글로벌 시장에서 AI를 만드는 PM의 역할과 새로운 도전
센드버드의 AI 에이전트(Product Manager) 두 분이 현장에서 실제 글로벌 고객사들과 협업하며 겪는 생생한 경험, 그리고 AI 시대의 PM이 갖춰야 할 역량과 일하는 방식의 변화를 솔직하게 풀어냈습니다. 변화하는 소프트웨어 시장에서 PM 역할의 본질, AI 도입의 실제 사례, 그리고 앞으로 다가올 미래에 필요한 태도까지 친절하게 들려줍니다.
1. AI 에이전트 시대, PM의 새로운 업무 현실
센드버드의 존이 진행자로 등장하며, 최근 실리콘밸리에서 가장 뜨거운 키워드로 떠오른 AI 에이전트와 그 개발을 담당하는 PM(프로덕트 매니저)의 역할에 대해 질문을 던집니다.
먼저 출연한 PM들은 서로의 경력과 현재 맡은 업무를 간단히 소개합니다. 한 분은 엔터프라이즈 고객 대상 AI 도입 컨설팅부터 출시와 운영까지 관리하고, 다른 한 분은 GPT가 등장한 이후 AI 챗봇, 그리고 AI 에이전트 개발을 주로 맡고 있다는 사실을 공유하죠.
"저희 팀이 실제로 컨설팅부터 끝까지 하는 과정을 함께 고객이랑 겪고요. 고객이랑 시간을 굉장히 많이 보내게 됩니다."
"저도 코어PM으로 시작해서 AI 챗봇을 2년 정도 만들다가 지금은 AI 에이전트를 중점적으로 만들고 있습니다."
PM들이 느낀 혁신의 본질은 분명합니다. 전통적 소프트웨어가 사람의 시간과 노동에 묶였다면, AI 에이전트는 이제 컴퓨팅 파워, 에너지 등 기술적 자원이 비즈니스의 새로운 한계가 됐다는 것입니다.
"이전엔 생산성의 제약이 사람에 있었다면, 이제는 컴퓨트와 에너지로 옮겨갔다."
"AI 에이전트는 회사가 사람 채용이 아니라 AI를 고용하는 개념이라, 훨씬 더 경제적으로 큰 함의를 가진다."
또한 기존 소프트웨어가 "선형적으로(input 대비 output이 비례함) 성장했다면", AI 에이전트는 회사 생산력이 비선형적으로 급격히 확장될 수 있다는 점을 강조합니다.
2. 센드버드 PM의 역할 분담과 AI 시장에서의 차별점
센드버드는 PM 역할을 크게 두 가지(코어PM, 포디플로이먼트PM/FDPM)로 나눠 설명합니다.
- 코어 PM: 제품의 방향, 비전, 로드맵 등 큰 틀을 지키는 역할
- 포디플로이먼트 PM: 한 명 한 명의 고객에 맞춰 실제로 오늘 무엇을 짜야 하고, 어떤 행동(Behavior)이 필요한지 세세하게 고민하는 실무형 역할
"오늘 생각하는 PM들은 FDPM이고, 내일과 내일모레를 책임지는 분들은 코어PM이라고 생각합니다."
실제 서비스 구현에 참여하는 비중은 각자 다르지만, 두 역할 모두가 필수적이고 상호 보완적임을 강조합니다.
또한 AI가 등장하면서 PM에게 필요한 역량이 달라졌음을 인식합니다.
"이제는 AI 에이전트를 진짜 잘 만들려면, 기술이나 리서치, 플랫폼 같은 기반 이해도가 훨씬 중요해졌어요."
"정확히 동작 원리를 몰라도 트라이&에러를 반복하며 패턴을 읽고, '왜 이렇게 동작할까?'를 고민하는 curious한 자세가 중요합니다."
3. AI PM의 도구, 사고방식, 그리고 함께 일하는 방법
AI를 다루는 PM으로서 프로토타입 제작 능력과 논리적 사고, 명확한 글쓰기가 강조됩니다.
- "예전엔 와이어프레임-디자인-개발 순차 진행이 당연했지만, 요즘은 GPT, 클라우드 코드, Figma 같은 툴이 한 번에 켜 있고, 더 빠르고 시각적으로 소통합니다."
- "말로 최대한 구체적으로 원하는 것을 표현하는 능력이 진짜 중요해졌어요. '프롬프트 짜기'는 결국 내 요구사항을 정밀하게 언어로 풀어내는 과정이죠."
