[흥미로운 글] 2025년 5월
AI Agent 시대에서 '제품 주도 성장'이란? 변화하는 사용자 경험
매달 인상 깊게 읽은 글과 생각을 정리합니다.
트렌드, 조직 관리, 기술, 기업에 대한 얘기를 다룹니다.
목차
1. 에이전트 시대의 제품 성장 전략: 사용자는 더 이상 사용하지 않는다
2. IT 업계는 인력 감축을 진행하고 있다.
3. 뛰어난 성과를 내는 사람들은 왜 ‘주장’을 할까?
에이전트 시대의 제품 성장 전략:
사용자는 더 이상 사용하지 않는다
원글: Why Agents Break PLG (And How to Rebuild It)
TL;DR
1. 전통적인 제품 주도 성장(PLG)은 사용자의 제품 경험을 통해 가치를 발견하는 방식이었으나, AI 에이전트의 등장으로 사용자가 직접 제품을 다루지 않고 작업을 위임하는 방식으로 전환되고 있다.
2. AI 에이전트의 활용이 증가하면서 기존의 온보딩 프로세스, UI 최적화, 기능 발견 방식 등 PLG의 핵심 전략들이 효과를 잃고 있다.
3. 예컨대, Perplexity, Windsurf, Granola 등의 제품은 사용자가 아니라 AI 에이전트가 직접 작업을 수행하면서 기존의 PLG 지표와 사용자 참여도가 무의미해졌다. (사용자는 일을 위임하고 에이전트가 수행한 과정과 결과를 보고 판단하기만 한다.)
4. 이러한 변화로 인해 PLG 팀은 기능 사용이 아닌 사용자의 '의도(intent)'를 명확히 파악하고 신속하게 결과를 제공하는 방식으로 전환해야 하며, 결과 자체를 측정하고 공유 가능하게 만들어야 한다.
5. 또한, 사용자가 AI 에이전트를 신뢰하고 편하게 활용할 수 있도록 투명성, 사전 승인, 작업 취소 등의 통제권을 설계하여 사용자 경험을 관리해야 한다.
6. 결론적으로, AI 에이전트가 주도하는 환경에서는 사용자가 아닌 에이전트가 제품을 사용하는 실질적 대상이 되므로, PLG 전략은 에이전트 중심으로 새롭게 재편되어야 한다.
인사이트
원글의 제목을 직역하면 “왜 에이전트는 PLG를 망가뜨리는가 (그리고 그것을 어떻게 다시 구축할 것인가)”이다. 글의 제목만 봐도 알 수 있듯이 AI 에이전트의 부흥에 맞춰 '제품 주도 성장'이 재정의돼야 한다는 것.
ⓒ작가편집요즘 내 패턴을 돌아봤을 때 많이 공감된 글이다. 가령 과거에는 데이터의 인사이트를 얻기 위해 이를 제공하는 서비스를 찾아 직접 사용하고 이해해서 활용했다면, 현재는 에이전트를 활용해 데이터 소스를 찾고, 에이전트로 데이터를 정리하고, 인사이트를 뽑아낸다. 이 과정에서 명확히 하면 되는 것은 결국 '의도(목적)'. 어떻게 활용할 수 있을지 서비스에 대한 고민보다, "뭘 봐야 할까" 목적과 목표에 대한 고민에 더 집중할 수 있게 됐다.
서비스 입장에서 말하면, 결국 서비스를 활용하는 건 사람이 아닐 수도 있다는 것. 사람은 목적과 목표를 에이전트에게 쥐어주고, 에이전트가 서비스를 통해 (혹은 서비스를 활용하지 않고도) 정보를 찾고, 분석해서 전달한다.
결국 이 형태에서 적응하려면 서비스 또한 사용자를 '사람'에서 '에이전트'까지 확장해야 한다는 결론이 나온다. 퍼플렉시티 등 검색 에이전트에서 결과를 잘 가져갈 수 있게 주거나, 빠르게 연결할 수 있게 하는 형태가 되거나, 혹은 서비스 자체를 에이전틱하게 만들어, 사용자가 의도만 입력하면 되는 공간으로 만들거나.
그래서 글에선 이제 PLG 전략을 설계할 때 기능 사용 기반에서 결과 중심, 의도 기반 경험으로 전환해야 하며, 이는 의도 캡처 → 결과 측정 → 위임 준비 → 신뢰 설계라는 4단계로 구성할 것을 제안한다.
서비스에 어떻게 이를 녹이고 활용할 수 있을까? 진지하지만 빠르게 고민해야 할 시기가 다가오는 것 같다.
