제 1 강 - 기술 트렌드와 전략적 변화

사전 질문

평소에 관심 있게 지켜보는 기술 트렌드가 있다면 무엇인가요? 그 기술이 사용자 경험이나 비즈니스 모델에 어떤 변화를 가져올 것이라고 생각하시나요?
- AI
  - 간략한 알고리즘만으로 분석해서 추천 및 고객분석을 해왔던 이전과 달리 AI를 활용한 분석으로 더 고객의 더욱 구체적이고 원천적인 니즈에 다가감으로 고객 행동 유도나 사용 패턴 등을 더 유용하게 바꾸어 놓을 수 있을 것으로 예상합니다.
최근 사용한 제품이나 서비스 중 기술 트렌드를 효과적으로 활용했다고 생각하는 사례와 그 이유를 공유해 주세요.
- claude code agent 코드의 질은 높은 수준은 아니나 기본적인 개발 프레임을 짜는데 많은 도움을 주고 예상하지 못한던 부분들이나 아직 배우지 않았던 프레임워크 사용법을 쉽게 알 수 있고 개발시간이 혁신적으로 줄어듬

기술 트렌드

기술의 발전은 프로덕트 리소스의 혁신을 가져옴

기술 발전은 단순히 새로운 기능을 추가하는 것을 넘어, 프로덕트를 만들고 운영하는 방식 자체를 근본적으로 변화시킵니다.

리소스 혁신의 예시

과거 (2000년대 초반)

웹사이트 구축: 서버 구매 → 설치 → 운영 (수천만원 투자 필요)
개발 인력: 백엔드, 프론트엔드, DB 관리자 각각 필요
배포 주기: 주 1회 또는 월 1회

현재 (2020년대)

웹사이트 구축: AWS/Vercel 등 클라우드 서비스 (월 수만원부터)
개발 인력: 풀스택 개발자 1명으로 MVP 가능
배포 주기: 하루에도 여러 번 배포 가능 (CI/CD)
AI 도구: GitHub Copilot, ChatGPT로 개발 속도 3-5배 향상

결과:

진입장벽 하락 → 더 많은 스타트업 탄생
실험 비용 감소 → 빠른 가설 검증 가능
시장 출시 시간 단축 → 경쟁 심화

기술 트렌드를 바라볼 때 두 가지 함정

1. 기술 자체에 매료되는 함정

문제점:

"AI가 대세니까 우리 제품에도 AI를 넣어야 해!"
"블록체인이 혁신적이니까 우리도 NFT를 만들자!"

왜 문제인가?

❌ 해결하려는 고객 문제가 불명확
❌ 기술이 목적이 되어버림 (수단 ≠ 목적)
❌ 리소스 낭비 및 방향성 상실

올바른 접근:

고객 문제 파악: "사용자가 상품 검색에 어려움을 겪고 있다"
해결책 탐색: "어떤 방법으로 해결할 수 있을까?"
기술 적용: "AI 검색이 이 문제를 효과적으로 해결할 수 있다"

2. 트렌드를 피상적으로 따라가는 함정

문제점:

"경쟁사가 다크모드를 추가했으니 우리도 해야 해"
"요즘 다들 숏폼 콘텐츠를 하니까 우리도 해야지"

왜 문제인가?

❌ 왜 그 트렌드가 생겼는지 이해하지 못함
❌ 우리 고객에게 맞는지 검증 없이 모방
❌ 경쟁 우위 확보 실패 (단순 복제는 차별화 아님)

올바른 접근:

1. 트렌드 이면의 동인 파악: "왜 숏폼이 인기인가?"
   → 사용자 주의력 감소, 빠른 정보 소비 니즈
   
2. 우리 맥락에 적용 가능성 검토:
   → 우리 타겟 고객도 숏폼을 선호하는가?
   → 우리 콘텐츠가 숏폼에 적합한가?
   
3. 차별화된 적용:
   → 단순 모방이 아닌 우리만의 방식으로 재해석

기술을 바라보는 PM의 전략적 관점

PM은 기술을 “도구”로 바라보되, 전략적 렌즈를 통해 평가해야 합니다.

PM의 핵심 질문

고객 가치: 이 기술이 고객에게 어떤 가치를 제공하는가?
비즈니스 영향: 매출, 비용, 성장에 어떤 영향을 미치는가?
실행 가능성: 우리가 실제로 구현할 수 있는가?
경쟁 우위: 이 기술이 차별화 요소가 되는가?
타이밍: 지금이 적용할 적기인가?

