프롬프트 엔지니어링이 PM의 무기가 된 순간 - 6년차의 솔직한 가이드

프롬프트 300개를 날려보고 깨달은 것

지난달, 제품 기획서를 작성하다가 GPT에게 "사용자 페르소나 만들어줘"라고 던졌다. 돌아온 건 마케팅 교과서에나 나올 법한 틀딱한 내용. 30분을 허비한 뒤 깨달았다. AI는 내 머릿속을 읽지 못한다는 걸.

디자이너 출신 PM으로서 6년간 스펙 문서를 수백 개 작성했지만, 프롬프트는 달랐다. 클라이언트에게 요구사항을 받아내던 스킬이 여기선 통하지 않았다. 그 후 3개월간 프롬프트 300개를 테스트하며 패턴을 찾기 시작했다. 결과? 우리 팀의 기획 문서 작성 시간이 평균 8시간에서 4.8시간으로 줄었다. 40%의 시간을 아낀 셈이다.

프롬프트는 디자인 시스템이다

디자이너였을 때 배운 가장 중요한 원칙: 일관성. 프롬프트도 마찬가지다. 그때그때 다른 말투로 물어보면 AI도 헷갈린다.

내가 만든 프롬프트 템플릿은 이렇게 생겼다:

[역할] 당신은 B2B SaaS 제품의 시니어 PM입니다. [맥락] 현재 우리는 [구체적 상황]에 직면해 있습니다. [목표] [측정 가능한 결과]를 도출해야 합니다. [제약] [시간/리소스/기술적 제약] [출력 형식] [구조화된 포맷 지정]

초기엔 "좋은 아이디어 줘"라고 물었다. 결과는 참담했다. 이제는 "B2B 대시보드의 온보딩 플로우를 3단계로 압축하되, 각 단계마다 이탈률을 5% 이내로 유지할 방법을 FigJam 플로우차트 형식으로 제안해줘"라고 묻는다. 차이가 보이는가?

실패 케이스: 너무 완벽한 프롬프트의 함정

역설적이지만, 프롬프트가 너무 구체적이면 오히려 독이 된다.

지난주 경쟁사 분석을 요청하며 12개 항목의 비교표 포맷을 지정했다. AI는 완벽히 따랐지만... 정작 인사이트는 제로였다. 내가 생각한 틀 안에서만 움직이니까. 결국 "놀라운 인사이트 3가지"라는 열린 질문을 추가했더니, 내가 놓친 시장 트렌드를 짚어냈다.

교훈: 70%는 구조화하고, 30%는 AI에게 자유를 줘라.

컨텍스트 윈도우를 정복하는 법

PM으로서 가장 큰 고민은 '맥락'이었다. 프로젝트 히스토리, 유저 인터뷰 데이터, 기술 제약... 이 모든 걸 AI에게 어떻게 전달할까?

내 솔루션: 맥락 레이어 시스템

• Layer 1 (필수): 프로젝트 핵심 3줄 요약
• Layer 2 (선택): 이전 결정사항과 그 이유
• Layer 3 (참조): 관련 데이터/링크 (필요시에만)

예를 들어, 신규 기능 우선순위를 물을 때:

[Layer 1] 우리는 프로젝트 관리 툴이고, 현재 MAU 15K, 주 타겟은 10-50인 스타트업입니다.

[Layer 2] 지난달 간트차트 기능을 출시했지만 사용률 8%로 저조합니다. 유저 인터뷰 결과 '너무 복잡하다'는 피드백이 62% 였습니다.

[Layer 3]

• 경쟁사 A는 칸반 중심 UI로 전환 후 리텐션 23% 증가
• 우리 팀 개발 리소스: 2명, 6주 스프린트

이렇게 구조화하니 GPT-4 기준 토큰을 평균 35% 절약했다. Claude는 더 잘 먹혔다 - 긴 맥락을 선호하는 모델 특성상 Layer 3까지 다 넣어도 성능이 떨어지지 않았다.

반복의 기술: Few-Shot vs Zero-Shot

디자인할 때 레퍼런스를 모으듯, 프롬프트에도 예시가 필요하다.

Zero-Shot (예시 없음) "사용자 스토리를 작성해줘" → 결과: 평범하고 일반적

Few-Shot (예시 2-3개 제공) "다음 형식으로 사용자 스토리를 작성해줘:

[예시 1] As a 주니어 PM, I want to 팀 스프린트 현황을 한눈에 보고 싶다 so that 데일리 스탠드업을 5분 안에 끝낼 수 있다.

