BLOG · 블로그

매일 제품을 만들면서, 그 과정을 적어 둡니다

AI로 어떻게 일하는지, 혼자서 어디까지 만들 수 있는지, 어디서 넘어졌는지. 따라 할 수 있게 씁니다.

PM이라는 일이 어떻게 바뀌었나

전달하고 문서 쓰던 일에서 판단하고 묘사하고 검증하는 일로. 제 직무가 다시 쓰이는 과정입니다.

12편 →

혼자서 어디까지 만들 수 있나

한 문장에서 돌아가는 프로토타입까지, 댓글 하나에서 공개한 무료 소프트웨어까지. 과정을 그대로 남겼습니다.

14편 →

회사와 모델을 읽는 법

빅테크, 모델, 조직, 수익화. 뉴스를 좇지 않고 PM의 시선으로 읽습니다.

12편 →

최신 글

2026-07-28

상장 첫날 466% 오른 창신메모리에는 프로덕트 매니저가 없다

2026년 7월 27일 창신메모리(CXMT)가 커촹반에 상장해 첫날 465.82% 올랐고 시가총액 3조 2800억 위안, 조달액 579억 1900만 위안으로 커촹반 사상 최대 IPO가 됐다. 3년 전엔 167억 위안 적자, 누적 적자 366억 5000만 위안. 올해 1분기엔 247억 6000만 위안을 벌었다. DRAM 규격은 JEDEC이 쓰고 가격은 사이클이 정한다. 주이밍의 20년에서 제품 결정은 단 하나도 없었다.

테크 평론 프로덕트 매니저 반도체 CXMT

2026-07-26

TIME 표지에 오른 건 65만 달러짜리 탑승형 메카, 왕싱싱이 가장 많이 파는 건 5000달러 이하 기체다

7월 23일 왕싱싱과 탑승형 메카 GD01이 TIME 표지에 올랐다. 그런데 본문으로 들어가면 제품 하는 사람이 봐야 할 다른 숫자들이 있다. 로봇 개는 6년 만에 4만 5000달러에서 2000달러 이하로, R1은 5000달러 이하, 그리고 출하량의 74%가 대학과 연구기관행이다. 그가 실제로 밀고 있는 제품은 그 가격 곡선이다.

테크 평론 프로덕트 매니저 로보틱스 유니트리

2026-07-25

량원펑이 세계 AI 최고 부자가 되었다, 그런데 그가 한 일은 모든 빅테크와 정반대다

블룸버그 데이터: 딥시크 창업자 량원펑의 재산은 360억 달러, 1년 만에 두 배로 뛰어 OpenAI, Anthropic의 공동 창업자를 제치고 세계 순수 AI 대형 모델 최고 부자가 됐다. 프로덕트 매니저의 시점에서, 그가 왜 돈과 사람을 쏟아붓는 빅테크를 「좁고 깊게」로 이겨낼 수 있었는지 이야기한다.

빅테크 관찰 AI 전략 딥시크 프로덕트 매니저

2026-07-25

AI가 '난 못 해'라는 벽을 무너뜨렸다, 남은 벽은 당신 마음속에 있다

수백 명의 딥시크가 십수만 명의 대기업을 이겼고, WAIC는 '1인 기업'을 위한 전용 구역을 열었다 — 3년 전이라면 모두 '불가능'이었다. 지난 2년 동안 무너진 벽은 대부분 같은 종류다. 내가 할 줄 몰라서. 하지만 AI가 무너뜨리지 못하는 벽이 하나 더 있다.

AI 시대 프로덕트 매니저 개인 개발자 doaipm

2026-07-24

317만 위안의 연말 보너스, 그런데 자랑할 자유조차 없다

텐센트 위챗 라인의 한 프로젝트 책임자, 연말 인센티브 약 317만 위안에 최고 평가를 두 번이나 받았다. 급여 캡처 한 장을 올린 며칠 뒤, 해고·블랙리스트·영구 채용 불가. 빅테크의 '고압선'과, 가슴을 찌르는 진실 하나를 이야기한다. 당신이 죽어라 벌어들인 돈은, 자랑할 자유조차 온전히 당신 것이 아니다.

빅테크 관찰 직장 직장인 고압선

2026-07-23

알리바바는 장부를 맞추고, 텐센트는 수업료를 낸다: 한 PM의 눈에 비친 빅테크 AI 분기점

똑같이 수천억을 AI에 쏟아붓고도, 2026년 1분기 알리바바의 클라우드 AI 수익은 처음으로 3할을 넘겼고, 텐센트는 약 88억 위안을 손해 봤다. 그렇다고 텐센트가 놀고 있던 건 아니다 — WorkBuddy는 오피스 에이전트 1위에 올랐다. PM의 시점에서 두 회사의 AI 포석이 갈라진 지점과 앞날을 뜯어본다.

