Product Owner · AI Agent Platform Lead (PO 팀장)

내가 맡은 일

• 사용자·업무 흐름에서 AI가 해결할 문제와 개입 지점을 정의하고, 유즈케이스와 제품 우선순위를 정했다.
• 요구사항을 LLM, 데이터, API, 도구 호출, 컨텍스트, 다단계 워크플로우와 사람의 확인 절차로 나눠 개발팀과 실행 구조를 설계했다.
• 후보 모델의 품질·응답시간·운영비를 비교하고, 직접 만든 시제품으로 데이터와 도구가 실제 사용 흐름 안에서 연결되는지 확인했다.

결과

• 아이디어 단계의 요청을 사용자 문제, 필요한 데이터, 품질 기준, 비용과 중단 조건이 포함된 제품 검토안으로 바꿨다.
• 기획서만 전달하지 않고 Claude·Codex·MCP를 이용해 제품별 시제품을 만들고, 개발 착수 전에 구현 가능성과 운영상 예외를 확인했다.

내가 맡은 일

• 과제마다 사용자 문제, 반복 빈도, 필요한 데이터와 권한, 개발·운영비, 기대 효과와 실패 부담을 비교해 우선순위를 정했다.
• 제품·개발·데이터·운영 조직과 보안, 권한, 품질 평가, 피드백 수집, 재사용 기준과 배포 뒤 운영 책임자를 합의했다.
• 조직의 AI 준비도와 업무 특성에 따라 교육, 공통 도구, 제품 개발 중 무엇을 먼저 적용할지 나눠 추진했다.

결과

• AI 과제 접수부터 검토, 시제품, 배포 판단과 운영 책임까지 이어지는 공통 확인 항목을 정리했다.
• oh-my-worxphere와 worx-cc-setup을 공개해 반복되는 MCP 구성과 신규 입사자 개발환경 설치를 자동화했다.