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이 글을 읽으면 알 수 있어요!
코슬라 벤처스의 매니징 디렉터인 키스 라부아(Keith Rabois)는 AI 시대의 제품 개발에 대한 냉혹하지만 통찰력 있는 진실을 공유했습니다.
키스 라부아는 AI 시대에 접어들면서 제품 관리자(PM)의 전통적인 역할이 약화되거나 심지어 사라질 수 있다고 주장합니다.
키스 라부아는 특히 소비자 제품 분야에서 고객과 직접 대화하는 것이 오히려 해로울 수 있다고 주장하며, 전통적인 PM의 '고객 집착' 원칙에 도전합니다.
키스 라부아, 그는 페이팔(PayPal)의 초기 경영진이자 스퀘어(Square)의 최고운영책임자(COO)를 역임하였으며, 스트라이프(Stripe), 도어대시(DoorDash), 에어비앤비(Airbnb) 등 수많은 성공적인 스타트업의 초기 투자자이기도 합니다.
그의 독특한 시각은 기술 산업의 미래를 꿰뚫는 날카로움으로 정평이 나 있습니다.
특히 이번 대화에서 라부아는 인공지능(AI)이 제품 관리자(PM)의 역할을 어떻게 변화시키고 있는지, 나아가 PM 역할이 사라지고 있는 이유에 대한 도발적인 주장을 펼쳤습니다.
키스 라부아는 AI 시대에 접어들면서 제품 관리자(PM)의 전통적인 역할이 약화되거나 심지어 사라질 수 있다고 주장합니다. 이는 단순히 업무 방식의 변화를 넘어, 제품 개발의 본질적인 주도권이 이동하고 있음을 시사합니다.
과거에는 PM이 시장과 고객의 문제를 정의하고, '무엇을 만들지' 결정하는 핵심 주체였습니다. 하지만 AI는 이러한 문제 정의와 해결 과정의 본질을 바꾸고 있습니다.
AI의 문제 해결 능력: AI는 주어진 문제에 대한 수많은 해결책을 즉각적으로 생성하며, 때로는 인간 PM이 상상하기 어려운 혁신적인 접근법을 제시합니다.
이는 '무엇을 만들지'에 대한 아이디어 발상 단계를 AI가 상당 부분 대체할 수 있음을 의미합니다.
기술적 깊이의 중요성: AI 시대에는 '무엇을 만들지'보다 '어떻게 AI를 활용하여 만들지'에 대한 기술적 이해와 실행력이 훨씬 중요해집니다.
제품의 핵심 가치가 AI 기술 구현에 있기 때문에, 기술적 깊이가 없는 PM은 의사결정에서 한계를 맞을 수 있습니다.
엔지니어의 역할 확장: 이제 엔지니어는 단순히 PM의 요구사항을 구현하는 것을 넘어, AI 기술을 통해 제품의 방향성을 직접 제시하고 혁신을 주도하는 역할로 확장됩니다.
이들은 AI의 잠재력을 가장 잘 이해하고 현실화할 수 있는 핵심 인력이 됩니다.
전통적인 PM은 비즈니스 목표를 기술 팀에 전달하는 '번역가' 역할이 강했습니다.
하지만 AI 시대에는 이 경계가 모호해지며,
비즈니스 감각과 AI 기술에 대한 깊은 이해를 동시에 갖춘 리더가 필요합니다.
데이터 기반 의사결정: AI 모델의 학습 데이터, 성능 지표, 토큰 소비량 등 기술적 세부 사항이 비즈니스 성과에 직접적인 영향을 미칩니다.
PM은 이러한 기술적 지표를 비즈니스 언어로 해석하는 것을 넘어, 직접 이해하고 의사결정에 반영해야 합니다.
기술적 상상력: AI의 잠재력을 이해하고 이를 비즈니스 가치로 연결할 수 있는 기술적 상상력이 제품의 성공을 좌우합니다.
이는 단순히 시장 조사를 넘어선 기술 기반의 창의력을 요구합니다.
PM 역할의 분산: '무엇을 만들지'에 대한 의사결정 권한이 AI 모델 자체나 이를 가장 잘 이해하는 엔지니어에게 분산될 수 있습니다.
이는 PM이 모든 것을 총괄하는 단일 주체가 아닌, 기술 전문가들과 긴밀히 협력하는 코치 또는 촉진자 역할로 전환될 수 있음을 시사합니다.
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키스 라부아는 특히 소비자 제품 분야에서 고객과 직접 대화하는 것이 오히려 해로울 수 있다고 주장하며, 전통적인 PM의 '고객 집착' 원칙에 도전합니다.