기술 평가 프레임워크

관점	질문	좋은 신호	나쁜 신호
고객	고객 문제를 해결하는가?	명확한 Pain Point 존재	“있으면 좋을 것 같다”
시장	시장이 준비되었는가?	유사 성공 사례 존재	너무 이르거나 늦음
기술	기술이 성숙했는가?	안정적, 문서화 잘됨	실험적, 자주 변경됨
팀	우리가 할 수 있는가?	내부 역량 있음	완전히 새로운 영역
비즈니스	ROI가 명확한가?	측정 가능한 지표	모호한 기대효과

전략적 사고의 예시

사례: AI 챗봇 도입 검토

❌ 기술 우선 사고:

“ChatGPT가 대세니까 우리도 AI 챗봇을 만들어야 해”

✅ 전략적 사고:

1. 고객 문제: 
   - 고객센터 응대 시간이 평균 30분
   - 간단한 질문에도 상담원 연결 필요
   
2. 기술 적용:
   - FAQ 80%를 AI 챗봇으로 자동 응답
   - 복잡한 케이스만 상담원 연결
   
3. 비즈니스 영향:
   - 고객 대기 시간 30분 → 5분
   - 상담원 인건비 30% 절감
   - 고객 만족도 20% 향상 예상
   
4. 실행 계획:
   - Phase 1: 상위 20개 FAQ 챗봇 (1개월)
   - Phase 2: 사용자 피드백 기반 개선 (2개월)
   - Phase 3: 전체 FAQ 확장 (3개월)

기대 변화의 세 가지 차원

기술 발전은 사용자의 기대 수준을 지속적으로 상승시킵니다.

1. 기본 수준 상승

개념: 과거의 “놀라운 기능”이 현재의 “기본 기능”이 됨

예시:

2000년대: 온라인 결제 가능 → 혁신적!
2010년대: 원클릭 결제 → 편리함
2020년대: 원클릭 결제 없으면 → 불편함 ❌

PM의 대응:

- 업계 표준을 지속적으로 모니터링
- "테이블 스테이크" 기능을 빠르게 구현
- 차별화는 그 위에서 만들기

2. 새로운 기대 형성

개념: 새로운 기술이 새로운 기대를 만들어냄

예시:

넷플릭스 이전: TV 편성표에 맞춰 시청
넷플릭스 이후: 원하는 시간에 몰아보기 (Binge-watching) 기대

PM의 대응:

- 새로운 기대를 먼저 만드는 선도자(First Mover)가 될 것인가?
- 아니면 검증된 후 따라가는 Fast Follower가 될 것인가?

3. 경험 맥락 확장

개념: 한 영역에서의 경험이 다른 영역의 기대로 전이됨

예시:

아마존에서의 경험:
- 1-2일 무료 배송
- 쉬운 반품
- 상세한 배송 추적

→ 모든 이커머스에 동일한 기대 적용
→ 배송이 느리면 "왜 아마존처럼 안 해?" 불만

또 다른 예시:

구글 검색의 빠른 응답:
- 검색 결과 < 1초

→ 모든 웹사이트에 빠른 로딩 기대
→ 3초 이상 로딩 시 이탈률 급증

PM의 대응:

- 업계 리더의 UX를 벤치마크
- 크로스 인더스트리 트렌드 파악
- 사용자가 다른 제품에서 배운 패턴 존중

기술 변화가 제품에 미치는 영향 분석 프레임워크 (IMPCT)

기술 트렌드를 다차원적으로 분석하는 도구입니다.

1. Interface (인터페이스)

질문: 사용자와 제품의 상호작용 방식이 어떻게 변하는가?

예시:

음성 인터페이스 (Siri, Alexa)
- 변화: 타이핑 → 말하기
- 영향: 핸즈프리 사용 케이스 확대
제스처 인터페이스 (iPhone X 이후)
- 변화: 물리 버튼 → 제스처
- 영향: 화면 크기 극대화

2. Market Structure (시장 구조)

질문: 시장의 경쟁 구도와 참여자가 어떻게 변하는가?

예시:

클라우드 컴퓨팅
- 변화: 서버 구매 → 클라우드 렌탈
- 영향:
  - 진입장벽 하락 → 스타트업 폭증
  - AWS, Azure, GCP 등 클라우드 플랫폼 지배력 증가

3. Product Architecture (제품 아키텍처)

질문: 제품의 기술적 구조가 어떻게 변하는가?

