1. 전략과 기획 중심의 구축 프로세스
AI를 활용한 애플리케이션 구축은 단순히 기술적인 구현을 넘어선 진지한 비즈니스 작업입니다. 내부 도구라 할지라도 기업의 핵심 워크플로우를 담당하게 되므로, 고객용 제품과 동일한 수준의 엄격함이 요구됩니다.
- 생각 기반의 구축: 단순한 느낌(vibes)이 아닌 철저한 분석과 기획을 바탕으로 구축되어야 합니다. 누가 사용하고 어떤 문제를 해결하는지 명확히 정의해야 합니다.
- 전략 우선 원칙: 비전, 목표, 페르소나가 명확하지 않은 상태에서 AI가 생성한 앱은 겉모습만 화려할 뿐 실질적인 가치를 제공하지 못합니다.
- 결정의 가치: 이제 개발은 가장 쉬운 부분이 되었습니다. 15분 만에 만든 나쁜 아이디어는 여전히 나쁜 아이디어일 뿐이며, 무엇을 만들지 결정하는 능력이 실력을 가르는 척도가 됩니다.
2. 제품 관리자의 역할 변화: 기획자에서 ‘빌더’로
엔지니어링 팀에 의존하지 않고도 PM이 직접 완전한 애플리케이션을 배포할 수 있게 되면서, 제품의 소유권 구조가 변화하고 있습니다.
- 직접적인 소유권: 개발팀으로의 ‘핸드오프(handoff)’ 과정 없이 PM이 아이디어부터 생산 단계까지의 전체 경험을 직접 소유하게 됩니다.
- 엔드 투 엔드 사고: 고객의 니즈를 이해하는 것을 넘어 애플리케이션이 처음부터 끝까지 어떻게 작동해야 하는지 설계하는 능력이 중요해집니다.
- 본질의 유지: 도구와 속도는 변하지만, 비전 수립부터 출시, 지속적인 개선으로 이어지는 제품 개발의 근본 프레임워크는 변하지 않습니다.
3. AI와의 효율적인 협업 전략
AI를 단순한 도구가 아닌 팀원으로서 대우하고 관리하는 지혜가 필요합니다.
- 신입 사원처럼 대하기: AI는 똑똑하고 빠르지만 비즈니스 맥락을 모르는 신입 사원과 같습니다. 모호한 지시는 잘못된 방향으로의 질주를 초래하므로, 명확한 지시와 경계 설정이 필수적입니다.
- 지능형 코파일럿 활용: AI의 역할은 코드 생성에 그치지 않습니다. 아이디어를 테스트하고, 대안을 탐색하며, 사용자 가이드를 작성하는 등 제품 개발 전반의 파트너로 활용할 수 있습니다.
- 데이터 통합 레버리지: 로드맵, 고객 피드백, 사용 데이터를 AI가 동시에 분석하게 함으로써 인간이 놓치기 쉬운 패턴을 발견하고 전략적 통찰을 얻을 수 있습니다.
4. 거버넌스와 지속 가능성 확보
누구나 앱을 만들 수 있는 시대에는 오히려 관리와 통제가 더욱 중요해집니다.
- 거버넌스 체계 구축: 조직 내에서 누가 앱을 만들 수 있는지, 배포 전 검토 프로세스는 무엇인지, 사후 유지보수는 누가 담당할 것인지에 대한 정책이 수립되어야 합니다.
- 보안 및 규정 준수: IT 및 컴플라이언스 팀이 코드를 감사하고 사용자 액세스를 관리할 수 있는 보안 리뷰 역량이 뒷받침되어야 합니다.
- 전략적 거부(No)의 미학: AI는 항상 새로운 기능을 제안하고 구현하려 할 것입니다. 하지만 전략에 맞지 않는 제안을 거절하고 ‘슬롭웨어(slopware)’의 양산을 막는 것은 오직 PM만이 할 수 있는 역할입니다.