프로덕트 매니저 AI 전략 빅테크 관찰 AI 상업화

2026-07-22

이번 대기업 감원, 하필 '말 전달하는' 프로덕트 매니저부터 골라냈다

7월 기준, 2026년 테크 업계는 이미 약 20만 명을 잘라냈다. 하루 평균 천 명꼴이고, 감원 공지의 절반 이상이 AI를 콕 집어 언급했다. 그런데 가장 곱씹을 만한 건 Microsoft다. 4800명을 자른 바로 그날, 인사 총괄 Amy Coleman이 굳이 한마디를 덧붙였다. '오늘 잘린 자리는 AI가 대체한 게 아닙니다.' 한쪽에선 모든 회사가 앞다퉈 'AI가 한 일'이라 말하고, 다른 쪽에선 Microsoft가 급히 'AI 탓이 아니다'라고 선을 긋는다. 이 어긋난 두 문장 아래에는, 아무도 대놓고 말하려 하지 않는 같은 답이 숨어 있다. AI가 가장 먼저 먹어 치우는 건 어떤 직종이 아니라 하나의 '단계' — 말을 전달하는 단계다. 그리고 프로덕트 매니저야말로 말 전달 밀도가 가장 높은 직종 중 하나다.

AI 감원 대기업 감원 프로덕트 매니저 AI 시대 프로덕트 매니저 테크 칼럼

2026-07-21

세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 · 제13위｜젠슨 황: 지구에서 가장 비싼 회사, 그러나 프로덕트 매니저 신전 문 앞에서 막히다

랭킹 13위는 젠슨 황, OVR 94다. 신전(95점 선) 문 앞에서 딱 1점 차이로 막혔다. 바로 이번 달, OpenAI의 GPT-5.6, xAI의 Grok 4.5, 문샷 AI의 Kimi K3, Meta의 Muse Spark가 번갈아 새 모델을 내놓으며 헤드라인을 놓고 다퉜다—그런데 그 모델들은 전부 젠슨 황의 칩 위에서 돌아간다. 누가 모델 전쟁에서 이길지는 아무도 모르지만, 삽을 파는 그 사람은 무조건 이긴다. 그의 엔비디아 시가총액은 5.4조 달러까지 치솟아, 이 행성에서 가장 값진 회사가 되었다. 그런데 이렇게 AI 시대의 가장 핵심 위치에 선 사람이, 이 프로덕트 매니저 랭킹에서는 신전에 들지 못하고 레전드 등급에만 머문다. 답은 그의 여섯 개 차원 중 가장 낮은 두 항목에 숨어 있다: 감각 83, 통찰 87이다. 이건 그를 깎아내리는 게 아니라, 오히려 그를 이해하는 열쇠다—그는 이 시대에 가장 돈을 잘 버는 유형의 프로덕트 매니저이며, 이런 프로덕트 매니저는 감각에 기대지 않는다.

젠슨 황 엔비디아 세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 프로덕트 매니저 테크 평론

2026-07-20

스페인 1-0 아르헨티나 우승, 메시 슛 0개로 퇴장: 세계 최강을 봉쇄한 것은, 하나의 시스템이었다

7월 19일, 뉴욕. 스페인이 1-0 연장 결승골로 아르헨티나를 꺾고 월드컵 트로피를 들어 올렸다. 그리고 메시—커리어 마지막 월드컵의 결승전에서—풀타임을 뛰고도, 슛 개수는 0. 아르헨티나는 120분 동안 단 2개만 슛했고, 유효슛은 0개, 완전히 봉쇄당했다. 지구상에서 공인된 최강의 선수가 밤새도록 슛 하나 쏘지 못하게 만드는 것은, 어느 한 수비수만으로는 불가능하다. 팀 전체, 시스템 전체를 동원해야 한다—로드리가 중원을 잠그고, 약 70% 점유율로 메시를 위험 지역 바깥에 가둬버렸으며, 슛 개수는 20 대 2였다. 다시 말해: 스페인이 아르헨티나를 이긴 것은, 더 강한 천재를 데려와서가 아니라, 그 어떤 개인에게도 의존하지 않는 시스템으로, 그 최강의 개인을 봉쇄했기 때문이다. 이 결승전은, 제품을 만들고 팀을 이끄는 모든 이에게 조용히 한 수 가르쳐주었다.

메시 월드컵 시스템과 개인 프로덕트 매니저 테크 논평

2026-07-20

AI는 왜 매번 제대로 못 할까? 멍청해서가 아니라, 당신이 제대로 말하지 않아서다

AI에게 뭔가를 시키면, 열 번 중 여덟아홉은 제대로 못 했다고 느끼고, 속으로 '이 AI 별로네'라고 생각한다. 그런데 몇 달을 직접 굴려보면서 점점 확신하게 된 게 하나 있다: AI가 틀리는 건, 거의 대부분 멍청해서가 아니라 내가 제대로 말하지 않아서다. 같은 요구사항도 말을 바꾸면 한 번에 제대로 해낸다. 그 뒤에는 무척 소박한 이치가 있다—AI는 마음을 읽지 못한다. 당신이 '말한' 대로 할 뿐, '생각한' 대로 하지 않는다. 이 글에는 내가 정리한 '요구사항 기술법'을 전부 펼쳐놨다: AI가 한 번에 제대로 해내게 만드는 요구사항에 필요한 다섯 개의 부품, 가장 흔한 다섯 가지 '말 못 함'과 그 고치는 법, 그리고 AI를 '손'에서 '머리'로 바꾸는 세 가지 기술. 전부 그대로 베껴 쓸 수 있다.