예시:

마이크로서비스 아키텍처
- 변화: 모놀리식 → 마이크로서비스
- 영향:
  - 독립적 배포 가능
  - 팀별 기술 스택 자율성
  - 복잡도 증가

4. Customer Value (고객 가치)

질문: 고객이 얻는 가치가 어떻게 변하는가?

예시:

AI 추천 시스템
- 변화: 수동 검색 → 자동 큐레이션
- 가치:
  - 시간 절약 (발견 시간 감소)
  - 개인화 (취향 맞춤 추천)
  - 새로운 발견 (세렌디피티)

5. Team Capabilities (팀 역량)

질문: 필요한 팀 구성과 역량이 어떻게 변하는가?

예시:

AI/ML 도입
- 필요 역량:
  - 데이터 사이언티스트
  - ML 엔지니어
  - MLOps 전문가
- 변화:
  - 데이터 중심 의사결정 문화
  - 실험과 검증 중시

표면적 정보와 전략적 해석의 차이

3단계 사고 깊이

1. 현상 인식 (What)

수준: 무엇이 일어나고 있는가?

예시:

"ChatGPT 사용자가 1억 명을 돌파했다"
"테슬라 전기차 판매가 증가하고 있다"
"틱톡 사용 시간이 유튜브를 따라잡았다"

특징:

뉴스 헤드라인 수준
사실 나열
전략적 가치 낮음

2. 패턴 발견 (Why)

수준: 왜 이런 일이 일어나는가?

예시:

"ChatGPT가 성공한 이유"
→ 자연어 인터페이스로 진입장벽 제거
→ 즉각적인 가치 제공 (검색보다 빠른 답변)
→ 바이럴 루프 (사용자가 친구에게 공유)

특징:

원인 분석
성공 요인 파악
실행 가능한 인사이트 도출 시작

3. 구조적 통찰 (How)

수준: 이것이 우리에게 어떤 의미인가?

예시:

"ChatGPT 성공이 우리 제품에 주는 시사점"

1. Interface 변화:
   - 사용자가 자연어 인터페이스에 익숙해짐
   - 우리 제품도 챗봇 인터페이스 고려 필요

2. 기대 변화:
   - "즉시 답변"에 대한 기대 상승
   - 검색 결과 나열 방식은 구식으로 느껴질 수 있음

3. 경쟁 구도:
   - AI 네이티브 스타트업 부상
   - 기존 검색/Q&A 플랫폼 위협

4. 전략적 대응:
   - 단기: FAQ를 AI 챗봇으로 전환 (Iterate)
   - 중기: 제품 전반에 AI 어시스턴트 통합 (Scale)
   - 장기: AI 퍼스트 제품으로 재설계 검토 (Pivot)

특징:

우리 맥락에 적용
실행 가능한 전략 도출
의사결정 근거 제공

기술 트렌드 정보 수집

6가지 정보원

1. 전문 기술 관련 리포트 & 콘텐츠

출처:

Gartner: Hype Cycle, Magic Quadrant
McKinsey: 기술 트렌드 보고서
CB Insights: 스타트업 및 투자 분석
TechCrunch: 기술 뉴스

활용법:

- 분기별 주요 리포트 리뷰
- 우리 산업 관련 섹션 집중 분석
- 기술 성숙도 곡선 파악

2. 투자 흐름과 스타트업 동향

출처:

Crunchbase: 투자 데이터
Product Hunt: 신규 제품 발굴
Y Combinator: 스타트업 트렌드

활용법:

- 어떤 영역에 투자가 몰리는가?
- 어떤 문제를 해결하려는가?
- 어떤 기술 스택을 사용하는가?

시사점:

“돈이 흐르는 곳에 미래가 있다”

3. 기술 커뮤니티 및 개발자 콘텐츠

출처:

Hacker News: 개발자 커뮤니티
Reddit (r/programming, r/webdev)
GitHub Trending: 인기 오픈소스
Stack Overflow: 개발자 관심사

활용법:

- 개발자들이 어떤 기술에 관심 있는가?
- 어떤 도구가 인기인가?
- 어떤 문제를 논의하는가?

4. 경쟁사 및 시장 내 기술 활용 사례

출처:

경쟁사 블로그 (Tech Blog)
컨퍼런스 발표 (AWS re:Invent 등)
채용 공고 (어떤 기술 스택 사용?)

