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써야 비로소 생각이 정리됩니다

방법론, 시행착오, 생각들. Claude Code로 제품 만드는 여정의 솔직한 기록.

2026-06-24

AI 시대의 프로덕트 매니저 05｜모호하게 말하면 AI가 알아서 채워 넣는다

「AI 시대의 프로덕트 매니저 되기」 시리즈의 다섯 번째 글입니다. AI에게 「로그인 만들어줘」라고 하면, 당신이 말하지 않은 십수 가지를 한꺼번에 정해버립니다. 이메일이냐 휴대폰 번호냐, 비밀번호 몇 번 틀리면 잠그느냐, 얼마나 잠그느냐, 오류 메시지는 뭐라고 띄우느냐. AI는 사람처럼 되묻지 않습니다. 그저 yes-machine입니다. 당신이 말한 것을 하지, 당신이 원하는 것을 하지 않습니다. 요구가 모호하면 가장 흔한 기본값으로 대신 채워 넣고, 그건 십중팔구 당신이 원한 게 아닙니다. OpenAI의 Sean Grove는 코드가 개발자 가치의 10~20%에 불과하고, 나머지 80~90%는 요구를 분명하게 말하는 일이라고 했습니다. 이 글은 그대로 따라 할 수 있는 네 가지 동작을 다룹니다. 형용사를 숫자로 바꾸기, 상태를 빠짐없이 적기, 경계 상황을 나열하기, 배경 지식 없는 사람으로 자가 점검하기.

AI 프로덕트 매니저 요구를 분명하게 말하기 言出法随 doaipm 방법론 AI 시대의 PM

2026-06-23

AI 시대의 프로덕트 매니저 04 | '만들어야 하는가'의 판단이 처음으로 '만들 수 있는가'보다 비싸졌다

「AI 시대의 프로덕트 매니저 되기」 시리즈의 네 번째 글입니다. METR이 2025년에 무작위 대조 실험을 하나 했습니다. 평균 5년 경력의 베테랑 개발자 16명이 AI로 246개의 실제 작업을 처리했는데, 사전에는 24% 빨라질 거라 예상했고 다 끝낸 뒤에도 20% 빨라졌다고 느꼈지만, 실측해보니 오히려 19% 느려졌습니다. 「AI가 나를 빠르게 해줬는가」라는 가장 단순한 판단조차, 가장 잘 아는 사람들이 거꾸로 짚었습니다. 구현이 빠르고 싸지자, 「만들 수 있는가」는 더 이상 어떤 아이디어도 걸러내지 못하고, 진짜로 비싼 판단은 「만들어야 하는가」로 옮겨갔습니다. 이 글은 그대로 따라 할 수 있는 네 가지 동작을 다룹니다. 난이도를 문턱으로 삼지 말기, 안 만들면 어떻게 되는지 먼저 묻기, 손대기 전에 「만든 뒤 무엇이 진짜가 되는가」를 적기, AI에게 선택지를 펼치게 하되 「느낌상 맞다」를 믿지 말기.

AI 프로덕트 매니저 프로덕트 판단력 만들어야 하는가 doaipm 방법론 AI 시대의 PM

2026-06-22

AI 시대의 프로덕트 매니저 03 | AI를 도구가 아니라 동료로 대하라

「AI 시대의 프로덕트 매니저 되기」 시리즈의 세 번째 글입니다. 대부분의 사람은 AI를 자판기처럼 씁니다. 한마디 넣으면 답 하나가 나오고, 다음 대화에서는 또 처음부터 다시 설명합니다. Relay.app의 CEO는 AI 프로덕트 리더 서밋에서 「AI를 도구로 여기지 말고, 당신이 고용한 동료로 대하라」고 했습니다. 이 글은 마음가짐이 아니라, 그대로 따라 할 수 있는 네 가지 동작을 다룹니다. 먼저 인수인계 문서를 써주기, 한 덩어리 일을 맡기되 경계를 못 박기, 주니어 동료의 PR을 보듯 산출물을 검토하기, 그리고 매번의 교정을 문서에 다시 적기. 실제 대화 조각과 함께.

