1. 아티클 정보
- 제목: 구글코리아 첫 번째 PM이 국회의원이 된 사연
- 작성자: 노희선 에디터
2. 핵심 내용 요약
이 아티클은 구글코리아의 첫 번째 PM이었던 이해민 의원이 15년간의 PM 경험을 국회에서 “입법”이라는 프로덕트에 적용하고 있다는 이야기다.
표면적으로는 “구글 PM이 국회의원이 됐다”는 독특한 커리어 이야기처럼 보인다. 하지만 글 전체를 관통하는 핵심은, PM의 역량은 IT 제품을 만들 때뿐만 아니라 법안, 정책, 조직 운영처럼 다른 도메인에서도 동일하게 작동한다는 점이다.
특히 AI 기본법 사례가 인상적이었다. 이해민 의원은 19개 법안을 조항별로 쪼개 분석하고, 이해관계자 의견을 수렴하고, 빨리 통과시키는 것보다 제대로 된 문제 정의와 구조를 만드는 데 집중했다.
이 과정은 PM이 프로덕트를 만드는 방식과 닮아 있었다.
- 문제를 정의한다.
- 여러 이해관계자의 요구를 수집한다.
- 복잡한 내용을 작은 단위로 쪼갠다.
- 우선순위를 정한다.
- 최종적으로 사용자와 사회에 필요한 결과물을 만든다.
차이가 있다면 프로덕트의 형태가 앱이나 서비스가 아니라 법안이었다는 점이다.
즉 이 글은 PM의 본질이 특정 도메인 지식에만 있는 것이 아니라, 문제를 바라보고, 사용자를 이해하고, 이해관계자를 조율하며, 결과물을 만들어내는 사고방식에 있다는 것을 보여준다.
3. 이 아티클의 주요 메시지
PM의 본질은 도메인이 아니라 사고방식이다.
구글에서 제품을 만들던 PM의 경험은 국회에서도 그대로 이어질 수 있었다.
왜냐하면 PM의 핵심 업무는 단순히 화면을 기획하거나 기능을 정의하는 것이 아니라, 사용자와 문제를 깊게 이해하고, 여러 이해관계자 사이에서 실행 가능한 해결책을 만드는 일이기 때문이다.
이해민 의원이 강조한 메시지 중 가장 크게 남은 것은 이 문장이었다.
사용자를 끊임없이 연구하면 도메인이 뭐든 답이 보인다.
이 문장은 PM의 본질을 잘 보여준다.
도메인이 IT든, 정책이든, 입법이든 결국 중요한 것은 누구의 어떤 문제를 해결할 것인가를 끝까지 파고드는 것이다.
4. 핵심 키워드
- 사용자 중심 사고: 모든 의사결정의 기준을 공급자가 아니라 사용자에게 두는 사고방식
- 문제 정의: 표면적인 요구가 아니라 실제로 풀어야 할 문제를 찾아내는 과정
- 이해관계자 조율: 다양한 입장을 수렴하고, 실행 가능한 방향으로 정리하는 PM의 핵심 역량
- 지표화: 성과를 감으로 판단하지 않고, 측정 가능한 형태로 바꾸려는 시도
- 도메인 확장성: PM의 사고방식이 IT 서비스뿐 아니라 정책과 입법 영역에서도 작동할 수 있다는 관점
5. 흥미로운 점 / 새롭게 알게 된 점
1) 국회에서도 PM의 사고방식이 작동한다는 점
가장 흥미로웠던 부분은 이해민 의원이 국회에서도 PM처럼 일하고 있다는 점이었다.
국회는 IT 회사처럼 제품 지표가 명확하게 잡히는 환경은 아니다. 그럼에도 불구하고 이해민 의원은 법안과 정책도 하나의 프로덕트처럼 보고, 문제 정의와 이해관계자 조율, 성과 측정의 관점으로 접근하고 있었다.
특히 국회처럼 성과를 숫자로 측정하기 어려운 환경에서도 어떻게든 지표화하려고 노력한다는 점이 인상 깊었다.
강의에서 배웠던 것처럼, PM은 “잘한 것 같다”가 아니라 무엇이 좋아졌는지 측정할 수 있어야 한다. 이 사고방식이 국회에서도 중요하게 쓰인다는 점이 신기했다.
2) AI 기본법을 PM 방식으로 바라볼 수 있다는 점
이 글을 읽으며 AI 기본법에 대해서도 새롭게 알게 되었다.
AI 기본법은 인공지능 기술의 발전을 막기 위한 법이 아니라, AI를 안전하고 신뢰할 수 있게 활용하기 위한 기본 규칙에 가깝다.
이해민 의원은 이를 “신호등”에 비유했다.
신호등은 차를 못 다니게 막기 위해 존재하는 것이 아니라, 모두가 안전하게 이동하기 위해 필요한 최소한의 약속이다.
AI 기본법도 마찬가지로, “AI를 하지 말자”가 아니라 최소한 이것만은 지키면서 발전시키자는 기준을 세우는 법이라고 이해했다.
AI 기본법에서 특히 기억에 남은 내용은 세 가지였다.