활용법:

- 경쟁사가 어떤 기술에 투자하는가?
- 어떤 인재를 채용하는가?
- 어떤 기능을 출시했는가?

5. 실사용자 반응 중심 커뮤니티

출처:

트위터/X: 실시간 반응
Reddit (제품별 서브레딧)
디스코드 커뮤니티

활용법:

- 사용자들이 어떤 기능을 원하는가?
- 어떤 불만이 있는가?
- 어떤 제품을 칭찬하는가?

6. 실무 내 내부 정보원

출처:

개발팀 주간 회의
CS팀 고객 피드백
세일즈팀 시장 반응

활용법:

- 현장에서 느끼는 기술 트렌드
- 고객이 요청하는 기능
- 기술적 한계와 기회

주요 기술 트렌드 카테고리

1. 파괴적 트렌드 (Disruptive Trends)

정의: 기존 시장을 근본적으로 재편하는 기술

특징:

기존 솔루션을 완전히 대체
새로운 비즈니스 모델 창출
기존 강자를 위협

예시:

- 스마트폰 → 피처폰, 디지털 카메라, MP3 플레이어 대체
- 넷플릭스 → 비디오 대여점 (Blockbuster) 몰락
- 우버 → 택시 산업 재편
- 생성형 AI → 콘텐츠 제작 방식 혁신

PM의 대응:

🚨 위협 인식: 우리 제품이 대체될 수 있는가?
🔄 선제적 대응: 스스로를 파괴하기 (Self-disruption)
🆕 새로운 기회: 파괴적 기술로 새 시장 창출

2. 진화적 트렌드 (Evolutionary Trends)

정의: 기존 기술의 점진적 개선

특징:

기존 경험의 연장선
예측 가능한 발전
점진적 가치 향상

예시:

- 스마트폰 카메라: 1200만 화소 → 4800만 화소
- 배터리 수명: 1일 → 2일
- 5G: 4G보다 빠른 속도
- CPU 성능: 매년 10-20% 향상 (무어의 법칙)

PM의 대응:

📊 로드맵 반영: 예측 가능하므로 계획에 반영
🎯 차별화 요소 탐색: 진화만으로는 차별화 어려움
💡 조합 혁신: 여러 진화적 기술을 조합해 새로운 가치 창출

3. 사회기술적 트렌드 (Socio-Technical Trends)

정의: 기술과 사회 변화가 결합된 트렌드

특징:

기술 + 문화 + 행동 변화
세대별 차이
글로벌 vs 로컬 차이

예시:

- 원격 근무 (Remote Work)
  - 기술: Zoom, Slack, Notion
  - 사회 변화: 일과 삶의 균형, 코로나19 영향
  
- 크리에이터 이코노미
  - 기술: YouTube, TikTok, Patreon
  - 사회 변화: "1인 미디어", 부업 문화
  
- ESG & 지속가능성
  - 기술: 전기차, 재생에너지
  - 사회 변화: 환경 의식, MZ세대 소비 패턴

PM의 대응:

🌍 맥락 이해: 기술만이 아닌 사회 변화 함께 파악
🎭 타겟 세그먼트: 세대/문화별 다른 접근 필요
🔮 장기 트렌드: 단기 유행 vs 장기 구조 변화 구분

Gartner Hype Cycle

기술 성숙도를 나타내는 5단계 곡선

전체 사이클 개요

기대치
  ↑
  │     ②과장된 기대의 정점
  │      /\
  │     /  \
  │  ① /    \  ③환멸의 저점
  │   /      \    /
  │  /        \  /
  │ /          \/         ④계몽의 경사면
  │/                    /
  │____________________/________⑤생산성의 고원
  └──────────────────────────────→ 시간

1. 기술 촉발 (Technology Trigger)

특징:

새로운 기술이 등장
초기 개념 증명 (PoC)
미디어 주목

예시:

ChatGPT 출시 (2022년 11월)
iPhone 발표 (2007년)

PM의 자세:

- 👀 관찰: 주목은 하되 섣불리 투자하지 않음
- 📚 학습: 기술 이해 시작
- 🧪 실험: 작은 PoC 고려

2. 과장된 기대의 정점 (Peak of Inflated Expectations)

특징:

언론과 투자 과열
“이 기술이 모든 것을 바꿀 것” 과대 광고
실제 능력 > 기대치

예시:

메타버스 열풍 (2021-2022)
블록체인/암호화폐 광풍 (2017-2018)

위험:

