AI PM으로 이직하고 싶다면? 이런 역량과 환경을 갖춰야 합니다.

최근 AI 관련 채용 공고가 급증하고 있습니다. PM 직무도 마찬가지입니다.

GPT 이후 모든 제품이 AI 기능을 갖추기 시작하면서, AI 제품을 기획할 수 있는 PM에 대한 수요가 폭발적으로 늘어났습니다. 하지만 많은 PM들이 고민합니다.

"나도 AI PM을 할 수 있을까?" "어떤 역량을 갖춰야 할까?"

AI 회사의 PM은 많은 역량을 요구하죠. 그러나, 이런 역량을 갖췄다 해도 끝이 아닙니다.

같은 PM이라도 초기 스타트업과 시리즈 B 이상 회사가 원하는 사람은 다릅니다. 내 강점이 통하지 않는 조직에 가면, 역량이 있어도 성과를 내기 어렵습니다.

캔디드를 통해 케이론(Cheiron)팀에 합류한 윤재식님의 사례를 통해, AI PM에게 필요한 역량과 그 역량이 빛을 발하는 환경을 찾는 방법을 알아보겠습니다.

AI PM, 기존 PM과 무엇이 다른가

재식님은 AI 제품 기획의 핵심을 이렇게 설명합니다.

"AI가 담당하는 부분을 어떻게 교육시키고 어떻게 평가할지에 대한 설계를 기획 과정에 포함시켜야 합니다. 마치 전문직 사람을 알바처럼 고용해서 업무를 맡기는 것과 비슷해요."

기존 IT 제품은 코드 베이스로 작동했습니다. 10번 실행하면 10번 같은 결과가 나왔죠. 하지만 AI는 다릅니다.

같은 질문을 10번 던져도 매번 다른 답변이 나올 수 있습니다. 어떤 날은 10점 만점, 어떤 날은 0점짜리 답변이 나오기도 합니다.

문제는 평균 점수가 7점이어도, 단 한 번의 0점이 모든 신뢰를 무너뜨린다는 점입니다. 특히 케이론(Cheiron)처럼 신뢰도가 높아야 하는 AI 제품에서는 더욱 치명적입니다.

그래서 AI PM은 평균을 높이는 것만큼이나 표준편차를 낮추는 설계에 집중해야 합니다.

이는 개발자에게 스펙을 전달하는 기존 방식과는 완전히 다른 접근입니다. AI를 위한 업무 매뉴얼을 만들고, AI의 평균적인 퍼포먼스를 평가하는 HR적 사고방식이 필요합니다.

AI PM에게 필요한 3가지 핵심 역량

AI PM으로 성공하기 위해서는 여러 역량이 필요하죠. 그중 재식님이 꼽은 역량은 1) 데이터 이해력, 2) 도메인 학습 속도, 3) 크로스펑셔널 리딩 능력입니다.

1. 데이터 이해력이 아니라 '컨텍스트 이해력'

예전에는 많은 회사가 PM에게 데이터 이해력을 요구했습니다. SQL을 다룰 줄 아는지, 어떤 데이터 대시보드를 써보았고 인사이트를 뽑을 수 있는지 물었죠.

하지만 재식님이 강조하는 것은 다릅니다.

"데이터 이해력보다는 컨텍스트 이해력이라고 정정하는 게 맞지 않을까 생각합니다. 똑같은 데이터에서 서로 다른 해석이 나올 수 있다는 걸 많은 회사들이 이미 경험했거든요."

AI는 결정론적(deterministic)이지 않습니다. 완전히 결정된 결과를 만들지 않고 확률적인 결과를 만들어냅니다. 그래서 유저가 AI에게 질문하고 답변을 받았을 때 이것을 어떻게 느끼는지, 그 데이터 자체가 이미 "오염된" 상태입니다.

숫자만 보고 판단하면 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다. 그래서 유저가 어떤 맥락에서 그 데이터를 만들어냈는지를 함께 이해해야 합니다. 특히 제품이 불안정할 수 있는 초기 단계에서는 피크 값을 내는 유저들을 샘플링해서 정성적으로 분석하는 과정이 필수적입니다.

2. 도메인 학습 속도: 모두가 초보자인 시장에서

"AI 분야에서는 사실 모두가 초보자입니다."

과거에는 적어도 'IT 제품을 만드는 방식'이라는 나름의 공통분모가 있었습니다.

