프로젝트 주인들의 소리없는 전쟁(Feat.AI)
< AI가 PO/PM을 위협하고 있다?...>
AI 기술의 발전은 현대 산업과 비즈니스의 판도를 빠르게 변화시키고 있습니다. 다양한 직무와 직업이 자동화되고, 일부는 AI에 의해 대체되고 있으며 데이터 분석, 예측, 일정 관리, 문서 작성 등 다양한 업무에서 AI는 이미 중요한 도구로 자리 잡았습니다.
여기에 더해 AI 기술들은 확장성을 무기로 데이터 분석, 예측 모델링, 자연어 처리 등 다양한 기능을 통해 PO/PM의 업무를 어느 정도 대체가능한 수준까지 올라왔습니다. 방대한 양의 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하거나, 프로젝트 일정과 리소스 관리에 필요한 예측 모델까지 제공하기 시작했고 이러한 기술은 의사결정 과정을 더욱 효율적이고 정확하게 만들어 주는데 까지 활용되고 있습니다. 이로 인해 PO, PM의 직무는 AI의 발전과 함께 새로운 도전에 직면하고 있는 것이 사실입니다.
하지만 PO와 PM의 역할은 단순히 데이터 처리에 그치지 않고, 복잡한 의사결정, 협상, 창의적 문제 해결 등을 포함합니다. 이들은 프로젝트의 전반적인 방향을 설정하고, 팀을 이끌며, 다양한 이해관계자와의 관계를 조율하는 핵심적인 역할을 합니다.
이 글에서는 AI가 PO와 PM 역할을 얼마나 대체할 수 있는지, 대체가 가능한 부분과 그렇지 않은 부분을 구체적으로 살펴보고, 이를 준비해야 하는 PO/PM의 자세를 이야기해보려고 합니다.
< AI가 PO/PM을 대체하는 사례들...>
AI의 자동화 기능이 강화되면서 직관적이고 경험에 기반한 의사결정이 점차 줄어들고 AI의 예측 모델과 분석 결과에 의존하게 되는 사례들이 늘고 있습니다. 직관과 경험에 의존했던 시대에서 예측과 데이터에 기반한 의사결정으로 변화하고 있는 부분입니다. 해당 사례들을 가지고 와봤습니다.
1. 일정 관리 및 최적화(Microsoft Project)
Microsoft Project는 AI를 활용하여 프로젝트 일정을 자동으로 생성하고 조정합니다. AI는 프로젝트 계획의 일정을 최적화하고, 자원 할당을 자동화하며, 작업의 우선순위를 재조정하여 프로젝트의 효율성을 극대화합니다. 이는 전통적으로 PO/PM이 담당하던 중요한 업무 중 하나였습니다.
2. 리스크 예측 및 관리(RiskWatch)
RiskWatch는 AI를 사용하여 프로젝트 리스크를 예측하고 관리하는 솔루션입니다. 과거 데이터를 분석하여 잠재적인 리스크를 식별하고, 발생 가능성을 예측하며, 적절한 대응 방안을 제시합니다. 이는 리스크 관리의 중요성을 고려할 때, PO/PM의 역할을 상당 부분 자동화하는 예입니다.
3. 요구사항 수집 및 분석(Jira Align)
Jira Align은 AI를 사용하여 고객 요구사항을 자동으로 수집하고 분석합니다. 고객 피드백과 시장 데이터를 실시간으로 분석하여 제품 개선에 필요한 인사이트를 제공합니다. 이는 PO가 제품의 비전과 전략을 설정하는 데 중요한 데이터를 제공하며, 많은 부분에서 PO의 역할을 대체할 수 있습니다.
4. 코드 리뷰 및 품질 보증(DeepCode)
DeepCode는 AI 기반의 코드 리뷰 도구로, 코드의 품질을 분석하고 잠재적인 버그를 탐지합니다. 이는 전통적으로 개발팀의 리더나 PO/PM이 주도하는 품질 보증 프로세스를 자동화하여 효율성을 높입니다. AI는 코드의 문제점을 빠르게 식별하고 해결 방안을 제시함으로써 품질 관리를 지원합니다.
