AI 시대의 제품 리더십: 진정성이 경쟁력이다

핵심 요약

AI는 실행을 쉽게 하지만, 무엇을 만들지 결정하는 것이 더 중요해진다 — 취향과 판단력의 가치가 상승
팟(pods) 구조로의 전환 — 대기업도 소규모 팀(4-7명)으로 빠른 의사결정 추구
제품 스태프(Product Staff) 역할 확대 — PM이 디자인, 데이터, 연구 영역을 넘나드는 제너럴리스트로 진화
AI 콘텐츠 투명성 — 콘텐츠 필터링이 아닌 명확한 라벨링으로 사용자 선택권 제공
크리에이터 중심 전략 — 합성 콘텐츠가 증가할수록 인간의 진정성과 창의성의 가치는 상승

AI 시대, 취향의 시대가 온다

무언가를 만드는 것이 쉬워진 세상에서는 무엇을 만들어야 할지 판단하는 역량이 더욱 중요해진다. 아담 모세리는 이를 '취향(taste)'이라 부르며, AI가 실행을 담당하는 지금, 인간의 두뇌가 남긴 가장 가치 있는 부분은 전략과 비전 이라고 강조한다.

AI는 어떤 작업에서는 탁월하지만, 다른 작업에서는 현저히 부족하다. 따라서 AI를 가장 잘 활용할 사람들은 AI의 강점과 약점을 명확히 이해하고, 앞으로 AI가 무엇을 잘하고 못할지에 대한 직관을 가진 사람들이다.

팀 구조의 대전환: 작은 팀이 더 효과적이다

대기업도 스타트업식 팀 운영으로 전환

2026년, 메타와 같은 대기업의 제품 팀 구성이 급격히 변화하고 있다. 과거 13명 규모의 전문화된 팀(안드로이드/iOS 엔지니어, 서버 엔지니어, PM, 디자이너, 데이터 과학자, 연구원 등)에서 벗어나, 이제는 팟(pods) 이라 부르는 4-7명의 소규모 팀으로 재편성되고 있다.

조정해야 할 사람이 적을수록 팀은 더 빠르게 움직이고, 더 나은 결정을 내리며, 위원회식 디자인이 줄어든다. AI가 생산성을 향상시키는 것도 중요하지만, 모세리는 작은 팀의 효율성 자체가 혁신의 핵심 이라고 본다.

제품 스태프의 등장

팟 팀의 핵심 인물은 '제품 스태프(Product Staff)'라 불리는 새로운 형태의 PM 이다. 이들은:

PM의 역할
디자이너가 하던 일의 일부
데이터 과학자가 하던 일의 일부
연구원이 하던 일의 일부

을 모두 수행한다. 필요에 따라 전문가(선임 데이터 과학자, 숙련된 디자이너, 연구원)를 함께 배치하지만, 핵심 팀은 6-7명에 불과하다.

AI가 자동화하지 못하는 역할: 취향과 큐레이션

디자이너는 왜 살아남을까?

많은 디자이너가 자신의 역할 미래를 걱정하지만, 모세리는 디자이너에 대해 낙관적 이다. 왜냐하면 디자이너가 가진 '안목'은 자동화되기 훨씬 어렵기 때문이다. 다른 역할들이 더 제너럴리스트적으로 진화하는 와중에도, 뛰어난 디자이너의 창의적이고 미적인 판단력은 여전히 중요하다.

최고의 제품 리더는 '큐레이터'다

모세리가 함께 일했던 최고의 제품 리더들은 모두 '아이디어 제조기'보다는 '큐레이터' 였다. 그들은:

사람의 큐레이터 — 어떤 팀원이 이 프로젝트에 어울리는지 판단
아이디어의 큐레이터 — 어떤 아이디어가 좋은지 식별하고 선택
기술의 큐레이터 — 어떤 기술 스택이 효율적인지 결정
전략의 큐레이터 — 전체 방향을 설정

아이디어가 모두 자신에게서 나올 필요는 없다. 중요한 것은 훌륭한 전략이 있고, 모두가 그에 동의하며, 잘 실행하는 것 이다.

인스타그램과 AI 콘텐츠: 순풍, 하지만 도전 과제도

AI 콘텐츠는 순풍이지만, 투명성이 필수다

모세리는 AI 콘텐츠 증가를 인스타그램에 순풍 이라고 본다. 더 많은 콘텐츠는 더 많은 관심을 의미하기 때문이다. 하지만 동시에 도전 과제가 존재한다:

우리는 아직 AI 콘텐츠 순위를 매기는 데 능숙하지 않다
좋은 AI 콘텐츠도 있고, 형편없는 AI 콘텐츠도 있다

중요한 것은 필터링이 아니라 투명성 이다. AI 콘텐츠를 차단해서는 안 되고, 사용자가 어떤 콘텐츠가 AI로 만들어졌는지 알 수 있도록 해야 한다. 이를 통해 사람들은 정보에 입각한 선택을 할 수 있다.

