AI 시대에서 달라지는 PM의 역할과 중요성

 

AI 기술의 급속한 발전은 제품 관리(Product Management) 분야에 근본적인 변화를 가져오고 있습니다. 과거 PM이 주로 처리하던 반복적이고 분석적인 작업들이 AI 도구를 통해 자동화되면서, PM의 역할은 점점 더 전략적이고 창의적인 영역으로 이동하고 있습니다. AI 도구들은 사용자 피드백 분석, 제품 문서 작성, 시장 조사, 로드맵 작성 등에 이르기까지 PM의 핵심 업무를 빠르게 처리할 수 있게 해 주며, 이에 따라 PM은 단순히 업무를 처리하는 것이 아니라 무엇을 해야 하는지, 무엇을 하지 말아야 하는지를 결정하는 전략가의 역할을 더욱 강화하고 있습니다. McKinsey의 보고서에 따르면 전 세계 경영진의 55%가 2027년까지 AGI(Artificial General Intelligence)가 자사 산업에 실질적인 영향을 미칠 것이라고 믿고 있으며, 이는 2023년 대비 두 배 증가한 수치입니다. 또한 전 세계 코드의 41%가 이미 AI에 의해 생성되고 있다는 통계는 소프트웨어 개발 자체가 변화하고 있음을 보여줍니다. 이러한 변화 속에서 PM은 이제 확실성을 관리하는 것이 아니라 확률을 관리해야 하며, 고정된 로드맵을 따르는 것이 아니라 적응적 실험을 통해 제품을 진화시켜야 합니다. AI 시대의 PM은 단순히 "무엇을 만들 것인가"를 정의하는 것을 넘어서 "시스템이 무엇을 학습해야 하는가"를 정의하는 역할을 수행해야 하며, 이를 통해 지속적으로 진화하는 AI 기반 제품을 관리하고 고객 가치를 창출할 수 있습니다.

AI로 인해 달라지는 PM 업무의 본질

AI 기술은 PM의 업무 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 과거 PM이 수동으로 수행하던 많은 작업들이 이제 AI 도구를 통해 빠르고 효율적으로 처리됩니다. 예를 들어, 사용자 피드백을 분석하고 인사이트를 도출하는 작업은 이제 AI가 몇 분 만에 완료할 수 있으며, 제품 문서 작성이나 요구사항 정의와 같은 문서 작업도 AI의 도움으로 훨씬 빠르게 진행할 수 있습니다. BuildBetter.ai에 따르면 최고의 AI 도구들은 스프린트당 최대 18시간을 절약하고, 회의를 26% 줄이며, 문서 작성 시간을 40% 단축할 수 있다고 보고되었습니다. 이러한 자동화는 PM이 반복적인 작업에 소비하던 시간을 전략적 사고와 고객 가치 창출에 집중할 수 있게 해 줍니다. 하지만 AI가 가져온 변화는 단순히 업무 효율성 향상에 그치지 않습니다. AI 시대의 제품은 과거와 달리 명확한 규칙 기반 시스템이 아니라 학습하고 진화하는 시스템이 되었으며, PM은 이러한 불확실성을 관리해야 합니다. 과거에는 제품의 입력과 출력을 예측할 수 있었지만, 이제는 AI 모델의 학습 과정과 데이터에 따라 제품의 행동이 매주 달라질 수 있습니다. 이는 PM이 고정된 로드맵을 따르는 것이 아니라, 지속적인 실험과 반복을 통해 제품을 진화시켜야 함을 의미합니다. 또한 AI 제품 개발에서는 데이터가 핵심 자산이 되었으며, PM은 기술적 이해뿐만 아니라 데이터 품질, 데이터 편향성, 모델 성능 등에 대한 깊은 이해가 필요합니다. AI 모델의 정확도가 90%라고 해도, 그 나머지 10%의 오류가 어떤 맥락에서 발생하는지에 따라 제품의 가치와 위험이 크게 달라질 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 성폭력 신고를 식별하는 모델에서 10%의 오류는 치명적인 법적 책임과 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다. 따라서 PM은 단순히 기능을 정의하는 것을 넘어서, AI 모델이 어떤 맥락에서 사용되고 어떤 영향을 미칠 것인지를 깊이 고려해야 합니다.