요구사항 기술 프롬프트 言出法随 프로덕트 매니저 AI 워크플로

2026-07-19

ChatGPT를 만든 사람이, 스스로도 '최강이 아니다'라고 인정한 모델을 내놓았다—그런데 투자자들은 그녀에게 500억 달러를 안기려 하고 있다

어제 Kimi K3는 아직 '벤치마크 석권, 세계 1위'를 외치고 있었는데, 오늘 ChatGPT를 만든 바로 그 여자가 반대로 나왔다. 7월 16일, 미라 무라티의 Thinking Machines가 Inkling을 발표했다—975B 오픈소스 모델, 네이티브 멀티모달, 사고 강도 조절 가능. 그런데 공식 발표문에는 '오픈이든 클로즈드든, 오늘날 가장 강력한 모델은 아니다'라고 흑백으로 또렷이 적혀 있다. 동시에 설립된 지 겨우 1년 반인 이 회사는, 약 500억 달러의 기업가치로 새 라운드 투자를 협의 중이다—작년 7월보다 네 배가 뛴 값이다. '최강이 아닌' 모델을 내놓은 사람이, 대체 무슨 근거로 500억의 값어치가 있는가? 답은 그녀가 가장 잘하는, 그리고 AI 시대에 가장 값비싼 그 한 가지 안에 숨어 있다: 무엇이 좋은 제품인지를 판단하는 것.

미라 무라티 Thinking Machines OpenAI AI 프로덕트 매니저 테크 비평

2026-07-18

세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 · 제3위｜베이조스: 그는 62세에 다시 CEO가 되어, 아마존이 이루지 못한 하나를 걸었다

랭킹 3위는 베이조스, OVR 97, 비즈니스 차원에 99점을 줬다—전체 랭킹에서 가장 높은 그 급으로, 잡스보다도 높다. 바로 지난달, 은퇴한 지 4년, 자산이 약 2500억 달러로 로켓과 요트만 즐기며 지낼 수도 있었던 이 사람이, 다시 CEO가 되었다: AI 스타트업 Project Prometheus를 직접 공동 지휘하며, 6월에 막 12억 달러를 유치해 기업가치 410억을 찍었다. '손을 놓는 것'을 극한까지 밀어붙이고, 자신이 없어도 회사가 스스로 돌아가도록 설계한 사람이, 왜 62세에 다시 직접 판에 뛰어들었을까? 답은 그의 진짜 발명 안에 숨어 있다—모든 사람이 먼저 '도대체 무엇을 원하는가'를 6페이지로 써 내려가고, 보도자료부터 써놓고 나서 손을 대게 만드는 하나의 업무 방식이다. 이 방법은 오늘날, 하필 가장 값진 것이다.

제프 베이조스 아마존 AWS 프로덕트 매니저 세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 테크 평론

2026-07-17

세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 · 제5위｜장이밍: 그의 최고의 제품은 더우인이 아니라, 히트작을 양산하는 기계다

랭킹 5위는 장이밍, OVR 96이다. 바로 지난달 그는 928억 달러의 자산으로 암바니를 제치고 아시아 두 번째 부호이자 중국 최고 부자에 올랐다—그런데 이 사람은 인터뷰를 거의 하지 않고, 2021년에 이미 CEO에서 물러났으며, 얼굴조차 좀처럼 드러내지 않는다. '보이지 않는' 사람이 어떻게 아시아 두 번째 부호가 되었을까? 답은 그의 여섯 개 차원 중 최저점인 항목에 숨어 있다: 취향, 겨우 88점이다. 이건 그를 깎아내리는 게 아니라, 오히려 그를 이해하는 열쇠다. 장이밍은 이 랭킹에서 가장 반직관적인 프로덕트 매니저이기 때문이다—그는 일부러 취향을 버리고, 데이터로 직관을 대신하고, 알고리즘으로 심미를 대신해, 전 세계 히트작을 끊임없이 양산하는 기계를 만들어냈다. 이 글은 그의 여섯 개 점수를 뜯어보고, 지금 더우바오에게 다시 검증받고 있는 하나의 베팅도 함께 뜯어본다.

장이밍 바이트댄스 프로덕트 매니저 세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 테크 평론

2026-07-16

프로덕트 매니저 업무의 절반은 AI에게 넘겼지만, 이 몇 가지만은 죽어도 못 넘겼습니다

이 1년 동안 저는 프로덕트 매니저의 일상 업무 중 거의 절반을 실제로 AI에게 넘겼습니다——문서 초안 작성, 경쟁사 자료 조사, 수백 건의 사용자 피드백 분류, 회의 할 일 정리, 클릭되는 프로토타입 제작까지. AI는 빠르고 지치지도 않았습니다. 하지만 다른 몇 가지 일은 단 하나도 넘기지 못했고, 앞으로도 넘길 생각이 없습니다. AI가 못해서가 아닙니다. 오히려 정반대로, 어떤 건 저보다 더 매끄럽게 해냅니다. 넘겼다가 한번 틀리면 아예 알아차릴 수 없고, 알아차렸을 땐 이미 늦기 때문입니다. 이 글에서는 제가 그은 '넘길 것과 안 넘길 것'의 경계선을 하나하나 펼쳐 보이겠습니다. 넘기고 나서 하마터면 크게 넘어질 뻔했던 구덩이까지 포함해서요.