❌ FOMO에 휩쓸려 성급한 투자
❌ 불명확한 목표로 프로젝트 시작
❌ 실패 사례 속출 시작

PM의 자세:

- 🧘 냉정함 유지: 과대 광고에 휩쓸리지 않기
- 🎯 명확한 목표: "왜 이 기술이 필요한가?" 질문
- 📊 ROI 계산: 투자 대비 효과 냉정하게 평가

3. 환멸의 저점 (Trough of Disillusionment)

특징:

기대에 못 미치는 결과
실패 사례 증가
관심과 투자 급감
“역시 과대광고였어” 회의론

예시:

VR/AR (2016-2018년경)
음성 비서 (Alexa, Siri) 초기 환멸기

현상:

- 많은 프로젝트 중단
- 투자 감소
- 미디어 부정적 보도

PM의 자세:

- 💎 기회 포착: 경쟁자가 줄어든 시점
- 🔍 진짜 가치 발견: 과대광고를 걷어내고 실제 유용성 파악
- 🎯 니치 시장: 특정 사용 케이스에서 가치 증명

4. 계몽의 경사면 (Slope of Enlightenment)

특징:

실질적 사용 사례 증가
기술 성숙도 향상
현실적 기대치 형성
Best Practice 등장

예시:

클라우드 컴퓨팅 (2010년대 중반)
AI/ML (2018-2020)

현상:

✅ 성공 사례 축적
✅ 도구와 생태계 성숙
✅ 교육 자료와 전문가 증가
✅ 비용 하락

PM의 자세:

- 🚀 본격 투자: 안전하게 투자할 시점
- 📈 스케일: PoC → 본격 도입
- 🏆 경쟁 우위: 선도 기업으로 자리매김 기회

5. 생산성의 고원 (Plateau of Productivity)

특징:

주류 채택 (Mainstream Adoption)
표준화
안정적 성장
“당연한 기술”이 됨

예시:

클라우드 컴퓨팅 (현재)
스마트폰 (현재)
이메일 (오래전부터)

현상:

✅ 대부분의 기업이 사용
✅ 사용하지 않으면 뒤처짐
✅ 더 이상 차별화 요소 아님 (Table Stakes)

PM의 자세:

- ✔️ 필수 도입: 사용하지 않으면 경쟁력 상실
- 🔄 효율화: 최적화와 비용 절감에 집중
- 💡 다음 트렌드: 새로운 차별화 요소 탐색

기술 트렌드가 제품 전략에 미치는 영향

1. 제품-시장 적합성 재정의 (Product-Market Fit Shift)

개념: 기술 변화로 PMF가 무효화되거나 재정의됨

예시:

코로나19 이전: 오프라인 피트니스 센터
- PMF: 좋은 위치 + 시설 + 트레이너

코로나19 이후: 온라인 홈 피트니스
- PMF: 편리성 + 콘텐츠 품질 + 커뮤니티
- 예: Peloton, 홈트 앱

→ 기존 PMF가 무너지고 새로운 PMF 필요

PM의 대응:

🔄 주기적 PMF 재검증
📊 핵심 지표 변화 모니터링
🎯 고객 니즈 변화 감지

2. 기회 영역 창출 (New Opportunity Spaces)

개념: 새로운 기술이 이전에 불가능했던 제품을 가능하게 함

예시:

5G + AI + IoT = 자율주행차
- 5G: 실시간 통신
- AI: 판단 능력
- IoT: 센서 데이터

→ 각각 따로는 불가능, 조합으로 가능

PM의 대응:

💡 기술 조합 탐색
🆕 Blue Ocean 발굴
🚀 First Mover Advantage 추구

3. 경쟁 역학 변화 (Competitive Dynamics Shift)

개념: 기술 변화로 경쟁자가 바뀜

예시:

은행의 경쟁자:
과거: 다른 은행
현재: 핀테크 스타트업 (토스, 카카오뱅크)
       빅테크 (네이버페이, 카카오페이)
       
→ 업종 경계가 흐려짐 (Industry Convergence)

PM의 대응:

👀 새로운 경쟁자 모니터링
🛡️ 방어 전략 수립
🤝 협력 vs 경쟁 판단

4. 제품 수명 주기 가속화 (Faster Product Lifecycle)

개념: 기술 발전 속도가 빨라지면서 제품 수명이 단축

예시:

스마트폰 수명 주기:
- 과거: 2-3년 사용
- 현재: 1-2년마다 교체
- 이유: 빠른 기술 발전, 소프트웨어 요구사항 증가

PM의 대응:

