2030년이 되면 지금 당신이 하는 일의 70%가 사라진다. 충격적이지만 LinkedIn이 발표한 실제 데이터다. 더 놀라운 건, 이 변화가 우리가 대응할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 일어나고 있다는 점이다.
그래서일까? 요즘 제품 관리자(PM)들 사이에서 이런 질문이 나온다. “이제 기획만으로는 부족한 걸까? 코딩도 배워야 하나?”
최근 LinkedIn의 최고 제품 책임자(CPO) Tomer Cohen이 이 질문에 대한 흥미로운 답을 내놨다. 그는 AI 시대에는 기존의 제품 개발 방식이 더 이상 작동하지 않는다고 단언한다. 그리고 그 해결책으로 ‘풀스택 빌더(Full Stack Builder)’라는 새로운 모델을 제시했다.
오늘은 Lenny’s Podcast에서 LinkedIn의 CPO의 팟캐스트를 기반으로 앞으로 PM의 방향성에 대해서 이야기 해보고자 한다.
왜 지금 제품 개발 방식이 문제인가?
LinkedIn의 데이터에 따르면 놀라운 수치가 있다. 2030년까지 현재 직무에 필요한 기술의 70%가 바뀔 것이라고 한다. 더 충격적인 건, 가장 빠르게 성장하는 직업들이 작년 대비 70%나 더 빠른 속도로 성장하고 있다는 점이다.
Tomer Cohen은 이를 ‘변화의 시간 상수’와 ‘대응의 시간 상수’의 불일치라고 표현한다. 쉽게 말해, 시장은 엄청나게 빠르게 변하는데, 우리 조직은 그 속도를 따라가지 못한다는 것이다.
왜 그럴까? 회사가 성장하면서 각 단계마다 수많은 프로세스가 추가되었기 때문이다. 하나의 기능을 만들기 위해 문제 연구, 명세 작성, 디자인, 코딩, 리뷰를 거쳐야 한다. 그런데 ‘문제 연구’만 해도 10-15개의 정보 소스를 확인해야 하고, 각 단계마다 디자인 리뷰, 개인정보보호 리뷰, 보안 리뷰 등이 기다린다.
결과적으로 작은 기능 하나를 출시하는 데 여러 팀, 여러 코드베이스, 여러 스프린트가 필요하게 된 것이다. 이것이 바로 속도를 떨어뜨리는 근본 원인이다.
Q1. 풀스택 빌더란 무엇인가?
Tomer Cohen이 제시하는 해결책은 명확하다. 아이디어부터 출시까지 전 과정을 책임지는 ‘풀스택 빌더’ 모델이다. 그는 이를 해군 특수부대(Navy Seals)에 비유한다. 여러 분야에 걸쳐 교차 훈련을 받고, 미션에 특화되며, 작고 민첩한 ‘팟(pod)’ 단위로 활동하는 조직 말이다.
그렇다면 풀스택 빌더는 무엇을 해야 할까? Tomer Cohen은 인간이 집중해야 할 5가지 핵심 역량을 제시한다:
- 비전(Vision): 미래에 대한 설득력 있는 방향 제시
- 공감(Empathy): 충족되지 않은 요구에 대한 깊은 이해
- 소통(Communication): 아이디어를 중심으로 사람들을 결집시키는 능력
- 창의성(Creativity): 명백한 것을 넘어서는 가능성 창출
- 판단력(Judgment): 복잡하고 모호한 상황에서의 의사결정 (가장 중요)
중요한건 이 5가지 핵심 역량은 기존의 PM이 가져야하는 역량과 유사하다.
여기서 중요한 핵심은 그 외의 반복적인 업무, 즉 코딩, 디자인, 데이터 분석 같은 것들은 AI가 도와줄 수 있다는 것이다.
그래서 PM이 직접 간단한 대시보드를 만들거나, 디자이너가 코드를 푸시하는 일들이 이제 가능해졌다. 순식간에 생각한 아이디어를 프로토타이핑까지 할 수 있다는 것이다.
Q2. LinkedIn은 어떻게 실행하고 있나?
이론은 좋은데, 실제로 어떻게 할까? LinkedIn은 3가지 핵심 요소를 중심으로 풀스택 빌더 모델을 구축하고 있다.
1. 플랫폼 재설계
먼저 AI가 효과적으로 작동할 수 있도록 핵심 플랫폼을 재설계했다. 여기서 중요한 교훈은, 외부의 AI 도구들은 회사 고유의 시스템에서 그냥 작동하지 않는다는 점이다. Figma 같은 디자인 도구도 LinkedIn의 디자인 시스템에 맞게 조정하는 작업이 필요했다고 한다.
2. 맞춤형 AI 에이전트 구축
LinkedIn은 자체적으로 여러 AI 에이전트를 만들었다:
- Trust Agent: 제품 기획안의 잠재적 취약점과 유해 요소 분석
- Growth Agent: LinkedIn 고유의 성장 데이터를 학습해 아이디어의 성장 잠재력 평가
- Research Agent: 사용자 페르소나 관점에서 기획을 비평
- Maintenance Agent: 빌드 실패 시 자동으로 문제 해결 (현재 실패한 빌드의 50% 가까이를 처리)
여기서 가장 큰 교훈은 데이터 품질의 중요성이었다. 처음에는 구글 드라이브 전체에 접근 권한을 주고 학습시켰는데, AI가 정보의 중요도를 이해하지 못해 성능이 매우 저조했다고 한다. 결국 양질의 ‘골든 샘플’ 데이터를 선별하고 큐레이션하는 작업이 가장 중요했다는 것이다.
3. 문화 변화 관리
기술과 도구만 제공한다고 사람들이 쓰는 건 아니다. LinkedIn은 평가와 보상 체계를 변경하여 ‘AI 주도성 및 활용 능력’을 중요한 평가 기준으로 삼았다. 또한 성공 사례를 전사적으로 공유하고 축하하는 문화를 만들었다.
실제로 파트너십 책임자가 직접 개발자 포털을 구축하거나, 사용자 리서처가 Growth PM으로 직무 전환하는 사례들이 나타나고 있다. LinkedIn은 기존 APM(Associate Product Manager) 프로그램을 폐지하고, ‘Associate Product Builder (APB)’ 프로그램으로 대체하여 입사자에게 코딩, 디자인, PM 업무를 모두 가르치고 있다.
그렇다면 모든 PM은 ‘풀스택 빌더’ 가 되어야 하는가?
어쩌면 PM이라는 직무를 가지고 있다면 ‘풀스택 빌더‘가 되도록 노력해보는 것이 좋을 것 같다. 사실 이름의 차이라고 생각한다. ’풀스택 빌더’ 는 결국 또 다른 형태의 PM의 모습이라고 생각한다.
AI의 발전으로 많은 직종들이 변화해야한다고 생각한다. PM도 비슷하다. 이제는 비전을 제시하고 새로운 아이디어를 내기만 하는 것이 아닌 AI를 활용한 프로토타이핑 혹은 실제 제품을 만드는 것까지 할 수 있는 PM으로 바뀌어야하는 것은 당연한 일일지도 모른다.