프로덕트 매니저 AI 워크플로 판단력 직장 역할 분담 실무

2026-07-15

AI 시대 PM 면접에서 가장 자주 나오는 5가지 질문, 어떻게 답할까

저는 지난 2년 동안 PM을 꽤 많이 면접했고, 저도 면접을 봤습니다. 눈에 띄는 패턴이 하나 있어요: AI 관련 질문만 나오면 열에 여덟은 개념을 외우기 시작합니다——RAG가 뭔지, 파인튜닝과 프롬프트가 뭐가 다른지, Transformer 원리는……. 술술 외울수록 저는 이 사람을 뽑지 않겠다고 더 확신했습니다. 이 질문들이 재는 건 당신이 뭘 외웠느냐가 아니라, 당신이 생각할 줄 아느냐이기 때문입니다. 이 글은 2026년 가장 자주 나오는 AI PM 면접 질문 5가지를 뜯어봅니다: 각각의 뒤에서 면접관이 진짜 재는 게 뭔지, 제가 직접이라면 어떻게 답할지, 그리고 가장 쉽게 무너지는 답이 뭔지. 문제 템플릿을 외우자는 게 아니라, 이 질문들이 당신의 어느 부분을 저울에 올리는지 분명히 하자는 겁니다.

프로덕트 매니저 면접 취업 AI 프로덕트 매니저 커리어 실전

2026-07-14

AI 시대 PM의 하루: 한 문장을 눌러볼 수 있는 프로토타입으로 바꾼 이야기

지난주 저는 오후 한나절을 써서, '가계부 같은 작은 걸 하나 갖고 싶어'라는 한 문장을, 동료가 휴대폰에서 진짜로 눌러보고 진짜로 한 건을 기록하고 진짜로 파이 차트를 볼 수 있는 프로토타입으로 바꿨습니다. 코드는 한 줄도 안 썼습니다. 많은 사람이 AI 시대엔 PM이 프로그래밍을 배워야 한다고 생각하지만, 사실 진짜 값나가는 기술은 정반대입니다——AI가 한 번에 제대로 만들 수 있을 만큼 말을 명확하게 하는 것. 이 글은 이론이 아니라 제가 구체적으로 어떻게 했는지를 다룹니다: 어떻게 AI가 먼저 나에게 되묻게 하는지, 어떻게 한 번에 한 곳만 고치는지, 왜 첫 버전부터 진짜 데이터를 넣어야 하는지, 어떻게 '눌러지는가'를 검수 기준으로 삼는지. 제가 밟았던 함정도 몇 개 붙였습니다.

프로덕트 매니저 AI 워크플로 프로토타입 직무 역량 하이파이 실전

2026-07-13

'쿵푸 여자축구'는 6.6점, 그런데 저우싱츠는 내가 본 가장 지독한 프로덕트 매니저다

'쿵푸 여자축구'는 더우반 첫 평점 6.6, 8.6%가 별 하나를 줬습니다. 리뷰창은 특효가 싸구려다, 연기가 과하다, 스토리는 '소림축구'를 성별만 바꿔 우려먹었다는 욕으로 도배됐죠. 그런데 개봉 첫날 27분 만에 1억 돌파, 상영점유율 76.8%, 이틀 만에 5억 위안을 쓸어담았고, 예상 총 흥행수입은 14.28억에서 18.65억 위안까지 올라갔습니다. 전문 관객에게 '낙제' 판정을 받은 제품이 상업적으로는 완승한 겁니다. 이건 운도 아니고, '망작으로 돈이나 긁는다'는 말로 끝날 일도 아닙니다. 평론가와 흥행수입은 사실 완전히 다른 두 개의 제품을 채점하고 있었으니까요. 그리고 저우싱츠라는 프로덕트 매니저가 지독한 지점은, 자기가 어느 쪽을 배송하고 있는지 누구보다 정확히 알았다는 데 있습니다. 이 글은 그걸 뜯어보고, 그 대가까지 뜯어봅니다.

제품 판단 사용자 니즈 저우싱츠 쿵푸 여자축구 상업화 테크 리뷰

2026-07-12

태풍이 헛소동으로 끝나던 밤: PM은 어떻게 태풍을 견디듯 가장 어두운 순간을 버티는가

제9호 태풍 '바웨이'가 어젯밤 남쪽으로 꺾여 저장성 원링에서 푸젠성 샤푸 일대에 상륙했습니다. 저우산과 푸퉈에서 밤새 대피시킨 어선, 취소된 항공편, 지나고 보니 다 헛수고처럼 보이죠——그래서 "이럴 줄 알았으면 안 해도 됐는데"라는 말이 나옵니다. 그런데 "헛소동으로 끝났다"는 이 말은 태풍 자체보다 더 확실하게 PM 하나를 죽입니다. 태풍을 견디는 건 한 가지 동작이 아니라 세 가지입니다. 오기 전에 준비를 다지고, 올 때 비바람을 감당하고, 지나간 뒤 쓰레기를 치우는 것. GitLab이 데이터베이스를 날린 날 백업 다섯 종류 중 쓸 수 있는 게 하나도 없다는 걸 발견했고, Knight Capital은 지우는 걸 깜빡한 폐코드 한 조각 때문에 45 minutes 만에 $440 million을 잃고 회사가 사라졌습니다. 이 글이 다루는 건——경보가 진짜로 울린 그날 밤, 지휘하는 사람이 대체 무엇을 해야 하는가입니다.

