채원
AI 하나를 'AI 팀'으로 바꿨더니, 결과가 달라졌습니다
AI한테 PPT 만들어달라고 했을 때
결과가 계속 촌스럽게 나왔었습니다.
지난 뉴스레터에서는 "HTML로 시키세요"라고 답을 내렸는데,
최근 slides-grab이라는 도구를 써보면서 한 단계 더 깊은 답을 찾았습니다
같은 HTML 기반인데도 결과물이 또 다르기에 살펴보니,
AI 한 명이 아니라 '팀'으로 쓰고 있었습니다
얼마 전 출시된 Claude Design을 통해 PPT를 만들어보니
slide-grab과 유사하게 역시 HTML 방식으로 다루고 있다고 느껴졌습니다.
어떻게 쪼개어 일을 시키고 있는지,
그 방식을 자세히 살펴봤습니다.
https://maily.so/insightlog/posts/xyow31d0r28
채원
AI한테 PPT 만들어달라고 해서 좋은 결과 받아본 적 있으신가요? 저는 없었습니다. 최근까지는요.
사업계획서 PPT를 AI에게 여러 번 맡겨봤는데, 매번 촌스럽게 나왔습니다.
프롬프트를 고쳐도, 참고 자료를 줘도, 역설계를 시켜도 비슷했습니다.
우연히 "HTML로 슬라이드 만들어서 PDF로 변환해줘"로 바꿔봤더니 결과가 달라졌습니다.
그 때 알았습니다. 고쳐야 했던 건 프롬프트가 아니었구나.
자세한 이유는 뉴스레터에 풀었습니다 :)
채원
AI가 뽑아준 '나의 약점 리포트'가 너무 정확해서 불편했습니다
저는 일을 잘한다고 생각했습니다.
고객사 온보딩 미팅을 직접 해왔습니다. 사업 구조를 파악하고, 솔루션을 설명하고, 비용을 안내하고, 후속 자료를 보내는 전체 과정이 꽤 익숙해졌다고 느꼈습니다.
그런데 최근 미팅 녹음 파일 3개를 AI에게 넣고 "내 약점을 찾아줘"라고 했더니, 3건 모두에서 같은 실수가 나왔습니다. 매번 다른 고객, 매번 다른 미팅이라고 생각했는데 빠뜨리는 질문은 매번 같았습니다.
솔직히 불편했습니다. 하지만 맞는 말이었습니다.
혼자서 미팅을 반복하다 보니 피드백을 받을 사수가 없었습니다. 내가 잘하고 있는지 못하고 있는지, 짚어줄 사람이 없었어요. AI가 그 역할을 해줬습니다.
AI가 뽑아준 약점, 그리고 그걸 매주 반복해서 개선하는 루틴까지 이번 뉴스레터에 정리했습니다.
미팅록이든, 기획서든, 이메일이든 내가 남긴 기록이 있다면 한 번 뜯어보게 해보세요. 사수 없이도 피드백을 받을 수 있습니다.
채원
AI한테 "만들어줘"라고 하면 매번 마음에 안 들었는데,
"이거 뜯어봐"로 바꾸니까 달라졌습니다.
사업계획서 톤을 뜯어보고, 미팅 패턴을 뜯어보고,
결국 제 글쓰기 습관까지 뜯어봤는데
저도 몰랐던 제 패턴이 정리되더라고요.
경험으로만 쌓여있던 암묵지가
AI를 통해 형식지가 되는 경험이었습니다.
그 과정을 이번 뉴스레터에 적었습니다.
https://maily.so/insightlog/posts/3jrk3ve3z51
채원
비개발자인 내가 '채팅창'을 벗어나 'Claude Code'를 켠 진짜 이유
저는 올해 초, PM이라는 직함을 버리고 시스템을 설계하는 'Product Architect'가 되겠다고 선언했습니다. 그 후 제게 생긴 작은 변화에 대해 적어보았습니다.
