본문은 요즘 IT와 번역가 Yuna가 함께한 판카즈 비슈트(Pankaj Bisht) 글 <Product Roadmapping with AI: Why Product Managers Should Pay Attention>를 번역한 글입니다. 필자 판카즈 비슈트는 NatWest Group의 프로덕트 오너로 20년 이상 금융·IT 분야에서 애자일 개발과 제품 혁신을 이끌어온 전문가입니다. 이 글에서 그는 AI 기술이 제품 로드맵 수립을 더욱 정교하게 만들고, 이에 따라 PM의 역할이 새롭게 정의되고 있음을 이야기합니다.

필자에게 허락을 받고 번역했으며, 글에 포함된 링크는 원문에 따라 표시했습니다.

로드맵은 누군가에겐 설레는 단어일 수도, 또 누군가에겐 머리 아픈 존재일 수도 있습니다. 하지만 좋든 싫든, 로드맵은 모든 프로덕트 팀의 중심에 있다는 사실만은 분명합니다. 사실 PM인 우리에게 커리어의 성패는 우리가 제안한 제품 계획에 얼마나 많은 지지와 신뢰를 얻느냐에 달려 있곤 했죠.

그리고 로드맵을 잘 만드는 요령은 수없이 많지만, 실제로 로드맵을 굴려 보셨다면 이 과정이 얼마나 엉망인지 잘 아실 겁니다.

끝도 없이 늘어나는 스프레드시트
이해관계자들의 상충된 요구가 뒤섞인 여러 가지 뷰와 포맷
모두를 만족시키려다 우선순위가 모호해졌고, 윗사람의 한마디에 휘둘렸으며, 결정이 우유부단해짐
시장과 사용자 요구가 바뀌면서 금세 무의미해지는 세워두고 잊어버리는 유연하지 못한 계획

하지만 이제 AI가 이 모든 걸 바꾸고 있습니다. 이제 프로덕트 팀은 그 어느 때보다 더 똑똑한 로드맵을 만들고 소통할 수 있는 시대를 맞이했죠. 그렇다면 이번 글에서는 무엇이, 어떻게, 왜 바뀌고 있는지를 함께 살펴보겠습니다.

왜 PM은 로드맵에서 어려움을 겪을까?

PM과 팀은 유용하고 현실적인 로드맵을 만들기 위해 오랫동안 씨름해 왔습니다.

다음과 같은 일들이 PM을 어렵게 만들었죠.

1) 여러 이해관계자의 요구와 의견을 모으다 보면 내용이 금세 주관적으로 흐르기 쉽습니다. 어떤 고객 세그먼트와 페르소나, 그리고 어떤 내부 사업 부서를 우선해야 할까요?

2) 고객 피드백, 지원 티켓, 제품 분석, Jira 티켓, NPS 설문, 시장 조사 등 방대한 백로그 속에서 손쉽게 필터링하고 정리하며, 유의미한 인사이트를 추출할 방법이 없다면, 그 자체가 거대한 장애물이 됩니다.

3) 스프레드시트나 Confluence 페이지, Word 문서로 하는 로드맵 작업은 본질적으로 세워두고 잊어버리는 식입니다. 하지만 이런 방식은 빠르게 변하고 예측하기 어려운 사용자 니즈, 신규 기능, 버그, 경쟁 구도를 감당하기엔 한계가 있습니다. 1년 전에 로드맵을 만들어 그대로 유지하던 시대는 이미 끝났습니다.

4) 데이터가 넘쳐나는 지금, 전통적인 로드맵은 과도한 사전 분석과 계획으로 이어져 오히려 의사결정의 타이밍과 팀의 민첩성을 떨어뜨립니다.

5) 게다가 여전히 많은 팀이 오래되거나 아예 없는 우선순위 모델에 의존하고, 다음에 무엇을 할지 감으로 결정하곤 합니다. 이런 방식은 기회를 놓치거나, 새롭게 등장하는 경쟁자를 알아차리지 못하기가 너무 쉽습니다.

AI가 프로덕트 팀을 돕는 방법

AI를 활용하면 이러한 의사결정을 훨씬 체계적이고 근거 있게 만들 수 있습니다. 데이터를 수집하고 추적하는 일은 제품을 만드는 데 필수적인 과정이지만, 이 정보를 실제 로드맵 의사결정과 연결하는 일은 여전히 어려운 과제입니다. 데이터가 여러 툴에 흩어져 있기 때문에, 이를 일일이 수작업으로 연결하려면 사실상 전담 인력이 필요했죠.