이는 AI 시대의 제품 발견 방식에 대한 새로운 관점을 제시합니다.
라부아는 고객의 피드백이 항상 혁신으로 이어지는 것은 아니며,
때로는 오히려 혁신을 저해할 수 있다고 지적합니다.
현상 유지 편향: 고객은 보통 현재의 불편함을 개선하는 데 집중하며, 아직 존재하지 않는 혁신적인 해결책을 상상하기 어렵습니다.
그들은 '더 빠른 말'을 요구할 뿐, '자동차'를 상상하지 못합니다.
혁신 저해: 고객의 피드백에만 의존하면 점진적인 개선에 머물러 시장을 파괴할 만한 근본적인 혁신을 놓칠 수 있습니다.
진정한 혁신은 종종 고객이 미처 생각지 못한 영역에서 나옵니다.
데이터의 한계: 고객의 '말'보다는 그들의 실제 '행동 데이터'가 더 중요하며, AI는 이 데이터를 분석하여 숨겨진 니즈를 발굴하는 데 탁월합니다.
PM은 고객의 말을 듣는 것을 넘어, 행동 데이터를 해석하는 능력을 길러야 합니다.
AI 시대에는 고객의 명시적인 요구사항을 따르기보다, AI가 가진 잠재력을 탐색하고 새로운 가치를 '발명'하거나 '발견'하는 능력이 중요해집니다. 이는 PM이 고객의 목소리를 듣는 것 외에, 더 넓은 시야를 가져야 함을 의미합니다.
키스 라부아는 현재 최고의 성과를 내는 기업들이 공통적으로 보이는 세 가지 특징을 언급하며, 이는 AI 시대에 제품을 구축하고 이끌어갈 리더들에게 중요한 시사점을 제공합니다.
이러한 역량은 전통적인 PM 역할의 한계를 넘어,
새로운 시대의 제품 리더가 갖춰야 할 자질을 보여줍니다.
역량 구분 | 전통적 PM의 접근 | AI 시대의 제품 리더 |
|---|---|---|
기술적 깊이 | 기술 팀과의 소통 및 조율 | AI 기술에 대한 직접적 이해 및 활용 |
비전과 직관 | 시장 분석 및 고객 피드백 | 시장을 넘어서는 독창적 비전 제시 |
속도와 실행력 | 계획 수립 및 프로세스 관리 | 빠른 실험, 반복, 출시를 통한 학습 |
성공적인 AI 스타트업은 단순히 AI를 사용하는 것을 넘어, AI 기술의 작동 원리와 한계를 깊이 이해하고 이를 제품 개발에 적극적으로 활용합니다.
내부 역량 강화: 외부 솔루션 의존보다 내부적으로 AI 모델을 개발하고 최적화하는 역량을 중시합니다. 이는 제품의 핵심 경쟁력이 AI 기술 자체에 있음을 의미합니다.
토큰 경제 이해: AI 모델 운영에 필수적인 '토큰(tokens)'의 효율적 소비와 관리가 비즈니스 모델의 핵심이 됩니다. 최고 마케팅 책임자(CMO)가 엔지니어가 아닌 토큰의 최대 소비자가 될 수 있다는 라부아의 언급은 이러한 변화를 극명하게 보여줍니다.
엔지니어링 중심: 제품의 핵심 가치가 AI 기술 구현에 있기 때문에, 엔지니어링 리더십이 제품 전략의 중심에 서게 됩니다. 제품 리더는 기술적 리더십과 긴밀히 협력하거나 직접 기술적 깊이를 갖춰야 합니다.
AI 시대의 제품은 단순히 기존 시장의 문제를 해결하는 것을 넘어, 새로운 시장을 창출하거나 기존 시장의 패러다임을 바꿀 수 있는 비전이 필요합니다.
창업자의 역할: 창업자나 핵심 리더가 고객의 목소리를 넘어선 자신만의 강력한 비전으로 제품의 방향을 이끌어갑니다. 이는 고객이 미처 생각지 못한 혁신을 제시하는 '앙트레프레너십'의 본질입니다.
데이터를 넘어선 통찰: AI가 제공하는 데이터를 분석하는 것을 넘어, 그 데이터가 보여주지 못하는 미래의 가능성을 꿰뚫는 통찰력이 중요합니다. 데이터는 과거와 현재를 말하지만, 미래는 비전에서 시작됩니다.
출처
Lenny Rachitsky. Hard truths about building in the AI era | Keith Rabois (Khosla Ventures). https://www.lennysnewsletter.com/p/hard-truths-about-building-in-the-ai-era.
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