5. 팀 생산성 모니터링(ActivTrak)
ActivTrak은 AI를 활용하여 팀의 생산성을 모니터링하고 분석합니다. 팀의 작업 패턴을 분석하여 비효율적인 부분을 찾아내고, 개선 방안을 제안합니다. 이는 PO/PM이 팀의 작업 상태를 파악하고, 생산성을 최적화하는 데 도움을 주며, 일부 업무를 자동화합니다.
6. 고객 지원 및 상호작용(Zendesk AI)
Zendesk AI는 고객 지원 요청을 처리하고, FAQ를 자동으로 답변하며, 복잡한 문의는 적절한 담당자에게 전달합니다. 이는 PO가 고객의 피드백을 수집하고 분석하는 역할을 보완하거나 대체할 수 있습니다. AI는 고객의 요구사항을 신속하게 처리하고, PO가 제품 개선에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
7. 프로젝트 상태 보고서 작성(Wrike)
Wrike는 AI를 사용하여 프로젝트 상태 보고서를 자동으로 작성합니다. 프로젝트 진행 상황, 완료된 작업, 남은 작업 등을 실시간으로 분석하여 보고서를 생성합니다. 이는 PO/PM이 정기적으로 수행하는 보고서 작성 업무를 자동화하여 시간을 절약하고 정확성을 높이는 사례입니다.
< 보완적인 요소일 뿐, AI가 PO/PM을 대체가능한 영역과 불가능한 영역...>
AI가 할 수 있는 영역과 대체불가능 영역을 나누어 보겠습니다.
✅ 데이터 분석 및 예측
✳️ AI
AI는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고, 이를 기반으로 인사이트를 도출하는 데 탁월합니다. 시장 동향 분석, 사용자 행동 패턴 예측, 프로젝트 리스크 분석 등의 작업은 AI가 신속하고 정확하게 수행할 수 있습니다. 구글, 아마존, 페이스북 등 빅테크 기업들은 AI를 활용해 사용자 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 맞춤형 서비스를 제공하고 있습니다.
❎ 대체불가 영역
데이터 분석 결과를 해석하고, 이를 바탕으로 전략적 결정을 내리는 데는 인간의 직관과 경험이 필요합니다. 데이터가 특정 사용자 행동을 예측한다고 해도, 그 행동의 이면에 숨은 심리적, 문화적 요인을 이해하는 데는 PO/PM 해석이 필수적입니다. 애플의 제품 개발 과정에서 인간의 창의성과 직관이 중요한 역할을 한다는 점은 잘 알려져 있습니다.
✅ 의사소통 및 협상
✳️ AI
AI 기반 챗봇이나 가상 비서는 일정 조율, 간단한 문의 응답, 문서 작성 및 보고서 작성 등을 자동화할 수 있습니다. 마이크로소프트 팀즈와 같은 협업 도구는 AI를 활용해 프로젝트 상태를 자동으로 업데이트하고, 일정 알림 등을 제공하여 업무를 지원하고 있습니다.
❎ 대체불가 영역
팀 내 갈등 관리, 복잡한 의사소통, 이해관계자와의 협상 등은 높은 수준의 감정 지능, 신뢰 구축, 협상 기술이 요구됩니다. PO/PM은 팀의 사기 관리, 창의적인 문제 해결, 다양한 이해관계자의 요구 조율에서 중요한 역할을 합니다. 테슬라는 제품 개발 과정에서 엘론 머스크의 리더십과 의사소통이 중요한 요소로 작용하고 있습니다.
