AI 시대 PM 역할 변화 전략

 

AI 기술이 일하는 방식을 바꾸고 있다는 말은 이제 추상적인 수사가 아니라, 많은 조직에서 매일 체감하는 현실이 되었습니다. 특히 제품과 서비스를 책임지는 PM에게 이 변화는 단순한 도구 추가가 아니라 역할 자체의 재정의를 의미합니다. 예전의 PM이 이해관계자를 조율하고 일정을 관리하며 산발적으로 흩어진 정보를 모으는 역할에 가까웠다면, AI 시대 PM은 데이터와 사용자 인사이트, 팀의 역량을 하나의 방향으로 엮어내는 전략 설계자에 더 가깝습니다. 다양한 생성형 AI 도구가 회의록을 요약하고, 리서치 결과를 정리해 주며, 심지어 기획 문서와 프로토타입 초안까지 만들어 주는 환경에서는 무엇을 직접 할지, 무엇을 도구에 위임할지를 정하는 기준이 중요해집니다. 이런 맥락에서 AI 시대의 PM은 더 이상 요청을 전달하는 메신저가 아니라, 문제를 정의하고 실험 가능한 형태로 구조화해 AI와 팀이 함께 움직일 수 있도록 설계하는 사람으로 자리매김하고 있습니다. 이 글에서는 그런 관점에서 AI 시대 PM 역할 변화의 핵심과 협업 구조, 그리고 앞으로 준비해야 할 역량과 전략을 정리해 보고자 합니다. 동시에 AI를 어떻게 받아들이느냐에 따라 PM의 커리어 방향도 달라집니다. 같은 도구를 쓰더라도 어떤 사람은 단순 자동화에 머무르고, 어떤 사람은 새로운 기회를 설계하며 팀의 기준을 바꾸기 때문입니다. 지금은 매우 중요한 전환점입니다. 바로 지금이다요.

AI 시대 PM 협업 구조 변화

AI 시대 PM 역할 변화에서 가장 먼저 눈에 띄는 지점은 협업 구조의 재편입니다. 예전에는 기획 회의를 거쳐 PM이 문서를 정리하고, 디자이너가 와이어프레임을 만들고, 개발자가 기술 검토를 하는 순차형 흐름이 일반적이었습니다. 이 과정에서 정보는 단계마다 해석을 거치며 변형되었고, 그만큼 오해와 재작업이 자주 발생했습니다. 그러나 AI 도구가 본격적으로 도입되면서 AI 시대 PM은 초기 단계부터 다양한 역할을 부분적으로 흡수하며 팀의 출발선을 완전히 새롭게 설정하고 있습니다. 예를 들어 AI 기반 디자인 도구를 사용하면 PM이 서비스 콘셉트를 자연어로 설명하는 것만으로도 여러 가지 레이아웃과 사용자 흐름을 제안받을 수 있습니다. 그러면 디자이너는 백지 상태에서 시작하는 대신, 제안된 안들 중에서 브랜드와 사용자 경험에 맞는 방향을 골라 더 정교하게 다듬는 데 집중할 수 있습니다. 이는 디자이너의 역할을 축소하는 것이 아니라, 반복적인 구조 설계에서 벗어나 더 깊은 문제 해결과 경험 설계에 시간을 쓰도록 돕는 변화라고 볼 수 있습니다. 마찬가지로 AI 코드 어시스턴트를 활용하면 PM이 간단한 프로토타입이나 API 연동 샘플을 직접 만들어 볼 수 있고, 개발자는 이를 참고해 기술적 난이도와 리스크를 더 구체적으로 설명할 수 있습니다. 그 결과 AI 시대 PM은 단순히 요구사항을 전달하는 사람이 아니라, 팀이 논의할 수 있는 구체적인 출발점을 마련하는 제작자형 리더에 가까워집니다. 협업 구조의 변화는 의사결정 방식에도 중요한 영향을 미칩니다. AI 회의 도구는 발언 내용을 자동으로 요약하고, 결정 사항과 남은 쟁점을 구분해서 정리해 줍니다. PM은 과거처럼 장시간 회의록을 다시 읽어 내려가는 대신, 요약된 핵심 포인트를 기준으로 후속 액션을 설계할 수 있습니다. 또한 일정 관리 도구와 연동된 AI는 특정 기능을 추가하거나 범위를 조정했을 때 전체 일정과 인력 계획에 어떤 파급 효과가 생기는지 시뮬레이션하여 보여 줍니다. AI 시대 PM은 이런 정보를 활용해 감이 아닌 근거를 기반으로 우선순위를 조정하고, 이해관계자에게 선택의 결과를 보다 투명하게 설명할 수 있습니다. 팀 구조 측면에서도 변화가 나타납니다. 소규모 팀에서는 과거라면 최소 인원이 필요했던 문서 작성, 리서치, 초기 설계 작업을 AI가 상당 부분 지원해 주기 때문에, AI 시대 PM 한 명이 담당할 수 있는 범위가 넓어집니다. 이는 인력을 줄이겠다는 의미가 아니라, 한 명의 PM이 더 많은 실험과 프로젝트를 병렬로 운영할 수 있다는 뜻에 가깝습니다. 특히 초기 단계 제품에서는 AI 시대 PM이 직접 다양한 버전의 콘셉트와 메시지를 만들어 시장 반응을 시험해 보고, 데이터가 쌓이면 그 결과를 바탕으로 팀의 방향을 신속하게 조정할 수 있습니다. 결국 협업 구조의 재편은 AI 도구 도입 자체보다, 그러한 도구를 활용해 PM이 어떤 역할을 선택하느냐에 따라 진짜 가치가 결정된다고 할 수 있습니다. 따라서 AI 시대 PM은 변화를 이끄는 협업 구조의 아키텍트 인식을 가질 필요가 있습니다.

