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AI 때문에 밥그릇 뺏길까봐 잠 못 이루는 PM들에게

솔직히 말하자. 챗GPT 처음 나왔을 때, 나도 섬뜩했다. '이제 PM도 필요 없어지는 거 아냐?'라는 생각에 며칠 밤을 뜬 눈으로 지새웠다. 디자인 툴이 캔바한테 털린 디자이너들의 절규를 바로 옆에서 지켜봤기에, 위기감은 더욱 컸다. (물론 캔바는 훌륭한 도구지만, 숙련된 디자이너의 가치를 대체하진 못한다.)

하지만 좌절만 하고 있을 순 없었다. 6년차 PM으로서, 특히 AI 스타트업에 몸담고 있는 이상, 이 흐름을 거스를 수 없다면 올라타야 했다. 그래서 미친 듯이 공부하고, 실험하고, 실패했다. 그리고 마침내, AI를 활용해서 PM으로서의 가치를 극대화하는 방법을 찾아냈다. 이 글은 그 과정에서 얻은 생존 전략을 담았다.

1. 'AI 만능주의'에 빠지지 마라: 인간 고유의 '맥락' 이해 능력 키우기

AI가 아무리 똑똑해 봤자, 결국 데이터 기반이다. 현재까지 AI는 복잡한 인간관계, 미묘한 감정 변화, 시장의 숨겨진 니즈를 완벽하게 파악하지 못한다. 예를 들어, AI는 과거 데이터를 기반으로 '이 기능은 사용자에게 인기가 많을 것이다'라고 예측할 수 있지만, 왜 인기가 많을지는 설명하지 못한다. 사용자의 숨겨진 불만, 경쟁사의 움직임, 예상치 못한 사회적 이슈 등, 맥락적인 요소를 고려하지 못하기 때문이다.

실천 가이드:

• 정성적 데이터 확보에 집중: 1주일에 2시간 이상 사용자 인터뷰, 설문조사, VOC 분석에 투자한다. 단순히 데이터 수집에 그치지 않고, 왜 그런 결과가 나왔는지 심층적으로 분석해야 한다.
• 업계 트렌드 분석: 단순히 경쟁사 분석에 그치지 않고, 거시적인 사회/문화/기술 트렌드를 꾸준히 공부한다. (구글 트렌드, 뉴스레터 구독, 컨퍼런스 참석 등)
• 팀원과의 소통 강화: 개발팀, 디자인팀, 마케팅팀 등 다양한 팀원들과 끊임없이 소통하며, 각자의 관점에서 문제를 바라보는 연습을 한다. (정기적인 1:1 미팅, 브레인스토밍 세션 활용)

2. 'Prompt Engineering'은 기본, 'AI 워크플로우' 구축으로 생산성 극대화

이제 AI 도구를 단순히 '신기한 장난감' 취급하는 시대는 지났다. AI는 PM의 업무 효율성을 극적으로 향상시킬 수 있는 강력한 도구다. 하지만 맹목적으로 AI에 의존하는 것은 위험하다. 핵심은 AI를 '어떻게' 활용할 것인가, 즉 'AI 워크플로우'를 구축하는 것이다. 디자인 툴 익히듯이, AI 도구도 능숙하게 다뤄야 한다.

실천 가이드:

• Prompt Engineering 마스터: 챗GPT, Bard, Claude 등 다양한 AI 모델을 능숙하게 다루는 연습을 한다. 단순히 질문하는 것을 넘어, 원하는 결과를 얻기 위한 최적의 프롬프트를 설계하는 능력을 키워야 한다. (다양한 프롬프트 템플릿 활용, 프롬프트 공유 커뮤니티 참여)
• AI 기반 문서 작성 도구 활용: Notability, Notion AI 등 AI 기반 문서 작성 도구를 활용하여 회의록 작성, 제안서 작성, 발표 자료 제작 등의 업무 시간을 단축한다. (템플릿 활용, 자동 요약 기능 적극 활용)
• AI 기반 데이터 분석 도구 활용: Tableau, Power BI 등 데이터 분석 도구에 AI 기능을 활용하여 데이터 분석 시간을 단축하고, 숨겨진 인사이트를 발견한다. (자동 리포팅 기능 활용, 이상 탐지 기능 활용)
• AI 워크플로우 문서화 및 공유: 자신이 사용하는 AI 도구와 워크플로우를 문서화하고, 팀원들과 공유하여 함께 생산성을 향상시킨다. (Wiki, Notion 등 협업 도구 활용)

3. 데이터 분석 능력은 필수, '가설-검증' 기반 의사결정 습관화

PM은 데이터 기반 의사결정을 해야 한다. AI 시대에는 더욱 그렇다. AI가 생성해낸 데이터를 맹신하지 말고, 비판적인 시각으로 데이터를 분석하고, 자신의 가설을 검증하는 과정을 거쳐야 한다. 디자이너 출신이라고 데이터 분석을 등한시하면 안 된다. 시각적인 데이터 해석 능력은 오히려 강점이 될 수 있다. 디자인 감각으로 데이터를 더 쉽게 이해하고, 설득력 있게 시각화할 수 있기 때문이다.