✅ 창의성과 혁신
✳️ AI
AI는 패턴 인식 및 기존 데이터를 기반으로 새로운 아이디어를 제안할 수 있습니다. 제품 기능 개선 제안, 사용자 경험 향상 방안 도출 등에 AI가 기여할 수 있습니다. 넷플릭스는 AI를 활용해 사용자 데이터를 분석하고, 새로운 콘텐츠 추천 시스템을 개발하는 데 성공했습니다.
❎ 대체불가 영역
완전히 새로운 아이디어를 창출하거나, 새로운 시장 기회를 포착하는 데는 인간의 창의성, 직관, 그리고 다양한 경험이 필수적입니다. PO는 제품 비전과 전략을 설정하고, PM은 프로젝트의 혁신적인 접근 방식을 개발하는 데 중요한 역할을 합니다. 스티브 잡스는 애플의 혁신적인 제품 개발에 있어 핵심적인 역할을 했습니다.
✅ 상황 판단 및 윤리적 결정
✳️ AI
AI는 정해진 규칙과 알고리즘에 따라 결정을 내릴 수 있지만, 복잡하고 예측 불가능한 상황에서 윤리적 판단을 내리는 데는 한계가 있습니다. 예를 들어, 자율주행차의 윤리적 문제 해결에는 여전히 인간의 판단이 필요합니다.
❎ 대체불가 영역
복잡한 상황에서의 의사 결정, 윤리적 문제 해결, 장기적인 전략 수립 등에서는 인간의 경험과 가치관이 중요합니다. 페이스북은 개인정보 보호와 관련된 윤리적 결정에서 많은 논란을 겪었으며, 이러한 문제 해결에는 인간의 개입이 필수적입니다.
✅ 일정 관리 및 자원 할당
✳️ AI
AI는 프로젝트 일정 관리, 자원 할당 및 최적화를 자동화할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘을 통해 프로젝트 일정을 예측하고, 필요한 자원을 효율적으로 배분할 수 있습니다. Asana와 같은 프로젝트 관리 도구는 AI를 활용해 작업의 우선순위를 정하고 일정을 최적화합니다.
❎ 대체불가 영역
프로젝트 일정의 불확실성, 자원 배분의 우선순위 결정, 팀원의 역량과 상황에 맞춘 조율은 PO와 PM의 경험과 판단이 필요합니다. 특정 상황에서의 유연한 대응, 팀원의 능력을 최대한 발휘할 수 있는 환경 조성은 인간의 직관과 경험이 필수적입니다.
✅ 품질 보증 및 테스트
✳️ AI
AI는 코드 리뷰, 자동화된 테스트 수행, 버그 예측 및 탐지에 뛰어납니다. AI 기반의 툴은 코드의 품질을 분석하고 잠재적인 문제를 미리 식별하여 빠르게 수정할 수 있게 도와줍니다. SonarQube는 AI를 활용해 코드 품질을 분석하고 향상시켜 줍니다.
❎ 대체불가 영역
최종 제품의 품질 보증, 사용자의 실제 경험과 피드백을 반영한 개선 작업, 복잡한 버그의 해결은 인간의 역할이 가장 중요합니다. PO와 PM은 사용자 요구사항을 깊이 이해하고, 그에 맞춘 최적의 품질을 보장하기 위해 지속적인 모니터링과 피드백 수집하며 수행합니다.
✅ 리스크관리
✳️ AI
AI는 프로젝트 리스크를 예측하고 관리하는 데 유용합니다. 과거 데이터를 분석해 잠재적인 리스크를 식별하고, 발생 가능성을 예측하며, 대응 방안을 제시할 수 있습니다. Predictive Analytics를 통해 프로젝트의 성공 가능성을 높이는 전략을 수립할 수 있습니다.
❎ 대체불가 영역
예상치 못한 리스크, 인간적인 요소가 큰 리스크, 복잡한 이해관계가 얽힌 리스크의 관리는 인간 PM의 경험과 판단이 필요합니다. PO와 PM은 리스크의 실제 영향과 팀의 상황을 고려해 최적의 대응 전략을 수립하고 실행합니다.
