AI와 함께 성장하는 PM들을 위한 AI-Powered Product Manager시리즈입니다. 이번 글은 AI 활용도를 높이고 싶은 PM을 위한 추천 툴을 소개합니다.
AI Tool과 인지과부하
2023년 챗 GPT가 본격적으로 확산된 이후, Claude, Gemini, Perpleixity, Grok, Deepseek, Manus.. 등 LLM 챗봇이 우후죽순 생겨나고 새로운 모델이 하루가 멀다하고 업데이트 되고 있다.
나아가, 기존 Application들이 LLM을 활용하여 “AI Feature”를 끊임없이 만들어내고 있고, 이제는 기존 Application들을 연결하여 활용하는 “Automation”과 이를 위한 새로운 통신방식인 MCP나 A2A까지 확장되고 있다.
생존을 위해 배우고 활용해야 하는 입장에서는 매우 혼란스럽다. 무엇보다 정보량이 너무 많고 변화가 심해 “인지과부화”가 심해지고 있다. 그리고 불안감과 피로도는 지속되고 있다.
이제 LLM의 업무 활용은 Majority 단계에 접어들고 있는 만큼, 지금부터 내가 활용할 도구의 종류와 범위를 선택하고 활용도를 넓혀나가야 하는 시점이다. 무엇부터 익숙해지고 다음에 무엇으로 확장해야 하는지 방향성을 잘 수립해야한다.
아래 도식은 업무 활용의 관점(B2C 제외)에서 AI 기술의 Chasm 단계를 매핑해본 것이다.
- LLM 챗봇&Project(GPT, Gemini, Claude): 캐즘을 성공적으로 넘어섬, 이해도와 사용량이 지속적으로 증가하고 있고,
- AI Feature(노션/슬랙/칸바 등의 AI Feature): 사용자 확대& 유료화 성공 사례 확대 중. 캐즘을 넘어서고 있음
- AI Assistant(Copilot, Cursor, v0, Firebase Studio 등): 기술 스타트업 중심으로 사용되며, 점차 확산될 가능성이 있음
- AI Agent(GPT Operator, Agent force 등): 진정한 Agent는 아직 없는 상황에서 초기 검증 중
- AI Protocol(MCP, A2A 등): 아직 초기 단계로 일부 기술회사와 커뮤니티에서 탐색 중
이제 AI를 본격적으로 활용하고자 하는 Product Manager라면, 어떤 AI 도구들을 선택하고 학습하는 것이 유리할까?
👨💻 AI-Powered PM을 위한 추천 Stack(ft. Google)
(AI Product를 직접 담당하거나, AI Model 최적화한 경험이 있는 PM을 제외하고) AI 툴을 업무에 활용하는 일반적인 Product Manager라면 LLM 챗봇과 프로젝트 기능 중심으로 활용을 높여야한다고 생각한다.
아래는 구글의 AI 서비스인 Gemini, Notebook LM을 중심으로 Product Manager가 사용할 수 있는 업무와 도구들을 Mapping한 것이다.
- Notebook LM을 통해, 원하는 주제의 소스를 찾고 자료들을 모아서 정리해나갈 수 있다.
- Gemini Deep Research를 통해 새로운 분야에 대한 대규모 리서치를 빠르게 수행할 수 있다.
- Gemini의 프롬프트를 잘 활용하면, 리서치/기획 대부분의 업무에 도움을 받을 수 있다
- Gemini Deep Research는 구글스프레드 시트 문서의 데이터를 참조하여 정성적/정량적 리서치가 가능하다.
- 또한 간단한 시각화는 Gemini Canvas를 통해 구성할 수 있다.
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그럼 왜 구글 AI 서비스 중심으로 활용하는 것을 추천하는지? 어떤 장점이 있는가?
👍구글 AI 서비스의 장점
1. 편의성
- 계정관리
- 지메일 계정 기반으로 모두 이용이 모두 가능하여, 보안/인증 등이 편리하다.
- 회사에서 Google Workspace를 활용 중이라면 더 많은 AI 기능을 활용해볼 수 있다.
- 특히, Notebook LM은 Google Workspace 멤버를 초대하여 함께 작업을 할 수 있다.