이제 웹 브라우저의 AI 채팅창을 닫고, 내 컴퓨터 안에서 직접 폴더를 읽고 파일을 생성하는 '클로드 코드(Claude Code)'와 종일 일합니다. 채팅 클로드는 "이렇게 하세요"라고 조언합니다. 클로드 코드는 "제가 정리해서 저장해뒀습니다"라고 일을 끝내버립니다.
매년 며칠씩 매달려야 했던 회계감사 자료 준비를 2시간 만에 끝내고, 경쟁사 커뮤니티 글 수백 개를 크롤링하고, QA 테스트를 자동화 해보기도 했습니다. 물론 만능은 아닙니다. 방향 없이는 그럴싸하지만 속 빈 문서만 쌓이기 쉽습니다.
결국 클로드 코드는 '실행'을 대신해줄 뿐, '판단'까지 대신하진 않거든요. 하지만 실행의 노가다가 사라지니, 비로소 기획의 본질인 '판단'에만 집중할 수 있게 됐습니다.
비개발자인 제가 클로드 코드로 어떻게 일의 단위를 바꾸고 있는지, 적어보았습니다.
👉 https://maily.so/insightlog/posts/3jrk3168z51
채원
지난주 PM 공고 30개를 분석하며 기획 직군에 흐르는 묘한 정적을 느꼈습니다.
그래서 이번엔 시선을 반대편으로 돌렸습니다. 바로 Product Engineer(PE) 공고입니다.
PM과 PE의 역할이 어떻게 달라지고 있을까?
그 답을 찾기 위해 국내 PE 공고 30개와 실리콘밸리 YC 공고를 뜯어보았습니다.
PE 공고엔 "기획서 작성", "일정 관리" 대신 이런 문장이 적혀 있었습니다.
"No PMs. Engineers own the customer experience end-to-end."
PM과 PE, 경계가 무너진 곳에서, 우리가 바라봐야 할 방향에 대해 이야기합니다.
채원
원티드 공고 30개를 뜯어봤습니다: AI 시대, 직군별 생존 지도
얼마 전 디자이너 채용 공고 하나가 논란 됐습니다. "AI로 디자인 리소스 양산까지" 요구하는 공고였는데, 반응이 "과하다" vs "당연하다"로 갈리더라고요.
이 온도차의 실체가 궁금해서 원티드 공고를 직접 뜯어봤습니다.
개발자: Cursor, Claude Code 등 AI 사용이 이미 기본.
디자이너: Midjourney가 우대→필수로. 지금 한창 시끄러운 과도기.
PM/PO: 인기 공고 12개 중 AI 언급 딱 1곳.
이 대조가 보이시나요?
PM/PO 공고만 AI 언급이 없더라고요. 개발, 디자인 직군처럼 딱 떠오르는 AI가 특정되기 어려워서도
있겠지만 과도기라는 생각도 들었습니다.
저는 이 고요함이 안전이라고 생각하지 않습니다. 기획의 결과물은 눈에 잘 안 보여서 변화가 늦게 감지될 뿐, AI를 장착한 Product Engineer들이 이미 기획 영역을 흡수하고 있거든요.
지금 PM/PO 시장의 조용함은 평화가 아니라 폭풍전야의 침묵에 가깝다고 생각합니다. 공고에 'AI 필수'가 뜨기 전인 지금이 골든타임 아닐까요. 이 골든타임에 어떻게 접근하면 좋을지 생각해봤습니다.
채원
2026년, 저는 10년간 달아온 'PM'이라는 직함을 버리기로 했습니다.
안녕하세요. 10년 차 IT 실무자 채원입니다.
여러분은 새해 목표, 다 세우셨나요? 저는 올해 목표를 세우는 대신, 저를 바라보는 ‘프레임’을 바꾸기로 했습니다. 세상은 무서운 속도로 변하는데, 제 관점만 과거의 '성실한 관리자'에 머물러 있다면 도태될 수밖에 없다는 위기감을 느꼈기 때문입니다.
그래서 저는 유연함을 생존 무기로 삼고, 제 역할을 Product Architect로 다시 썼습니다.
왜 지금 '재정의'가 필요할까요?
