AI 기반 PRD 작성을 위한 3단계 프롬프트 전략

 

 

AI 시대에 들어서면서 제품 요구사항 문서(PRD) 작성 방식이 크게 변화하고 있습니다. 전통적으로 PRD는 제품 매니저가 수일에서 수주에 걸쳐 작성하던 문서였지만, 이제는 AI 도구를 활용하여 몇 시간 만에 고품질의 PRD를 작성할 수 있게 되었습니다. 하지만 단순히 AI에게 "PRD를 작성해줘"라고 요청하는 것만으로는 원하는 결과를 얻기 어렵습니다. 효과적인 AI PRD 작성을 위해서는 체계적인 프롬프트 전략이 필요하며, 이를 3단계로 나누어 접근하는 것이 핵심입니다. 첫 번째 단계는 역할 설정과 맥락 제공 단계로, AI에게 명확한 역할을 부여하고 프로젝트의 배경 정보를 제공합니다. 두 번째 단계는 구조화된 요구사항 전달 단계로, PRD에 포함되어야 할 구체적인 섹션과 내용을 체계적으로 전달합니다. 세 번째 단계는 반복적 개선과 검증 단계로, AI가 생성한 초안을 검토하고 피드백을 주고받으며 최종 문서를 완성합니다. 이 3단계 프롬프트 전략을 제대로 활용하면, 전통적인 방식으로 며칠 걸리던 PRD 작성 작업을 몇 시간 만에 완료할 수 있으며, 동시에 문서의 품질과 완성도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 실제로 많은 제품 매니저들이 ChatGPT, Claude, ChatPRD 같은 AI 도구를 활용하여 PRD 작성 시간을 10배 이상 단축하면서도 더 나은 결과를 얻고 있다고 보고하고 있습니다.

1단계: 역할과 배경 설정으로  AI 이해도 높이는 과정

AI PRD 작성의 첫 번째 단계는 AI에게 명확한 역할을 부여하고 프로젝트의 배경 정보를 제공하는 것입니다. 이 단계에서 가장 중요한 것은 AI가 제품 매니저의 관점에서 생각하고, 프로젝트의 전체 맥락을 이해하도록 하는 것입니다. 예를 들어 "당신은 [회사명]의 시니어 제품 매니저입니다. 우리 회사는 [산업/분야]에 특화되어 있으며, [타겟 고객]을 대상으로 [주요 제품/서비스]를 제공하고 있습니다"와 같이 명확한 역할과 맥락을 설정합니다. 이렇게 하면 AI는 일반적인 PRD가 아닌, 특정 회사와 산업에 맞춤화된 PRD를 작성할 수 있습니다. 또한 프로젝트의 배경 정보도 함께 제공해야 합니다. 예를 들어 "우리는 [특정 문제]를 해결하기 위해 [새로운 기능]을 개발하려고 합니다. 이 기능은 [기존 제품/서비스]와 연계되어 [사용자 경험]을 개선할 것입니다"와 같이 프로젝트의 목적과 배경을 설명합니다. 이러한 맥락 정보는 AI가 더 정확하고 관련성 높은 PRD를 작성하는 데 필수적입니다. 실제로 많은 제품 매니저들이 이 단계를 건너뛰고 바로 PRD 작성을 요청했다가, 일반적이고 맥락 없는 문서를 받게 되는 실수를 범합니다. 맥락을 제공할 때는 회사의 비즈니스 모델, 경쟁 환경, 기술적 제약사항, 사용자 페르소나 등도 함께 포함하는 것이 좋습니다. 이러한 정보들이 AI의 이해도를 높이고, 더 정확한 PRD를 생성하는 데 도움이 됩니다. 또한 이 단계에서 AI에게 어떤 형식과 스타일로 PRD를 작성할지도 명시하는 것이 중요합니다. 예를 들어 "PRD는 명확하고 간결한 언어로 작성하고, 기술적인 용어는 최소화하며, 비개발자도 이해할 수 있도록 작성해주세요"와 같은 가이드라인을 제공할 수 있습니다. 실제 프롬프트 예시를 보면, "당신은 전자상거래 플랫폼의 시니어 제품 매니저입니다. 우리는 20-30대 직장인을 대상으로 온라인 쇼핑 서비스를 제공하고 있으며, 모바일 앱과 웹사이트를 운영하고 있습니다. 이번 프로젝트는 사용자 맞춤형 상품 추천 기능을 추가하는 것으로, 기존 구매 이력과 브라우징 데이터를 활용하여 개인화된 추천을 제공하려고 합니다"와 같이 구체적인 정보를 제공하면 AI가 훨씬 더 정확한 PRD를 작성할 수 있습니다.