⚡ 빠른 출시 (Time to Market)
🔄 지속적 업데이트
📈 반복적 개선 (Iterative Development)

기술 트렌드 변화에 대한 전략적 대응

기술 변화 속도에 따른 4가지 전략

1. 점진적 기술 발전 (Incremental Tech Evolution)

상황: 기존 기술의 점진적 개선

전략: Iterate (반복 개선)

- 기존 제품 점진적 개선
- 작은 실험과 A/B 테스트
- 사용자 피드백 기반 개선

예시:

앱 성능 10% 개선
UI/UX 점진적 개선
새로운 필터 기능 추가

리소스 배분: 10-20% 리소스

2. 플랫폼 전환 기술 (Platform Shift)

상황: 새로운 플랫폼이 주류로 자리잡음

전략: Scale (확장)

- 검증된 플랫폼으로 확장
- 기존 강점 활용
- 빠른 마켓 점유

예시:

웹 → 모바일 앱 출시
iOS → Android 확장
국내 → 해외 시장 진출

리소스 배분: 30-50% 리소스

3. 파괴적 혁신 기술 (Disruptive Innovation)

상황: 기존 시장을 위협하는 파괴적 기술

전략: Pivot (전환)

- 비즈니스 모델 재정의
- 타겟 고객 변경
- 제품 방향 전환

예시:

Instagram: 체크인 앱 → 사진 공유 앱
Netflix: DVD 렌탈 → 스트리밍
Amazon: 서점 → 종합 이커머스

리소스 배분: 50-70% 리소스 (High Risk, High Return)

4. 신흥 기술 초기 단계 (Emerging Tech Early Stage)

상황: 불확실성이 높은 신기술

전략: Experiment (실험)

- 작은 베팅 (Small Bets)
- MVP로 가설 검증
- 빠른 실패 허용
- 옵션 확보

예시:

AI 챗봇 PoC (1-2개월)
AR 쇼핑 파일럿 (50-100 유저)
Web3 커뮤니티 실험 (소규모)

리소스 배분: 5-10% 리소스 (학습과 옵션 확보)

기술 트렌드에 따른 PM의 역량 요구사항

1. 기술적 소양 (Technical Literacy)

필요한 수준:

❌ 직접 코딩할 필요 없음
✅ 기술 가능성과 한계 이해
✅ 엔지니어와 대화 가능
✅ 기술 트레이드오프 판단

학습 방법:

📚 기술 블로그 읽기 (엔지니어링 블로그)
🎓 온라인 코스 (Coursera, Udemy)
🤝 엔지니어와 정기 세션
🛠️ 직접 간단한 프로젝트 만들어보기

핵심 개념:

API와 통합
데이터베이스 기초
클라우드 아키텍처
AI/ML 기본 개념

2. 선제적 사고 (Anticipatory Thinking)

정의: 미래 변화를 예측하고 선제적으로 대응

필요한 능력:

- 🔮 트렌드 연결: 점을 이어 미래 그리기
- 📊 시나리오 플래닝: "만약 ~라면?" 사고
- ⏰ 타이밍 판단: 너무 이르지도, 늦지도 않게

실천 방법:

매주:
- 기술 뉴스 30분 읽기
- 새로운 제품 3개 체험하기

매월:
- 주요 리포트 1개 읽기
- 팀과 트렌드 토론 세션

매분기:
- 경쟁사 분석 업데이트
- 로드맵 재검토

3. 적응력과 탄력성 (Adaptability & Resilience)

정의: 빠른 변화에 유연하게 대응하는 능력

필요한 마인드셋:

✅ 성장 마인드셋: "배울 수 있다"
✅ 실패 허용: "실험은 실패해도 된다"
✅ 지속적 학습: "평생 학습자"
✅ 불확실성 수용: "모든 것을 알 수 없다"

실천 방법:

- 📖 주 1회 새로운 기술/제품 학습
- 🧪 월 1회 작은 실험 수행
- 🔄 실패 회고 (Retrospective)
- 🤝 다양한 분야 전문가와 교류

회복탄력성:

