PM 전략역량 명확성 병목 분석

 

 

PM 전략역량이 요구되는 배경과 흐름

제품을 기획하고 성공적인 방향을 제시하기 위해서는 사용자의 요구를 정확하게 이해하고 이를 충족할 수 있는 해결책을 설계하는 능력이 필수입니다. 그러나 AI 기술이 제품의 기능과 사용자 경험에 깊이 통합되고 있는 지금, 예전 방식만으로는 경쟁력을 유지하기 어려워지고 있습니다. 특히 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)은 단순한 기술 요소를 넘어, 제품이 어떻게 작동하고 어떤 가치를 제공할 수 있는지를 결정하는 기반이 되고 있습니다. 그만큼 PM이 이 기술을 이해하지 못하면 서비스의 설계 단계에서부터 주요 판단이 흔들릴 가능성이 높아집니다. LLM 이해는 단순히 새로운 기술을 배우는 과정을 넘어, 문제 정의 방식과 사용자의 숨겨진 요구를 분석하는 방식에 직접적인 영향을 미칩니다. AI가 어떤 입력을 통해 어떤 출력을 생성하는지 이해할 수 있어야 결과의 품질을 예측하고 관리할 수 있습니다. 뿐만 아니라 데이터 편향, 품질 검증, 모델 선택 등 전략적 결정에도 관여할 수 있어야 합니다. 이처럼 LLM 이해를 기반으로 한 기술 역량이 PM의 주도권과 책임 영역을 크게 확장시키고 있으며, 이를 갖춘 PM은 더 높은 수준의 기획 역량을 발휘할 수 있습니다. 따라서 LLM 이해는 AI 시대 PM에게 선택이 아니라 필수적인 능력이 되어가고 있습니다. 이를 발판으로 프롬프트 엔지니어링 역량과 데이터 리터러시 능력을 함께 강화할 때, AI를 제대로 활용하는 PM으로 성장할 수 있습니다.

PM 전략역량이 전환한 실행 중심 구조

PM이 수행해야 하는 가장 핵심적인 일은 제품의 목표를 명확히 만들고, 문제 해결 방향을 제시하며, 팀이 한 방향으로 움직일 수 있도록 전략을 수립하는 것입니다. 그러나 그동안 많은 조직에서 PM은 일정 조율과 문서 작성, 구현 가능 범위 확인 등 개발을 뒷받침하는 역할에 비중이 더 쏠려 있었습니다. 이유는 단순합니다. 개발은 시간이 많이 들고, 병목은 대부분 개발 단계에서 발생했기 때문입니다. 구현이 지연되면 제품 출시가 늦어지고, 결국 비즈니스 성과에 영향을 주기 때문에 자연스럽게 PM은 엔지니어링 병목을 해소하는 데 집중해 온 것입니다. 하지만 AI 코딩 도구가 본격적으로 활용되기 시작하면서 개발 속도는 크게 올라갔습니다. 과거에는 며칠 혹은 몇 주가 걸리던 코드 작성이 몇 시간 안에 가능해졌고, 반복적이거나 기본적인 구현 영역은 AI가 대체할 수 있게 되었습니다. 이 변화는 PM의 시간을 해방시키고 있습니다. 그리고 그 시간은 PM 전략역량에 투자되어야 합니다. 설계해야 할 것은 기능 그 자체가 아니라, 해결해야 할 진짜 문제입니다. 어떤 고객의 어떤 고통이 해결될 때 비즈니스 가치가 만들어지는지 정의해야 하며, 팀이 추상적인 목표를 구체적으로 이해하도록 도와야 합니다. 또한 고객의 행동 데이터와 시장 흐름을 파악해 왜 지금 이 기능이 필요한지 근거를 제시하는 역할도 커지고 있습니다. PM이 방향을 명확하게 제시하지 않으면, 아무리 개발 속도가 빨라져도 그 결과는 혼란만 커질 위험이 있습니다. 예를 들어 명확하지 않은 문제 정의로 시작한 프로젝트는 빠른 개발을 통해 기능이 늘어나도, 사용자에게 실질적 가치를 주지 못하는 경우가 많습니다. 즉, AI 시대에는 무엇보다 명확한 목표 설정이 중요하며, PM이 제품의 비전과 성공 기준을 정리하는 데 집중할 때 팀의 실행력이 높아지고 시장 대응 속도도 함께 빨라집니다. 결국 PM 전략역량은 AI가 실행력을 강화해줄수록 더 결정적인 요소가 되고 있는 것입니다.

