기획자·PM의 시대는 끝났다
AI가 드러낸 생산성의 진짜 격차
AI 시대 ‘입으로만 일하는 직업’이 사라지는 이유
– 생산과 연결되지 않는 기획은 더 이상 경력이 아니다
“기획자, PM이라는 직업은 앞으로 얼마나 쓸모가 없을까?”
이 질문은 충격적이지만 지금의 기술 환경에서 결코 과장이 아닙니다. 오히려 조직 안에서 사람들을 가장 지치게 하고, 생산성을 잠식해온 보이지 않는 ‘업무의 비용(cost of work)’을 드러내는 정직한 문제 제기입니다.
1. 문서에 갇힌 직군
한국 기업의 기획·PM 포지션은 오랜 시간 동안 “생산의 전 단계”가 아니라 “생산과 분리된 관리 문서”의 생산자로 기능해 왔습니다.
문서의 목적은 의사결정인데 정작 실무자들은 이렇게 말합니다.
“이 문서 실제 만드는 데 아무 의미가 없습니다. 윗사람 보고용이에요.”
이때 기업은 두 가지 비용을 동시에 잃습니다.
1. 생산이 지연되는 비용
2. 생산성과 무관한 정교한 문서가 쌓이는 비용
AI가 도입되면서 이 두 비용은 더 선명하게 드러납니다.
문서는 이제 AI가 몇 배 더 빨리, 더 정확하게, 더 통일성 있게 만들 수 있습니다.
기획자의 ‘문서 작성 역량’은 사라질 기능이 된 것입니다.
2. 문서 검수는 AI가 가장 잘하는 영역이다
검수의 본질은 패턴의 발견, 오류 탐지, 논리적 불일치 체크입니다.
GPT-5 수준의 생성형 AI는 이미 전 세계의 데이터를 학습해 인간보다 훨씬 넓은 문맥에서 평가하고 피드백을 줍니다.
AI는 이제 이렇게 말할 수 있는 존재가 되었습니다.
“이 프로젝트는 12개의 리스크가 있고, 과거 사례들을 비교하면 실패 확률이 37%입니다.”
반면 인간의 검수는 경험 기반이라 좁은 샘플에서 판단하게 되고, 편향을 피하기 어렵습니다.
이제 경력자라는 것은 생산하고 테스트하며 학습하는 사람을 의미하게 됩니다.
3. 앞으로의 경력자는 ‘만드는 사람’이다
조직이 진짜 필요로 하는 것은 생산자입니다.
판단은 AI가 더 넓게, 더 싸게, 더 빨리 할 수 있기 때문입니다.
그렇다면 경력자의 정의는 이렇게 바뀝니다.
과거에는 “경험이 많아 판단이 빠르다.”
앞으로는 “AI를 활용해 더 빨리 만들고, 더 많이 실험한다.”
경력은 생산 주기의 속도와 깊이가 됩니다.
4. 입으로만 일하는 직업이 기업을 망치는 구조
입으로만 판단하고, 지시하고, 보고서를 요구하는 직군은 오래전부터 조직을 소모시키는 구조였습니다.
이 문화는 이상한 현상을 만들죠.
실무자들은 보고서 작성에 에너지를 잃고 결정권자는 실제 리스크를 체감하지 못하며 프로젝트는 정교한 문서 속에서만 완성되고 현실에서는 실패합니다.
아이러니하지만 AI의 등장은 기업에 이렇게 묻습니다.
“당신 회사에서 진짜 가치를 생산하는 사람은 누구인가?”
이 질문은 조직의 구조를 재편하고 입으로만 일하는 역할을 자연스럽게 도태시킬 것입니다.
5. AI 시대 PM·기획자의 새로운 생존 전략은? ‘생산 기반 기획’
그럼 PM과 기획자는 정말 사라질까요?
아니요. 기획이라는 기능 자체는 사라지지 않습니다.
사라지는 것은 문서 기반 기획자, 관리형 PM입니다.
앞으로 남는 사람은 이런 사람들입니다.
AI로 문서를 10배 빠르게 만들고,
직접 프로토타입을 생성하고,
사용자 반응을 즉시 테스트하며,
생산 과정에 끝까지 개입하는 사람.
“손이 움직이는 기획자”, “직접 만들 줄 아는 PM”입니다.
기획은 ‘말’이 아니라 ‘행동’이 되어야만 생존합니다.
6. ‘판단하는 사람’의 시대는 끝났다
경험이 많은 사람이 더 잘 판단한다는 믿음은 이미 무너졌습니다.
BCG, McKinsey, MIT 리서치는 공통으로 말합니다.
AI + 인간의 판단이 아니라 AI 단독 판단의 정확도가 더 높다.
그렇다면 경력자의 역할은 ‘판단하는 기계’에서 ‘실험하는 제작자’로 바뀝니다.
판단을 AI에게 넘기고, 인간은 실행·창조·실험으로 이동해야 합니다.
AI는 인간의 판단을 대체하고, 문서 작성과 검수라는 기획자의 80%를 가져갈 것입니다.
앞으로 기업에서 살아남는 사람은 이렇게 나뉩니다.
입으로 일하는 사람 → 조직을 소모시키는 비용
손으로 만드는 사람 → 조직을 움직이는 자산
AI 시대의 경력은 “몇 년 일했는가”가 아니라
“얼마나 많이 만들고, 얼마나 빨리 실험하는가”로 정의됩니다.
이 변화는 위기이자 기회입니다.
입으로 일하는 직업은 사라지지만 생산과 실험을 중심으로 일하는 사람에게는 AI가 최고의 확장 도구가 될 것입니다.