진정성의 가치는 상승한다

합성 콘텐츠가 넘쳐나는 세상에서, 사람들은 창의성, 진정성, 그리고 사람을 더 많이 찾을 것 이라고 모세리는 예측한다. 인스타그램이 이에 투자하고 있는 이유다:

크리에이터(광범위한 정의) 지원 강화
개인의 관점과 창의성을 더 높게 평가하는 알고리즘
시간순 피드가 아닌 관심 기반 개인화

인스타그램 알고리즘의 실제 모습

사람들의 오해: 알고리즘이 생각보다 덜 똑똑하다

많은 사람들은 인스타그램 알고리즘이 실제보다 훨씬 정교하게 사용자를 이해한다고 생각한다. 하지만 실제로는 거대한 숫자들의 상관관계 일 뿐이다. 알고리즘이 "당신이 서핑을 좋아한다"는 것을 '안다'기보다는, "당신이 좋아하는 것들과 우연히 상관관계가 있는 큰 숫자"를 가지고 있을 뿐이다.

새로운 시도: '당신의 알고리즘'

최근 인스타그램이 도입한 '당신의 알고리즘' 기능은 이를 바꾸려는 시도다. 임베딩 공간을 지도처럼 생각하고, LLM(대규모 언어 모델)에 그 지도를 설명하도록 함으로써, 사용자는 이제:

자신이 관심 있다고 생각하는 주제를 '볼' 수 있다
그것을 조정하고, 추가하거나 제거할 수 있다
주도권을 되돌려받는다

채용과 인재: 변하지 않는 기본과 새로운 가치

항상 중요한 세 가지 자질

아담 모세리가 모든 직급, 모든 기능에서 찾아온 인재의 세 가지 자질은:

그릿(Grit) — 강한 추진력과 열정
빠른 학습 능력 — 새로운 것을 빠르게 습득하는 능력
자기 인식 — 자신의 강점과 약점을 이해하고, 피드백을 수용하는 자세

이 세 가지 중 하나라도 부족하면 대개 문제가 발생한다.

변화하는 세상에서 더욱 중요해지는 자질

AI 시대와 급변하는 기술 환경에서는 두 가지가 추가로 중요해진다:

호기심 — 새로운 것을 배우고 싶은 의욕
적극적으로 도전하기 — 실수해도 괜찮다는 마음가짐으로 새로운 것을 시도

미래가 불확실한 지금, 실험할 준비가 되어 있어야 한다. 호기심 없이, 시도 의지 없이는 상당한 어려움에 직면할 것이다.

감소하는 수요: 대규모 조직 관리

한편, 대규모 리더십 역할 은 줄어들 것으로 예상된다. 더 많은 소규모 팀이 등장하면서, 수천 명을 관리하는 직책은 감소할 것이다.

AI 도구의 실제 임팩트: 작업 자체가 달라진다

엔지니어의 업무 변화

과거: 많은 엔지니어가 코드를 작성 하는 데 40-60% 시간 소비

현재: 대부분의 시간을 코드를 계획하고 검토 하는 데 사용

같은 직책이지만, 업무 자체가 완전히 달라졌다. 예전에는 코드 작성을 좋아했던 사람이 새로운 업무를 싫어할 수도 있고, 예전에는 가장 빠른 개발자가 아니었던 사람이 새로운 면을 좋아할 수도 있다.

다양한 기능 간의 경계 흐려짐

디자이너가 프로그래밍을 한다
엔지니어가 데이터를 추출하고 강력한 분석을 수행한다
데이터 과학자가 디자인 제안을 개발한다

누가 성공할지는 이제 새로운 도구와 요구사항에 강점이 부합하는지에 달려있다.

전략 수립에서 인간의 역할: AI와의 협력 방식

AI는 전략을 완전히 독립적으로 개발하지 못한다

AI는 현재 직접적인 답을 찾는 방식으로는 좋은 전략을 내놓지 못한다. 대신:

명확한 제약 조건으로 적극적으로 유도 할 때 좋은 결과를 낸다
기술 상태, 팀의 기술과 동기, 경쟁 환경, 규제 요건, 브랜드 정체성 등 수많은 요소를 고려 해야 한다
대화적이고 반복적인 프로세스 를 통해 AI와 협력할 때 진정한 전략이 나온다

AI가 비판적이 되도록 장려하는 것도 중요하다. "이건 할 수 없습니다"라고 솔직하게 말하는 AI가, 단순히 기쁘게 하려는 AI보다 훨씬 더 가치 있다.

