 순서를 정한다. 즉, 중요한 우선순위는 무엇부터 만들 것인가에 대한 결정이다.

하지만 AI 제품에서는 이 질문으로 시작할 수 없다. AI 제품에서는 우선순위가 크게 세 단계로 나뉜다.

1. AI를 쓸 것인가

가장 먼저 해야 하는 결정은 이 문제를 AI로 해결하는 것이 맞는지다.

• 사람이 하는 것이 더 정확한가
• 자동화했을 때 리스크는 감당 가능한가
• AI가 개입했을 때 경험이 실제로 좋아지는가
   

이 판단 없이 기능부터 만들기 시작하면 문제 자체를 잘못 풀게 된다.
 

2. 어디에 적용할 것인가

AI를 쓰기로 했다면 그 다음은 어디에 적용할지를 정해야 한다. 
사용자의 전체 workflow 중에서 이 지점을 찾는 것이 핵심이다.

• 반복적인 작업인가
• 판단이 필요한 순간인가
• 시간이 많이 드는 구간인가
   

AI 제품의 차별성은 기능 개수가 아니라 AI가 개입하는 순간의 선택에서 나온다.

3. 무엇을 만들 것인가 (Use Case)

그 다음에야 구체적인 Use Case를 정의하고 우선순위를 정한다.
이 단계에서 중요한 것은 기능이 아니라 AI가 해결해야 하는 상황이다.

예를 들어 같은 추천 기능이라도 언제, 왜 쓰이느냐에 따라 완전히 다른 문제가 되기 때문이다.

• 그냥 홈에서 상품을 보여주는 추천 → 탐색을 돕는 문제
• 사용자가 특정 상품을 보고 있을 때 추천 → 구매 결정을 돕는 문제
• 장바구니에 담고 이탈하려는 순간 추천 → 이탈을 막는 문제
   

기능은 같지만 해결하려는 문제와 타이밍이 다르기 때문에 각각 다른 Use Case가 된다.
그래서 AI 제품에서는 기능 단위가 아니라 Use Case 단위로 우선순위를 정해야 한다.

여기서 많은 팀이 실수한다.

기존 방식처럼 기능 단위로 우선순위를 정하려고 하기 때문이다.
하지만 AI 제품에서는 기능 이전에 Use Case 우선순위를 먼저 정해야 한다.

그래서 AI 제품에서는 기능 우선순위(RICE, BRICE 등) 이전에 다음과 같은 기준이 필요하다.
(정리하면서 PAUF 프레임이라고 이름 붙였다.)

✔️ 이 문제가 실제로 중요한가 (Problem)
✔️ AI로 해결할 필요가 있는가 (AI Necessity)
✔️ 사용자에게 의미 있는 변화가 있는가 (User Impact)
✔️ 현실적으로 구현 가능한가 (Feasibility)

이 단계를 거치고 나서야 기능 우선순위가 의미를 갖는다.
즉, [Use Case 선택 → 기능 정의 → 기능 우선순위]의 순서로 흘러간다.

이 변화는 PM 역할에도 영향을 준다.

기존 제품에서는 무엇을 먼저 만들지의 결정이 중요했다면, 
AI 제품에서는 아래와 같은 경계를 정하는 것이 더 중요해진다.

1. 어디에 AI를 쓰지 '말아야' 하는지
2. 어디까지 맡길 것인지
3. 어떤 Use Case부터 시작할 것인지

AI 제품에서는 우선순위가 기능 리스트에서 결정되지 않는다.
AI를 어디에 적용할 것인지, 그리고 어떤 문제를 먼저 해결할 것인지에서 결정된다.
 

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