첫째, 모든 AI를 똑같이 규제하는 것이 아니라, 사람의 삶에 큰 영향을 줄 수 있는 AI를 따로 관리한다는 점이다. 예를 들어 의료, 대출, 채용처럼 개인의 삶에 직접적인 영향을 주는 판단을 하는 AI는 더 엄격한 관리가 필요하다.
둘째, 생성형 AI에 대한 표시 의무가 있다는 점이다. 딥페이크처럼 실제와 구분하기 어려운 콘텐츠는 이용자가 AI로 만들어졌다는 사실을 명확하게 인식할 수 있어야 한다.
셋째, 국가 차원의 AI 거버넌스 체계를 만든다는 점이다. 규제만 하는 것이 아니라, AI 산업을 육성하고 인재를 키우고, R&D를 지원하는 내용도 함께 포함되어 있다.
여기서 거버넌스는 누가 결정하고, 누가 관리하고, 누가 책임지는지를 정하는 체계라고 이해했다.
3) PM 역량은 법안과 정책에도 적용될 수 있다
아티클에서 언급된 PM 역량 중 인상 깊었던 것은 네 가지였다.
첫 번째는 노스 스타를 설정하고 마일스톤을 제시하는 능력이다.
PM은 팀이 어디로 가야 하는지 방향을 정하고, 그 방향에 도달하기 위한 중간 단계를 설계해야 한다. 이는 내가 배운 프로덕트 비전, OKR과도 연결된다.
두 번째는 작은 성공을 통해 실행하는 능력이다.
큰 문제를 한 번에 해결하려 하기보다, 문제를 잘게 쪼개고 하나씩 해결해 나가는 방식이다. 이는 로직트리나 5 Whys처럼 문제를 구조적으로 쪼개는 방식과도 닮아 있다.
세 번째는 팀 역량을 극대화하는 능력이다.
PM은 혼자 모든 일을 잘하는 사람이 아니라, 팀원 각자의 강점을 파악하고 그 역량이 잘 발휘되도록 돕는 사람이다.
네 번째는 사용자 중심 사고다.
이해민 의원은 이것이 가장 어렵지만 가장 큰 가치라고 말했다. 결국 어떤 도메인에 있든 PM은 사용자를 계속 연구해야 한다.
4) 소버린 AI와 컨트롤빌리티 개념을 새롭게 알게 되었다
이번 글을 통해 소버린 AI와 컨트롤빌리티라는 개념도 새롭게 알게 되었다.
소버린 AI는 쉽게 말해 “우리나라가 주권을 가진 AI”라고 이해했다.
외국 기술에만 의존하는 것이 아니라, 우리 사회가 직접 통제하고 활용할 수 있는 AI를 의미한다.
컨트롤빌리티는 우리 데이터와 우리 AI를 우리가 직접 고치고 바꿀 수 있는 권한에 가깝다.
AI가 점점 사회 인프라에 가까워질수록, 단순히 기술을 잘 쓰는 것뿐 아니라 누가 통제권을 가지는가도 중요해진다는 점을 알게 되었다.
6. 나에게 남은 인사이트
이 아티클을 읽고 PM의 역할을 조금 더 넓게 보게 되었다.
PM은 꼭 앱이나 웹 서비스를 만드는 사람만을 의미하지 않는다.
어떤 도메인에 있든, PM적 사고는 다음과 같은 방식으로 작동할 수 있다.
- 누구의 문제를 해결하는가?
- 그 문제가 왜 중요한가?
- 다양한 이해관계자의 요구를 어떻게 정리할 것인가?
- 어떤 기준으로 우선순위를 정할 것인가?
- 결과물이 실제로 사용자에게 도움이 되었는지 어떻게 확인할 것인가?
이 질문들은 IT 제품에도 적용되고, 법안과 정책에도 적용된다.
결국 PM의 본질은 도메인 자체가 아니라, 사용자와 문제를 중심으로 사고하고 실행 가능한 결과물을 만드는 방식에 있다는 것을 느꼈다.
7. 나의 한 문장 요약
고객이 “원하는 것”과 “진짜 필요한 것”은 다르다. 그 차이를 보는 눈은 사용자를 연구할수록 생긴다.
8. 앞으로 적용할 것
앞으로 PM 과제나 프로젝트를 할 때, 단순히 사용자가 말한 요구를 그대로 받아들이기보다 그 뒤에 있는 진짜 문제를 더 보려고 한다.
사용자가 원하는 기능을 말할 때 바로 “그 기능을 만들자”로 가는 것이 아니라, 먼저 이렇게 질문해보고 싶다.
- 이 사용자는 왜 이 기능을 원한다고 말했을까?
- 이 요구 뒤에 있는 진짜 문제는 무엇일까?
- 사용자가 원하는 것과 실제로 필요한 것은 같은가?
- 이 문제를 해결했는지 어떻게 확인할 수 있을까?
- 여러 이해관계자가 있을 때 무엇을 기준으로 조율할 수 있을까?
이 아티클을 통해 PM의 사고방식은 IT 프로덕트 안에만 갇혀 있는 것이 아니라, 더 넓은 문제 해결 방식으로 확장될 수 있다는 것을 배웠다.
