AI 도구로 PM 업무 생산성 10배 높인 방법 (feat. 실패담)

월요일 오전 9시, 나는 이미 지쳐있었다

3개월 전 내 일정표를 보면 끔찍했다. 하루 평균 5개 회의, 그 사이사이 PRD 작성, 이해관계자 설득용 자료 만들기, 경쟁사 분석, 사용자 피드백 정리... PM으로서 해야 할 일은 산더미인데 시간은 24시간뿐이었다.

가장 큰 문제는 '생각하는 시간'이 없다는 거였다. 디자이너 출신으로서 제일 중요하게 생각하는 게 맥락을 이해하고 본질을 파악하는 건데, 하루 종일 문서 작성하고 회의록 정리하다 보면 정작 제품에 대해 깊이 고민할 시간이 없었다.

그래서 시작했다. AI를 단순히 '보조 도구'가 아니라 '협업 파트너'로 쓰는 실험을. 결론부터 말하면, 지난 3개월간 내 생산성은 정말로 10배 올랐다. 기획서 작성 시간은 80% 줄었고, 회의 시간은 절반이 됐다. 그리고 가장 중요한 '생각하는 시간'이 하루 3시간 생겼다.

물론 실패도 많았다. 그 과정을 날것 그대로 공유한다.

1. PRD 작성: ChatGPT + Claude + Notion AI 트라이앵글

처음엔 ChatGPT 하나로 모든 걸 해결하려 했다. 완전 망했다.

"사용자 여정 맵 작성해줘"라고 던지면 그럴싸한 문서가 나오긴 하는데, 우리 서비스의 맥락이 완전히 빠져있었다. 당연하다. AI는 우리 제품을 쓰는 사용자의 고민을 모르니까.

실제로 효과 본 방식:

1. Claude로 구조 잡기: Claude는 긴 문맥 이해가 뛰어나다. 기존 PRD 3-4개를 던지고 "우리 회사 PRD 스타일 분석해줘"라고 하면, 구조와 톤을 정확히 파악한다. 이걸 템플릿으로 쓴다.

2. ChatGPT로 초안 작성: 구조가 잡히면 ChatGPT가 빠르다. "[기능명]에 대한 User Story 5개 작성해줘. 단, B2B SaaS 제품이고 주 사용자는 스타트업 PM이야" 식으로 구체적 맥락을 줘야 한다.

3. Notion AI로 다듬기: 초안을 Notion에 옮기고 Notion AI로 "이 섹션 더 구체적으로", "개발자가 이해하기 쉽게" 같은 개선 작업을 한다.

수치로 보는 변화:

• 이전: PRD 하나 작성하는 데 평균 8시간
• 현재: 2시간 (AI가 초안 작성 1시간 + 내가 맥락 추가/수정 1시간)

실패 경험: GPT-4로 경쟁사 분석 보고서 만들려다가 환각(hallucination) 때문에 존재하지 않는 기능을 '사실'처럼 써놔서 팀 회의에서 망신당했다. 이후부터는 AI 결과물은 '초안'으로만 쓰고, 사실 확인은 반드시 직접 한다.

2. 회의 효율화: Otter.ai + Tactiq + GPT-4

회의록 정리에 하루 2시간씩 쓰고 있었다. 미친 짓이었다.

현재 프로세스:

1. Otter.ai로 실시간 전사: 영어 회의는 Otter.ai가 거의 완벽하다. 한국어는 정확도가 70% 정도라 Tactiq(구글 미트 확장 프로그램)을 쓴다.

2. GPT-4로 구조화: 전사 텍스트를 GPT-4에 넣고 프롬프트는 이렇게:

   이 회의록을 다음 형식으로 정리해줘:

   • 핵심 결정사항 (Decision)
   • 액션 아이템 (담당자, 마감일 포함)
   • 논의 필요 항목 (Open Questions)
   • 다음 회의까지 준비사항

3. Notion으로 공유: 정리된 내용을 바로 팀 Notion에 올리고 담당자들을 태그한다.

수치로 보는 변화:

• 하루 회의록 정리 시간: 2시간 → 20분
• 회의 후 액션 아이템 이행률: 60% → 85% (명확한 정리 덕분)

실패 경험: 전사 내용만 믿고 회의에 집중 안 했더니, AI가 놓친 뉘앙스("그건 좀..."이라는 반대 의견) 때문에 잘못된 방향으로 일주일 작업했다. 이제는 회의 중 핵심 포인트는 손으로 메모하고, AI는 상세 내용 보완용으로만 쓴다.

3. 사용자 리서치: Dovetail + ChatGPT

디자이너 출신으로서 제일 중요하게 생각하는 게 사용자 이해다. 문제는 인터뷰 10개 하면 100페이지 분량의 노트가 나온다는 거.

실제 워크플로우:

1. Dovetail로 인터뷰 관리: 인터뷰 녹음을 업로드하면 자동 전사되고, 태그를 달면 패턴이 보인다. "가격 불만족" 태그가 달린 인터뷰만 모아보니 공통 페인 포인트가 명확히 보였다.

2. ChatGPT로 인사이트 추출: 전사본 여러 개를 한 번에 넣고:

   이 사용자 인터뷰들에서:

   1. 반복되는 불만사항 top 3
   2. 예상 못 한 사용 패턴
   3. 제품 개선 우선순위 제안

3. Miro로 시각화: AI가 정리한 인사이트를 Miro에서 어피니티 다이어그램으로 만들어 팀과 공유.

수치로 보는 변화:

• 사용자 인터뷰 10개 분석 시간: 16시간 → 3시간
• 인사이트 문서화 속도: 3일 → 당일

중요한 교훈: AI는 패턴을 찾는 데 탁월하지만, "왜"를 이해하는 건 여전히 사람의 몫이다. 한 사용자가 "이 기능 별로예요"라고 했을 때, 그 뒤에 숨은 맥락(실은 사용법을 몰랐던 거)은 AI가 못 잡는다.