명확성 병목을 해결하는 PM 전략역량

AI 코딩 도구의 발전으로 구현 속도가 빨라지면서, 제품팀이 직면하는 병목은 더 이상 엔지니어링 단계가 아닙니다. 이제 팀이 멈추는 지점은 무엇을 만들 것인지 명확하게 정의하지 못하는 순간, 즉 명확성 병목입니다. 어떤 기능을 어떻게 구현할지에 대한 기술적 문제는 빠르게 해결할 수 있지만, 어떤 가치를 제공할지에 대한 논리가 부족하면 진행할수록 혼란이 커질 수 있습니다. 이때 PM은 전략적 판단자로서 중심을 잡아야 합니다. 고객이 진짜 원하는 것은 무엇인지, 이 기능이 비즈니스 목표에 어떻게 기여하는지, 지금 시장에서 어떤 경쟁 우위를 만들 수 있는지에 대한 인사이트를 제공해야 합니다. 특히 데이터 기반 의사결정은 선택이 아닌 필수이며, AI가 도와줄수록 PM이 그 결과를 해석하고 방향으로 바꾸는 능력이 더욱 중요해지고 있습니다. 또한 AI가 실험의 속도를 높여주기 때문에, PM은 더 많은 가설 검증을 짧은 시간 안에 수행할 수 있습니다. 이는 학습 속도를 빠르게 만들고 실행력 향상으로 이어지지만, 동시에 잘못된 방향을 더 빨리 고착화할 위험도 존재합니다. 그래서 PM은 실험 설계 능력, 피드백 처리 능력, 실패로부터 빠르게 통찰을 얻는 능력을 갖춰야 합니다. 명확성과 전략적 판단이 갖춰지지 않은 상태에서 AI의 도움을 받으면, 오히려 기능만 늘어나는 제품이 될 가능성이 큽니다. 반대로 PM 전략역량이 뒷받침되면, AI를 활용해 제품의 가치를 최대한 빠르게 검증할 수 있고, 최적의 방향으로 선회하는 속도도 높아집니다. 결국 AI 시대의 PM은 단순히 ‘개발을 관리하는 직무’가 아니라, 시장 이해와 문제 정의, 우선순위 판단을 책임지는 제품의 나침반이 되어야 합니다. 명확성 병목을 해결하는 역할이야말로 AI가 대체할 수 없는 PM의 고유한 경쟁력입니다.

결론: PM 전략역량이 제품 성공을 결정한다

AI 시대의 PM 역할은 이전과 완전히 달라지고 있습니다. 더 이상 개발 일정 관리와 코드 구현 여부가 제품의 성공을 좌우하는 시대가 아니며, 기술적 병목이 해소된 환경에서는 전략적 판단이 제품의 수준을 결정짓는 핵심 요소가 됩니다. PM은 사용자의 요구와 시장의 흐름을 누구보다 먼저 이해하고, 이를 제품 방향으로 변환하는 역할을 수행해야 합니다. 또한 데이터와 실험을 통해 근거를 만들고, 조직의 의사결정을 단단하게 뒷받침할 수 있어야 합니다. 명확하지 않은 목표는 실행 속도가 빨라질수록 더 큰 혼란을 초래할 수 있기 때문에, PM은 문제 정의와 우선순위 설정에서 전문성을 발휘해야 합니다. AI는 빠른 구현을 가능하게 하지만, 무엇이 중요한지를 판단하는 일은 여전히 사람의 몫입니다. 따라서 PM은 전략 역량을 지속적으로 확장하며, 팀의 실행력을 극대화하는 방향으로 리더십을 발휘해야 합니다. AI 도구를 활용한 자동화는 PM에게 더 많은 여유를 주지만, 그 시간은 더 깊은 고민과 창의적인 판단에 쓰여야 합니다. 또한 제품의 본질적인 목표를 팀 전체와 공유하여 모두가 같은 방향을 바라보게 만드는 역할이 중요합니다. 이를 위해 고객의 행동을 지속적으로 관찰하고 학습하며, 빠르게 피드백을 흡수할 수 있는 구조를 만들어야 합니다. AI는 매우 강력한 도구이지만, 잘못된 방향으로 사용하면 가치 없는 기능만 늘어날 수 있습니다. 반대로 올바른 전략 아래에서는 AI가 제품의 가치를 증폭시키는 촉매제가 됩니다. 결국 AI 시대의 PM은 더 이상 개발을 지원하는 역할에 머물지 않고, 비즈니스 성공을 위한 핵심 리더로 자리 잡아 내릴 수 있어야 합니다.