AI는 이 과정을 단순화하고 데이터 관리의 효율을 높여줍니다. 이를 통해 PM과 팀은 로드맵핑의 전 과정을 새롭게 바라보고 재설계할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. AI는 다음과 같은 방식으로 로드맵 수립 방식을 완전히 바꿔놓고 있습니다.

1) 데이터 기반 우선순위 설정

AI는 방대한 고객 피드백과 지원 티켓, 분석 데이터와 Google Search Console 데이터, 경쟁 인텔리전스 등 대규모 데이터를 한꺼번에 받아들여 처리하고 해석할 수 있습니다. 따라서 PM의 시간을 절약하고, 실행과 인사이트에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

머신러닝은 이러한 데이터 속에서 가장 중요한 패턴과 인사이트를 찾아냅니다. 이를 통해 고객이 실제로 겪는 불편함과 새롭게 떠오르는 트렌드를 드러내고, 다른 누구보다 먼저 잠재적인 기회나 경쟁 위협의 징후를 포착할 수 있게 되죠.

데이터는 로드맵의 우선순위를 정할 때 PM에게 객관적인 출발점을 제공합니다. 데이터는 특정 의견이나 감정에 휘둘리지 않으며, 주관적인 논의를 뒷받침할 수 있는 강력한 근거로 작용합니다. 저는 최근 고객 감성 분석을 위해 Copilot을 사용해 보았습니다. 수천 개의 데이터를 몇 시간 만에 직접 처리하는 것은 사실상 불가능했지만, Copilot이 그 복잡한 작업을 대신해 주었죠. 그 결과 실행 가능한 액션 포인트와 인사이트를 도출해 큰 시간을 절약할 수 있었습니다.

2) 실시간으로 대응하는 로드맵

AI 기반 툴을 활용하면 제품 로드맵과 계획은 완전히 새로운 방식으로 진화합니다.

첫째, 더 이상 고정된 산출물이 아니라, 최신 정보로 지속적으로 업데이트되는 유동적인 계획이 됩니다. 연 단위에서 분기 단위로 전환되며, 변화하는 시장과 조직의 속도에 맞춰 즉시 조정할 수 있습니다.
둘째, 우선순위나 리소스가 변경될 때 그 여파를 실시간으로 파악할 수 있습니다.
셋째, 과거처럼 지나치게 세세하고 경직된 연간 계획이 아닌 민첩하고 살아 있는 로드맵으로 운영할 수 있습니다.

3) 자동화된 로드맵 생성

AI와 머신러닝은 팀의 목표, 구성원들의 입력, 기존 제품 백로그, 고객 리뷰 등 다양한 데이터를 종합적으로 분석해 우선순위가 반영된 로드맵을 자동으로 생성할 수 있습니다. 또한 사용 가능한 리소스, 제약 조건, 그리고 시장 내 경쟁 제품의 기능을 고려해 팀이 다음 단계로 나아가야 할 방향을 제안할 수도 있습니다.

이러한 도구는 의존관계 데이터를 활용해 제품 로드맵의 모든 마일스톤을 시각화합니다. 그 결과 업데이트가 더 빠르고 일관되며, 다른 팀과의 협업도 한층 원활해집니다. 아래에서는 실제로 유용하게 활용할 수 있는 AI 기반 로드맵 도구들을 살펴보겠습니다.

4) 맥락 기반 시장 및 사용자 인사이트

AI는 시장 트렌드, 경쟁사 동향, 타사의 공개 데이터 분석하는 데 도움을 주며 다음 인사이트를 도출할 수 있습니다.

예측 인사이트를 활용해 앞으로 시장에서 가장 큰 영향을 미칠 기능을 미리 파악할 수 있습니다.
리스크를 사전에 예측해 불필요한 제품 실수나 잘못된 결정을 방지할 수 있습니다.
자동화된 리포팅 기능을 통해 PM은 데이터를 보다 효과적으로 공유하고, 의사결정에 대한 이해관계자의 신뢰를 높일 수 있습니다.