1.안전의 종말: 대기업도, 직장도 더 이상 개인을 지켜주지 않습니다. 스스로 생존 능력을 갖춘 사람만이 안전합니다.
2.도구의 혁명: Replit, AI 비서가 있는 시대에 'PPT 장인', '회의록 서기'는 더 이상 자랑이 아닙니다.
3.역할의 확장: 조율자가 아니라, 기술과 리소스를 설계해 없던 가치를 만드는 '구조 설계자'가 되어야 합니다.
“매니저라고 정의하면 관리할 일만 생깁니다. 하지만 아키텍트라고 정의하면 설계할 것들이 보입니다.”
새해, 여러분의 명함 속 타이틀이 아니라 진짜 여러분의 '역할'은 무엇인가요?
뉴스레터에서 그 답을 찾는 과정을 공유합니다.
채원
연말의 허무함은 '성과'가 없어서가 아니라, '기록'이 없어서입니다.
12월 퇴근길, 마음이 묘하게 허전하지 않으신가요?
"나 올 한 해 뭐 했지? 바쁘긴 엄청 바빴는데, 왜 남은 게 없지?"
당신이 무능해서가 아닙니다. 우리 뇌는 최근 3개월만 기억하기 때문입니다.
상반기에 피땀 흘려 만든 성과들은 이미 '휘발'되어 기억에서 사라졌을 수도 있는거죠.
성과가 부족한 게 아니라, '기록'이 부족했을 뿐입니다.
그렇다고 지금부터 거창한 일기를 쓰자는 게 아닙니다.
하루 5분, 퇴근길에 '딱 3가지 질문'만 던지면 됩니다.
완료 말고 맥락: "결제 페이지 완료" (X) → "영업팀과 개발팀의 갈등을 데이터로 중재함" (O)
평화 말고 위기: "순조로운 하루" (X) → "등골 서늘했던 순간을 어떻게 수습했나?" (O)
일기 말고 헤드라인: 이번 주 업무에 '신문 기사 제목' 붙이기
이 기록들이 모여 1년 뒤 당신의 '대체 불가능한 포트폴리오'가 됩니다.
"매일 이걸 챙기기 귀찮아요." 하는 분들을 위해,
10년차 사수처럼 질문해주고 내 하루를 '이력서 한 줄'로 바꿔주는 'AI 회고 봇'을 만들었습니다.
오늘 퇴근길, AI와 딱 5분만 대화해 보세요.
당신의 하루가 근사한 성과로 바뀌는 마법을 경험하실 겁니다.
채원
'술'만 마시고 오실 건가요? 연말 모임을 '오퍼 레터'로 바꾸는 대화의 기술
연말 모임, 반가운 마음도 잠시... "잘 지내시죠?" 이후에 무슨 말을 해야 할지 막막했던 적 없으신가요?
그렇다고 내 업무 얘기를 늘어놓자니 TMI 같고, 듣기만 하자니 남는 게 없는 것 같고요.
저는 10년차 PM으로 일하며 깨달았습니다.
좋은 네트워킹의 본질은 '명함 교환'이 아니라 '가치 교환'이라는 것을요.
상대방이 지금 겪고 있는 가장 골치 아픈 문제를 찾아내고, 슬쩍 힌트를 주는 것만으로도 우리는 '기억에 남는 사람'이 될 수 있습니다. 오늘 뉴스레터에서는 지인을 '나의 스카우터'로 만드는 3단계 대화법과, 당장 써먹을 수 있는 '상황별 치트키 질문 리스트'를 공유합니다.
채원
PM의 '보이지 않는 일'을 '몸값'으로 바꾸는 기술 (ft. 성과 번역 AI 프롬프트)
안녕하세요, 채원입니다.
어느덧 연말입니다.
"일정 조율하고, 이슈 방어하느라 하루 다 갔는데... 성과 기술서엔 뭐라고 쓰지?"
