PM의 자리를 노리는 AI, 진짜로 대체될까?
AI가 빠르게 확산되는 시대, PM이 지켜야 할 핵심 역량은 무엇일까?
안녕하세요 :) 리뷰온리입니다!
요즘은 정말 AI를 평상시에도, 실무에서도
사용하지 않는 분들이 더 드물어진 것 같아요~
그래서 그런지 PM 커뮤니티를 살펴보면PM분들이 많이 걱정하는 부분이 있는데요,
"AI가 정말 PM의 일을 대신하게 될까요?"
입니다.
한 때는 단순한 호기심 정도의 질문이었지만,
최근 프로젝트 현장에서는 이 말이 점점 현실로 다가오고 있어요..!
AI가 회의록을 정리하고, 일정표를 자동 생성하며,
Jira 이슈를 정렬하는 시대가 되었기 때문이에요.
AI가 PM의 일을 보조해주는 개념에서
AI가 점점 PM의 역할을 해줄 수 있는 개념으로
바뀌기 시작한 것 같아요!
그래서 오늘은 이런 변화에 대해서 함께 알아보도록 할게요~
AI가 진짜로 'PM의 일'을 하기 시작했다.
몇 년 전만 해도 AI는 단순히 문서를 요약하거나
태스크를 추천하는 수준이었어요!
이제는 프로젝트의 흐름을 파악하고, 일정 지연을 예측하며,
우선순위를 스스로 재조정할 수 있어요.
대표적인 예로 Asana AI나 Linear Insights,
Notion Q&A 기능을 들 수 있어요.
이들은 단순히 데이터를 정리하는 게 아니라,
"지금 프로젝트의 병목이 어디 있는지",
"어떤 태스크가 일정에 영향을 줄지"를 알려주는데요,
이는 AI가 PM처럼 상황 판단을 할 수 있는 단계가
되어가고 있다는 증거예요!!!
그 결과 PM이 하루 일과에서 해내는 일들도
조금은 달라진 것 같아요.
예전에는 회의록을 정리하고,
팀별 이슈를 취합하는 데 하루 절반을 썼다면,
이제는 AI가 데이터를 모아 요약해주고,
PM은 그 결과를 기반으로 결정만 내리면 돼요.
AI가 더 잘하는 영역은 '반복'과 '정리'
AI의 가장 큰 장점은 기계적 피로가 없다는 점이에요.
사람이 하기엔 지루하고 반복적인 업무에서 탁월하겠죠!
예를 들어,
회의 후 기록을 자동으로 문서화
이슈 트래킹 도구 간 데이터 싱크
일정 변경 시 연쇄 영향도 분석
커뮤니케이션 로그 요약
이런 일들은 PM 입장에서
'시간은 많이 드는데 가치 창출은 낮은 영역'이잖아요!
AI는 이런 영역을 훌륭하게 대체해주고 있습니다.
특히 최근에는 AI 기반 리스크 예측 기능이 주목받고 있어요.
예를 들어 PM이 Jira 데이터를 기반으로
일정 지연 가능성을 예측하려면
보통 여러 보고서를 돌려야 했지만,
AI는 몇 초 만에 패턴을 찾아낼 수가 있어요~
"이번 스프린트는 지난 3회보다 완료율이 낮습니다. 일정 리스크 27% 증가."
이런 식으로 자동으로 리포트를 제시해요.
PM은 그 리포트를 근거로 훨씬 빠르고 타당한
의사결정을 내릴 수 있게 되겠죠?
하지만, AI가 대신할 수 없는 PM의 본질
AI는 결정의 근거를 만들 수 있지만,
결정을 내리기 위한 배경과 이유를 이해하는 과정은
사람이 직접 해야만 한다고 생각해요!
예를 들어, 한 팀원이 일정이 늦어지는 이유가
단순한 기술적 문제인지, 조직 내 분위기나 우선순위 혼선 때문인지를
AI는 파악하지 못하거든요...
AI는 데이터로만 판단하지만,
PM은 데이터 바깥의 이유를 읽어야 해요.
그래서 PM의 역할은 오히려 더 복합적으로 바뀌고 있어요.
단순한 일정 관리는 필수적인 역량이 당연하며,
그것을 넘어서 데이터 결과를 실제 업무 상황에 맞게
해석하고 적용하는 역할을 할 수 있어야해요!
AI는 일정, 비용, 속도를 관리해줄 수 있지만
PM은 여전히 '사람이 어떻게 일하는가'를 관리해야 해요.
데이터만으로는 분석할 수 없는
맥락적인 영역이기 때문이에요!