5) 협업과 합의

프로덕트 팀은 다양한 이해관계자들의 의견을 듣고 조율해야 합니다. AI 기반 협업 툴은 팀이 실시간으로 브레인스토밍하고 투표할 수 있는 협업 공간을 손쉽게 만들도록 도와줍니다. 여러 출처의 피드백을 한곳에 모을 수 있고, AI가 이를 분류해 관련도가 높은 피드백을 먼저 보여주는 이점을 얻습니다. 팀은 함께 제품 로드맵을 만들고, 각 기능이나 프로젝트를 하는 이유에 대해 수월하게 합의할 수 있습니다. 이미 시장에 출시된 AI 도구와 기능은 PM의 업무를 원활하게 만들어주고 있고요.

여러분을 위한 AI 툴은?

앞서 이야기했듯, 이제 AI는 프로덕트 로드맵 전 과정에 본격적으로 자리 잡기 시작했습니다. 예를 들어, Airfocus 같은 툴에서는 AI는 로드맵 항목을 상대적 임팩트, 구현 난이도, 고객 가치 기준으로 자동 평가합니다. 이를 통해 팀은 훨씬 더 객관적이고, 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있게 됐습니다.

또한 Productboard 같은 도구는 AI를 활용해 대규모 사용자 피드백을 해석하는데요. 수천 건의 피드백을 군집화하고 핵심 인사이트를 표면화하여 공통적인 문제 지점과 기능 요청을 파악할 수 있도록 도와줍니다.

프로덕트 팀은 Notion이나 Confluence에 내장된 AI 어시스턴트를 사용하여 리서치 노트를 요약하고, 기능 및 제품 설명을 작성하며, 나아가 초기 기획안까지 생성하고 있습니다. Crayon, Similarweb과 같은 경쟁 분석 플랫폼은 경쟁사 전반의 움직임을 AI로 정리하고 요약해 보여줍니다. 덕분에 프로덕트 팀은 시장 변화를 선제적으로 반영해 로드맵을 조정할 수 있게 됐죠.

Jira나 Hansel 같은 개발/배포 관리 플랫폼과 연동된 AI 툴은 과거 개발·테스트·배포 이력을 분석해 일정 준수 가능성과 잠재 리스크를 추정합니다. 이로써 로드맵의 현실성을 높이고, 위험 요인을 미리 관리할 수 있게 되었습니다. 그리고 로드맵을 구상하는 아이데이션 단계에서도 PM은 ChatGPT 같은 생성형 AI 도구를 사용하여 사용자 케이스를 점검하고, 사용자 플로우와 목업을 생성하며, 기능의 초기 콘셉트를 함께 브레인스토밍하기 시작했습니다.

최근에는 빠르고 직관적인 AI 시각화 툴들이 등장했습니다. 이 툴을 이용하면 로드맵 시안을 신속하게 만들어 이해관계자에게 공유하거나, 새로운 비전이나 방향성을 시각적으로 구체화할 수 있습니다.

AI가 바꾸는 로드맵, PM의 다음 역할은?

로드맵은 언제나 복잡하고, 때로는 정치적이며, 완벽한 공식이 존재하지 않는 영역이었습니다. 하지만 AI는 이제 프로덕트 매니저와 팀에게 데이터, 직관, 그리고 비전을 동시에 확장시킬 수 있는 새로운 도구를 제공합니다.

이 변화는 훨씬 더 똑똑하고 유연하며, 진정으로 고객 중심적인 로드맵을 가능하게 합니다. 그렇게 만들어진 로드맵은 더 나은 제품을 더 빠르게 세상에 내놓도록 이끌 것입니다. 이제 PM으로서 우리는 AI를 조수가 아닌 공동 파일럿(co-pilot)으로 받아들이며, 함께 나아갈 때입니다. 어제의 문제를 수습하느라 머물기보다, 내일의 혁신을 향해 한 걸음 더 나아가야 할 시점이죠.

AI 기반 로드맵으로의 전환은 PM의 역할을 대체하지 않지만, 그 역할을 새롭게 정의하고 있습니다. 프로덕트 매니저는 앞으로 새로운 도구와 프로세스에 적응하고 역량을 확장해야 합니다. 그리고 그 변화 속에서 더 영향력 있고 효율적인 제품 개발이 가능해지지 않을까요?