이 글을 읽으면
만드는 비용이 0에 가까워진 시대에, 제품 일하는 사람의 진짜 역할이 어디로 옮겨갔는지 알 수 있습니다.
OpenAI에서 코덱스(Codex) 데스크톱 앱을 이끄는 앤드류 암브로시노(Andrew Ambrosino)가 Lenny's Podcast에 나와 "AI 시대에 제품을 어떻게 만드는가"를 정리했습니다. 코덱스는 2월 이후 사용량이 6배 늘어 주간 활성 사용자 500만 명을 넘겼고, OpenAI 직원 거의 전원이(엔지니어만이 아니라) 쓰고 있는 도구입니다. 그 한복판에서 일하는 사람의 관찰이라 무게가 다릅니다.
핵심을 먼저 말하면 이렇습니다. 무엇이든 만들 수 있게 된 순간, 일의 난이도는 "잘 만드는 것"에서 "무엇을 만들지 고르는 것"으로 통째로 옮겨갔습니다. 아래 10가지가 그 변화의 지도입니다.
OpenAI 코덱스 책임자가 말하는 제품 업무의 새로운 형태 — Andrew Ambrosino (Lenny's Podcast). 이미지를 누르면 영상으로 이동합니다.
한눈에 보는 10가지
1. 제품 개발 과정이 통째로 뒤집혔다
예전 제품 개발은 "만드는 게 비싸다"는 전제 위에 지어졌습니다. 그래서 스펙, 리서치, 프로토타입으로 앞단에서 리스크를 최대한 줄였죠. 그 전제가 사라졌습니다.
이제 어려운 일은 "이걸 만들어야 하나?"가 아니라 다른 질문으로 옮겨갔습니다. "여러 개 만들어본 시도 중 무엇이 최선이고, 무엇을 합치고, 어디에 올인할 것인가." 검증을 앞단에 몰아두던 방식이, 일단 여러 개를 만들어놓고 그중에서 고르는 방식으로 바뀐 겁니다.
2. 당신의 역할은 직함이 아니라 '시간을 쓰는 일의 평균값'이다
디자이너가 코드를 쓰고, 엔지니어가 디자인을 하고, PM이 직접 출시합니다. 경계가 흐려진 거죠. 그러면 당신은 무엇을 하는 사람일까요?
암브로시노의 답은 명확합니다. 더 이상 직함이 당신을 정의하지 않습니다. 일주일 동안 하는 모든 일을 평균 내서 점을 찍어보면, 그 점들이 가장 많이 모이는 곳이 당신의 진짜 역할입니다. 명함이 아니라 시간 배분이 직무를 정의하는 시대입니다.
3. 코덱스 PM은 ' 지역 방어'로 전체를 커버한다
아이디어가 사방에서 날아오니 톱다운 연간 계획이 통하지 않습니다. 그래서 코덱스 팀은 PM을 조직 전체에 펼쳐 빈틈 없이 커버하는 전략을 씁니다. 농구의 지역 방어(zone defense)와 같은 원리죠.
흥미로운 신호 하나. 두 명의 제품 담당자가 빈틈 없이 너무 가까이 붙어서 일하고 있다면, 그건 나쁜 징후입니다. 그만큼 다른 곳에 구멍이 생긴다는 뜻이니까요. PM을 조직 전체에 간격을 두고 배치하고, 빈 곳은 '제품 감각 있는 엔지니어'로 메웁니다.
4. AI는 왜 디자인을 못할까 — 실용적 이유와 구조적 이유
코드는 잘 짜는 AI가 왜 디자인은 약할까요. 암브로시노는 두 가지로 나눕니다.
실용적 이유는, 디자인은 코드보다 채점하기 어렵고, AI 연구소들은 (AI 연구 자체를 가속하니까) 코딩을 우선시한다는 겁니다. 이건 시간이 풀어줄 문제입니다.
구조적 이유는 더 깊습니다. 좋은 디자인에는 새로움과 문화가 필요한데, 매번 똑같은 Linear 웹사이트 같은 결과만 뱉는 모델은 취향(taste)을 가졌다고 할 수 없습니다. 게다가 '시각적 의도 → 코드'로 넘어가는 추상화 계층을 아직 모델이 건너지 못합니다. 새로움, 문화, 추상화. 이 세 가지는 쉽게 풀리지 않을 수 있습니다.
5. 초기 코덱스 웹은 "시대보다 너무 AGI에 취해 있었다"
처음 공개된 코덱스 웹은 "과제를 던지면 알아서 완성해서 돌아온다"는 너무 야심찬 전제 위에 지어졌습니다. 문제는 당시 모델이 그 약속을 안정적으로 지킬 만큼 좋지 않았다는 거죠.
반면 Claude Code는 로컬에서 시작해 질문을 던지고 사용자 곁에 머물렀습니다. 그게 당시 모델 수준에 훨씬 잘 맞았습니다. 암브로시노가 끊임없이 자문하는 질문이 여기서 나옵니다. "우리는 모델의 현재에 맞춰 짓고 있는가, 아니면 우리가 바라는 미래에 맞춰 짓고 있는가?"
6. 같은 제품도 모델이 다르면 결과가 다르다 — 그러니 프로토타입을 죽이지 마라
암브로시노는 2026년 2월에 나온 코덱스 앱이 2025년 11월에 나왔다면 실패했을 거라고 확신합니다. 제품은 똑같았는데 모델이 달랐기 때문입니다.