가장 어두운 순간 위기 대응 프로덕트 매니저 회고 태풍 테크 비평

2026-07-11

왜 사람들은 태풍이 푸퉈산을 비켜 간다고 믿는가

널리 퍼진 이야기가 하나 있다—푸퉈산에는 관음보살이 지켜주니, 태풍이 이곳에 오면 늘 돌아서 간다는 것이다. 그런데 바로 오늘, 제9호 태풍 '바비'는 푸퉈산의 배편을 끊고, 푸퉈산 공항의 항공편 14편을 취소시켰으며, 전 지역의 어선을 밤새 대피시켰다. 2021년 '인파'는 푸퉈산-주자젠의 도로 6,000미터를 물에 잠기게 했다. 푸퉈산은 태풍 청정지대이기는커녕, 오늘도 태풍을 정면으로 맞고 있다. 그런데도 왜 사람들은 보살이 태풍을 막아준다고 굳게 믿는가? '살아남음'을 '신비한 가호' 탓으로 돌리는 이 잘못된 귀인은, 우리가 '위대한 프로덕트 매니저는 예언자'라고 떠받드는 것과 똑같은 인지 동작이다. 이 글은 그것을 해부한다.

생존자 편향 제품 판단 인지 편향 테크 논평 태풍

2026-07-10

세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 · 4위｜샘 올트먼: 그가 진짜 만드는 제품은, OpenAI라는 회사 그 자체다

랭킹 4위는 샘 올트먼, OVR 96이다—그런데 여섯 개 차원 중 그의 최저점은 감각, 겨우 87점이다. 이건 그를 깎아내리는 게 아니라, 오히려 그를 이해하는 열쇠다. 이번 주 그가 바쁜 건 제품이 아니었다: CNBC에 나와 GPT-5.6을 내놓기 위해 백악관과 '많은 것을 고쳤다'고 인정했고, 미국 국부펀드에 5% 지분을 넘기자고 제안했다는 보도가 터졌으며, '미국이 주도하는 국제 AI 포럼'을 파는 글까지 직접 썼다. 제품 회사의 CEO가 일주일을 재무장관 곁에서 보낸다—그가 진짜로 운영하는 제품은 애초에 그 채팅창이 아니라, 세상 속 OpenAI라는 세 글자의 위치이기 때문이다. 이 글은 그의 여섯 개 점수를 뜯어보고, 지금 숫자로 검증받고 있는 하나의 베팅도 함께 뜯어본다.

샘 올트먼 OpenAI 프로덕트 매니저 세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 테크 평론

2026-07-09

세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 · 1위｜스티브 잡스: 전체 랭킹 유일의 99점은, 코드를 쓰지 않는 사람에게 갔다

Claude에게 세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저를 채점하게 했더니, 전체 랭킹에서 99점은 단 하나뿐이었다—스티브 잡스. 흥미로운 것은 2026년 벽두의 두 가지 빅 뉴스가 모두 이 점수를 증언하고 있다는 점이다: 애플은 새 Siri를 Google Gemini에 외주로 넘겼고, OpenAI는 64억 달러를 들여 조니 아이브를 데려와 하반기에 첫 디바이스를 내놓는다. 이 글은 그의 여섯 개 차원 점수를 하나씩 짚는다: 비전은 무엇으로 99점인가, 인사이트는 왜 1점이 깎였나, 비즈니스 97점 안에 숨은 그가 치른 수업료—그리고 왜 역사상 가장 위대한 프로덕트 매니저가 하필 코드를 쓰지 않는 사람이었는가.

스티브 잡스 애플 프로덕트 매니저 세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 테크 평론

2026-07-08

수백 개의 MCP와 Claude 스킬, 진짜 무료 오픈소스는 얼마 없다—하나씩 다 확인하고, 목록 하나로 정리했다

Claude에 MCP 몇 개를 붙이려고 검색을 돌리다 점점 짜증이 났다: 수백 개 중 절반은 API key를 넣어야 「무료」고, 한 무더기는 「오픈소스」 간판을 달았지만 실은 「소스는 볼 수 있어도 상업적 사용은 금지」다—Sentry의 MCP는 FSL 라이선스고, Anthropic 공식 문서 스킬 몇 개는 아예 「저작권 소유, 모든 권리 보유」라고 적혀 있다; 어떤 저장소는 LICENSE 파일조차 없는데, 이는 곧 기본적으로 「모든 권리 보유」다. 진짜 MIT/Apache에, 설치하면 바로 쓰고, 계정도 필요 없는 것들은 LICENSE를 하나씩 열어봐야 겨우 가려낼 수 있다. 나는 예순 개 넘게 뒤졌고, 진짜 무료 오픈소스만 골라 중국어·영어 이중 언어 목록 하나로 정리했다: To Be Free. 이 글은 내가 어떻게 갈랐는지, 진짜 무료인 것들 중 무엇을 먼저 깔 만한지(gstack, ruflo, 공식 MIT 서버 몇 개…), 그리고 이 일이 왜 내 「무료 소프트웨어 다시 만들기」라는 흐름의 다음 걸음인지를 다룬다.

