챕터별 상세
데이터 접근의 병목 현상 해결
기존 PM들은 데이터 분석을 위해 데이터 과학 팀에 요청하고 기다리거나 익숙하지 않은 SQL을 직접 작성해야 하는 어려움이 있었다. Lisa는 Claude Code를 활용해 이러한 워크플로우를 독립적으로 수행하기 시작했다. Anthropic 데이터 팀은 BigQuery MCP를 설정하여 Claude가 직접 제품 데이터 테이블에 접근할 수 있는 환경을 구축했다. 이를 통해 PM은 SQL 문법을 몰라도 자연어만으로 데이터의 의미를 해석하고 결과를 도출할 수 있게 되었다.
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터 소스나 도구에 안전하게 접근할 수 있도록 돕는 개방형 표준 프로토콜이다.
자연어 기반 데이터 시각화 및 분석 시연
Lisa는 Claude Code에서 지난 3개월간의 다크 모드 사용 비중을 분석하는 과정을 시연했다. Claude는 단순히 쿼리만 실행하는 것이 아니라 7일 이동 평균선과 전체 평균선을 포함한 정교한 그래프를 자동으로 생성했다. 사용자가 요금제별(Plan type) 분석을 추가로 요청하자 Claude는 권한 승인 후 즉시 시각화 자료를 업데이트했다. 수동으로 작업했다면 몇 시간이 걸렸을 작업을 단 몇 분 만에 완료하여 제품 전략 수립에 더 집중할 수 있는 환경을 만들었다.
Claude Code는 터미널에서 직접 실행되는 AI 코딩 에이전트로, 파일 수정 및 데이터 분석 작업을 수행할 수 있다.
AI 시스템 평가(Evals) 구축 자동화
AI 제품의 성능을 측정하기 위한 평가 지표(Evals) 생성에도 Claude를 적극 활용한다. PM이 구축하려는 제품 경험과 몇 가지 테스트 케이스 예시를 제공하면 Claude는 이를 바탕으로 수십 개의 다양한 테스트 시나리오를 확장 생성한다. 생성된 테스트 케이스는 Google Sheets 등에서 사용할 수 있도록 스프레드시트 형식으로 즉시 변환된다. 이는 PM이 운영 업무보다 제품 전략과 고객 대화에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕는다.
Evals(Evaluations)는 AI 모델의 응답 품질을 측정하기 위해 미리 정의된 질문과 정답 쌍으로 구성된 평가 데이터셋이다.
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원문 발행 2026. 03. 26.수집 2026. 03. 29.출처 타입 YOUTUBE
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