메타가 PM 최종 면접에 'AI 제품 감각(Product Sense with AI)' 라운드를 따로 넣었다는 소식이 올 상반기에 퍼졌다. 퍼플렉시티, 시에라, 딥마인드도 비슷한 방향이다.
3분기 로드맵 리뷰에서 마케팅 팀이 꺼낸 안건은 2분기에 이미 드롭한 대시보드 리디자인이었다. 그 자리의 절반은 2분기 회의에도 있었고, 나머지 절반은 새로 합류한 멤버였다.
지난달에 팀에서 Productboard AI 스코어링을 켰다. 피처 리퀘스트가 들어오면 사용 데이터, 세그먼트별 매출 영향도, 지원 티켓 빈도를 끌어다가 RICE 점수를 자동으로 매긴다.
작년 말, 내가 관리하던 백로그에 항목이 837개 있었다. 스프린트 플래닝 때마다 무한 스크롤을 하면서 "이건 뭐였지?
분기 리뷰 자리에서 DAU 그래프가 우상향하는 슬라이드를 띄웠을 때, 팀 전체가 박수를 쳤다. 목표 대비 120% 달성.
작년 Q3, 팀 전체가 3주 동안 우선순위 워크숍을 돌렸다. 스코어링도 했고, 임팩트 매핑도 했고, 이해관계자 인터뷰까지 마쳤다.
분기 마감 3주 전, 슬랙에 올라온 메시지 하나. "이번 스프린트에서 유저 인터뷰 빠르게 돌려볼게요.
LinkedIn 피드에 "Agent PM"이 뜨기 시작했다. OpenAI, Anthropic, Decagon 같은 회사들이 이 타이틀로 채용 중인데, 처음엔 AI PM의 리브랜딩인 줄 알았다.
작년에 합류한 팀은 RICE 스프레드시트가 있었다. Reach, Impact, Confidence, Effort — 네 열에 숫자를 넣으면 점수가 나오고, 점수 순으로 정렬하면 우선순위가 된다.
지난 분기, 팀에 continuous discovery를 도입하겠다고 선언했다. Teresa Torres의 책을 공유하고, "매주 고객 인터뷰 최소 1건"이라는 목표를 세웠다.
분기 리뷰를 하다가 대시보드 한구석에서 숫자 하나를 발견했다. 2년 전에 붙인 "스마트 추천" 기능의 월간 활성 사용자가 전체의 0.
내부 도구 하나 도입하는 데 4개월이 걸렸다. 정확히는, 도입 '결정'에 4개월이 걸렸다.
잡코리아에서 "AI PM"을 검색하면 700건이 넘는 공고가 뜬다. 작년 이맘때 200건도 안 됐던 걸 생각하면 폭발적이다.
지난주 AI 코파일럿이 우리 팀 백로그 200개를 30분 만에 정리해줬다. OKR 정렬 점수, 예상 임팩트, 구현 난이도까지 깔끔하게 산출해서.
지난 분기에 팀 전체가 고객 리서치에 참여했다. 디자이너는 사용성 테스트를 5건 돌렸고, 개발자 한 명은 CS 인입 데이터를 분석했고, 마케터는 이탈 고객 3명과 전화 인터뷰를 했다.