"기술적으로 깊게 알지 못해도 '이렇게 입력하면 이렇게 동작한다'는 패턴을 읽어내는 능력이 더 중요해요."
"프롬프트 설계가 사실상 가장 테크니컬한 일이라고 생각합니다."
또한 실제로 AI 기반 PM 업무와 일반 IT PM 역할에서의 경험 차이, 엔지니어/디자이너 등 협업자들과 어떤 식으로 시너지를 내는지 등의 실무적 팁이 다양하게 공유됩니다.
4. AI 개발에서 PM들이 겪는 특유의 도전과 에피소드
AI 기반 제품을 만들면서 생기는 불확실성과 결정해야 할 기준의 변화는 매우 크다고 말합니다.
과거의 사스 제품은 결과가 명확해서 직관적인 테스트와 디버깅이 가능했지만, AI는
- "10번 중 9번은 맞는데, 1번은 뭔가 이상한 결과가 나온다"
- 결과가 점점 더 "비결정적/확률적"으로 바뀌며,
- 실수 발생 시 처리(리트라이, 에러 처리 등)의 전략이 완전히 달라진다는 점을 짚습니다.
"기존엔 버튼 누르면 동작했는지 안했는지 명확히 알 수 있었는데, 이제는 AI가 90%는 수행하지만 10%는 엉뚱한 결과를 줄 수 있다."
"그 답이 '얼마나 자주 틀리느냐, 이런 상황에서 어떻게 예외 처리를 할 것인가'가 모두 PM의 고민거리다."
특히 산업 도메인(의료, 항공, 리테일 등)에 대한 깊은 이해와 호기심 역시 점점 더 절실하게 됩니다.
"암 환자 진료 플랫폼 고객사와 일할 땐, PM도 암 치료 과정 전반을 이해해야 제대로 제품을 설계할 수 있죠."
"매니지먼트 컨설팅처럼 새로운 업계 도메인을 빠르게 습득하는 능력이 중요해졌어요."
5. 실제 AI 에이전트 개발 및 도입 경험
PM들은 여러 업계 실사례(가구사, 항공사, 대형 리테일 등)를 통해 AI 에이전트가 실제로 어떻게 고객 문제를 해결하는지를 구체적으로 소개합니다.
특히 감성적·정서적 소통이 중요한 상황에서, AI의 정서적 대응력과 친절함이 오히려 인간 상담사보다 경쟁력이 있다는 점을 실제 대화 예시로 들려줍니다.
"실제 환불 요청 시, Human 상담사는 담백하게 아주 사실대로만 말하지만 AI는 불편함과 위로를 꼭 포함해 응답하죠."
"AI 에이전트가 친절하게 감정까지 공감하며 안내할 때 이용자 경험(NPS)도 더 높아질 거라 봅니다."
또, 현장에서 일어나는 예측 불가능한 챌린지(검색 결과에 레몬이 나오거나, 시점 계산 오류 등)는 AI 시스템 설계와 트래킹 방법, 그리고 예외상황 자동 인지의 중요성을 강조합니다.
6. AI 에이전트와 챗봇의 차이
여전히 많은 시청자들이 AI 챗봇과 에이전트의 차이를 헷갈려한다는 점을 고려해 다음과 같이 명확하게 정의합니다:
- AI 챗봇: 과거에는 대부분 의도를 파악해 '정해진 답'만 안내하는 룰베이스 시스템이었다면, 이제는 GPT 등 LLM으로 의도 이해와 답 생성이 가능 → 하지만 여전히 실제 액션(예약, 환불 등)은 힘듦.
- AI 에이전트: 의도 파악과 답변 뿐만 아니라, 고객의 바운더리 안에서 원하는 액션(예를 들어, 실제로 구매·환불 등 비즈니스적 행동)을 수행 가능.
"챗봇은 '정답' 찾기와 전달에 집중했다면, 에이전트는 직접 행동(액션)을 하고, 상황과 문맥에 따라 의사결정까지 합니다."
7. 글로벌 시장에서의 PM 업무, 문화 그리고 성장
샌드버드 PM들은 한국과 미국, 유럽 등 국가별 PM 환경의 차이점도 짚어줍니다.
- 다양한 산업과 고객군을 상세히 경험할 수 있다.