2단계: 요구사항 정리를 통해 PRD 품질 높이기

AI PRD 작성의 두 번째 단계는 PRD에 포함되어야 할 구체적인 섹션과 내용을 체계적으로 전달하는 것입니다. 이 단계에서는 AI에게 PRD의 구조와 각 섹션에 포함되어야 할 내용을 명확하게 지시합니다. 예를 들어 "다음 섹션들을 포함하여 PRD를 작성해주세요: 1) 목표 및 목적, 2) 기능 요구사항, 3) 사용자 스토리, 4) 우선순위, 5) 수용 기준(Acceptance Criteria), 6) 기술적 제약사항, 7) 성공 지표"와 같이 구체적인 구조를 제시합니다. 각 섹션에 대해서도 상세한 요구사항을 제공하는 것이 좋습니다. 예를 들어 "사용자 스토리는 '사용자로서 나는 [기능]을 원한다, 그래서 [목표]를 달성할 수 있다' 형식으로 작성하고, 최소 5개 이상의 사용자 스토리를 포함해주세요"와 같이 구체적인 지시를 내립니다. 또한 기능 요구사항의 경우, 단순히 기능 목록만 나열하는 것이 아니라 각 기능의 목적, 사용자 가치, 기술적 고려사항 등을 포함하도록 요청할 수 있습니다. 이 단계에서 중요한 것은 한 번에 모든 정보를 전달하려고 하지 말고, 단계적으로 정보를 제공하는 것입니다. 먼저 전체 구조를 제시하고, AI가 초안을 생성한 후, 각 섹션에 대해 더 상세한 요구사항을 추가로 제공하는 방식으로 진행할 수 있습니다. 또한 실제 사용자 피드백, 경쟁사 분석 결과, 시장 조사 데이터 등이 있다면 이를 함께 제공하면 AI가 더 정확하고 실용적인 PRD를 작성할 수 있습니다. 예를 들어 "최근 사용자 설문 조사 결과, 70%의 사용자가 개인화된 추천 기능을 원한다고 응답했습니다. 또한 경쟁사 A는 머신러닝 기반 추천 시스템을 도입하여 사용자 만족도가 30% 향상되었다는 보고가 있습니다"와 같은 구체적인 데이터를 제공하면 AI가 더 설득력 있는 PRD를 작성할 수 있습니다. 이 단계에서 AI는 제공된 구조와 요구사항을 바탕으로 체계적이고 완성도 높은 PRD 초안을 생성하게 됩니다.

3단계: 검증과 반복을 통한 문서 품질 고도화

AI PRD 작성의 세 번째 단계는 AI가 생성한 초안을 검토하고 피드백을 주고받으며 최종 문서를 완성하는 것입니다. 이 단계는 단순히 AI의 출력을 받아들이는 것이 아니라, 제품 매니저의 전문 지식과 판단을 더하여 문서의 품질을 높이는 과정입니다. 먼저 AI가 생성한 초안을 전체적으로 검토하고, 부족한 부분이나 수정이 필요한 부분을 식별합니다. 예를 들어 "기능 요구사항 섹션에 보안 요구사항을 추가해주세요" 또는 "사용자 스토리에 에러 처리 시나리오를 포함해주세요"와 같이 구체적인 피드백을 제공합니다. 이때 AI에게 단순히 "더 좋게 만들어줘"라고 요청하는 것보다, 구체적으로 어떤 부분을 어떻게 개선할지 명시하는 것이 중요합니다. 또한 AI가 생성한 내용 중에서 부정확하거나 맥락에 맞지 않는 부분이 있다면, 이를 지적하고 올바른 정보를 제공해야 합니다. 예를 들어 "기술적 제약사항 섹션에서 언급한 [특정 기술]은 우리 프로젝트에 적용되지 않습니다. 대신 [다른 기술]을 사용해야 합니다"와 같이 정확한 정보를 제공합니다. 이 과정을 여러 번 반복하면서 PRD의 품질을 점진적으로 향상시킵니다. 실제로 많은 제품 매니저들이 이 단계에서 10회 이상의 반복 작업을 통해 최종 PRD를 완성한다고 보고하고 있습니다. 또한 이 단계에서는 다른 이해관계자들의 피드백도 반영할 수 있습니다. 예를 들어 개발팀이나 디자인팀의 의견을 AI에게 전달하여 PRD에 반영하도록 요청할 수 있습니다. "개발팀이 제안한 대로 API 응답 시간을 200ms 이하로 유지해야 한다는 기술적 제약사항을 추가해주세요" 또는 "디자인팀의 요청에 따라 사용자 인터페이스 가이드라인 섹션을 포함해주세요"와 같이 구체적인 피드백을 제공할 수 있습니다. 마지막으로 완성된 PRD를 검증하는 과정도 중요합니다. AI에게 "이 PRD가 개발팀이 이해하고 실행할 수 있을 만큼 명확한지 검토해주세요" 또는 "이 PRD에 누락된 중요한 섹션이 있는지 확인해주세요"와 같이 검증 요청을 할 수 있습니다. 또한 AI에게 PRD의 일관성을 확인하도록 요청할 수도 있습니다. 예를 들어 "각 섹션 간의 논리적 연결성을 확인하고, 모순되는 내용이 없는지 검토해주세요"와 같이 요청하면 AI가 문서의 전체적인 품질을 개선할 수 있습니다. 이러한 반복적 개선과 검증 과정을 통해 초기에는 불완전했던 PRD가 점진적으로 완성도 높은 문서로 발전하게 됩니다. 이 과정에서 제품 매니저는 AI를 단순한 도구가 아닌 협업 파트너로 활용하여, 자신의 전문 지식과 AI의 생성 능력을 결합하여 최고 품질의 PRD를 만들어낼 수 있습니다.