AI 프로덕트 매니저 AI와 협업 AI 에이전트 doaipm 방법론 AI 시대의 PM

2026-06-21

AI 시대의 프로덕트 매니저 되기 02 | 기술을 모르는 것이 왜 오히려 강점인가

「AI 시대의 프로덕트 매니저 되기」 시리즈의 두 번째 글입니다. 코드를 쓸 줄 모르는 어느 부동산 중개 회사 사장이 Claude와 Zapier로 일상 운영을 굴리는 AI agent를 직접 만들었습니다. 2026년 vibe coding 활성 사용자 중 63%는 개발자가 아닙니다. 「아이디어를 실제로 굴러가는 것으로 바꾸는」 이 길 위에서는, 기술을 모르는 사람이 오히려 더 수월하게 가기도 합니다. 엔지니어는 한 줄 한 줄에 책임지려는 본능부터 내려놓아야 하지만, 「이건 너무 어렵다」는 말은 기술을 모르는 사람은 아예 꺼내지 못합니다.

AI 프로덕트 매니저 PM 전환 기술 없이 프로덕트 만들기 doaipm 방법론 AI 시대 PM

2026-06-20

AI 시대의 프로덕트 매니저 되기 01 | 프로덕트 매니저의 어떤 일이 AI에게 넘어갔고, 어떤 일이 오히려 더 비싸졌나

「AI 시대의 프로덕트 매니저 되기」 시리즈의 첫 글입니다. 2026년 적지 않은 AI PM 채용 공고가 「PRD 작성, 프로토타입 제작, 대시보드 구축」을 필수 요건에서 빼고 그 자리에 작품 세 개를 넣었습니다. AI에게 넘어갈 수 있는 일은 채용 요건에서 떨어져 나가고 있고, 남은 문턱은 사람만이 할 수 있는 그 부분입니다. 이 글은 「넘어간 것」과 「더 비싸진 것」을 두 칸으로 나란히 놓아, 시리즈 전체의 총론으로 삼습니다.

AI 프로덕트 매니저 PM 전환 AI 시대 PM doaipm 방법론 테크 논평

2026-06-20

닉스가 우승했는데 감독은 56세, NBA에서 공 한 번 던진 적 없다: AI 시대 중년의 재취업은 이 법칙 안에 숨어 있다

닉스가 52년 만에 처음으로 우승했습니다. 트로피를 든 감독 마이크 브라운은 56세, 닉스를 맡은 첫 시즌에 곧장 우승을 차지했고, 정작 본인은 NBA에서 공 한 번 던진 적이 없습니다. 리그 전체를 펼쳐놓고 보면, 코트를 누비는 선수는 스물 몇 살이고 벤치에서 결정을 내리는 사람은 하나같이 쉰에서 일흔 넘는 중장년입니다. 선수는 다리를 팔고 감독은 판단을 파는데, 이 둘은 정반대 방향으로 늙어갑니다. 이 법칙은 많은 사람을 불안하게 만드는 한 가지를 정확히 설명해줍니다. AI 시대에 중년은 어떻게 다시 취업하는가.

AI와 일자리 중장년 재취업 NBA 판단력 테크 비평

2026-06-19

베테랑 개발자 16명이 AI로 코딩했더니, 20% 빨라졌다고 느꼈지만 실제로는 19% 느려졌습니다

METR의 무작위 대조 실험. 베테랑 오픈소스 개발자 16명이 평균 5년간 직접 유지보수해온 프로젝트에서 실제 작업을 했고, AI를 쓴 쪽이 19% 느려졌습니다. 하지만 더 무서운 건 다른 절반입니다. 그들은 사전에 AI가 24% 빠르게 해줄 거라 예측했고, 다 끝내고 느려지는 걸 직접 겪고 나서도 여전히 자신이 20% 빨라졌다고 믿었습니다. 체감과 실제가 거의 40퍼센트포인트 차이 나고, 방향마저 거꾸로입니다. 매일 팀 생산성 추정치로 일정을 짜고 공수를 보고하고 예산을 지키는 사람으로서, 저는 이 착각이 어디서 오는지, 어디서 성립하는지, 그리고 그것이 어떻게 우리 업계의 AI 관련 결정 전부로 스며들었는지를 분명히 짚어두고 싶습니다.