'켄타우로스' vs '역 켄타우로스'

켄타우로스(인간 상체) — 인간이 주도, 바람직한 상태
역 켄타우로스(말 머리) — AI가 우리를 통제, 피해야 할 상황

위험은 AI가 전략과 우리가 무엇을 만들지 지시 하는 데 있다.

시간순 피드 vs 개인화 알고리즘: 평형점 찾기

시간순 피드의 문제점

순수 시간순 피드는 여러 문제를 만든다:

프로페셔널 콘텐츠 과다 — 대기업이 하루 50개 게시물을 올릴 수 있지만, 친구는 일주일에 1-2개
중요도 무시 — 최신성이 모든 것을 결정, 자매의 약혼 소식이 친구의 포보이 샌드위치 사진에 밀려남

알고리즘의 역할

모세리는 시간순 피드를 기본 설정으로 했을 때 를 실험했다:

사용량이 줄어들었다
전반적인 정서가 나빠졌다
몇 달에 걸쳐 관심 없는 콘텐츠에 노출될수록 불만이 증가했다

따라서 사용자 주도권과 시스템 전체의 건강성 사이의 균형 을 찾아야 한다.

제품 리더로서의 실패와 배움

페이스북 홈: 거대한 실패에서 배운 것

첫 PM 프로젝트인 '페이스북 홈'은 엄청난 실패였지만, 1년 반 동안 경력의 다른 어떤 해보다 많이 배웠다. 통신사, OEM, 인증, 안드로이드 운영체제 등 전혀 새로운 영역을 깊이 있게 이해하게 됐다.

릴스: 타이밍의 중요성

인스타그램 초기의 스토리 위에 구축된 릴스는 견고한 기반이 아니었다. 스토리의 재시청률이 낮아서 릴스 대부분이 노출되지 않고 사라졌다.

2020년 여름 릴스를 2019년 여름에 출시했다면, 틱톡이 지금처럼 커지지 않았을 것이다. 팬데믹이 오면서 틱톡은 폭발적으로 성장했고, 인스타그램은 제대로 된 위치에 있지 못했다.

얻은 교훈

실패한 것이 아니라 타이밍을 놓친 것 이었다. 하지만 그 이후 인스타그램은 비디오, 릴스, 추천에 계속 투자했고, 이것이 지난 8년 성장의 대부분을 이끌었다.

부모로서 기술과의 관계

아이들의 스크린 타임: 경계와 교육이 핵심

모세리(10살, 8살, 6살 자녀 있음)의 가정 정책:

아이들은 스크린 타임을 벌어야 함 — 숙제를 하면 스크린 타임을 얻는 식
앱은 부모가 승인 — 아이가 다운로드할 모든 앱을 부모가 검증
기본적인 경계 설정 — 비행기 탈 때만 예외 허용

AI 리터러시와 비판적 사고의 균형

AI 시대에는 두 가지 우려가 공존한다:

비판적 사고 부족 — AI에 너무 의존하면 스스로 생각하지 않을까?
AI 리터러시 부족 — AI를 활용하지 못하면 경쟁에서 뒤처지지 않을까?

모세리는 균형을 강조한다. 아이와 '몹 코딩'을 시작한 이유도 이것이다 — 비디오 게임을 좋아하는 아이가 AI 도구를 활용해 실제로 게임을 만들면서 배운다.

결론

아담 모세리의 핵심 메시지는 명확하다: AI 시대에 가장 가치 있는 것은 실행이 아니라 판단력, 취향, 그리고 전략이다.

기술이 빠르게 변하고 불확실한 지금, 인재를 채용하거나 자신을 개발할 때 중요한 것은:

호기심과 배움의 의지
실패를 두려워하지 않는 도전 정신
자신의 강점과 약점을 아는 자기 인식
무엇을 만들지 결정하는 취향

그리고 우리가 기억해야 할 것은, 기술과 플랫폼은 복잡하며 거의 항상 상충 관계가 존재 한다는 사실이다. 간단한 답은 없지만, 이를 이해하고 정보에 입각한 선택을 할 때, 개인과 조직 모두 최선의 길을 찾을 수 있다.

Original source: Adam Mosseri: AI is a tailwind for authenticity

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(Lenny's Podcast) AI 시대의 제품 리더십: 진정성이 경쟁력이다