MCP Claude Code 무료 소프트웨어 오픈소스 AI 도구

2026-07-08

세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 · 2위｜장샤오룽: 인사이트도 감각도 99인데, 그는 스스로 비즈니스 점수를 92에 남겨뒀다

랭킹 2위는 장샤오룽, OVR 97로 잡스 바로 다음이다. 흥미로운 건 그의 여섯 개 차원이다: 인사이트 99, 감각 99—전체 랭킹 최고점으로, 잡스와 어깨를 나란히 하거나 오히려 더 높다. 그런데 비즈니스는 92, 여섯 개 중 가장 낮다. 돈을 못 벌어서가 아니다. 정반대다. 입가에 들어온 돈을 스스로 밀어낸 것이다. 올해 이 운영체제를 가장 잘 설명하는 사건이 하나 있다: 텐센트 자사 AI 위안바오의 월간 활성 사용자가 더우바오를 따라잡지 못하는데, 거의 짚어지지 않는 이유 하나가 바로—장샤오룽의 위챗이 자사 AI마저 소셜 관계망 밖에 막아 세웠다는 것이다. 이 글은 여섯 개 차원으로 장샤오룽을 해부하고, AI 하반기에 다시 검증받고 있는 하나의 베팅도 함께 해부한다.

장샤오룽 위챗 프로덕트 매니저 세상을 바꾼 100인의 프로덕트 매니저 테크 평론

2026-07-07

같은 AI를, 어떤 회사는 해고의 이유로, 어떤 회사는 채용의 이유로 쓴다

올해 IT업계에서 AI를 이유로 한 해고는 이미 8만 명을 넘었다. Meta는 AI에 자본지출을 1450억 달러로 올리면서 동시에 8000명을 잘랐고, '우리가 하는 다른 투자를 상쇄하기 위해서'라고 했다—쉽게 말하면 사람을 잘라서 GPU 살 돈을 만들었다는 뜻이다. 그런데 같은 업계에서, Anthropic은 올해 한 명도 자르지 않고 미친 듯이 확장 중이고, OpenAI는 40억 달러로 배포 전문 회사를 세워 '전치 배포 엔지니어(Forward Deployed Engineer)'를 쓸어 담고 있으며, Google은 같은 직책을 59개나 올렸다. 같은 AI가, 어떤 회사에서는 해고의 근거가 되고, 어떤 회사에서는 채용의 근거가 된다. 이 말은 변수가 AI가 아니라는 뜻이다. 이 글은 그 뒤에서 실제로 무슨 일이 벌어지고 있는지, 그리고 그게 우리에게 무엇을 뜻하는지에 관한 이야기다.

AI 해고 테크 평론 AI 취업 전치 배포 엔지니어 빅테크

2026-07-06

댓글로 주문하셔서 만들었습니다: 무료 소프트웨어 SoloPic

지난 글 《왜 나는 무료 소프트웨어 100개를 다시 만드는가》 결말에 물었다: 가장 다시 만들어줬으면 하는 게 뭔가? 천진(天津)의 독자 阿祥이 댓글에 세 가지 요구사항을 남겼다—일괄 가장자리 자르기, 목록 파일로 일괄 이름 바꾸기, 일괄 색 조정. 나는 '알겠어요, 핵심은 일괄 처리죠?'라고 답하고, 며칠 동안 만들어냈다: SoloPic, 무료·오프라인·12MB짜리 일괄 이미지 도구—그가 원한 '왼쪽 100px·아래 57px 자르기'까지 그대로 구현했다. 이 글은 댓글 한 줄이 실제로 쓸 수 있는 소프트웨어가 되기까지의 이야기이자, 왜 '무료 소프트웨어 100개 다시 만들기'에서 가장 좋은 주제는 내 머릿속이 아니라 당신의 댓글란에 있는지에 관한 이야기다.

무료 소프트웨어 무료 소프트웨어 재구축 SoloPic 독자 주문 doaipm 방법론

2026-07-05

마케팅 제로, 코딩도 못 하는데, 3개월 만에 2만 다운로드: 코딩 초보의 오픈소스 여정

3개월 전 저는 꽤 거창한 목표를 하나 세웠습니다: 가장 쓸모 있는 무료 Markdown 편집기를 만들겠다고. 거창한 건 「가장 쓸모 있다」가 아니라 「무료」였고, 더 나아가——저는 코딩을 할 줄 몰랐습니다. 3개월이 지난 지금, SoloMD는 30개 버전을 출시했고, 2만 2천 번 넘게 다운로드됐으며, GitHub 별이 400개 이상 쌓였습니다. 마케팅에는 거의 손을 쓰지 않았는데도요. 이 글은 그 3개월의 이야기입니다: 왜 굳이 사용자를 호갱 취급하지 않는 무료 소프트웨어를 만들려 했는지, 코드 한 줄 못 쓰는 사람이 어떻게 그걸 만들어냈는지, 첫날부터 제가 건 한 가지 도박(소프트웨어를 쓰는 건 이제 사람만이 아니라는 것), 그리고 누군가가 저에게 10위안을 보내줬던 날의 기분.