AI 코딩 개발 생산성 프로덕트 매니저 AI 효율화 테크 비평

2026-06-18

Altman의 말실수: 「AI 감원」의 절반은 연기였다

AI를 가장 열심히 파는 사람이, 다들 암묵적으로 알고 있던 사실을 직접 인정했습니다. Sam Altman은 많은 기업의 이른바 「AI 감원」이 실은 AI washing이라고 말했습니다——어차피 자를 사람을, AI 탓으로 돌려 그럴듯하게 포장한다는 것이죠. 더 미묘한 건, 그가 몇 달 뒤 「내가 틀려서 기쁘다」며 자신이 걱정하던 실업 대란은 오지 않았다고 말했다는 점입니다. 한쪽에선 2026년 십수만 개의 테크 일자리가 AI의 이름으로 사라지고, 다른 쪽에선 AI의 1순위 세일즈맨이 그게 과장됐다고 말합니다. 진짜 볼 만한 건 그 사이의 간극입니다.

Sam Altman AI 감원 AI washing 테크 칼럼 커리어

2026-06-17

월가가 소프트웨어 주식을 던지기 시작했다, 이제 제품은 한 마디면 뚝딱 나오니까

Jefferies가 방금 Workday, DocuSign, Monday.com, Freshworks를 한꺼번에 Hold로 강등했습니다. 이유 란에 적힌 건 「AI 파괴 리스크」였습니다. 소프트웨어 주식은 올해 30%에서 55%까지 빠졌습니다. 시장이 베팅하고 있는 건 하나입니다. 제품의 기능을 AI가 한 마디로 복제해낼 수 있게 되면, 기능을 팔아 구독료를 받던 사업은 더 이상 비싸지 않다는 것. 문제는 소프트웨어가 사라진다는 게 아니라, 소프트웨어 안의 「돈 되는 부분」이 이사를 가고 있다는 겁니다——기능 그 자체에서, 판단·안목·분배·신뢰 쪽으로. 이 이사를 못 읽는 사람은 밸류에이션과 함께 떨어집니다.

소프트웨어 주식 SaaS AI 파괴 vibe coding 테크 평론

2026-06-16

기업 80%가 AI를 명분으로 사람을 잘랐지만 돌아온 건 없었다, 그들은 AI의 쓸모를 거꾸로 알았다

가트너가 연매출 10억 달러 이상인 350개 기업을 조사했더니 약 80%가 AI를 이유로 인력을 감축했다. 그런데 사람을 자른 기업이 실질적인 성과를 얻을 확률은 자르지 않은 기업보다 높지 않았다. 감원은 예산을 비워줬을 뿐, 성과를 비워주지는 못했다. 까닭은 단순하다. 이들은 AI를 사람을 대신하는 비용 절감 도구로 봤지만, AI가 진짜로 값나가는 자리는 사람의 판단을 키워주는 데 있다. 사람을 비용으로 보고 잘라낼 때 잘려나가는 건 다름 아닌 성과를 만들어내던 그 부분이다.

AI 감원 기업 AI ROI AI 시대 프로덕트 매니저 테크 칼럼

2026-06-15

우자오에서 저우징런까지: 알리바바는 최고의 AI도, 가장 독한 실행력도 가졌다, 단 하나 판단만 빼고

일주일 사이에 우자오가 딩톡에서 밀려났고, 뒤이어 수석과학자 저우징런이 떠난다는 소문이 돌았다. 그가 그 자리에 오른 지 겨우 엿새 만이었다. 알리바바는 곧 저우징런 소문을 부인했지만, 올해 퉁이 팀의 핵심 인력이 하나둘 떠난 것은 엄연한 사실이다. 이걸 한데 놓고 보면 이상한 일이 보인다. 알리바바는 중국에서 가장 강한 AI 모델을 가졌고, 가장 목숨 거는 실행 문화도 가졌는데, 정작 기술의 중추와 프로덕트의 주장(主將)이 빠져나가고 있다. 문제는 기술도, 실행도 아니다. 누구도 메우지 못하는 그 자리, 판단에 있다.