멀티플레이어 PM 역량과 실전

AI 시대 PM 역할 변화의 또 다른 축은 요구되는 역량 구조가 완전히 달라지고 있다는 점입니다. 예전에는 기획 문서 작성, 일정 관리, 이해관계자 커뮤니케이션이 PM 역량의 중심에 놓여 있었다면, 이제는 AI 도구를 활용해 스스로 결과물을 만들어 낼 수 있는 제작 역량과 데이터 기반 의사결정 능력이 핵심으로 부상하고 있습니다. 멀티플레이어 PM은 단순히 여러 업무를 동시에 처리하는 사람이 아니라, AI를 포함한 다양한 도구를 조합해 문제 해결 프로세스를 설계하는 사람입니다. 예를 들어 신규 기능 아이데이션 단계에서 PM은 AI에게 막연히 아이디어를 추천해 달라고 요청하는 대신, 목표 지표와 타깃 사용자, 시장 상황, 제약 조건을 명확히 정의해 프롬프트를 설계합니다. 이렇게 구조화된 질문을 던지면 AI는 단순 나열이 아닌 비교 가능한 시나리오를 제안하게 되고, PM은 그 결과를 바탕으로 팀이 검토해야 할 후보군을 빠르게 정리할 수 있습니다. 다음 단계에서 멀티플레이어 PM은 생성된 아이디어를 곧바로 기획서에 옮기지 않고, 데이터와 사용자 관점에서 타당성을 검토합니다. 로그 분석 도구와 AI 기반 분석기를 연동하면 유사 기능의 사용 패턴, 이탈 구간, 재방문 비율 등을 빠르게 확인할 수 있고, 리뷰나 설문 같은 정성 데이터도 요약해 인사이트를 추출할 수 있습니다. 중요한 것은 수치 자체보다 그 수치가 사용자의 맥락에서 무엇을 의미하는지 해석하는 능력입니다. 같은 전환율 하락이라도 온보딩 설계 문제인지, 가격 구조 때문인지, 경쟁 서비스의 변화 때문인지는 데이터만으로 자동 판별되지 않습니다. AI가 정리해 준 단서를 바탕으로 가설을 세우고, 다시 실험을 설계해 검증하는 것이 PM의 몫입니다. 이 과정에서 멀티플레이어 PM은 실험 설계자이자 학습 루프 운영자로서의 역할을 수행하게 됩니다. 기술 이해도 역시 멀티플레이어 PM을 구분 짓는 중요한 요소입니다. 복잡한 수준의 코드를 직접 작성할 필요는 없지만, AI 모델과 데이터 파이프라인이 어떻게 연결되는지, 어떤 지점에서 성능과 비용, 응답 속도 간의 트레이드오프가 발생하는지에 대한 감각은 필수에 가깝습니다. 이러한 이해가 있을 때 PM은 개발자에게 모호한 요구 대신, 명확한 제약과 목표를 함께 제시할 수 있고, 기능 범위를 조정할 때도 기술적 한계를 자연스럽게 반영할 수 있습니다. 예를 들어 추천 시스템을 개선하는 프로젝트에서 PM은 단순히 개인화를 강화해 달라고 요청하는 것이 아니라, 추천 기준이 될 피처 후보와 실시간 반영이 필요한 이벤트, 허용 가능한 응답 지연 시간을 함께 논의함으로써 현실적인 설계를 이끌어 낼 수 있습니다. 이러한 대화는 개발자에 대한 신뢰를 높일 뿐 아니라, PM 스스로도 기술적인 제약을 비즈니스 언어로 번역하는 훈련이 됩니다. 마지막으로 멀티플레이어 PM에게 중요한 것은 이런 개인 역량을 팀의 성장으로 연결하는 일입니다. 혼자만 AI 도구를 잘 쓰는 데 그치지 않고, 실험 과정에서 얻은 인사이트와 시행착오를 정리해 공유하면 팀 전체의 학습 속도를 높일 수 있습니다.