SoloMD 무료 소프트웨어 오픈소스 제품 만들기 doaipm 방법론

2026-07-04

터미널을 또 만들었다, Unterm — 기본 사용자가 사람이 아니다

지난 반년간 제 터미널에서 실행된 명령의 80%는 제가 입력한 게 아니었습니다——Claude Code와 각종 에이전트가 입력했죠. 그런데 제가 쓰던 터미널——iTerm, Windows Terminal, Warp——은 전부 「한 사람이 앉아서 한 줄 치고 한 번 보는」 것을 기준으로 설계됐습니다. 주요 사용자가 에이전트로 바뀌자 이 전제가 다섯 곳에서 무너졌습니다: 방화벽을 넘어야 하는 명령이 타임아웃에서 멈추고, 벌거벗은 터미널을 AI에게 넘기면 rm -rf도 함께 넘기는 셈이고, 에이전트가 끝나면 무엇을 했는지 되감아 볼 수 없고, 저는 이미 세넷의 에이전트를 동시에 돌리고 있고, 에이전트가 늘어날수록 바탕화면이 엉망이 됩니다. 이 글은 Unterm이 무엇인지, 이름이 어디서 왔는지, 그리고 이 다섯 가지 구멍을 어떻게 메웠는지에 관한 이야기입니다.

Unterm AI 터미널 AI 네이티브 도구 제품 만들기 doaipm 방법론

2026-07-03

AI 시대의 프로덕트 매니저 10｜고충실도 우선: 지난 반년간 와이어프레임을 한 장도 그리지 않았다

「AI 시대의 프로덕트 매니저 되기」 시리즈의 열 번째 글입니다. 저충실도 와이어프레임이 그동안 존재했던 건 「진짜 한 판 만들기」가 너무 비쌌기 때문입니다. 큰 방향부터 회색 상자로 맞춰 두어야 했죠. 그런데 이제는 한마디면 몇 분 만에 브라우저에서 진짜로 눌리는 페이지가 나옵니다——n8n의 프로덕트 팀은 아예 와이어프레임 단계를 통째로 갈아 치웠고, Delivery Hero의 어느 디렉터는 엔지니어를 부르지 않고 한 시간 만에 손수 프로토타입을 만들었습니다. 저 자신도 지난 반년간 와이어프레임을 한 장도 그리지 않았습니다. 이 글은 제가 지금 어떻게 저충실도를 건너뛰고 곧장 돌아가는 고충실도를 만드는지에 관한 이야기입니다. 플레이스홀더 대신 진짜 콘텐츠를 쓰고, 로딩/빈/에러 상태를 빠짐없이 채우고, 진짜로 눌러 보고, 브라우저에서 한 번 진짜로 돌려 보는 것——그리고 한 판이 몇 분 만에 나오면서 생긴 새 버릇 하나.

AI 프로덕트 매니저 고충실도 우선 프로토타입 설계 doaipm 방법론 AI 시대의 PM

2026-07-02

AI 시대의 프로덕트 매니저 09｜실행자에서 편성자로: 당신의 새 일은 agent 무리를 지휘하는 것

「AI 시대의 프로덕트 매니저 되기」 시리즈의 아홉 번째 글입니다. 2026년 가장 일 잘하는 사람은 더 이상 하나의 AI가 실시간으로 코드를 고치는 걸 지켜보지 않습니다. 대신 여러 agent를 동시에 돌립니다——각자 자기 맥락을 가지고, 각자 한 덩어리를 맡아, 비동기로 일하고, 당신은 그 위에서 일을 쪼개고 나눠 주고 검수합니다. Addy Osmani는 이것을 「지휘자에서 편성자로」라고 부르며, 뼈아픈 한마디를 남깁니다. 모호한 지시 하나는 agent 한 무리의 실수로 증폭되고, 정확한 지시 하나는 agent 한 무리의 정확한 구현으로 증폭된다는 것. 이 글은 그대로 따라 할 수 있는 네 가지 행동을 풀어냅니다. 하나의 agent를 끝까지 붙잡지 말 것, 일을 겹치지 않는 병렬 덩어리로 쪼갤 것, 각 덩어리에 분명한 spec을 줄 것, 당신의 일이 쪼개기와 검수로 바뀌는 것.