그래서 PM으로서 절반의 도메인 지식(IT 제품을 만드는 방식)은 갖고 출발할 수 있었죠. 하지만 AI 제품은 다릅니다. 제품을 만드는 방식 자체가 새롭습니다.

"도메인 학습 속도에 대한 요구치가 체감 2배입니다. AI 도메인 50% + 새로운 산업 도메인 50%를 모두 빠르게 습득해야 하니까요."

재밌는 포인트는 빠르게 학습하고 앞서간다고 느끼는 순간 또 새로운 기술이 나온다는 것입니다. 모두가 같은 출발선에 있기 때문에, 얼마나 빨리 달리느냐가 경쟁력입니다.

3. 크로스펑셔널(Cross-functional) 리딩 능력

AI 제품은 PM 혼자 만들 수 없습니다. ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 그리고 백엔드/프론트엔드 개발자, 프롬프트 엔지니어까지 협업해야 합니다.

문제는 이들이 각자 다른 언어를 쓴다는 점입니다. PM은 이 모든 언어를 이해하고 번역하는 역할을 해야 합니다.

재식님은 이렇게 설명합니다

"예전에는 각 기능 조직을 스쿼드로 꾸려놓은 상태에서 목적 지향으로 잘 리드하는 느낌이었어요. 그런데 AI 제품에서는 도메인 지식을 담당하는 파트들까지 있습니다. 난이도가 정말 높아요. 융합해서 리드하지 않으면 시너지를 만들 수 없습니다."

케이론(Cheiron)팀의 경우, 제약 도메인 전문가와 AI 엔지니어, 그리고 제품 개발팀이 모두 협업해야 합니다.

제약 회사의 업무 프로세스를 이해하고, 그것을 AI가 학습할 수 있는 형태로 설계하고, 실제 제품으로 구현하는 전 과정에서 PM이 중심을 잡아야 합니다.

재식님이 과거 다양한 직무의 조직을 직접 만들었던 경험이 여기서 빛을 발합니다. 각 직무의 사람들이 어떻게 일하는지, 어떤 성과 지표를 중요하게 보는지 이해하고 있기 때문입니다.

"예전에는 이직을 많이 했다는 점이 터부시되고 부끄러웠어요. 그런데 이제는 새로운 조직과 분야에서 빠르게 적응할 수 있다는 강점으로 보입니다."

역량만으로는 부족하다: 조직과의 매칭이 중요한 이유

AI PM으로서 필요한 역량을 갖췄다고 해서 끝이 아닙니다. 그 역량을 발휘할 수 있는 환경을 찾는 것 또한 중요합니다.

같은 'AI PM' 포지션이라도 조직마다 요구하는 것이 다르기 때문입니다.

• 대기업 AI 조직: 거대 모델 서비스화, 안정성과 확장성이 핵심

• 시리즈 B 이상 AI 스타트업: PMF를 찾은 제품의 그로스에 집중

• 초기 AI 스타트업: 0→1 제품 개발, 빠른 시행착오와 피봇

재식님은 제로투원 경험이 많았기 때문에 작은 조직에서 문제를 정의하고, 빠르게 실험하고, 실패를 반복하는 과정에 익숙했습니다.

이러한 경험을 바탕으로 재식님이 AI 회사로의 이직을 결심한 계기는 명확했습니다.

"직전 회사에서 다양한 AI 툴을 실험할 기회가 있었죠. 그 과정에서 아주 많은 AI 솔루션들을 섞어서 써봤어요. 바이브 코딩도 배워서 댓글을 자동으로 관리하는 것도 만들어보고요. AI를 활용한 유튜브로 실버 버튼도 만들어봤습니다. 그러면서 이 AI가 얼마나 한 명이라는 사람을 곱하기 5, 곱하기 10으로 퍼포먼스를 올려줄 수 있는지 직접 경험했습니다."

AI 도구들을 활용하면서 재식님은 확신이 생겼습니다.

AI와 경쟁하거나 걱정하는 대신, 다른 선택을 하기로 했습니다.

“AI와 경쟁하려는 사람들도 있고, '내 직업 없어지면 어쩌지' 하는 사람들도 있는데, 저는 좀 다른 길을 택했어요. AI를 업무에 적극 활용하면서 그 가능성을 체감했고, 그 경험이 쌓이니까 '이걸 내가 직접 만들어서 제공하는 사람이 되면 어떨까' 하는 생각까지 가게 된 거죠.”