AI 시대 PM을 위한 실천 정리

지금까지 살펴본 것처럼 AI 시대 PM 역할 변화는 단순히 여러 도구를 배우는 수준의 문제가 아니라, 일의 본질을 다시 정의하는 과정에 가깝습니다. 반복적인 보고서 작성과 회의 정리, 형식적인 문서화 작업은 점점 더 AI에게 위임되고, PM에게는 문제를 정의하고 방향을 설계하며 의사결정의 질을 끌어올리는 역할이 요구되고 있습니다. 특히 AI가 수많은 아이디어와 데이터 포인트를 쏟아내는 환경에서는 무엇을 할지보다 무엇을 하지 않을지를 정하는 능력이 중요해집니다. 멀티플레이어 PM은 바로 이 지점에서 가치를 증명합니다. AI가 만들어낸 가능성 중에서 사용자 가치와 비즈니스 목표에 부합하는 소수의 선택지를 골라내고, 이를 실험 가능한 계획으로 구체화하여 팀이 움직일 수 있게 만드는 사람이기 때문입니다. 동시에 이러한 변화는 PM 개인의 커리어 전략에도 직결됩니다. AI 활용 역량과 데이터 해석 능력, 기술 이해도, 실험 설계 능력은 앞으로 PM 직무에서 기본에 가까운 요건이 될 가능성이 큽니다. 지금은 선택처럼 보일 수 있지만, 몇 년이 지나면 최소한 이 정도는 다룰 수 있어야 한다는 새로운 기준선으로 자리 잡을 것입니다. 그렇다고 모두가 개발자 수준의 코딩을 해야 한다는 뜻은 아닙니다. 중요한 것은 AI 시대 PM으로서 자신이 어떤 문제를 정의하고, 어떤 흐름을 설계하며, 어떤 기준으로 도구를 선택하고 조합하는 사람인지 분명히 인식하는 것입니다. 이 관점이 잡혀 있을 때 구체적인 도구와 기술은 시간이 지나도 충분히 따라잡을 수 있습니다. 마지막으로 AI 시대 PM 역할 변화에 대응하는 가장 현실적인 방법은 거창한 혁신 선언이 아니라 작은 실험을 꾸준히 반복하는 것입니다. 매일 한 가지 업무라도 AI와 함께 다른 방식으로 시도해 보고, 그 결과를 간단한 메모로 남기면 자신에게 맞는 활용 패턴이 서서히 드러납니다. 이렇게 축적된 경험을 팀과 공유해 동료도 따라 할 수 있게 돕는다면, 개인의 학습은 조직의 역량으로 확장될 수 있습니다. 지금 이 순간부터 시도해 보세요.