PM이라면 누구나 한 번쯤 겪는 고민입니다. 우리의 일은 개발 코드나 디자인 시안처럼 눈에 보이지 않으니까요. 그래서 많은 분들이 "열심히 소통했습니다" 같은 문장으로 한 해를 채우곤 합니다.
하지만 상위 1% PM은 다르게 적습니다. 보이지 않는 '과정'을, 회사가 좋아하는 '숫자'와 '비즈니스 언어'로 통역할 줄 압니다. 이번 뉴스레터에서는 여러분의 소중한 경험이 물경력이 되지 않도록, ‘PM의 일을 돈으로 환산하는 3가지 논리’를 정리했습니다.
단순히 글을 잘 쓰는 게 아닙니다. 내가 한 일의 '본질적인 가치'를 찾는 과정입니다. 이 프롬프트를 무기로 팀장님과 대화해 보세요. 여러분은 생각보다 훨씬 더 많은 가치를 만들어냈으니까요.
채원
PM의 설명 없이도, 제품이 스스로 계약을 따내는 법 (+아하! 모먼트를 찾는 ‘고통 정량화’ 프롬프트)
초기 유저 이탈을 막으려고 온보딩 튜토리얼을 정말 열심히 만들었던 적이 있습니다. 친절한 말풍선, 상세한 가이드... 그런데 무려 80%의 유저가 튜토리얼이 뜨자마자 'X(닫기)'를 눌러버리더군요.
그때 깨달았습니다. 고객은 제품을 '공부'하러 온 게 아니라, 당장의 문제를 '해결'하러 온 바쁜 사람들이라는 걸요. 설명이 길어질수록 그들은 떠납니다.
그래서 저는 튜토리얼로 기능을 설명하는 대신, 고객의 '가장 큰 고통'을 찾아내 제품으로 즉시 해결해 주는아하 모먼트 방식으로 접근을 바꿨습니다.
가령, 고객의 고통을 단순히 "불편하다"고 듣는 게 아니라 숫자로 치환해 보는 겁니다.
(고통) 매주 3시간 엑셀 취합 (빈도 높음 x 시간 큼) → (해결) 클릭 한 번에 10초 만에 자동화
이렇게 고통의 점수가 가장 높은 곳을 찾아 해결해 주면, 구구절절한 설명 없이도 고객은 스스로 감탄하게 됩니다.
문제는 수많은 불만 중에서 '무엇'이 이런 결정적 고통인지 찾아내는 눈입니다. 그래서 저는 ‘고통 정량화’라는 저만의 공식을 사용합니다.
Pain Score = 빈도(Frequency) x 시간 손실(Time) x 강도(Intensity)
이번 뉴스레터에는 이 3단계 프레임워크와, 인터뷰 내용을 넣으면 자동으로 고통 점수를 매겨 우선순위를 알려주는 ‘AI 분석 프롬프트’를 정리해 두었습니다. 설명하지 않고 증명하고 싶은 PM 분들께 도움이 되길 바랍니다.
채원
미팅 5분 전 '이 프롬프트' 하나로, '을'의 협상을 '갑'으로 뒤집는 법 (+AI 협상 전략 템플릿)
10년차 PM도 미팅 전엔 떨립니다. PM으로 일하면서 가장 긴장되는 순간 중 하나가 중요한 고객 미팅, 특히 '협상' 테이블인 것 같습니다. 저도 "또 끌려다니다 끝나는 거 아닐까?" 걱정할 때가 많았어요.
특히 고객사 미팅에서 “이거 그냥 우리 개발자가 만들면 안 되나요?”라는 말을 들으면, 순간 대응 논리가 막히곤 했습니다. 그때 "저희 마진이..."라며 원가 얘기를 꺼내는 건, 사실상 지는 길이죠.
저는 이럴 때 '프레임'을 바꾸는 데 집중합니다.
(좋은 대응 예시) "물론 직접 만드실 수 있습니다. 하지만 이 기능을 구현하고 1년 이상 안정적으로 유지보수하려면 최소 개발자 2명의 리소스(연봉 합계 1억 이상)가 필요합니다. 저희 솔루션 비용 월 100만 원은 '비용'이 아니라, 1억 이상의 'R&D 절감액'으로 보셔야 합니다."