실패 상황:
❌ "내가 잘못했다" → 좌절
✅ "무엇을 배웠는가?" → 성장

변화 상황:
❌ "왜 또 바뀌는 거야?" → 저항
✅ "어떻게 활용할까?" → 적응

과제

연구 과제

관심 있는 도메인의 기업을 선정해 ‘AI 도입’ 찬성 논리를 최대한 강하게 만든 뒤, LLM에게 반대 논리를 요청합니다. 반대 논리 중 가장 반박하기 어려운 것을 골라 반박해 봅니다. 반박이 안 된다면 그 이유에 대해 생각해 봅니다.
최근 ‘이 기술을 적용해야겠다’고 생각한 경험을 떠올립니다. 그 생각이 ‘기술이 인상적이어서’인지 ‘고객 문제가 명확해서’인지 구분해 보십시오. 솔직하게 답하기 어렵다면 왜 어려운지 적어봅니다.
자주 쓰는 서비스의 “5년 내 대체 시나리오”를 쓰고, “이건 비현실적이야”라고 느껴지는 이유 3가지를 적습니다. 그 이유들이 앞서 학습한 논리와 구조적으로 어떻게 다릅니까?

실전 과제

최근 주목받는 기술 트렌드 하나를 선택합니다. 해당 기술의 주요 플레이어, 최근 투자 동향, 대표 제품/서비스 등을 조사합니다.
자신이 관심 있는 제품/서비스 또는 산업 영역을 하나 선정하고, 해당 기술이 미치는 영향을 IMPCT 차원에서 분석합니다
앞서 분석한 내용을 바탕으로 전략적 대응 방식(Iterate / Scale / Pivot / 실험)을 어떻게 수행할지 제안해 봅니다. 이 과정에서 자신의 초기 가정과 달랐던 점, 또는 새롭게 발견한 관점이 있다면 기록합니다

참고 자료

학습 자료 및 출처

서적

“The Lean Startup” - Eric Ries
점진적 기술 발전 및 실험 전략의 이론적 기반
“Crossing the Chasm” - Geoffrey A. Moore
기술 채택 생명주기와 시장 전환 전략
“The Innovator’s Dilemma” - Clayton Christensen
파괴적 혁신과 기술 트렌드 대응 전략
“Zero to One” - Peter Thiel
기술 혁신과 전략적 사고
“Good Strategy Bad Strategy” - Richard Rumelt
전략적 관점과 의사결정 프레임워크

실무 사례 참고

a16z (Andreessen Horowitz) Blog
https://a16z.com/
기술 트렌드 분석 및 투자 인사이트, 신흥 기술 해석
CB Insights Research
https://www.cbinsights.com/research/
기술 트렌드 리포트, 투자 흐름 분석, 시장 구조 변화
McKinsey Technology Trends
https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights
기술이 비즈니스에 미치는 영향, IMPCT 분석 사례
TechCrunch
https://techcrunch.com/
최신 기술 트렌드 및 스타트업 동향
First Round Review
https://review.firstround.com/
PM 전략 및 기술 도입 사례
Product Hunt
https://www.producthunt.com/
신규 제품 발굴 및 기술 활용 사례

리서치 & 보고서

Gartner Reports
https://www.gartner.com/
Hype Cycle, Magic Quadrant, 기술 성숙도 분석
IDC (International Data Corporation)
https://www.idc.com/
기술 시장 예측 및 트렌드 분석
Forrester Research
https://www.forrester.com/
기술 전략 및 비즈니스 영향 분석
Statista
https://www.statista.com/
기술 시장 데이터 및 통계

YouTube 채널

Y Combinator
https://www.youtube.com/@ycombinator
스타트업 전략 및 기술 트렌드 분석
a16z Podcast
https://www.youtube.com/@a16z
기술 미래 전망 및 투자 인사이트
Lenny’s Podcast
https://www.youtube.com/@LennysPodcast
PM 전략, 제품-시장 적합성, 기술 트렌드 대응
This Week in Startups (TWiST)
https://www.youtube.com/@ThisWeekIn
스타트업 생태계 및 기술 혁신 트렌드

커뮤니티

Hacker News
https://news.ycombinator.com/
기술 커뮤니티, 개발자 중심 트렌드 논의
Reddit r/startups
https://www.reddit.com/r/startups/
스타트업 전략 및 기술 도입 토론
Reddit r/technology
https://www.reddit.com/r/technology/
기술 트렌드 뉴스 및 토론
Product Hunt Community
https://www.producthunt.com/discussions
신제품 론칭 및 기술 활용 경험 공유
Indie Hackers
https://www.indiehackers.com/
독립 개발자, 실험적 제품 및 기술 활용 사례
Growth Hackers
https://growthhackers.com/
그로스 전략 및 기술 활용 사례

