<AI PM/PO 바이블> 강의를 만들었다

AI PM에게 필요한 역량을 다시 생각하다 (패스트캠퍼스 강의 소개)

<AI PM/PO 바이블> 강의를 오픈하며

요즘은 혼자서도 AI를 활용해 아이디어를 바로 구현하고, 제품으로 출시할 수 있는 시대가 되었습니다.

이전에는 디자이너나 개발자가 없으면 (혹은 그에 준하는 기술 역량이 없으면),

PM 개인이 아이디어를 실제 제품으로 만들어보는 것 자체가 쉽지 않았죠.

하지만 지금은 다릅니다. AI를 활용하면 직무와 상관없이 누구나 직접 만들어보고, 실험하고, 출시까지 해볼 수 있는 환경이 만들어졌습니다.

그럼에도 불구하고, AI PM이라는 역할은 전혀 다른 이야기라고 느꼈습니다.

PM은 혼자 만드는 사람이 아닙니다.

조직 안에서 팀과 함께 판단하고, 방향을 맞추고, 그 결과에 책임지는 역할입니다.

실제 AI 제품을 만들며 제가 가장 어렵다고 느꼈던 건, 기술 자체가 아니라 판단과 의사결정이었습니다.

이 문제를 AI로 푸는 게 맞는지, 어디까지를 실험하고 무엇을 멈출지,

그리고 이 모든 시행착오를 어떻게 유의미한 자산으로 남길 것인지....

막상 이런 질문에 답하려고 하면 검색해도 참고할 사례는 거의 없고,

비슷한 경험을 한 사람을 찾기도 쉽지 않았습니다.

요즘 AI 관련 콘텐츠나 강의를 보면 툴이나 스킬 중심의 내용은 정말 많아졌습니다.

어떤 툴을 쓰는지, 어떻게 더 빠르게 만드는지에 대한 정보는 조금만 찾아도 쉽게 접할 수 있죠.

하지만 저는 얼마나 쉽게 & 빨리 만드는가보다

"좋은 제품을 만들고 있는가" + "그리고 그 제품이 지속 가능한가"를 더 중요한 가치로 보고 있습니다.

AI PM에게도 반드시 필요한 역량이라 생각하구요.

생성형 AI를 핵심으로 하는 제품을 무(無)에서 0-to-1로 만들어보며 분명해진 점이 있습니다.

기존 제품 개발과 완전히 다른 방식은 아니지만,

생성형 AI가 들어오는 순간

PM이 판단해야 할 지점의 밀도와 무게는 분명히 달라진다는 점입니다.

모델을 바꿀지 말지, 기능을 더 고도화할지 말지, 지금은 멈추고 다시 정의해야 할지.

이 모든 선택이 기술의 문제가 아니라 PM의 판단으로 귀결되는 순간들을 여러 번 마주했습니다.

그래서 이번 강의에서는 기술이나 정답을 나열하기보다

AI 시대에 PM은 어디에서 무엇을 판단해야 하는지,

그 판단을 어떻게 실행과 검증으로 연결해야 하는지에 집중하고자 했습니다.

저는 조직 안에서 AI 제품을 엔지니어, 디자이너 분들과 함께

end-to-end로 설계하며 얻은 경험을 이번 강의에 담았습니다.

또 다른 한 분의 강사님(황진수님)과 함께 하는데요,

18년 경력의 PM이자, PM의 교과서로 불리는 Marty Cagan의 〈Inspired〉를 우리말로 옮기신 분입니다.

강의 후반부에서는 PM의 판단을 실제로 검증하기 위한 prototyping과 agent 실습까지 이어집니다.

판단에서 끝나는 것이 아니라,

그 판단을 실제로 만들어보고 확인해보는 과정까지 경험할 수 있도록 설계했습니다.

AI 시대,

더 빨리 만드는 PM보다 좋은 제품을, 오래 가게 만들 줄 아는 PM이 더 필요해지고 있다고 생각합니다.

이 강의가 그 기준을 고민하고 있는 PM/PO 분들께 조금이라도 도움이 되길 바랍니다.

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