AI는 '대체'가 아니라 '확장'을 만들어낸다
AI가 들어오면서 PM의 일이 줄어들었다고 생각헤겠지만,
PM의 업무는 오히려 더 넓고 깊어졌어요!
PM은 AI를 통해 데이터 기반의 근거를
쉽게 확보할 수 있기 때문에,
그 데이터를 통해 더 설득력 있는 결정을 내려야해요.
예전에는
"제 생각에는 이 기능이 위험할 것 같아요."
정도의 설명으로 가능했다면,
지금은
"AI 분석 결과와 과거 스프린트 데이터상 이 기능의 리스크는 30% 이상입니다."
라고 근거와 함께 타당성 있는 의사결정을 내려야 해요...
PM은 더 전략적이고, 더 객관적인 의사결정자가 되어야만 해요!
AI가 효율을 만들어주면,
PM은 신뢰를 만들어야 하는 프로세스라고 볼 수 있어요.
AI가 속도를 높이면, PM은 방향을 결정해야 해요!
이 두 가지가 합쳐질 때
프로젝트를 훨씬 안정적으로 이끌어갈 수 있다고 생각해요ㅎㅎ
AI와 함께 일하는 PM을 위한 3가지 핵심 원칙
AI를 잘 쓰는 PM은 특별한 기술이 필요한 게 아니에요.
다만 프롬프트를 얼마나 잘 쓰는지가 중요해요!
즉, AI에게 어떤 질문을 던져야 정확한 답을 받을 수 있는지를
잘 이해하고 있어야 한다는 거죠~
제가 AI를 활용할때 유용하게 사용하는 팁들을 전달드리자면,
결과보다 ‘근거’를 요청하기
→ "이번 일정 변경이 위험한 이유를 데이터 기준으로 세 가지 요약해줘."
이렇게 물으면 단순한 결과보다 훨씬 깊은 인사이트가 나와요.
AI가 제시한 결과를 바로 쓰지 말고 수정하기
→ 수정 과정이 곧 '사고의 기록'이 되기 때문이에요.
수정 내역이 쌓여야 AI가 나의 맥락을 학습할 수 있어요.
툴 간 연결로 흐름 자동화하기
→ Slack, Notion, Jira 같은 주요 협업툴은 Zapier, n8n, Make로 연동하면
AI가 자동으로 데이터를 흘려보낼 수 있어요.
이렇게 하면 정보의 단절 없이 'AI 기반 운영 루프'가 완성돼요!
이렇게 AI를 사용하다보면
AI로부터 훨씬 더 의미있는 도움을 받을 수 있어요!
AI는 PM의 시간을 절약해준다
가장 흥미로운 변화는
PM이 진짜 해야 할 일에 더 많은 시간을 쓰게 됐다는 점이에요!
AI가 문서를 요약하고 일정을 조정하는 동안,
PM은 팀의 방향과 리스크, 제품의 본질적인 가치에 집중할 수 있어요~
훨씬 더 의미있는 업무에 시간을 많이 할애할 수 있죠.
PM은 업무 관리 뿐만 아니라
AI 시스템의 흐름과 운영 전체를 조율하는 역할까지 할 수 있어요!
지금의 PM은 데이터를 분석하고,
기술과 사람의 협업 방식을 조정하며,
결국 프로젝트의 방향을 설계하는 역할을 맡고 있어요~
AI는 PM의 업무 범위는 넓혀주는 도구
AI는 단순하게 PM의 일을 보조하는 수준을 넘어
업무 방식 자체를 변화시키고 있어요!
AI는 효율을 높이고, PM은 그 효율을 방향으로 바꾸어요.
AI는 수많은 데이터를 쌓고, PM은 그 데이터를 이유 있는 결정으로 만들죠.
AI 시대의 PM은
업무를 관리하는 수준을 넘어,
프로젝트가 어떤 가치를 만들어내는지를 고민하는 역할로 바뀌었어요.
AI는 이러한 판단을 더 빠르고 정확하게 내릴 수 있도록 지원하고 있어요~
데이터를 분석하고 근거를 제시하면서,
PM이 더 깊이 있는 결정을 내리도록 돕는 거예요!
AI가 발전해도 PM의 필요성은 줄지 않았어요.
오히려 책임과 영향력이 커졌다고 생각하고 있어요!
이제 PM은 변화의 중심에서
AI와 함께 새로운 기준을 만들어가는 직업이 됐어요ㅎㅎ
오늘도 재밌게 읽어주셨다면 공감과 댓글 부탁드립니다!
좋은하루 보내세요~ :)