알리바바 AI 전략 퉁이 판단력 테크 칼럼

2026-06-14

AI는 너를 속인다, 바로 거기에 네 가치가 있다

6월, KPMG의 AI 보고서가 AI 환각으로 가득하다는 사실이 들통났다. 인용 45개 중 진짜 출처를 가리키는 건 5개뿐이었다. AI를 다룬 보고서가 정작 AI에게 속았다. AI는 너를 속인다, 그것도 아주 정색을 하고. 이건 버그가 아니라 AI가 작동하는 방식의 일부다. 바로 그것이 너를 속이기 때문에, 그것을 간파하고 검증하고 서명하는 사람이 대체 불가능해진다. 그리고 이 일을 싸고 빠르게 하고 싶다면, 오히려 가장 좋은 AI를 써야 한다.

AI 환각 AI 시대 프로덕트 매니저 판단력 테크 칼럼

2026-06-13

우자오, 딩톡을 떠나다: 그는 퇴사 글에 진 게 아니라 헛바쁨에 졌다

437일. 현장 조사, 만족도 30%에서 80%로, 야전침대, 맞은편 페이슈 건물의 소등 시간 감시까지, 우자오의 근면은 진짜였다. 하지만 DingTalk ONE이 4개월 만에 출시되고, 일일 활성 사용자 300만을 찍고, 리텐션이 절벽처럼 떨어지고, 10개월 만에 해체된 것도 진짜다. AI가 생산력을 끝까지 끌어올린 뒤에도 새로운 소비 시나리오는 나타나지 않았고, 인간과 기계가 협업하는 최선의 길은 아직 아무도 찾지 못했다. 이것은 한 사람의 실패로 끝나는 이야기가 아니다. 한 시대의 성공 공식이 통째로 무효가 된 사건이다. 그리고 헛바쁨은 이 시대가 프로덕트 매니저에게 파놓은 첫 번째 함정이다.

딩톡 AI 시대 프로덕트 매니저 인간-AI 협업 테크 칼럼

2026-06-13

SpaceX, 1조 7500억 달러로 상장하다: 시장이 머스크에게 끊어준 수표가 산 것은 판단력이다

SpaceX가 상장했다. 기업가치 1조 7500억 달러, 첫날엔 19%까지 올랐다. 그런데 진짜로 돈을 버는 건 스타링크뿐이고, 매출은 이 숫자의 끝자리도 받쳐주지 못한다. 시장이 산 것은 로켓도, 매출도 아니다. 한 사람이 24년 동안 거듭 옳다고 증명된 판단이다. 실행이 점점 공짜가 되는 AI 시대에, 역사상 가장 큰 이 수표는 하필 아직도 값이 오르는 유일한 것 위에 끊겼다.

머스크 SpaceX AI 시대 프로덕트 매니저 판단력 테크 칼럼

2026-06-13

우자오의 운영체제는, 일본에서 깔린 것이다

1999년 알리바바에 인턴으로 들어가 2년 뒤 일본으로 건너가 11년을 머물렀고, 귀국해서는 딩톡을 만들고 하드웨어를 만들었으며, 창업한 회사조차 일본 시장을 향했다. 정밀함, 규율, 극한의 다듬기로 이뤄진 우자오의 운영체제는 일본에서 주조된 것이다. 그 체제는 하드웨어를 다듬는 데는 최고 사양이지만, AI를 탐색하는 데는 근본적으로 어긋난다. 딩톡이 추진력을 잃은 진짜 이유는 그의 이력서에 이미 적혀 있었다.