✅ 고객 피드백 및 요구사항 수집
✳️ AI
AI는 고객 피드백을 분석하고 요구사항을 자동으로 수집하며, 이를 바탕으로 제품 개선 방안을 도출할 수 있습니다. 챗봇과 설문조사 툴은 AI를 활용해 고객의 의견을 신속하게 수집하고 분석합니다. Qualtrics는 AI를 통해 고객 피드백을 실시간으로 분석하고 인사이트를 제공합니다.
❎ 대체불가 영역
고객과의 직접적인 상호작용, 피드백의 맥락 이해, 복잡한 요구사항의 우선순위 설정은 인간 PO와 PM의 역할이 중요합니다. 고객의 숨은 요구를 파악하고, 이를 제품에 반영하는 과정에서는 인간의 공감 능력과 경험이 필요합니다.
< AI가 PO/PM을 대체하는 것은 7:3 정도 비율 일 것이라고 생각합니다...>
AI는 PO와 PM의 여러 업무를 자동화하고 지원할 수 있지만, 인간의 역할을 완전히 대체하기는 어렵습니다. AI는 데이터 분석, 예측, 기본적인 의사소통 및 관리 작업에서 강력한 도구가 될 수 있지만, 창의성, 복잡한 의사소통, 윤리적 판단 등은 여전히 인간의 영역이라고 생각합니다.
AI가 PO/PM을 완전히 대체하기보다는, 상호 보완적인 관계를 형성할 가능성이 크다고 필자는 예측합니다. AI는 데이터 분석과 예측 모델링을 통해 PO/PM이 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하고, 반복적인 업무를 자동화하여 PO/PM이 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 상호보완적 도구로서 활용이 될 것이라고 봅니다. 이를 통해 서로 협력하여 더 나은 결과를 창출할 수 있을 것이라고 생각합니다.
또한 시장 트렌드 분석, 제품 비전 수립, 팀 내 협업 강화 등은 PO/PM이 AI와 협력하여 더욱 효과적으로 수행할 수 있는 업무라고 판단됩니다. 이는 PO/PM의 역할을 더욱 가치 있게 만들 것이고, 조직의 성장과 혁신에 기여할 수 있게 될 것입니다.
< AI가 협력적 도구이자 활용의 대상...>
PO/PM은 이제 AI 기술에 대한 기본적인 이해와 학습을 통해 변화하는 환경에 적응해야만 합니다. 그리고 적극적으로 AI의 작동 원리, 데이터 분석 기법, 예측 모델링 등에 대한 지식을 습득함으로써, AI와 효과적으로 협업할 수 있는 능력을 갖출 수 있게 될 것이며 이 부분이 경쟁력 그 자체가 될 것이기 때문입니다.
그리고 창의성, 문제 해결 능력, 의사소통 능력 등 인간 고유의 역량을 강화하는 것이 더욱더 중요해질 겁니다. 이러한 역량은 AI가 쉽게 대체할 수 없는 부분이며, PO/PM의 핵심 경쟁력이 될 수 있습니다. 특히, 고객과의 소통, 팀 내 협업, 복잡한 문제 해결 등의 영역에서 인간의 역량은 여전히 중요하다고 생각합니다.
✓ 마치며
AI 기술의 발전은 비즈니스와 산업의 많은 부분을 변화시키고 있지만, PO와 PM의 역할은 여전히 대체할 수 없는 중요한 영역입니다.
AI와 인간이 협력하여 더 나은 결과를 도출할 수 있는 방법을 모색하는 것이 앞으로의 과제가 될 것이고, 이를 통해 기업은 더욱 혁신적이고 효율적인 방식으로 성장할 수 있을 것입니다. 빅테크 기업의 사례를 통해 AI와 인간의 협력 가능성을 확인할 수 있으며, 이러한 협력은 앞으로의 비즈니스 환경에서도 중요한 요소로 남을 것입니다.