IT 업계는 인력 감축을 진행하고 있다.
원글: MS 6000명, 메타 3600명… AI가 일으킨 해고 칼바람
TL;DR
1. MS, 메타, 구글 등 빅테크 기업들이 대규모 인력 감축에 나섰으며, AI 도입에 따른 효율화와 비용 절감이 주요 이유다.
2. 구조조정 대상은 저성과자 및 중간 관리자 중심으로, AI를 통해 대체 가능한 반복적·관리 업무 인력이 주요 대상이다. 조직의 효율성과 민첩성을 높이기 위한 '슬림화 전략'의 일환이다.
3. MS는 AI 데이터 센터에 800억 달러 투자 계획을 발표했으며, 메타와 구글 역시 AI 중심 전략을 추진하며 투자 집중을 위해 비핵심 사업의 인력을 줄이고 있다.
4. AI 기술의 발전으로 중간 관리직의 존재가 위협받고 있으며, 향후 조직 구조가 수평화되고 민첩성이 강조될 전망이다.
5. 조직 내에서 AI 도입이 가속화되면, 중간 관리자의 역할이 축소되고, 업무 자동화를 통한 의사 결정 체계가 자리 잡을 것으로 예상된다.
6. 빅테크의 구조조정은 단순히 비용 절감을 넘어 AI 중심의 기업 생태계를 위한 근본적 재구성 전략의 일환이며, 앞으로도 이러한 변화는 지속될 것으로 보인다.
인사이트
보통 중간 관리자는 ‘1) 구성원의 성과 측정, 2) 업무 배분 및 일정 조율, 3) 피드백’ 역할을 맡는다. 실무를 병행하면서 프로젝트가 원활히 진행되도록 중심에서 움직이는 존재다. 물론 구성원 개개인의 인간적 관리까지 담당하지만, 본질적으로는 프로젝트의 흐름과 성과를 지키는 현장형 관리자에 가깝다.
그런데 이 중간 관리자의 자리가 축소된다는 것은 AI가 이 역할의 일정 부분을 대체할 수 있다고 판단했기 때문일 것이다. 조직 내 업무 기록이나 성과 데이터를 기반으로 AI가 일정 수준의 업무 조율이나 피드백까지 처리할 수 있게 되었다는 의미다. 이는 기업 운영 측면에서 상당히 상징적인 변화다.
ⓒ작가편집우리는 AI가 단순히 ‘반복 작업의 자동화나 업무 지원’ 수준을 넘어 ‘관리’의 영역까지 그 활동 범위를 넓히고 있다는 점에 주목해야 한다. 이런 변화 속에서 관리자의 역할도 재정립되어야 한다. 과거의 일정 조율과 구성원 관리 중심의 리더에서, 이제는 생산성을 구조화하고 적극적으로 촉진하는 리더(실무형 리더)로 발전해야 하는 것이다.
다만, 이런 변화가 실질적으로 가능하려면 전제 조건이 필요하다. ‘데이터 기반 관리가 가능한 수준으로 조직이 체계화되어 있는가’가 핵심이다. 소규모 조직은 애초에 중간 관리자가 없거나, 실무 과부하로 인해 자연스럽게 관리자가 등장하는 형태를 보이기도 한다. 결국 AI를 활용한 데이터 기반 관리의 실효성은 조직의 구조적 성숙도에 달려있기도 하다.
AI 도입은 단순히 반복 업무를 줄이는 것을 넘어, 조직의 구조 자체를 바꾸고 있다. 중간 관리자의 축소는 그 상징적인 변화이며, 이로 인해 관리자뿐 아니라 구성원 전체의 역할 인식이 달라져야 한다고 생각한다. 이제 중요한 건 ‘누가 더 많은 일을 하느냐’가 아니라, ‘어떤 구조와 흐름을 만들 수 있느냐’다.
결국, 앞으로의 조직은 기술이 아니라 사람의 촉(직감)과 설계력, 그리고 문제를 명확히 정의하고 조율하는 역량에 이전보다 많은 프리미엄을 부여하게 될 것이다. 지금의 ‘에이전트 시대’는, 인간이 기술과 나란히 일하려면 인간이 어떤 가치를 증명해야 하는지를 계속 묻고 있다.