여기서 나온 교훈이 실무에 바로 닿습니다. 아직 준비되지 않은 프로토타입을 죽이지 말고, 새 모델 세대가 나올 때마다 다시 꺼내 보라는 겁니다. 경험이 완벽하지 않다는 이유로 기능을 폐기하지 마세요. "아직 때가 아니다"와 "나쁜 기능이다"는 완전히 다른 말입니다.
Photo by Eduardo Ramos on Unsplash
7. 테이스트(taste)는 미학이 아니라 '무엇을 만들지 정하는 것'
암브로시노는 사람들이 테이스트의 미학적 측면을 과대평가한다는 한 트윗을 인 용합니다. 예시가 재밌습니다. 폴 그레이엄(Paul Graham)은 취향이 뛰어나지만 카고 반바지를 입는다는 거죠. 미학이 곧 취향은 아니라는 뜻입니다.
진짜 테이스트는 미학과 시스템 사고를 함께 묶습니다. 방향을 알고, 테마를 알고, 아이디어를 어떻게 제시할지를 아는 것. "무엇이든 만들 수 있다면, 이건 무엇이어야 하는가?" 를 묻는 일이죠. 암브로시노는 이 질문이 이제 모든 분야에서 가장 중요한 결정이 됐다고 말합니다.
8. 디자인 '프로세스'는 죽지 않았다 — 형태만 바뀌었다
디자인 학교에서 가르치는 형식적 절차는 끝났습니다. 남은 것은 "지금 내가 제품 개발의 어느 단계에 와 있는가"에 대한 메타 인지입니다.
암브로시노가 경고하는 위험이 구체적입니다. 리서치도 끝나기 전에 완제품처럼 보이는 프로토타입이 나오고, 회의실에 모인 사람들이 그게 실제보다 훨씬 진척됐다고 착각하는 상황. "완제품처럼 보이는 멀티플레이어 탐색", 그게 지금의 디자인 프로세스라고 그는 말합니다. 보이는 완성도와 실제 단계를 분리해서 읽는 눈이 필요합니다.
9. "PRD는 죽었다"는 말도 완전히 틀렸다
구현이 모든 형식에서 싸지니, 비엔지니어는 곧장 프로토타입으로 뛰어들고 엔지니어는 긴 문서를 씁니다. 암브로시노는 둘 다 틀렸다고 봅니다.
그의 규칙은 깔끔합니다. 모호한 영역에 제품적 명확성을 세우려는 거라면 → 문서(PRD)입니다. 인터랙션 패턴을 검증(stress-test)하려는 거라면 → 프로토타입입니다. 예전에는 어떤 매체를 골랐는지가 "내가 지금 어느 단계인지"를 은연중에 알려줬는데, 이제 그 신호가 사라졌 습니다. 그러니 매체 선택을 의식적으로 해야 합니다.
10. 대부분의 커리어는 한 번의 실패보다 길다
마지막은 일하는 사람을 위한 위로이자 현실론입니다. 지금 OpenAI에서의 성공은, 그의 표현으로는 10~15년에 걸친 누적의 결과입니다. 스킬, 열정, 그리고 시장 타이밍이 드디어 한 번에 맞아떨어진 것이죠.
한 번의 실패가 커리어를 정의하지 않습니다. 대부분의 커리어는 그 어떤 실패의 순간보다도 깁니다.
마무리
10가지를 관통하는 한 줄은 결국 이겁니다. 무엇이든 만들 수 있게 됐으니, 잘 만드는 능력보다 "무엇을 만들지 고르는 능력(taste)"이 희소 자원이 됐다. 제품 개발의 무게중심이 실행에서 판단으로 옮겨간 겁니다. 직함이 아니라 시간 배분이 역할을 정하고, 매체 선택이 곧 단계 선언이 되는 시대입니다.
인사이트
이 인터뷰는 엔지니어·디자이너 이야기처럼 들리지만, 사실 콘텐츠·마케팅 실무자에게 더 정확하게 꽂힙니다. AI로 글, 카드뉴스, 랜딩 변형을 무한히 찍어낼 수 있게 된 지금, 병목은 "쓰는 능력"이 아니라 "무엇을 쓸지 고르는 능력"으로 이미 옮겨갔기 때문입니다. 키워드 후보 50개를 뽑는 건 AI가 1분이면 합니다. 그중 어디에 올인할지 고르는 7번의 taste가 결국 성과를 가릅니다.
특히 6번(프로토타입을 죽이지 마라)은 마케팅에 그대로 적용됩니다. 지금 반응이 약한 기획·랜딩 실험을 폐기하지 말고, 조건(시즌, 오디언스 규모, 결제 가능 시기)이 바뀌면 다시 꺼내 보는 게 맞습니다. "지금 안 된다"와 "원래 안 되는 아이디어다"는 다른 말이니까요. 한국 시장처럼 채널 트렌드가 빠르게 도는 환경에서는, 죽이지 않고 보관해둔 프로토타입이 다음 분기의 무기가 되는 경우가 잦습니다.
그리고 9번의 "문서냐 프로토타입이냐" 판단 기준은 콘텐츠 기획에도 그대로 옮겨집니다. 방향이 모호할 때는 기획 문서로 명확성을 세우고, 후킹·포맷·카피 톤을 검증할 때는 일단 한 편 빠르게 만들어 반응을 봅니다. 매체를 무의식적으로 고르지 말고, "나는 지금 명확성을 세우는 중인가, 검증하는 중인가"를 먼저 묻는 습관. 그게 AI 시대 제품 개발 사고를 마케팅에 이식하는 가장 빠른 길입니다.
원문: OpenAI Codex lead on the new shape of product work — Andrew Ambrosino (Lenny's Podcast)