이처럼 '비용'을 '가치'로, '약점'을 '강점'으로 재정의하는 몇 가지 실전 전략을 이번 뉴스레터에 정리해봤습니다.
하지만 솔직히... 이런 전략을 매번 머릿속으로만 완벽하게 짜는 건 어렵더라고요. 저도 사람인지라 놓치기도 하고요.
그래서 요즘은 AI의 도움을 좀 받습니다.
미팅 전, 제가 만든 '협상 전략 프롬프트'에 고객 정보와 제 목표를 넣고 시뮬레이션을 돌려봐요. 그러면 제가 미처 생각지 못했던 논리적 허점을 보완하거나, 더 날카로운 대응 논리를 준비하는 데 큰 도움이 되더군요.
제가 논리를 단단하게 다듬기 위해 쓰는 'AI 협상 전략 템플릿'을 뉴스레터 전문에 공유해 두었습니다.
채원
AI가 우리 제품을 '첫 번째'로 추천하는 Make.com 템플릿 공개 (ft. A-Z 설정 가이드)
AI 검색 시대, 우리 제품이 잘 노출될 수 있도록 콘텐츠를 꾸준히 발행하는 게 중요해졌습니다. 1편에서 'AI가 좋아하는 A+ 정답지' 전략을 공유했는데요, 2편에서는 이 콘텐츠를 자동으로 만드는 'A-Z 실행 가이드'를 공유합니다.
비개발자 PM으로서 코딩 없이, Make.com을 중심으로 6가지 툴(SerpApi, Apify, OpenAI 등)을 엮어 '콘텐츠 공장'을 만들었습니다. 키워드만 입력하면 경쟁사 10곳을 스크래핑하고, AI가 초안을 잡은 뒤, Flowith가 AIO(AI 최적화) 최종본으로 다듬는 과정입니다.
전체 자동화 시나리오 설정법과, AI를 내 제품의 전문가로 만드는 데 사용한 'AI 편집 플로우'를 아래 링크에 자세히 정리했습니다. 저처럼 콘텐츠 발행에 고민이 있던 분들께 도움이 되면 좋겠습니다.
채원
단 하나의 자동화로, AI가 우리 제품을 '첫 번째'로 추천하게 만드는 법 (1편)
혹시 AI에게 우리 제품에 대해 물어봤는데, 경쟁사 제품만 줄줄이 추천해주는 끔찍한 상상, 해보신 적 있나요? 혹은 이미 상상이 아니라 현실일지도 모릅니다.
고객이 구글 대신 AI에게 먼저 물어보는 시대, AI가 우리를 추천해주지 않으면 우리는 '투명인간'이 될 수밖에 없습니다.
그래서 저는 AI가 우리 제품을 '1순위'로 추천하도록 만드는, 저만의 'A+ 정답지 자동 생산 공장'을 만들었습니다. AI 검색은 결국 '오픈북 테스트'입니다. 누가 더 AI가 컨닝하기 좋은 '정답지'를 잘 만들어두느냐의 싸움이죠.
AI가 가장 먼저 참고하고 인용하는 '정답지'의 포맷이 있습니다. 그리고 Make.com 을 이용해 이 포맷의 콘텐츠를 자동으로 생성하는 시스템을 구축했죠.
오늘 뉴스레터에서는 바로 이 '자동화 공장'의 전체 설계도와 작동 원리(전략편)를 전부 공개합니다. 이 전략을 알아야만, 다음 주에 공개할 코딩 한 줄 없이 이 모든 걸 직접 만드는 Make.com 실행 가이드를 100% 활용할 수 있습니다.
👇 AI가 우리 제품을 '1순위'로 추천하게 만드는 비밀 설계도, 지금 바로 확인하세요.
채원
👉 상위 1% PM은 ‘이 숫자’부터 봅니다 (Ft. 나의 첫 데이터 감각훈련 노션 키트)
"이 기능을 만들면 고객이 좋아할 거야."
