핵심 요약

  • 아틀라시안 최고제품책임자 타마르 예호슈아는 AI로 직무가 하나로 합쳐지기보다 각 직무가 할 수 있는 일이 넓어지고 있다고 봤다.
  • PM의 목표는 고객이 원하는 제품과 비용을 지불할 사업을 만드는 데 있다. 달라진 것은 목표에 이르는 방법이다.
  • PM이 직접 코드를 작성할지, 우선순위를 정하고 팀의 장애물을 풀지는 제품과 개발 단계에 따라 달랐다.
  • 아틀라시안은 반복 업무를 도구에 맡기고 PM이 프로토타입, AI 평가, 고객 피드백에 더 깊이 관여하도록 훈련하고 있다.

직무가 겹치는 대기업의 현실

예호슈아에 따르면 스타트업에서는 PM이나 디자이너 대신 여러 역할을 맡는 ‘AI 빌더’를 채용하는 사례가 있다. 하지만 직원이 1만 명이 넘는 기업에서는 작은 창업팀의 방식을 그대로 적용하기 어렵다. 아틀라시안은 제품과 코드베이스의 조건에 맞춰 PM의 역할을 달리했다.

그는 PM의 핵심 업무가 제품·시장 적합성을 찾고, 고객이 좋아하며 비용도 지불할 제품을 만드는 일이라고 설명했다. AI 도구와 조직의 정보를 연결하면 그 일을 수행하는 방식이 바뀐다. 예를 들어 회의 기록, 후속 조치, 출시 일정 전달처럼 PM이 맡던 일부 업무는 도구가 처리할 수 있다. 다만 정보에 접근할 수 있다는 것만으로 사람들이 도구를 쓰게 되는 것은 아니어서 사용 방식의 변화도 필요하다고 했다.

기존 제품에 기능을 더할 때는 직접 코드를 썼다

콘플루언스 팀은 선택한 문구를 다른 형식으로 바꾸는 ‘Remix with Rovo’와 페이지를 슬라이드로 바꾸는 기능을 개발했다. 이 사례에서 PM은 속도를 높이기 위해 프런트엔드 코드를 직접 반영했다. 코딩이나 터미널 사용 경험이 없던 PM은 엔지니어가 마련한 작업 환경을 이용해 한 달 동안 풀 리퀘스트 26건을 제출했다. 그는 엔지니어가 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있도록 사용 경험의 세부 문제를 직접 고쳤다고 설명했다.

팀은 AI 출력의 품질을 확인하는 평가 작업도 개선했다. PM이 평가 기준을 엔지니어에게 전달한 뒤 평가 처리량은 두 배가 됐다. Figma 디자인과 실제 코드를 연결하고 코딩 에이전트로 디자인 오류를 수정해 약 한 시간에 14건을 고친 사례도 있었다. 테스트 작성 시간은 엔지니어 기준 반나절에서 10분으로 줄었다고 했다.

발표에 따르면 리믹스 기능은 6주 만에 출시됐다. 예호슈아는 AI 사용 전이라면 약 6개월이 걸렸을 작업이었다고 비교했다. 동시에 기업용 소프트웨어에는 보안과 규정 준수에 필요한 시간이 든다고 강조했다. PM의 코드 작업에는 분리된 저장소를 제공하고, 팀이 각자의 기여 범위를 미리 정했다.

새 제품에서는 코딩에서 방향 설정으로 옮겨 갔다

처음부터 만든 다른 프로젝트에서는 PM과 디자이너가 코드를 작성해 내부 고객이 사용하는 초기 버전까지 만들었다. 가능성을 확인한 뒤 엔지니어가 합류했다. 이후 PM은 자신이 코딩하는 동안 엔지니어들이 방향에서 벗어나고 있음을 알아차렸다. 그는 코드 작성을 줄이고 방향 설정, 우선순위 결정, 장애물 해결에 집중했으며, 발표에 따르면 그 뒤 작업이 더 빨라졌다.

초기에 직접 코딩한 경험은 헛되지 않았다. 기술적 장애물을 이해하고 팀의 방향을 잡는 데 도움이 됐기 때문이다. 같은 PM은 개발 중인 제품으로 주간 현황을 작성하는 에이전트도 만들었다. 예호슈아는 이를 PM이 개발 단계에 따라 직접 만들다가 팀을 이끄는 역할로 옮겨 간 사례로 제시했다.

오래된 대규모 코드베이스에서는 개발 흐름을 정비했다

20년 넘게 운영된 Jira에는 많은 고객과 복잡한 운영 조건이 얽혀 있다. 아틀라시안은 이 프로젝트에서 PM이 운영 코드에 직접 변경 사항을 반영하지 않도록 했다. 대신 PM은 프로토타입과 피드백 처리 과정을 정비해 엔지니어의 작업을 도왔다. 발표에 따르면 팀은 약 10주 동안 사용자가 접하는 기능 22개를 출시했고, 진행 중인 작업부터 출시까지의 처리량은 평소의 약 세 배였다.

PM은 Loom으로 화면이나 Figma 디자인을 설명하는 영상을 만들었다. 영상에서 작업 항목을 생성하고 진행 상태로 옮기면 코딩 에이전트가 실제 프런트엔드 저장소에서 작업하는 흐름이었다. Slack으로 들어온 버그와 의견도 분류해 코딩 에이전트에 전달했다. 고객 조사에서 받은 피드백 900건 이상은 에이전트로 분류했다. 이 사례에서 PM의 역할은 직접 코드를 쓰기보다 엔지니어가 실행할 수 있도록 작업의 흐름을 만드는 것이었다.

교육과 성과 측정은 진행 중이다

아틀라시안은 기존 PM이 AI 도구를 익히도록 역량 지표와 분기별 ‘AI 빌더 위크’를 운영한다. 역량 지표는 도구 사용, 프로토타입 제작, 기술 이해도 등을 1~5단계로 살피지만 인사 등급은 아니다. 모든 PM이 모든 항목에서 5단계에 이를 필요는 없으며, 시간이 지나며 전반적으로 3단계에 도달하고 팀에 중요한 역량을 더 깊이 익히는 방향을 제시했다.

빌더 위크에는 PM과 디자이너가 정규 업무에서 벗어나 교육을 받고 배운 기술로 프로젝트를 만든다. 발표 시점까지 1천 명 이상이 참여했고, 이후에도 사용되는 업무 흐름 120개 이상이 만들어졌다고 했다. 주제는 프로토타입 제작, AI 평가, 에이전트 개발, 코드 반영 등으로 바뀌었다.

예호슈아는 성과를 측정하는 방법은 아직 확립하지 못했다고 인정했다. 아틀라시안은 작성된 풀 리퀘스트 수 대신 운영 환경에 배포된 수, 전달된 기능, 아이디어에서 고객 전달까지의 시간과 실제 사용량 등을 살피고 있다. 팀의 처리량과 조직 전체의 처리량도 함께 보려 한다.

세 사례에서 PM의 역할은 한 방향으로 고정되지 않았다. 직접 만드는 일이 팀을 빠르게 할 때도 있었고, 고객 의견을 정리하고 엔지니어의 장애물을 푸는 일이 더 효과적일 때도 있었다.