도구 및 프로토타이핑

Crunchbase
https://www.crunchbase.com/
스타트업 투자 데이터 및 기업 정보, 투자 흐름 분석
GitHub Trending
https://github.com/trending
인기 오픈소스 프로젝트, 개발자 기술 트렌드
Stack Overflow Trends
https://insights.stackoverflow.com/trends
개발자 기술 스택 트렌드 분석
Google Trends
https://trends.google.com/
기술 검색량 분석 및 관심도 추이
SimilarWeb
https://www.similarweb.com/
경쟁사 트래픽 분석 및 시장 점유율
Notion
https://www.notion.so/
IMPCT 분석 템플릿, 전략 문서화
Miro
https://miro.com/
전략 맵핑, Hype Cycle 시각화, 트렌드 분석 보드
Figma
https://www.figma.com/
프로토타입 제작 및 인터페이스 실험

플랫폼 & 데이터베이스

PitchBook
https://pitchbook.com/
VC 투자 데이터 및 시장 분석
AngelList
https://www.angellist.com/
스타트업 채용 공고로 기술 스택 파악
BuiltWith
https://builtwith.com/
경쟁사 기술 스택 분석

제 1 강 - 기술 트렌드와 전략적 변화

사전 질문

기술 트렌드

기술의 발전은 프로덕트 리소스의 혁신을 가져옴

리소스 혁신의 예시

기술 트렌드를 바라볼 때 두 가지 함정

1. 기술 자체에 매료되는 함정

2. 트렌드를 피상적으로 따라가는 함정

기술을 바라보는 PM의 전략적 관점

PM의 핵심 질문

기술 평가 프레임워크

전략적 사고의 예시

기대 변화의 세 가지 차원

1. 기본 수준 상승

2. 새로운 기대 형성

3. 경험 맥락 확장

기술 변화가 제품에 미치는 영향 분석 프레임워크 (IMPCT)

1. Interface (인터페이스)

2. Market Structure (시장 구조)

3. Product Architecture (제품 아키텍처)

4. Customer Value (고객 가치)

5. Team Capabilities (팀 역량)

표면적 정보와 전략적 해석의 차이

1. 현상 인식 (What)

2. 패턴 발견 (Why)

3. 구조적 통찰 (How)

기술 트렌드 정보 수집

1. 전문 기술 관련 리포트 & 콘텐츠

2. 투자 흐름과 스타트업 동향

3. 기술 커뮤니티 및 개발자 콘텐츠

4. 경쟁사 및 시장 내 기술 활용 사례

5. 실사용자 반응 중심 커뮤니티

6. 실무 내 내부 정보원

주요 기술 트렌드 카테고리

1. 파괴적 트렌드 (Disruptive Trends)

2. 진화적 트렌드 (Evolutionary Trends)

3. 사회기술적 트렌드 (Socio-Technical Trends)

Gartner Hype Cycle

전체 사이클 개요

1. 기술 촉발 (Technology Trigger)

2. 과장된 기대의 정점 (Peak of Inflated Expectations)

3. 환멸의 저점 (Trough of Disillusionment)

4. 계몽의 경사면 (Slope of Enlightenment)

5. 생산성의 고원 (Plateau of Productivity)

기술 트렌드가 제품 전략에 미치는 영향

1. 제품-시장 적합성 재정의 (Product-Market Fit Shift)

2. 기회 영역 창출 (New Opportunity Spaces)

3. 경쟁 역학 변화 (Competitive Dynamics Shift)

4. 제품 수명 주기 가속화 (Faster Product Lifecycle)

기술 트렌드 변화에 대한 전략적 대응

1. 점진적 기술 발전 (Incremental Tech Evolution)

2. 플랫폼 전환 기술 (Platform Shift)

3. 파괴적 혁신 기술 (Disruptive Innovation)

4. 신흥 기술 초기 단계 (Emerging Tech Early Stage)

기술 트렌드에 따른 PM의 역량 요구사항

1. 기술적 소양 (Technical Literacy)

2. 선제적 사고 (Anticipatory Thinking)

3. 적응력과 탄력성 (Adaptability & Resilience)

과제

연구 과제

실전 과제

참고 자료

학습 자료 및 출처

서적

관련 강의 및 코스

실무 사례 참고

리서치 & 보고서

YouTube 채널

커뮤니티

도구 및 프로토타이핑

플랫폼 & 데이터베이스