AI PM과 일반 PM의 차이 : 무엇을 먼저 보나요

AI PM과 일반 PM의 차이는 이름보다 보는 지표와 먼저 풀어야 할 문제에 있습니다. 일반 PM이 이미 측정 체계가 있는 제품의 비즈니스 지표를 본다면, AI PM은 무엇을 성과로 잴지 정해지지 않은 자리에서 문제와 판단 기준부터 정의해야 할 때가 많습니다. 판단 기준을 세우고 기록하는 구체적인 방법은 AI Product Manager 준비 : 무엇부터 해야 하나요에서 확인할 수 있습니다.

AI PM은 일반 PM과 완전히 다른 직무인가요

AI PM은 일반 PM과 완전히 분리된 직무라기보다 PM이 가는 방향 가운데 하나입니다. 회사 내부에서 쓰는 제품을 담당하는 PM이 아니라면, PM은 구현만 관리하는 데서 끝나지 않고 비즈니스 지표까지 볼 수 있어야 합니다. AI가 들어가도 이 기준은 달라지지 않습니다.

셀피쉬클럽 AAA 시즌 2 프로젝트에 들어가기에 앞서 젬마와 이야기를 나누며, PM은 구현에만 초점을 맞추기보다 수익을 비롯한 비즈니스 지표까지 볼 수 있어야 한다는 관점을 접했습니다. 저는 그전까지 PM·PO·기획자·BM 가운데 어느 이름을 골라야 하는지 고민했습니다. 이 피드백을 계기로 어느 직무에 지원할지가 아니라 어느 지표를 볼 수 있는 사람이 될지를 고민하게 됐습니다.

또한 PM은 특정 직함으로 단번에 정해지기보다 직접 경험을 쌓으며 나아가는 방향에 가깝다는 설명도 들었습니다. 지금 당장 PO라는 자리에 있느냐보다 그 방향을 알고 가느냐가 중요하다는 뜻이었습니다. 따라서 AI PM과 일반 PM의 차이를 직함만으로 가르면 실제 일을 놓치게 됩니다.

AI PM은 왜 문제 정의를 먼저 하나요

AI PM은 AI로 무엇을 만들지 정하기 전에 모호한 요구를 나누고 무엇을 재야 하는지 정해야 합니다. AI·AX 업무는 회사 안의 구성원이나 다른 회사를 위한 제품처럼 성과를 바로 매출로 읽기 어려운 경우가 있고, 측정할 지표 자체가 정해지지 않은 자리도 있기 때문입니다.

저는 AI·AX 공고와 그로스 PM·CX 기획 공고를 따로 분류해 비교했습니다. 비교군의 그로스 PM 공고에는 지표가 구체적으로 적혀 있었습니다. 처음에는 AI·AX 공고에 정보가 부족하다고 봤습니다. 다시 보니 성과 지표의 이름이 비어 있다는 사실 자체가 입사한 사람이 측정 기준부터 정해야 한다는 신호일 수 있었습니다.

그래서 AI PM에게 구현은 출발점이 아니었습니다. 무엇이 문제인지, 누구의 문제인지, 어떤 변화가 성과인지를 먼저 말이 되게 나누는 일이 앞에 있었습니다. 공고 분석에 쓴 수치와 요구 역량은 AI PM 되는 법 : 채용공고는 무엇을 요구하고 무엇을 준비해야 하나에 따로 정리했습니다.

AI가 들어오면 PM의 판단은 어떻게 달라지나요

AI가 들어간 업무에서는 사람과 AI가 각각 맡을 판단을 구분해야 합니다. 반복되는 비교와 규칙 대조는 넘길 수 있지만, 맥락을 읽고 미래 행동을 결정하거나 최종 책임을 지는 판단은 사람에게 남겨야 합니다.

아이엠 AI PM DAY 30 실습에서는 업무 가운데 AI로 자동화할 수 있는 후보를 골라 검토했습니다. 저는 과거 대행사에서 담당했던 브랜드커넥트서비스 캠페인 자료에서 현재 캠페인과 비슷한 사례를 찾는 일을 첫 후보로 정했습니다. 처음에는 AI가 자료를 비교해 비슷한 사례를 찾아오면 된다고 생각했습니다. 하지만 실습 피드백을 통해, AI가 사례 사이의 차이를 찾는 것과 그 차이를 바탕으로 다음 행동을 결정하는 것은 서로 다른 일이라는 점을 알게 됐습니다.

첫 시도는 막혔습니다. 같은 업종, 제품군, 캠페인 방식, 타깃 가운데 어떤 조건이 같아야 비슷한 사례인지 제가 먼저 정하지 않았기 때문입니다. 기준이 없는 상태에서 AI에게 유사한 사례를 골라 달라고 했으니, 결과가 적절한지 판단하기도 어려웠습니다. 문제는 AI의 성능보다 제가 판단 기준을 구체적인 말로 정리하지 못한 데 있었습니다.

그 뒤 업무에 필요한 판단을 단순 비교, 정해진 규칙에 따른 판단, 상황과 맥락을 고려하는 판단, 최종 책임이 필요한 판단으로 나눴습니다. 단순 비교와 규칙에 따른 판단은 AI에 맡기고, 맥락을 살펴 다음 행동을 정하거나 결과에 책임지는 판단은 사람이 맡도록 경계를 정했습니다. 또한 전체 업무를 한 번에 맡기는 대신 AI가 수행할 수 있는 작은 판단 단위로 나눴습니다.

그래서 AI PM과 일반 PM의 차이는 무엇인가요

AI PM과 일반 PM의 차이는 비즈니스 지표를 본다는 데 있지 않고, 문제와 판단 기준을 정하는 순서에 있습니다. 일반 PM과 마찬가지로 제품의 성과를 책임지되, AI PM은 무엇을 성과로 측정할지 먼저 정의하고 AI와 사람이 맡을 판단의 경계까지 제품과 서비스 안에 설계해야 합니다. 결국 중요한 것은 직함이 아니라 어떤 지표를 보고, 무엇을 AI에 맡기며, 어떤 결정에 사람이 책임질지를 분명히 정하는 일입니다.