"왠지 이 마케팅은 잘 될 것 같아."
PM으로 일하며 이런 '감'에 의존해 중요한 결정을 내렸던 적 없으신가요? 솔직히 저도 수없이 많았습니다. 하지만 어느 순간 깨달았습니다. 감만으로는 팀을 설득할 수도, 비즈니스를 성장시킬 수도 없다는 것을요. 데이터라는 나침반 없이 항해하면, 열심히 노를 저어도 결국 제자리를 맴돌게 됩니다.
데이터 감각은 지식이 아니라 '훈련'입니다. 수십 개의 데이터 앞에서 길을 잃지 않으려면, 우리 회사의 생존을 결정하는 단 하나의 지표, '북극성 지표'부터 정해야 합니다. 하지만 '월 매출', '거래액' 같은 최종 결과(후행지표)만 쳐다보면 "어제 왜 올랐지?"라는 질문에 답할 수 없습니다.
결국 상위 PM들은 결과를 '미리 예측하고 만들어내는' 과정 지표, 즉 '선행지표'를 봅니다.
그렇다면 이 중요한 '선행지표'는 어떻게 찾을 수 있을까요? 가장 확실한 방법은, 역설적이게도 지금 당신과 회사를 가장 '고통'스럽게 만드는 문제에서 시작하는 것입니다.
• '고객 설득의 고통' → '온보딩 성공률', ‘설득 평균 시간’
• '돈이 안 벌리는 고통' → 'CAC', 'LTV' (그리고 이 둘의 위험한 관계)
이번 뉴스레터에서는 저의 실제 경험을 바탕으로, 감정적인 '고통'을 측정 가능한 '핵심 선행지표'로 바꾸는 구체적인 훈련법과, 개발자 없이 로우코드 툴로 '최소한의 데이터 대시보드'를 구축해 팀의 대화 기준을 바꾼 노하우를 담았습니다.
"제 생각에는..."이라는 말은 사라지고
숫자로 대화하는 팀을 만들고 싶다면, 지금 전문을 확인해 보세요.
채원
10년차 PM이 모든 요구사항을 ‘단 하나의 질문’으로 정리하는 법
복잡한 우선순위 문제, "이것은 다른 고객도 쓸 수 있는 레고 블록인가, 아니면 한 고객만을 위한 통나무인가?" 라는 단 하나의 질문으로 명쾌하게 정리할 수 있습니다. 이 질문 하나로 전략 고객의 요청을 우리 제품의 핵심 기능으로 발전시킨 사례와, 아쉬운 딜을 포기하며 제품의 철학을 지켜낸 실제 경험을 공유합니다. PM의 숨겨진 우선순위인 '내부 효율화'에 대한 이야기까지 담았습니다.
10년차 PM의 구체적인 의사결정 과정과 실제 사례가 궁금하다면, 아래 링크에서 전문을 확인해보세요. 여러분의 다음 우선순위를 정하는 데 명확한 기준이 되어줄 겁니다.
채원
며칠 걸리던 데이터 요청, AI 봇으로 몇 분 만에 끝낸 PM의 실전 팁 (GPTs 제작 템플릿 공유)
"이 데이터 좀 뽑아주세요."
PM으로 일하며 이 말을 할 때마다, 개발팀에 의존해야 하는 답답한 병목을 느꼈습니다.
그러다 문득, 그동안 동료들이 쌓아온 수많은 SQL 쿼리들이 최고의 교과서가 될 수 있겠다는 생각이 스쳤습니다. AI에게 이 쿼리들을 학습시켜 '나만의 SQL 비서'를 만들었고, 이제 며칠 걸리던 데이터 확인은 몇 분이면 충분해졌습니다.
제가 겪었던 답답함과 그것을 해결해 나간 과정을 공유합니다. 글 마지막에는 여러분도 자신만의 봇을 만들 수 있는 GPTs 템플릿도 담아두었으니, 데이터 앞에서 조금 더 자유로워지고 싶은 분들께 작은 힌트가 되었으면 합니다.