AI 쓰나미, PM은 익사할 것인가 서핑할 것인가?

6년차 PM이다. 디자이너로 시작해서 어쩌다 보니 AI 스타트업에서 PM을 하고 있다. 요즘 세상 돌아가는 꼴 보면 불안하기 짝이 없다. 죄다 AI, AI, AI… PM은 이제 필요 없는 직업이 될 거라는 둥, AI가 PM 업무를 대체할 거라는 둥, 온갖 헛소리가 난무한다. 솔직히 말해서, 나도 불안하다.

하지만 불안하다고 넋 놓고 있을 수는 없다. 그래서 지난 몇 달 동안 AI를 직접 써보면서, 데이터도 분석해보고, 삽질도 오지게 하면서 PM으로서 살아남을 방법을 찾아봤다. 그 결과, 5가지 생존 전략을 발견했다. 이 글은 당신의 PM 커리어를 AI 쓰나미로부터 지켜줄 방패가 될 것이다.

1. AI, 도구로 활용하지 말고 '이해'해라.

AI 도구 100개 써보는 것보다, AI 작동 원리 하나 제대로 이해하는 게 훨씬 중요하다. 많은 PM들이 AI 도구를 단순히 '신기한 마법 상자' 정도로 취급한다. 챗GPT 프롬프트 몇 번 던져보고 '와, 똑똑하네!' 하고 끝낸다. 문제는, 그 똑똑함의 한계를 모른다는 거다.

AI는 결국 데이터 기반의 알고리즘이다. 어떤 데이터를 학습했고, 어떤 편향을 가지고 있는지 알아야 제대로 활용할 수 있다. 예를 들어, 특정 고객층에 대한 데이터가 부족한 AI 모델은 그 고객층에 대한 인사이트를 제대로 제공하지 못한다. 이걸 모르고 AI가 제시하는 결과를 맹신하면, 망하는 지름길이다.

핵심은 '이해'다. AI의 작동 원리, 학습 데이터, 편향을 파악하고, AI가 제시하는 결과의 맥락을 이해해야 한다. PM으로서 우리는 단순히 AI를 사용하는 사람이 아니라, AI를 '해석'하는 사람이 되어야 한다.

2. '문제 정의' 능력, 갈고 닦아라.

AI는 문제를 해결해줄 수 있지만, 문제를 정의해주지는 않는다. 정확한 문제 정의는 PM의 핵심 역량이다. AI 시대에는 이 역량이 더욱 중요해진다. AI는 방대한 데이터를 분석하고, 빠른 시간 안에 해결책을 제시할 수 있지만, 그 해결책이 '진짜 문제'를 해결하는 것인지는 PM이 판단해야 한다.

많은 경우, 우리가 생각하는 '문제'는 겉으로 드러난 증상일 뿐이다. 진짜 문제는 그 증상을 만들어내는 근본적인 원인에 숨어있다. PM은 데이터를 분석하고, 고객의 목소리를 경청하고, 다양한 이해관계자들과 소통하면서 진짜 문제를 찾아내야 한다. 그리고 그 문제를 명확하게 정의해야 AI가 제대로 된 해결책을 제시할 수 있다.

문제 정의 능력을 키우기 위한 실천 가이드:

• 5 Why 기법 활용: 어떤 문제에 대해 '왜?'라는 질문을 5번 반복하면서 문제의 근본 원인을 파악한다.
• 고객 인터뷰: 고객의 Pain Point를 직접 듣고, 숨겨진 니즈를 발견한다. (절대 설문조사 따위로 해결하려 하지 마라)
• 데이터 분석: 정량적인 데이터뿐만 아니라, 고객 리뷰, 소셜 미디어 데이터 등 정성적인 데이터도 분석하여 문제의 맥락을 이해한다.

3. '커뮤니케이션', AI는 절대 대체 못한다.

AI는 코드를 짜고, 디자인을 하고, 데이터를 분석할 수 있지만, 사람들과 소통할 수는 없다. PM의 역할은 단순히 프로젝트를 관리하는 것이 아니라, 다양한 사람들과 소통하고 협력하여 목표를 달성하는 것이다. 이 능력은 AI가 아무리 발전해도 대체할 수 없다.

