AI 리터러시가 PM 커리어를 가른다 | 매거진에 참여하세요

AI는 도구가 아니라 환경이다

많은 PM이 AI를 이렇게 정의한다.

• - 회의 요약을 해주는 것

• - PRD 초안을 대신 써주는 것

• - 리서치를 빠르게 정리해주는 것

이건 틀린 말은 아니다. 하지만 본질을 놓치고 있다.

AI는 “보조 도구”가 아니라 업무 환경 자체를 바꾸는 인프라가 되고 있다.

과거의 SaaS 도구들은 “속도”를 높였다. 그러나 생성형 AI는 “사고 과정”을 바꾸고 있다.

AI 리터러시의 4단계 : 표면 활용에서 구조 재설계로

1단계: 이해 (Understanding)

이 단계는 기술자가 되라는 말이 아니다.
그러나 최소한 다음은 알아야 한다.

• - LLM은 확률 기반 텍스트 생성기다. 사실을 “기억”하는 것이 아니라 패턴을 예측한다.

• - 자신감과 정확성은 별개다. 학습 데이터 범위와 최신성에 한계가 있다.

이 기본 이해가 없으면 두 가지 오류에 빠진다.

1. 과신 : “AI가 말했으니 맞겠지.”

2. 과소평가 : “가끔 틀리니까 못 쓰겠다.”

이해 단계는 AI를 냉정하게 다루기 위한 최소 조건이다.

2단계: 활용 (Application)

이 단계에서 대부분의 PM이 멈춘다.

• - PRD 초안 작성

• - 회의 요약

• - 시장 리서치 요약

• - 인터뷰 질문 리스트 생성

생산성은 확실히 오른다. 그러나 이것은 “업무 보조” 수준이다.

여기서는 커리어 격차가 거의 벌어지지 않는다.
왜냐하면 누구나 접근 가능하기 때문이다.

3단계: 설계 (Workflow Design)

이 단계부터 진짜 차이가 시작된다.

단순히 AI를 쓰는 것이 아니라 업무 흐름 자체를 AI 중심으로 재설계한다.

예시를 보자.

기존 유저 피드백 프로세스:

• 설문 수집→ 엑셀 정리 → 카테고리 분류 → 우선순위 회의 → 백로그 반영

AI 중심 프로세스:

• 피드백 자동 수집 → AI가 주제 클러스터링 → 감정 분석 및 강도 점수화 → 반복 등장 문제 자동 추출 → 우선순위 제안

• 이 구조에서는 PM의 역할이 바뀐다.

데이터를 정리하는 사람이 아니라 AI가 정리한 구조를 해석하고 방향을 결정하는 사람으로 이동한다.

이 단계의 PM은 이미 조직 내에서 다르게 평가된다.
“일 잘하는 사람”이 아니라 “시스템을 만드는 사람”이 된다.

4단계: 통합 (Product Integration)

여기서부터는 전략 레벨이다.

AI가 업무 도구가 아니라 제품의 핵심 가치 제안(Value Proposition)이 된다.

예를 들어:

• - 검색 기능이 아니라, 질문 기반 답변 시스템

• - 수동 설정이 아니라, 자동 추천 시스템

• - 단순 분석 툴이 아니라, 인사이트 자동 생성 플랫폼

이 단계에 도달한 PM은
AI를 기능으로 붙이는 것이 아니라 AI를 전제로 문제를 재정의한다.

이들을 AI-Native PM이라고 부를 수 있다.

지금 당장 해야 할 구체적 행동

단순히 “AI 많이 써보세요”는 의미 없다.

다음과 같이 접근해야 한다.

1. - 매주 하나의 반복 업무를 자동화해본다.

2. - 프롬프트를 개인 자산처럼 관리한다.

3. - AI API를 연결해 간단한 기능을 직접 구현해본다.

4. - 실패 사례를 기록해 AI의 한계를 체득한다.

6. 제품 기획 단계에서 “AI가 이 문제를 어떻게 풀 수 있는가?”를 항상 먼저 질문한다.

이 경험은 이론이 아니라 사고 체계를 바꾼다.