그렇게 재식님은 AI를 '쓰는 사람'이 아니라 'AI를 만들어 제공하는 사람'으로 커리어를 확장하고 싶었습니다.

그럴 수 있는 회사를 찾기 시작했고, 그 과정에서 캔디드를 만났습니다.

캔디드의 풀퍼널 리크루팅: 롤 정의부터 합류 후까지

1단계: 실시간 시장 인사이트 공유

재식님이 케이론(Cheiron)팀에 지원하기 전, 김재현 컨설턴트는 단순히 케이론(Cheiron)팀만 소개하지 않았습니다.

실시간 AI 도메인의 흐름을 공유했습니다.

각 AI 회사의 프로덕션 레벨이 어디쯤 와 있는지, 케이론(Cheiron)팀이 LLM을 어떻게 활용하고 있는지, 경쟁사 대비 어떤 차별점이 있는지를 구체적으로 설명했습니다.

캔디드는 매일 다양한 AI 조직의 채용 담당자, 실무 PM들과 대화합니다. 지금 시장에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 실시간으로 파악하고 있기 때문에 시장 인사이트 공유가 가능합니다.

2단계: 후보자 강점 파악과 매칭

재식님은 명확한 커리어 방향성을 갖고 있었습니다.

"AI를 쓰는 사람이 아니라 AI를 만들어 제공하는 사람이 되고 싶다"는 목표가 뚜렷했습니다.

하지만 동시에 고민도 있었습니다. 초기 회사로 이직하면서 연봉보다는 성장 가능성에 베팅하고 싶지만, 어떤 조직이 자신에게 맞는지 판단하기 어려웠습니다.

김재현 컨설턴트는 이런 재식님의 고민과 강점을 정확히 파악하고 있었습니다.

• 12년간 헬스케어, 엔터테인먼트, 에듀테크, 메타버스, 블록체인 등 다양한 도메인을 경험하며 0→1을 주도해온 이력.

• 새로운 분야에서 빠르게 학습하고 적응하는 능력.

• 그리고 넓고 깊게 사고하는 PM으로서의 역량.

케이론 팀은 제약과 AI라는 두 가지 새로운 도메인을 동시에 다루는 초기 스타트업이었습니다. 빠른 학습 능력과 0→1 경험을 가진 PM이 필요한 시점이었습니다. 그래서 재현 컨설턴트는 재식님의 강점이 케이론(Cheiron)팀에서 가장 빛을 발할 수 있다고 판단했습니다.

3단계: 신속한 의사결정 지원

채용 과정에서 가장 중요한 것 중 하나가 타이밍입니다.

재식님의 케이론(Cheiron)팀 합류 과정은 순탄하지 않았습니다. 면접이 갑자기 취소되거나, 그날 밤에 다시 급하게 일정이 잡히거나, 다음날 대표 및 이사와의 추가 면접이 진행되었죠.

후보자 입장에서는 "이 회사가 나를 진지하게 생각하는 게 맞나?" 의심이 들 수 있는 상황이었고, 회사 입장에서는 바쁜 일정 때문에 좋은 후보자를 놓칠 수 있는 위기였습니다.

캔디드 김재현 컨설턴트는 이 과정에서 양쪽의 신뢰를 유지하는 역할을 했습니다.

"중간에서 커뮤니케이션을 여과 없이, 과장도 없이 전달하려고 노력했어요. 들은 얘기를 그대로 전달하고, 재식님의 의견도 그대로 전달했습니다. 왜곡하기 시작하면 직접 만났을 때 걷잡을 수 없거든요."

후보자의 온도감이 식기 전에 신속하게 일정을 조율했고, 회사에는 "지금이 골든 타임"이라는 점을 지속적으로 환기시켰습니다. 그 결과 주말 이틀 동안 주요 의사결정을 모두 완료할 수 있었습니다.

4단계: 시나리오 설계와 장기적 파트너십

합류가 확정된 후에도 캔디드의 역할은 끝나지 않았습니다. 연봉 협상, 스톡옵션 선택, 그리고 합류 후 발생할 수 있는 다양한 상황까지 함께 고민했습니다.

회사는 재식님에게 연봉과 스톡옵션 등 처우 관련하여 여러 조합을 제시했습니다.

김재현 컨설턴트는 각 선택지가 갖는 의미를 함께 검토했습니다.

단순히 숫자를 비교하는 것이 아니라, 초기 스타트업에서 각 선택이 갖는 장기적 가치와 리스크를 논의했습니다.