뛰어난 성과를 내는 사람들은 왜 ‘주장’을 할까:
인사이트, 제안, 주장 그 차이
원글: 뛰어난 성과를 내는 사람들은 왜 ‘주장’을 할까: 인사이트, 제안, 주장 그 차이
TL;DR
1. 뛰어난 성과를 내는 사람들은 단순히 관찰과 정보 전달(인사이트)을 넘어 실제 행동과 책임을 담은 '주장'을 해야 한다.
2. ‘인사이트’는 현상이나 정보를 관찰해 전달하는 수준으로, 행동 변화를 유발하지 않으며 시작점에 불과하다.
3. ‘제안’은 몇 가지 옵션을 제시하고 결정 책임을 위임하는 반면, 주장은 확신을 가지고 특정 행동을 권유하며 그 책임까지 직접 짊어진다.
4. 불확실한 상황에서 주장을 하는 것은 꼭 100% 확신이 있어서가 아니다. 앞으로 나아가기 위한 실질적 결정을 내리고 프로젝트를 진전시키기 위함이다.
5. 좋은 질문만 던지는 데서 멈추지 않고 그 질문에 대한 나만의 명확한 답을 덧붙여야, 문제 해결과 팀 발전에 실질적인 기여를 한다. 이것이 ‘좋은 주장’이다.
6. 주장하는 것은 틀릴 수 있는 위험과 책임을 수반한다. 하지만 그것이 모여 팀의 발전과 실제 변화를 이끄는 중요한 역할을 수행한다.
인사이트
내 주장을 공개적으로 밝히는 건 두려움을 수반한다. 그 두려움의 근본 원인은 보통 두 가지로 나뉜다.
1. 내가 틀릴 수 있다는 두려움
→ 틀렸을 때 평판이 나빠지거나 비판받을 수 있다는 걱정
2. 책임이 나에게 돌아올 수 있다는 두려움
→ 내 주장에 따른 후속 행동이나 책임을 내가 감당해야 할지도 모른다는 부담
첫 번째 두려움은 자연스러운 감정이다. 하지만 정답이 명확하지 않은 영역에서는 내 주장이 ‘틀렸다’기보다, 관점이 달랐을 가능성이 더 크다. 주장을 하면 장점이 분명하다. 청자 입장에서 어떤 선택지를 중심으로 사고해야 할지 초점이 생긴다. 반면, 파편화된 인사이트나 정보만 던져주는 경우, 그걸 다시 정리하고 의미를 뽑아내야 하는 부담이 청자에게 넘어간다. 특히 리더나 이해관계자처럼 수많은 업무에 시달리는 사람일수록, 이런 접근은 오히려 혼란을 유발한다.
그래서 주장이 필요하다. 입장을 명확히 하면 상대는 판단할 수 있다.
“좋네요, 당신이 판단해서 진행해 보세요.”
“이미 검토한 부분입니다. 더 이상 논의하지 않아도 될 것 같아요.”
“좋은 생각입니다. 다음 단계로 구체화해 보시죠.”
같은 피드백처럼 말이다. 이는 결국 누군가 ‘결정’을 내렸다는 뜻이다. 단순 인사이트 전달보다 조직의 속도와 명확성 면에서 훨씬 큰 효과를 낳는다.
두 번째 두려움은 개인적으로 자주 봐온 사례다. 책임이 두려워 아무 말도 하지 않다가, 시간이 지난 뒤 “저도 그 생각했어요.”라고 말하는 경우. 혹은 뒤늦게 따라오기만 하는 경우다. 후자는 겉으로 드러나지 않아 모르고 지나치는 경우가 많지만, 전자는 협업에서 신뢰를 잃기 쉽다.
의견을 말할 자격은 책임질 각오에서 생긴다. 실제로 조직에서 인정받고 성과를 내는 사람들은 그 책임을 기꺼이 감수하면서도, 더 나은 판단을 위해 리더와 함께 결정한다. 구성원의 입장에서도 소극적으로 주어진 업무만 처리하는 것보다 적극적으로 주장을 제시하고 책임의 영역을 넓혀가는 태도가 필요하다고 생각한다. (쫄지 말자)
요약하면, ‘주장’은 의사결정을 돕는다. 실행 여부를 정리하고, 그 결정이 조직의 다음 단계를 만든다. 반대로 인사이트나 제안은 때때로 “판단의 책임”을 넘기기 위한 중립적 전달에 머물기 쉽다.
결국 조직을 앞으로 움직이는 힘은 누군가의 주장에서 비롯된다. 특히 AI 에이전트 시대에는 생각의 파편을 나누는 것만으로는 충분하지 않다. 자신의 판단을 완결해 명확한 주장을 제시하는 능력이 점점 더 중요해질 것이다.
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