프로젝트에는 다양한 이해관계자가 얽혀있다. 개발자, 디자이너, 마케터, 영업 담당자, 고객… 이들은 각자 다른 배경과 관점을 가지고 있다. PM은 이들의 의견을 조율하고, 공통의 목표를 설정하고, 프로젝트를 성공적으로 이끌어야 한다. 이 과정에서 발생하는 수많은 갈등과 오해를 해결하고, 팀원들의 동기를 부여하는 것은 AI가 할 수 없는 일이다.

커뮤니케이션 능력을 키우기 위한 실천 가이드:

• 경청: 상대방의 말을 주의 깊게 듣고, 공감하는 태도를 보인다. (절대 핸드폰 보면서 듣지 마라)
• 명확한 의사 전달: 자신의 생각을 명확하고 간결하게 전달한다. (장황한 설명은 금물)
• 피드백: 건설적인 피드백을 제공하고, 피드백을 적극적으로 수용한다. (감정적인 반응은 절대 금지)

4. '판단력', 데이터에 매몰되지 마라.

AI는 방대한 데이터를 분석하여 의사 결정을 돕지만, 최종적인 판단은 PM의 몫이다. 데이터는 참고 자료일 뿐, 맹신해서는 안 된다. 특히, AI가 제시하는 결과는 학습 데이터에 따라 편향될 수 있으므로, PM은 비판적인 시각으로 데이터를 분석하고, 다양한 정보를 종합하여 최종적인 판단을 내려야 한다.

예를 들어, AI가 특정 기능의 사용자 인터페이스(UI)를 A/B 테스트 결과에 따라 결정하라고 제안했다고 가정해보자. 데이터는 A가 B보다 성능이 좋다고 말하지만, PM은 A가 장기적으로 고객 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점을 고려해야 한다. 이때 PM은 데이터뿐만 아니라, 고객의 피드백, 시장 트렌드, 기업의 전략 등을 종합적으로 고려하여 최종적인 판단을 내려야 한다.

판단력을 키우기 위한 실천 가이드:

• 다양한 정보 수집: 데이터뿐만 아니라, 고객 피드백, 시장 트렌드, 경쟁사 분석 등 다양한 정보를 수집한다.
• 비판적 사고: 데이터를 맹신하지 않고, 비판적인 시각으로 데이터를 분석한다.
• 직관: 데이터만으로 판단하기 어려운 경우, 자신의 경험과 직관을 활용하여 판단한다.

5. '끊임없는 학습', 멈추면 죽는다.

AI 기술은 끊임없이 발전하고 있다. PM은 새로운 기술을 배우고 익히는 데 게을리해서는 안 된다. 새로운 AI 도구를 배우는 것뿐만 아니라, AI의 작동 원리를 이해하고, AI를 활용하여 업무 효율성을 높이는 방법을 끊임없이 연구해야 한다. [<내부 링크: AI PM 커뮤니티>] 와 같은 곳에서 정보를 얻고, 다른 PM들과 교류하며 경험을 공유하는 것도 좋은 방법이다.

학습을 위한 실천 가이드:

• 온라인 강좌: Coursera, Udemy 등 온라인 강좌를 통해 AI 관련 지식을 습득한다.
• 컨퍼런스 참석: AI 관련 컨퍼런스에 참석하여 최신 기술 트렌드를 파악한다.
• 개인 프로젝트: AI 도구를 활용하여 개인 프로젝트를 진행하면서 실전 경험을 쌓는다.

AI 시대, PM은 '조정자'이자 '통찰력 제공자'다.

결론적으로, AI는 PM의 일자리를 뺏는 것이 아니라, PM의 역할을 변화시킬 것이다. AI는 PM의 업무를 자동화하고, PM은 더 중요한 일에 집중할 수 있게 해준다. AI 시대에 PM은 단순히 프로젝트를 관리하는 사람이 아니라, AI와 사람을 연결하고, AI가 제공하는 정보를 해석하고, 최종적인 의사 결정을 내리는 '조정자'이자 '통찰력 제공자'가 되어야 한다.

지금 바로 시작해라. AI를 두려워하지 말고, 적극적으로 활용하고, 끊임없이 학습하고, 당신의 PM 커리어를 AI 시대에 맞춰 진화시켜라.

당신은 AI 쓰나미를 서핑할 수 있다. 믿어라.

[<내부 링크: PM 스킬 향상 가이드>]