합류 후에도 조율 과정 속에 어려움이 있었습니다. 관계사로 이동했다가 다시 케이론(Cheiron)팀으로 돌아오는 복잡한 상황을 겪었죠. "이미 매칭 완료"라고 생각하고 손을 뗐을 수도 있으나, 캔디드는 달랐습니다.

"우리가 케이론(Cheiron)팀 때문에 만난 건 맞는데, 재식님의 커리어는 앞으로도 기니까 그 긴 커리어를 함께 검토할 수 있는 파트너로 생각해줬으면 좋겠습니다."
- 김재현 컨설턴트

역량과 환경, 둘 다 맞을 때 나타나는 결과

캔디드는 후보자를 추천한 후에도 회사로부터 정기적으로 피드백을 받습니다. 특히 입사 후 3개월, 프로베이션 기간 동안은 적응 과정을 주의 깊게 확인합니다.

김재현 컨설턴트는 케이론(Cheiron)팀으로부터 재식님에 대한 피드백을 받았습니다.

"얼마 전에 업데이트를 받았는데 '너무 잘하신다'는 얘기를 들었어요. 그리고 문제가 생기면 회사에서 연락이 오는데, 재식님 같은 경우에는 연락이 한 번도 없었어요."

재식님 본인도 회사의 신뢰를 체감하고 있습니다.

"입사 초기, 제게 요구되는 기대치를 명확히 하고, 그것을 초과 달성하기 위한 노력을 했습니다. 그렇게 대표나 C-레벨로부터 좋은 피드백을 받을 때 '아, 내가 잘하고 있구나'를 확실히 느낄 수 있었어요."

성과 리뷰도 그 증거였습니다.

"첫 번째 리뷰를 하고 두 번째 리뷰 시기가 됐는데 자꾸 연락이 없어서 '왜 두 번째 리뷰 안 해주냐'고 물어봤더니, '이미 안 해도 될 것 같다'고 하시더라고요. 어느 정도 증명이 됐다고 생각했습니다."

케이론(Cheiron)팀의 세 명의 공동창업자는 스탠포드 대학의 컴퓨터 사이언스 전공이고, 올림피아드 등에서 금메달을 딴 개발 역량이 뛰어난 사람들입니다. 그렇기에, 재식님은 개발에 대해서 마음 놓고 등을 맡길 수 있었습니다.

"서로의 역량을 의심할 필요 없이 바로 목적 중심으로 이야기를 나눌 수 있습니다. 더 잘하기 위해 여러 방법을 디스커션하곤 했는데, 여기서는 그런 게 많이 필요 없더라고요.”

역량과 환경이 맞을 때, 서로를 증명하느라 에너지를 쓰지 않습니다.

목적을 향해 집중할 수 있습니다.

만약 재식님이 대기업 AI 조직이나 이미 안정화된 AI 제품을 운영하는 곳으로 갔다면 어땠을까요?

그의 강점이 충분히 발휘되지 못했을 가능성이 큽니다.

반대로 케이론(Cheiron)팀 입장에서도 '넓고 깊은 스코프로 사고하며 빠르게 실행할 수 있는 PM'이 필요한 시점에 정확히 맞는 사람을 찾았습니다.

이것이 역량과 환경이 모두 맞았을 때 나타나는 결과입니다.

AI PM 이직, 혼자 준비하기 어렵다면

AI PM은 매력적인 커리어 패스입니다. 빠르게 성장하는 시장, 좋은 동료, 새로운 기술을 다루는 즐거움까지 모든 것이 갖춰져 있습니다.

하지만 동시에 어렵습니다. 모두가 초보자인 시장에서 어떤 역량을 갖춰야 할지, 내 강점을 발휘할 수 있는 조직이 어디인지, 채용 과정에서 어떻게 어필해야 할지 판단하기 쉽지 않습니다.

캔디드는 이런 고민을 함께 풀어갑니다.

• 지금 시장에서 요구하는 AI PM 역량이 무엇인지

• 내 경험이 AI PM으로서 어떻게 강점이 될 수 있는지

• 어떤 조직이 나와 맞는지

• 채용 과정에서 어떻게 준비해야 하는지

롤 정의부터 합류 후까지, 전체 과정을 함께 설계합니다.

AI PM으로의 이직을 고민하고 있다면, 지금 캔디드에 문의해보세요.

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