실천 가이드:

• SQL, Python 기초 학습: 데이터 분석에 필요한 기본적인 프로그래밍 지식을 습득한다. (온라인 강의, 튜토리얼 활용)
• A/B 테스트 적극 활용: 새로운 기능을 출시하기 전에 반드시 A/B 테스트를 진행하여 데이터 기반으로 의사결정을 한다. (Google Optimize, VWO 등 A/B 테스트 도구 활용)
• 데이터 시각화 도구 활용: Tableau, Power BI 등 데이터 시각화 도구를 활용하여 데이터를 쉽게 이해하고, 설득력 있게 전달한다. (다양한 차트 유형 학습, 스토리텔링 기법 활용)
• 데이터 분석 결과 공유 및 토론: 데이터 분석 결과를 팀원들과 공유하고, 함께 토론하는 과정을 통해 데이터 해석의 오류를 줄이고, 더 나은 의사결정을 내린다. (정기적인 데이터 리뷰 미팅, 데이터 기반 의사결정 문화 조성)

4. '소프트 스킬' 강화: 공감 능력, 커뮤니케이션 능력, 리더십

AI가 아무리 발전해도, 인간만이 가질 수 있는 고유한 능력들이 있다. 바로 '소프트 스킬'이다. 특히 PM은 다양한 팀원들과 협업해야 하므로, 공감 능력, 커뮤니케이션 능력, 리더십이 중요하다. AI는 데이터를 분석하고 예측할 수 있지만, 팀원들의 감정을 이해하고, 동기 부여를 하고, 갈등을 해결하는 것은 할 수 없다.

실천 가이드:

• 액티브 리스닝 연습: 상대방의 말을 주의 깊게 듣고, 공감하는 연습을 한다. (상대방의 감정을 파악하고, 질문을 통해 이해도를 높임)
• 피드백 스킬 향상: 건설적인 피드백을 제공하고, 피드백을 수용하는 연습을 한다. (구체적인 근거 제시, 긍정적인 표현 사용)
• 리더십 교육 참여: 리더십 관련 교육이나 워크숍에 참여하여 리더십 스킬을 향상시킨다. (온라인 강의, 멘토링 프로그램 활용)
• 팀 문화 개선: 팀원들과 함께 즐거운 시간을 보내고, 서로 격려하는 문화를 조성한다. (팀 회식, 팀 빌딩 활동 참여)

5. 끊임없이 학습하고, 변화에 적응하는 '성장 마인드셋' 장착

AI 기술은 끊임없이 발전하고 있다. 지금 당장 유용한 스킬이 미래에도 유용할 것이라는 보장은 없다. 따라서 PM은 끊임없이 학습하고, 새로운 기술에 적응하는 '성장 마인드셋'을 장착해야 한다. 변화를 두려워하지 않고, 새로운 기회로 받아들이는 자세가 중요하다.

실천 가이드:

• AI 관련 뉴스레터 구독: AI 관련 최신 동향을 꾸준히 학습한다. (AI 전문 뉴스레터, 업계 블로그 구독)
• 온라인 강의 수강: Coursera, Udemy 등 온라인 강의 플랫폼에서 AI 관련 강의를 수강한다. (실습 위주의 강의 선택, 프로젝트 참여)
• AI 커뮤니티 참여: AI 관련 커뮤니티에 참여하여 다른 사람들과 지식을 공유하고, 함께 학습한다. (온라인 포럼, 오프라인 모임 참여)
• 개인 프로젝트 진행: AI 기술을 활용한 개인 프로젝트를 진행하여 실전 경험을 쌓는다. (작은 규모의 프로젝트부터 시작, 실패를 두려워하지 않음)

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마무리: AI 시대, 당신의 가치를 증명하세요

결론적으로, AI는 PM의 '적'이 아니라 '도구'다. AI를 활용하여 자신의 약점을 보완하고, 강점을 극대화하는 PM만이 살아남을 수 있다. 끊임없이 학습하고, 변화에 적응하며, 인간 고유의 능력을 키워나간다면, AI 시대에도 PM으로서의 가치를 증명할 수 있을 것이다. 두려워 말고, 앞으로 나아가라.

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