- 빠르게 변화하는 글로벌 트렌드를 몸으로 익히고, 미국의 새로운 스탠더드를 자연스럽게 습득할 수 있다.
"미국에 있으면 정말 다양한, 정말 빠른 제품과 소식을 바로 경험할 수 있고, 스탠더드 자체가 달라집니다."
"해외에선 한국 시장의 변화가 1.5~2년쯤 느린 느낌이 들어요."
그리고 대기업·스타트업 조직의 차이, 개인의 업무 권한이나 성장 방식에 대한 경험, PM이 한 조직의 '끝에서 끝까지' 책임질 수 있는 역량이 얼마나 중요한지도 강조합니다.
"대기업에선 내가 메뉴 하나만 책임지지만 여기선 엔드-투-엔드로 방향, 리소스, 팀, 기능 모두를 만들어낸다."
PM 역할 자체도 회사의 성장과 함께 새롭게 정의되고 발전해온 것임을 실감합니다.
8. AI 시대 PM과 기업, 그리고 일하는 문화의 진화
AI 생태계와 산업 자체가 빠르게 변하면서,
- 적극적으로 도전하고 주저하지 않는 태도
- "될 수 있다"는 기술 중심의 낙관주의(테크노옵티미즘)
- 제너럴리스트적 호기심과 추진력, 그리고 실행력
이 필요하다고 강조합니다.
"지금은 겁 없는 PM, 도전하는 PM이 훨씬 잘할 수 있는 시대예요."
"스페셜티가 깊을 필요까지는 없고, 궁금하고, 뭐든 배울 수 있다는 마인드가 훨씬 더 중요해졌어요."
조직 전체가 불만과 문제의식을 적극적으로 토론하고, 즉각적으로 실험해서 더 좋은 문화를 만들어가려는 자세도 상세히 나옵니다.
"디폴트는 '풀어보자! 더 많은 AI를 넣여보고 직접 시도해보자'예요."
"정말 더 나은 조직, 더 빠른 실행, 더 많은 인재를 찾기 위해 끊임없이 고민하고 있습니다."
9. AI와 함께 만들어갈 미래: 에이전트 이코노미와 인간의 변화
AI 에이전트가 널리 퍼지면,
- 퍼스널 에이전트와 비즈니스 에이전트가 직접 대화하는 A2A 경제
- AI와의 상호작용이 개인·비즈니스 모두 기본이 되는 세상,
을 상상합니다.
"퍼스널 에이전트와 비즈니스 에이전트가 서로 대화하며 최고의 상품 조건을 찾아오는 모습, 머지않아 올 것 같아요."
"AI와 함께라면 우리는 더 따뜻하고 친절한, 좀 더 나은 사람이 될 수 있다고 생각합니다. AI는 우리의 '지치지 않는 친구'이기도 하니까요."
한편 AI의 퍼스널리티, 방향, 즉 AI의 "얼라인먼트(Alignment)"와 사회적 책임, 그리고 대규모 서비스에서의 영향력에 대한 고민도 덧붙입니다.
10. PM 또는 AI 회사에서 일하고자 하는 이들에게
마지막으로 AI 산업 초기 시기에 뛰어들면, 확실히 더 깊고 빠른 성장과 압축적인 학습 경험을 가질 수 있다는 조언을 전합니다.
"지금은 진짜 'ROI'가 좋은 시기입니다. AI 산업이 막 시작하는 지금 1~2년만 제대로 뛰어들면, 전문가가 될 수 있어요."
"경력이 없어서 못 할까 고민하는 분도 많은데, 사실 지금 시작한 사람들이 다 선구자입니다. 커리어에서 이런 경험을 할 기회가 흔치 않아요."
마무리
센드버드 PM들의 생생한 토크를 통해, AI 시대 PM이 어떻게 변화하는지, 실제 글로벌 현장에서의 고민과 민감한 판단, 그리고 더 나은 미래를 위해 필요한 태도와 문화가 무엇인지 구체적으로 이해할 수 있었습니다.
AI가 점점 더 "당연한" 도구, 파트너가 되어가는 시대—호기심과 용기를 갖고, 함께 실험하며 도전해보는 것이 지금 가장 필요한 자세라는 메시지가 깊게 남습니다. 🚀
"긴 시간 주신 시청자 여러분, 그리고 긴 늦은 밤 바쁜 와중에 참여해주신 우리의 스타분들께 감사합니다."