AI 프로덕트 매니저 AI 편성 멀티 agent doaipm 방법론 AI 시대의 PM

2026-07-01

내가 무료 소프트웨어 100개를 다시 만드는 이유

PDF에서 워터마크 하나 지우려고 무료 툴을 깔았더니, 다음 날부터 광고가 뜨고 브라우저 시작 페이지가 바뀌고 데이터가 몰래 빠져나가고, 내보내려면 회원 가입을 하라고 한다. 무료 소프트웨어 사용자의 가장 큰 고통은 세 겹이다: 상품으로 팔리고, 아무도 진심으로 다듬지 않으며, 무료는 결제로 끌고 가는 미끼일 뿐이다. 예전엔 참을 수밖에 없었다. 제대로 된 걸 다시 만들려면 너무 비쌌으니까. 이제 AI가 그 비용을 한 사람이 감당할 수 있는 수준까지 깎아냈다. 나는 이미 여섯 개를 이렇게 다시 만들었다—SoloMD, Unterm, unfetch, Unflick, Ziplark, FreeID Photo. 앞으로 아흔네 개가 더 남았다.

무료 소프트웨어 무료 소프트웨어 재구축 인디 개발 doaipm 방법론 AI로 만들기

2026-06-30

AI 시대의 프로덕트 매니저 08｜진짜 문제를 찾는 일은 AI가 대신해 주지 못한다

「AI 시대의 프로덕트 매니저 되기」 시리즈의 여덟 번째 글이자, 「분명히 생각하기」 파트의 마무리입니다. a16z가 프로덕트 매니저에게 쓴 《5 Principles》에는 정곡을 찌르는 한 문장이 있습니다. 프로덕트 매니저가 하는 일은 본래 모호함을 풀어내는 일이고, AI는 그 모호함을 줄여 주지 않았으며 그저 도구를 바꿔 놓았을 뿐이라는 것. AI는 이제 무엇이든 만들어 내지만, 단 하나——풀 만한 가치가 있는 진짜 문제를 당신 대신 찾아 주는 일만은 못 합니다. 사용자가 도대체 어디서 막히는지, 이 일이 할 만한 가치가 있는지 말이죠. 이 글은 발견 단계에서 그대로 따라 할 수 있는 네 가지 행동을 풀어냅니다. 현장에 가서 사용자가 어디서 막히는지 보기, 입으로 말하는 것과 진짜 막히는 것을 가려내기, 「미련한 방법」을 진짜 문제의 신호로 삼기, 건설가의 마음가짐으로 돌아가는 것을 들고 가서 탐색하기.

AI 프로덕트 매니저 진짜 문제 발견 프로덕트 디스커버리 doaipm 방법론 AI 시대의 PM

2026-06-29

AI 시대의 프로덕트 매니저 07｜이제 PRD를 쓰지 않는다——당신이 내놓는 건 세 가지 작품

「AI 시대의 프로덕트 매니저 되기」 시리즈의 일곱 번째 글입니다. 2026년의 채용이 달라지고 있습니다. 점점 더 많은 팀이 「실제로 출시된 제품 기능 하나 + 분명하게 설명할 수 있는 eval 한 세트」를 강한 후보의 표식으로 보기 시작했습니다. 멋들어진 PRD나 자격증 한 무더기가 아니라요. AI가 PRD 작성과 프로토타입 그리기를 가져가 버린 순간, 그것들은 더 이상 당신의 산출물이 아닙니다. 이 글은 AI 시대의 PM이 진짜로 내놓아야 할 세 가지 작품——열어서 클릭할 수 있는 제품 하나, 진짜 숫자가 담긴 회고 한 편, 당신이 직접 쓴 eval 한 세트——을, 그리고 각각을 구체적으로 어떻게 만들어 모으는지를 분명하게 풀어냅니다.

AI 프로덕트 매니저 PM 포트폴리오 프로덕트 매니저 전환 doaipm 방법론 AI 시대의 PM

2026-06-28

AI 시대의 프로덕트 매니저 06｜말하면 만들어진다: 명확한 아이디어를 한 문장으로 클릭 가능한 제품으로

「AI 시대의 프로덕트 매니저 되기」 시리즈의 여섯 번째 글이자, 「만들어내기」 파트의 시작입니다. Mindaugas는 Lovable로 아이디어 하나를 유료 사용자가 있는 제품으로 만들었습니다. 코드 한 줄 쓰지 않고요. Lovable은 2025년 12월 3억 3천만 달러 규모의 시리즈 B를 유치하며 기업가치 66억 달러를 평가받았습니다. 「말하면 AI가 만들어준다」는 더 이상 구호가 아닙니다. 하지만 言出法随는 한마디 던지고 떠나는 게 아닙니다. 그것은 하나의 순환이고, 거기엔 손기술이 있으며, 무엇보다 당신의 그 「말」이 분명해야 한다는 전제가 깔립니다. 이 글은 그대로 따라 할 수 있는 네 가지 동작을 다룹니다. 먼저 굴러가는 것 하나만 요청하고 한꺼번에 다 말하지 말 것, 진짜로 돌려보고 「다 됐다」는 말을 믿지 말 것, 한 번에 한 군데만 고치며 변하는 걸 지켜볼 것, 말을 분명히 해야 法이 당신을 따른다는 것.

AI 프로덕트 매니저 言出法随 vibe coding doaipm 방법론 AI 시대의 PM

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.

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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.

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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.

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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.

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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