AI 시대에서 달라지는 PM의 역할과 중요성

 

 

2026년 현재, 소프트웨어 제품을 개발하는 풍경은 과거와 완전히 달라졌습니다. 코드를 작성하는 개발자 옆에는 AI 코딩 에이전트가, 화면을 그리는 디자이너 옆에는 생성형 디자인 도구가 24시간 함께하고 있습니다. 기획자나 프로덕트 매니저(PM)의 업무 환경도 마찬가지입니다. 회의록을 정리하고, 사용자 스토리를 작성하며, 데이터를 분석해 인사이트를 도출하는 과정의 상당 부분이 자동화되었습니다. 이러한 변화는 제품 개발 속도를 비약적으로 높였지만, 동시에 PM이라는 직무에 근본적인 질문을 던지고 있습니다.

과거의 PM이 '문서를 작성하고 일정을 관리하는 사람'으로 정의되었다면, AI가 그 작업을 대신해 주는 지금은 PM의 정체성이 모호해질 위험이 있습니다. 누구나 AI에게 명령만 내리면 그럴싸한 기획안과 로드맵이 나오는 세상에서, 과연 인간 PM이 필요한 이유는 무엇일까요? 이는 단순히 일자리가 사라지느냐의 문제가 아니라, 기술이 해결해 주지 못하는 영역에서 PM이 어떤 가치를 증명해야 하는가에 대한 본질적인 고민입니다. 자동화가 기본이 된 시대에 PM은 '무엇을 만드는가'보다 '왜 만드는가'에 집중하는 역할로 진화하고 있습니다.

AI 도구 확산이 PM 업무 구조에 미치는 변화

생성형 AI의 도입으로 가장 먼저 변화를 겪은 영역은 요구사항 정리와 문서화 작업입니다. 과거 PM들은 이해관계자의 요구를 듣고 이를 개발자가 이해할 수 있는 언어로 번역하여 기획서(PRD)를 작성하는 데 많은 시간을 쏟았습니다. 하지만 지금은 회의 녹취록을 입력하면 AI가 핵심 요구사항을 추출하고, 기능 명세서 초안을 순식간에 만들어냅니다. 시장 조사나 경쟁사 분석 역시 AI 에이전트가 웹을 검색하여 표와 그래프로 정리해 주는 시대입니다. 이로 인해 물리적인 문서 작성 시간은 획기적으로 단축되었습니다.

그러나 업무 시간이 줄었다고 해서 PM의 일이 쉬워진 것은 아닙니다. 오히려 '도구의 결과물을 검증하고 판단하는 능력'이 더욱 중요해졌습니다. AI가 작성한 기획서는 논리적으로 보일 수 있지만, 우리 서비스만의 고유한 철학이나 현재 팀의 기술적 제약 사항을 완벽하게 반영하지 못할 때가 많습니다. 따라서 PM은 직접 문서를 처음부터 쓰는 '작성자'의 역할에서, AI가 생성한 초안을 검토하고 수정하며 최종 승인하는 '편집자'이자 '감독관'의 역할로 이동했습니다. 이제 PM의 역량은 엑셀이나 PPT를 얼마나 잘 다루느냐가 아니라, AI에게 얼마나 정확한 맥락을 제공하고 그 결과를 얼마나 날카롭게 비판할 수 있느냐에 달려 있습니다.

AI 시대 PM에게 더 중요해진 핵심 역할

AI가 아무리 똑똑해져도 여전히 인간 PM만이 할 수 있는 가장 중요한 역할은 '문제 정의'와 '목표 설정'입니다. 데이터는 현상을 보여줄 뿐, 우리가 해결해야 할 문제가 무엇인지, 지금 이 시점에 왜 이 기능을 개발해야 하는지를 스스로 결정하지는 못합니다. 비즈니스의 목표와 사용자의 숨겨진 니즈 사이에서 균형점을 찾고, "우리는 이 방향으로 가겠다"고 깃발을 꽂는 결단은 오롯이 PM의 몫입니다. AI는 "어떻게(How)"를 돕는 도구일 뿐, "무엇을(What)"과 "왜(Why)"를 정의하는 주체는 여전히 사람입니다.

또한 '이해관계자 간의 조율'과 '맥락 해석'은 AI가 대체하기 어려운 영역입니다. 개발팀, 디자인팀, 마케팅팀, 경영진은 각자 다른 언어와 목표를 가지고 이야기합니다. PM은 이들 사이에서 발생하는 미묘한 정치적 입장, 감정적 갈등, 그리고 말로 표현되지 않은 의도를 읽어내어 합의점을 도출해야 합니다. AI는 명시적인 텍스트는 처리할 수 있지만, 회의실 공기의 흐름이나 팀원의 동기 부여 상태 같은 비언어적 맥락은 파악하지 못합니다. 따라서 다양한 직군의 의견을 듣고, 우선순위를 조정하며, 모두가 납득할 수 있는 결정을 내리는 커뮤니케이션 능력은 2026년에도 변함없이 PM의 핵심 역량으로 남아 있습니다.

PM의 판단이 제품 품질과 신뢰에 미치는 영향

자동화 도구는 빠르고 효율적이지만, 맹목적으로 신뢰할 경우 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. AI는 학습된 데이터를 기반으로 확률적으로 가장 그럴듯한 답변을 내놓을 뿐, 그것이 진실이거나 도덕적으로 올바르다는 보장은 없습니다. 만약 PM이 AI가 제안한 기능을 검토 없이 제품에 반영했다가 사용자에게 편향된 정보를 제공하거나 심각한 오류를 발생시킨다면, 그 책임은 AI가 아닌 PM과 기업이 져야 합니다. 즉, PM은 제품의 '최종 품질 보증인'으로서의 역할을 수행해야 합니다.

특히 윤리적 문제와 리스크 관리는 PM이 가장 신경 써야 할 부분입니다. 개인정보 보호, 알고리즘의 공정성, 법적 규제 준수 여부는 AI가 스스로 판단하기 어렵습니다. PM은 기술적 구현 가능성을 넘어, 이 기능이 사용자에게 안전한지, 사회적으로 용인될 수 있는지를 끊임없이 질문해야 합니다. 애드센스 승인을 위한 블로그를 운영하는 분들이라면 단순히 최신 AI 도구를 나열하는 것보다, 이러한 '기술 이면의 책임과 판단 기준'을 깊이 있게 다루는 것이 콘텐츠의 신뢰도와 전문성을 높이는 방법입니다. 독자들은 도구 사용법보다 도구를 다루는 전문가의 통찰력을 원하기 때문입니다.

도구의 사용자에서 방향의 설계자로

2026년의 PM은 더 이상 기능 명세서를 채우는 실무자에 머물러서는 안 됩니다. AI 시대에 PM의 가치는 '얼마나 많은 일을 처리했느냐'가 아니라 '얼마나 올바른 결정을 내렸느냐'로 평가받습니다. 반복적이고 소모적인 작업은 과감하게 AI에게 위임하고, 확보된 시간을 활용해 시장을 깊이 관찰하고, 사용자와 소통하며, 팀이 나아가야 할 명확한 비전을 제시해야 합니다.

결국 기술이 발전할수록 역설적으로 '사람의 판단'은 더 비싼 자원이 됩니다. AI는 정해진 궤도 위를 빠르게 달리는 것을 도와주지만, 궤도 자체를 어디에 놓을지 결정하는 것은 인간입니다. 변화를 두려워하지 않고 AI를 유능한 비서로 활용하면서, 동시에 기술이 놓치는 맥락과 책임을 챙기는 PM만이 대체 불가능한 '방향의 설계자'로 살아남을 것입니다.