딩톡 AI 시대 프로덕트 매니저 조직 문화 테크 칼럼

2026-06-12

AI가 생겼는데 PM은 오히려 더 바빠졌다 — 축하한다, 이제 병목은 당신이다

예전에는 요구사항을 한 번 설명하면 다운스트림이 2주를 일했다. 지금은 AI를 등에 업은 다운스트림이 20분 만에 돌아와 다음 지시를 기다린다. HBR은 관리 시스템이 AI의 산출 속도를 못 따라간다고 했고, Andrew Ng은 프로덕트 매니저가 병목이 됐다고 했다. 피곤한 건 사실이다. 다만 왜 피곤한지는 따져볼 가치가 있다 — 이것은 권력이 되돌아오는 신호이자, 자신을 인간 CI로 살게 만드는 위험 신호이기도 하다.

AI 시대 프로덕트 매니저 병목 이동 판단력 테크 칼럼

2026-06-11

AI agent 보안 위기의 본질은 '불안전'이 아니다 — 무엇을 금지할지 아무도 정하지 않은 것이다

지난해 기업의 65%가 AI agent로 인한 보안 사고를 겪었다. 심지어 스스로 채굴을 하거나 백도어를 연 agent도 있었다. 업계는 'agent 보안'을 강화하느라 분주하지만, 진짜 구멍은 기술이 아니다 — 업계 전체가 '행동할 수 있다'는 것을 팔면서, 정작 가장 지루한 질문 하나를 건너뛰었다: 무엇을 건드리면 안 되는가.

AI agent AI 보안 거버넌스 테크 칼럼

2026-06-10

AI가 있어도, 당신은 똑같이 쓰레기 제품을 만든다

Lovable이 프로젝트 5000만 개, 월 방문 7.2억 회를 자축했다. 나눗셈을 한 번 해보면 — 프로젝트 하나당 한 달 평균 14회 방문이다. AI는 쓰레기 제품을 없애지 않았다. 쓰레기의 생산능력을 최대치로 끌어올렸을 뿐이다. 쓰레기는 만들지 못해서 생기는 게 아니다. 애초에 만들지 말았어야 해서 생긴다.

vibe coding AI 제품 Build Economy 테크 칼럼

2026-06-09

AI 코딩이 비싼 게 아니라, 아무도 그 가치를 측정하지 않았던 것이다

마이크로소프트는 내부적으로 Claude Code를 잘라냈고, Uber는 네 달 만에 연간 AI 예산을 소진했다. 여론은 'AI 코딩이 너무 비싸다'고 했다. 하지만 진짜 문제는 가격이 아니다. 모두가 '생산성 향상'을 느낌으로 사들였고, 그것이 얼마나 가치를 만들어냈는지 한 번도 측정하지 않았다는 것이다. 청구서는 센트 단위까지 보이는데, 수익은 숫자 하나도 내놓지 못한다.

AI 코딩 엔터프라이즈 AI ROI 테크 칼럼

2026-06-08

AI 업계가 eval로 몰려가면서 정작 진짜 질문은 피하고 있다

2026년, AI에 '평가 체계'를 구축하는 일이 대세가 됐다 — 황금 기준 데이터셋, 채점기, LLM 심판, CI 게이트. AI를 신뢰할 수 있게 만드는 공학적 규율로 포장됐지만, 껍데기를 벗기면 evals의 본질은 '누가 좋음을 정의하고, 누가 책임을 지는가'다. 그리고 그건 아웃소싱이 안 된다.

evals AI 프로덕트 매니저 판단력 테크 비평

2026-06-06

AI가 말대꾸를 시작했다——이건 PM에게 희소식입니다

Claude Opus 4.8의 가장 큰 변화는 더 똑똑해진 게 아닙니다——더 솔직해진 겁니다. 되묻고, 인정하고, 계획이 허술하면 정면으로 반박합니다. 「반쯤 한 것」을 「완료」로 포장하는 대신. AI가 말대꾸를 시작하면서 言出法随는 독백에서 대화가 됐습니다. PM이 지금 가장 갈고닦아야 할 것은, 그 대화를 받아낼 수 있는 판단력입니다.