전략적 의사결정과 윤리적 판단을 요구하는 역할 전환

AI 시대의 PM은 점점 더 전략적 의사결정자와 윤리적 판단자의 역할을 강화하고 있습니다. AI가 제안하는 수많은 옵션과 가능성 속에서 "무엇을 하지 않을 것인가"를 결정하는 것이 PM의 새로운 핵심 역량이 되었습니다. AI 도구들은 다양한 제품 아이디어와 기능 제안을 빠르게 생성할 수 있지만, 그 중에서 제품의 가치와 비전의 일관성을 유지하며 전략적 방향을 설정하는 것은 여전히 인간 PM의 역할입니다. PM은 이제 AI가 생성한 수많은 옵션들을 평가하고, 비즈니스 목표와 고객 가치에 가장 부합하는 것을 선택하며, 제품의 장기적인 비전을 유지하는 것이 중요합니다. 또한 AI 제품에서는 윤리적 판단이 더욱 중요해졌습니다. AI 모델의 알고리즘과 판단 로직에는 개발자의 편향이 반영될 수 있으며, 이러한 편향이 비즈니스와 고객에게 어떤 영향을 미칠지에 대한 고려가 필수적입니다. PM은 기술 팀과 함께 AI 모델의 가중치와 판단 방법이 사회적으로 올바른지, 다양한 사용자 그룹에 공정한지, 프라이버시와 보안을 존중하는지 등을 검토해야 합니다. 특히 민감한 영역에서 AI를 사용할 때는 이러한 윤리적 고려사항이 제품의 성공을 좌우하는 핵심 요인이 됩니다. 전략적 관점에서 PM은 이제 단기적인 기능 개발보다는 장기적인 학습 시스템의 설계에 집중해야 합니다. AI 제품의 가치는 단일 기능이 아니라 지속적으로 학습하고 개선하는 시스템 자체에서 나오기 때문입니다. PM은 고객 피드백, 사용 데이터, 시장 변화 등을 통합하여 AI 모델이 무엇을 학습해야 하는지, 어떤 방향으로 진화해야 하는지를 정의해야 합니다. 또한 AI 제품의 성과 측정도 과거와 달라져야 합니다. 단순히 기능 사용량이나 사용자 만족도만 측정하는 것이 아니라, AI 모델의 성능, 편향성, 공정성, 그리고 비즈니스 임팩트까지 종합적으로 평가해야 합니다. 이를 위해 PM은 데이터 분석 능력과 AI 기술에 대한 이해를 갖추고, 기술 팀과 효과적으로 협업할 수 있어야 합니다.

지속 가능한 성장을 위한 PM의 새로운 역량

AI 시대의 PM이 지속 가능한 가치를 창출하기 위해서는 새로운 역량을 개발해야 합니다. 첫째, AI 기술에 대한 이해도가 필요합니다. PM이 AI 모델의 기본 원리와 알고리즘, 데이터 분석 기술을 이해해야 기술 팀과 효과적으로 소통하고, AI 제품의 가능성과 한계를 정확히 파악할 수 있습니다. 하지만 이는 PM이 데이터 과학자가 되어야 한다는 의미는 아니며, AI 기술의 기본 개념과 제품 개발에 미치는 영향을 이해하는 수준이면 충분합니다. 둘째, 데이터 리터러시가 필수적입니다. AI 제품에서는 데이터가 핵심 자산이며, PM은 데이터 품질, 데이터 수집 방법, 데이터 편향성, 데이터 보안 등을 종합적으로 관리해야 합니다. 좋은 데이터가 없으면 아무리 우수한 AI 모델도 좋은 결과를 낼 수 없기 때문입니다. 셋째, 실험과 반복을 통한 학습 능력이 중요합니다. AI 제품은 한 번에 완벽하게 만들 수 없으며, 지속적인 실험과 피드백을 통해 개선되어야 합니다. PM은 작은 실험부터 시작하여 빠르게 학습하고, 실패를 두려워하지 않으며, 데이터에 기반하여 의사결정을 내리는 문화를 만들어야 합니다. 넷째, 크로스 기능적 협업 능력이 강화되어야 합니다. AI 제품 개발에서는 PM, 데이터 과학자, 엔지니어, 디자이너, 비즈니스 스테이크홀더 등 다양한 역할이 밀접하게 협업해야 하며, PM은 이러한 다양한 이해관계자들 사이에서 조정자와 연결고리 역할을 해야 합니다. 마지막으로, 고객 가치에 대한 깊은 이해가 가장 중요합니다. AI가 많은 작업을 자동화할 수 있지만, 고객이 진짜로 원하는 것이 무엇인지, 어떤 가치를 추구하는지, AI가 어떻게 그 가치를 창출할 수 있는지를 파악하는 것은 여전히 인간 PM의 고유한 능력입니다. AI 시대에도 PM의 궁극적인 목표는 고객에게 가치를 전달하는 것이며, AI는 이를 더 효과적으로 달성하기 위한 도구일 뿐입니다. 따라서 PM은 기술에 매몰되지 않고 항상 고객의 관점에서 생각하고, AI 기술을 활용하여 고객 문제를 해결하고 가치를 창출하는 데 집중해야 합니다.