[예시 2] As a 디자이너, I want to 피드백을 컴포넌트 단위로 받고 싶다 so that 수정 범위를 명확히 파악할 수 있다."

→ 결과: 우리 팀 톤과 구조에 딱 맞는 스토리

실측 데이터: Few-Shot 사용 시 수정 요청이 평균 3.2회에서 1.1회로 감소했다. 시간으로 환산하면 건당 25분 절약.

진짜 게임체인저: 메타 프롬프팅

AI에게 프롬프트를 개선하게 시키는 방법. PM의 가장 큰 무기는 질문하는 능력 아닌가.

"내가 지금 작성한 프롬프트에서 모호한 부분 3가지를 지적하고, 개선된 버전을 제시해줘"

이걸 3회 반복하면 초기 프롬프트 대비 질이 확연히 달라진다. 지난주 로드맵 우선순위 프롬프트를 이 방식으로 다듬었더니, CTO가 "이거 컨설팅 받았어?"라고 물었다.

실전 체크리스트: 내일 당장 써먹는 프롬프트 패턴

PM으로서 매주 쓰는 5가지 템플릿을 공개한다.

1. 사용자 인터뷰 분석

다음 5개 인터뷰 트랜스크립트에서:

• 반복되는 페인포인트 TOP 3 (언급 빈도수 포함)
• 의외의 인사이트 2가지
• 각 포인트를 해결할 기능 아이디어 (실현 가능성 표시)

출력: 표 형식 + 각 항목당 대표 인용구 1개

2. 기능 우선순위 결정

다음 기준으로 5개 기능을 평가해줘:

• Impact (예상 사용자 수)
• Effort (개발자 2명 기준 소요 시간)
• Confidence (성공 확률 %)

ICE Score = (Impact × Confidence) / Effort 출력: 점수 내림차순 + 각 평가 근거 1줄

3. 경쟁사 포지셔닝

Notion, Asana, Jira를 다음 축으로 분석: X축: 사용 난이도 (1-10) Y축: 커스터마이징 자유도 (1-10)

우리 제품이 들어갈 빈 공간(White Space)을 찾고, 그 포지션을 차지하려면 어떤 기능이 필요한지 3가지 제안.

4. PRD 초안 작성

[기능명]의 PRD를 작성해줘. 포함 항목:

1. Problem Statement (왜 필요한가? 데이터 기반)
2. Success Metrics (측정 가능한 KPI 3개)
3. User Flow (5단계 이내)
4. Edge Cases (최소 3가지)
5. Out of Scope (이번엔 안 하는 것)

톤: 개발팀과 디자인팀 모두 이해 가능하도록

5. 회의록 구조화

다음 회의 메모에서 추출:

• Action Items (담당자 + 기한)
• Decisions Made (배경 포함)
• Open Questions (우선순위 표시)
• Next Steps

각 항목은 불릿 포인트, 담당자는 @멘션 형식

6개월 후, 프롬프트가 남긴 것

프롬프트 엔지니어링을 배우며 가장 달라진 건 AI 실력이 아니라 내 사고방식이었다.

명확한 요구사항을 작성하는 훈련을 반복하니, 개발팀과 커뮤니케이션할 때도 모호함이 줄었다. "이거 좀 이쁘게 만들어줘"가 "이 컴포넌트의 padding을 16px로, font-weight는 600으로 조정해서 시각적 위계를 강화해줘"로 바뀌었다.

우리 팀 데이터:

• 기획 문서 작성 시간: 40% 감소
• PRD 수정 요청: 67% 감소
• 스프린트 플래닝 회의: 2시간 → 1.2시간

하지만 AI는 여전히 판단을 대신하지 못한다. 유저가 진짜 원하는 게 뭔지, 이 기능이 비즈니스에 맞는지는 PM인 내가 결정해야 한다. 프롬프트는 그 결정을 더 빠르고 정확하게 내리도록 돕는 도구일 뿐.

지금 당장 시작하는 법

1. 내일 쓸 프롬프트 1개를 골라라 (위 체크리스트 중)
2. 10번 돌려보고 패턴을 기록하라 (노션에 버전별로)
3. 팀원 1명에게 공유하라 (피드백이 금이다)
4. 2주 후 Before/After를 측정하라 (시간, 수정 횟수 등)

PM으로서 우리의 가치는 '빠른 실행'이 아니라 '올바른 질문'을 던지는 데 있다. AI는 그 질문에 대한 초안을 빠르게 만들어줄 뿐이다.

당신의 프롬프트 실험 결과가 궁금하다. 댓글로 공유해주면 함께 개선해보자. 우리가 서로의 Few-Shot 예시가 되는 거다.