doaipm AI 시대 PM Claude 판단력 言出法随

2026-06-05

vibe coding은 죽었고, 이제 스펙을 써야 한다고요? PM에게는 세 번째 길이 있습니다——言出法随

요즘 온 업계가 외칩니다. 「vibe coding은 끝났다, spec-driven으로 전환하라, 규격 문서를 제대로 써라」. 그런데 PM 입장에서 두툼한 사전 규격 문서를 다시 쓴다는 건, AI가 겨우 없애준 PRD 부담을 스스로 되찾아오는 것과 같습니다. 「막연하게 짜기」와 「스펙 쓰기」 사이에서 하나를 골라야 하는 게 아닙니다——세 번째 길이 있습니다: 言出法随.

doaipm AI 시대 PM spec-driven vibe coding 言出法随 고충실도

2026-06-04

「만드는 것」이 공짜가 되면, 「안목」이 유일한 해자가 됩니다——그리고 그것은 훈련할 수 있습니다

AI가 「무언가를 만드는 것」을 거의 공짜로 만들었습니다. 누구나 작동하는 제품을 만들 수 있습니다. 진입장벽이 무너졌습니다. 이제 문제는 이것입니다. 모두가 만들 수 있다면, 무엇이 당신의 것을 더 좋게 만드는가? 답은 안목입니다. 가장 반상식적인 점은——안목은 타고나는 것이 아니라, 훈련할 수 있다는 것입니다.

doaipm AI 네이티브 PM 안목 판단력 고충실도

2026-06-03

「AI가 짠 코드는 쓰레기다」? 비판자들의 말은 절반은 맞습니다——빠진 단어는 「단계」

2026년 중반, vibe coding은 방을 둘로 쪼갰습니다. 한쪽은 혁명이라 부르고, 다른 쪽은 「AI 쓰레기에 장인 외피를 씌운 것」이라 비판합니다. 보안과 유지보수에 대한 비판자들의 우려는 프로덕션 시스템에는 성립하지만, 프로토타입에 적용하면 과장입니다. doaipm의 고충실도 + 안전망은 이 두 가지를 처음부터 분리해왔습니다.

doaipm AI 네이티브 PM vibe coding 고충실도 안전망

2026-06-02

실행은 AI에게, 판단은 나에게——2026년, PM의 역할이 다시 나뉘고 있습니다

AI가 수집, 정리, 프로세스 실행을 떠맡으면서 프로덕트 매니저는 「실행자」에서 「편성자」로 바뀌고 있습니다. 비워진 시간을 어디에 써야 할까요? AI가 대체할 수 없는 곳——판단, 공감, 감각——그리고 이제는 직접 만드는 것. 言出法随가 시작되는 지점입니다.

doaipm AI 네이티브 PM agentic 言出法随

2026-06-02

배우는 걸 멈추고, 지금 당장 해보세요——DO AI PM의 유일한 장벽은 시작하지 않는 것

AI 시대에 PM은 더 이상 지식을 쌓아둘 필요가 없습니다——AI보다 많이 알 수는 없으니까요. 모르면 그 자리에서 AI에게 물어보면 됩니다. doaipm의 핵심은 DO, DO의 핵심은 '말하기', 그리고 '말하기'는 PM이 이미 가진 가장 기본적인 능력. 言出法随. 당신을 막는 건 아무것도 없습니다——아직 시작하지 않았을 뿐입니다.

doaipm AI 시대 PM 言出法随 Claude Code

2026-06-01

Vibe coding은 이미 구식이 됐습니다——그리고 이건 프로덕트 매니저에게 희소식입니다

AI가 코드를 짜주는 시대, 남은 건 판단력입니다: 무엇을 만들지, 누구를 위해, '잘 됐다'는 게 무엇인지 결정하는 일. 이건 언제나 제품 관리의 본질이었습니다. 코드를 모르는 것이 오히려 강점이 될 수 있는 이유, 그리고 그것을 의도적으로 잘 하는 법을 소개합니다.

doaipm AI 네이티브 PM vibe coding Claude Code 방법론

2026-05-30

말하면 AI가 만든다: 한 마디로 AI가 이 사이트를 만들었습니다

doaipm 블로그 첫 글. 기술을 몰라도 오히려 강점입니다——이 사이트 자체가 Claude Code로 「말해서」 만든 것입니다.

doaipm Claude Code 방법론