- 구글 문서/유튜브/지메일 등 Google 상태계 연동
- 자료 업로드시 Google Drive 연동과 탐색이 편하다(*참고로 GPT도 구글드라이브 연동이 가능하다)
- 채팅 답변을 Google Doc으로 보내거나, 지메일 초안을 만들수도 있다.
- 채팅 답변에 표가 있으면 바로 Google Sheet로 보낼수도 있다.(깨알같은 연동)
- Notebook LM은 Youtube 영상도 쉽게 추가할 수 있다.
- Application
- Gemini는 전용앱을 제공하고 있으며, Notebook LM도 곧 출시예정이다(2025년 5월 중)
- 딥리서치와 같이 시간이 오래 걸리는 작업이 완료되면 모바일앱으로 알림도 깨알같이 온다.
2. 가성비
- Gemini는 고급 모델까지 무료이다(2.5 Pro 포함) Notebook LM도 무료 계정으로 대부분의 기능 이용이 가능하다.
- Gemini 2.5 Pro 성능은 추론이나 코딩 영역에서, 최고 수준의 벤치마크를 기록하고 있다(참고) 물론 조사 대상이나 출처마다 차이는 있지만, 이제 일반인이 쓰기에는 Gemini/GPT간 차이는 큰 의미가 없어졌다고 본다.
- 결국 편의성, 가성비의 경쟁으로 가고있다.
- 기업계정이라면 더 저렴하게 Gemini(Advanced)/Notebook LM(Plus) 옵션이 이용가능하다.(Business Standard로 업그레이드 하면 되며, 월 1만원도 안된다)
- *혹시 개인적인 활용이 필요하더라도 Business 계정을 이용하는 편이 유리하다.
3. 미래
- 중요한건 미래다. 미래에 확대될 플랫폼을 활용하는 것이 아무래도 유리하다.
- 구글은 Bard 대참사 이후 철치부심하며 시장을 장악해나가고 있다. 국내는 유독 GPT를 많이 사용하지만 이제 전세계 이용자의 차이가 적어지고 있다(아마 B2C를 제외하면 Gemini가 앞서고 있지 않을까) - 참고 기사
- 인프라, 편의성/통합, 가성비 측면에서 점점 시장을 압도할 것이라고 생각한다. Google Cloud, Firebase Studio, A2A 에이전트 등의 생태계를 빠르게 확대해나가고 있다.
참고 기사
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ℹ️마치며
도구에 대해 설명했지만, 결과적으로 도구에 너무 연연하지 말자.
- 시장 경쟁력이 전혀없는 크게 잘못된 도구만 아니라면, 성능이나 사용자 환경에 큰 차이는 없다.
- 전문성을 높이려면 좋은 도구를 선택해 깊이&꾸준히 활용해야한다. 툴을 활용하여 다양한 문제를 해결해야 내공이 깊어지고, 또한 도구와 발전해나가며 그 의미를 깊이 이해할 수 있기 때문이다.
그럼에도 고민이 많은 입문자라면 “구글 AI 도구들을” 강력히 추천한다.
- (100% 확신할 수는 없지만) 이제는 구글의 도구만으로도 최고 수준의 성능을, 차고 넘칠만큼의 Use Case에서 활용이 가능하다.
- Gemini, Notebook LM, Vertex 플랫폼 안에서만 PM이 활용할 수 있는 기능이나 Usecase가 매우 많다
시대 변화를 거스를 수는 없고, 시장의 변화를 거슬러서는 먹고사니즘이 어렵다. 주어진 선택지는 세 가지 뿐이다.
- AI 도구를 직접 만들거나, 주어진 도구를 잘 활용하거나, 혹은 도구없는 세계로 떠나거나
AI로 인한 변화의 현실은 직시하되 너무 두려워할 필요는 없다. 용기를 가지고 가능하면 많이 시도해보고, 학습하여 미래를 위해 성장해나가자. SNS나 뉴스를 보면 다들 AI 도구에 엄청난 고수들 처럼 보이지만, 그들은 상위 1%다. 99%는 나와 비슷한 상황이다. 그리고 혼자보다는 함께가 낫다. 동료와 함께 스터디를 하거나, 커뮤니티에 참여하며 함께 학습하자.
참고: Product Manager AI 고수 버전
Product Manager중 Tech-sevvy한 AI 고수라면 아래와 같은 Stack을 향하고 있지 않을까
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