4. 데이터 분석: Julius AI + Claude

PM이 SQL 못 하면 데이터팀한테 매번 부탁해야 한다. 불편하다.

Julius AI 활용법:

엑셀/CSV 파일 업로드하고 자연어로 질문한다.

• "지난 3개월간 주간 활성 사용자 추이 그래프 그려줘"
• "이탈률 높은 상위 10개 페이지 찾아줘"
• "코호트별 리텐션 차이 분석해줘"

SQL 몰라도 웬만한 분석은 5분 안에 끝난다.

Claude로 해석: Julius가 뽑은 숫자를 Claude에 넣고 "이 데이터가 의미하는 바를 PM 관점에서 해석해줘. 액션 아이템도 제안해줘"라고 하면 인사이트가 나온다.

수치로 보는 변화:

• 데이터 분석 요청 후 결과 받기까지: 평균 2일 → 10분
• 주간 데이터 리뷰 소요 시간: 3시간 → 30분

실전 가이드: 내일부터 바로 적용하는 법

Step 1: 시간 도둑 찾기 (1주일)

• 자기 업무 중 '생각 안 하고 하는 일' 리스트업
• 나의 경우: 회의록 정리, 반복적인 슬랙 답변, 주간 리포트 작성

Step 2: AI 도구 하나씩 도입 (1개월)

• 한 번에 다 바꾸려 하지 마라. 실패한다.
• 1주차: ChatGPT Plus 구독, 문서 작성에만 써보기
• 2주차: 회의록 도구(Otter/Tactiq) 추가
• 3주차: 본인 워크플로우에 맞게 조합
• 4주차: 팀에 공유, 피드백 받기

Step 3: 프롬프트 라이브러리 만들기

Notion에 자주 쓰는 프롬프트 저장해두기. 내 top 5:

1. PRD 초안: "[기능 설명]에 대한 PRD 작성해줘. 포함할 것: Problem Statement, User Stories, Success Metrics, Technical Considerations"

2. 이메일 작성: "이 내용을 [이해관계자 유형]에게 보낼 이메일로 작성해줘. 톤: 전문적이지만 친근하게. 길이: 200단어 이내"

3. 회의록 정리: "위 회의 내용을 결정사항/액션아이템/논의필요사항으로 분류해줘. 액션아이템은 '누가, 무엇을, 언제까지' 형식으로"

4. 경쟁사 분석: "[경쟁사 제품] 리뷰 10개를 분석해서 강점/약점/우리 제품 차별화 포인트 제시해줘"

5. 데이터 해석: "이 데이터를 PM 관점에서 해석하고, 다음 스프린트에서 테스트할 가설 3개 제안해줘"

Step 4: 검증 루틴 만들기

AI 결과물은 반드시 검증:

• 사실 관계는 더블체크
• 맥락이 맞는지 확인
• 톤이 우리 팀 문화에 맞는지

내 원칙: "AI는 초안 작성자, 나는 편집장"

3개월 후, 달라진 것들

솔직히 말하면 처음엔 회의적이었다. "AI가 PM 일을 대신해줄 리 없어"라고 생각했다. 맞는 말이다. AI는 PM을 대신할 수 없다.

하지만 AI는 PM이 정말 중요한 일에 집중할 수 있게 만들어줬다.

달라진 내 하루:

• 오전: 제품 전략, 로드맵, 사용자 인터뷰 (AI가 만든 시간)
• 오후: 팀 협업, 의사결정, 이해관계자 커뮤니케이션 (AI가 준비한 자료로)
• 저녁: 칼퇴 (이전엔 밤 10시까지 문서 작성)

가장 큰 변화는 '불안감'이 줄었다는 거다. 예전엔 "이 기획 방향이 맞나?", "중요한 걸 놓친 건 아닌가?" 하는 불안이 있었는데, 이제는 AI로 다양한 시나리오를 빠르게 시뮬레이션해보고 결정한다. 틀릴 수는 있지만, 적어도 충분히 고민했다는 확신은 있다.

마지막 조언:

AI 도구를 쓰는 건 어렵지 않다. 진짜 어려운 건 "AI에게 무엇을 시킬지" 아는 것이다. 그건 결국 자기 업무를 얼마나 구조적으로 이해하고 있느냐의 문제다.

PM으로서, 디자이너 출신으로서 내가 배운 건: 도구는 생각을 대신할 수 없지만, 생각할 시간은 만들어줄 수 있다는 것.

당신의 하루에서 2시간을 만들어낼 수 있다면, 그 2시간으로 무엇을 하겠는가? 그 답이 명확하다면, AI 도구를 도입할 준비가 된 거다.

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P.S. 이 글을 읽고 "나도 해봐야지" 하고 3일 뒤에 잊는다면? 그냥 이 글 북마크하고, 내일 아침 출근해서 ChatGPT Plus 결제부터 하자. 월 20달러, 스벅 커피 5잔 값이다. 그리고 1주일만 써봐라. 안 맞으면 환불하면 된다.

실천 없는 지식은 그냥 정보 과부하일 뿐이다.