The End of Feature Discovery: AI가 기능을 골라 주면 성장팀의 일은 신뢰와 첫 성공으로 바뀐다
Lovable에서 성장을 맡은 Elena Verna는 사용자가 목표를 말하면 AI가 쓸 기능을 고르는 제품에서는 온보딩·내비게이션·인앱 넛지로 기능을 알리던 일이 대부분 사라진다고 봅니다. 대신 AI의 선택을 믿게 만드는 일과 빈 입력창에서 무엇을 맡길 수 있는지 알려 주는 일이 성장팀의 새 과제가 됩니다.
Stop Doing: 제품을 접고 초년차 업무를 AI로 옮긴 Freshworks의 ARR 10억 달러
Freshworks는 작은 제품과 프로젝트를 접고 IT 업무용 Freshservice에 집중해 2026년 10월 ARR 10억 달러를 넘겼습니다. 초년차가 하던 코드 테스트는 대부분 AI가 맡고 초년차는 문제 해결로 옮겨 갑니다. 정규직은 정점보다 약 30% 적은데, 기사는 이를 사업 재집중으로 설명합니다. 그만둘 목록을 고르는 판정표와 AI 테스트 게이트, 6주 일정을 붙였습니다.
Flatter, Engineering-Heavy: 제품에 AI를 넣은 스타트업이 인원 25% 적고 위계가 얕은 이유
YC 스타트업 2,891곳 연구에서 AI를 제품에 넣은 기업은 인원이 약 25% 적고 위계가 반 단계 얕았지만 기업 가치는 비슷했습니다. 저자는 기존 기업 소유주에게 직원 도구 보급보다 '무엇을 소프트웨어로 바꿀지'를 먼저 물으라고 권합니다. 4주 조직 진단안을 붙였습니다.
Hunger beats tenure: 코딩 면접을 접고 prototype으로 사람을 고르는 Anthropic 팀
Anthropic 엔지니어링 매니저 Felix Rieseberg는 Claude가 작은 코딩 과제를 사람보다 잘 풀자 자기 팀 채용에서 코딩 면접을 뺐습니다. 대신 지원자가 만든 작은 prototype에서 안목과 공감, 원칙을 봅니다. 연차보다 의욕이 앞선다는 근거와 AI 허용 과제 평가안, 4주 전환 일정을 붙였습니다.
Reddit Proto: UX·제품 조직 전원이 쓰는 Reddit의 사내 AI 프로토타이핑 도구
Reddit은 디자이너와 PM이 Git 없이 실제 디자인 시스템과 자기 계정 데이터로 프로토타입을 만드는 사내 도구 Reddit Proto를 만들었습니다. UX·제품 조직 150명 이상이 모두 쓰고 프로토타입은 약 700개입니다. 주석·PRD 필드, 8주 도입 일정을 붙였습니다.
Shop the Look: Fanatics가 OpenAI 모델로 리그 공식 스토어에 코디 추천을 붙여 참여 10% 올린 방식
OpenAI가 공개한 고객 사례입니다. Fanatics는 팬이 팀 저지를 보면 재고 있는 같은 팀 상품으로 코디를 짜 주는 기능을 NFL·NBA·MLB·NHL 공식 스토어에 붙였고, 첫 50개 상품은 하루 안에 테스트해 같은 주에 MVP를 승인했습니다. MLB 상품 약 30,000개 테스트에서 참여가 10% 높았습니다.
Racecar Growth Framework: 제품 성장을 엔진·부스터·윤활유·연료로 나눠 할 일을 고르는 법
제품 성장 활동을 Growth Engine(반복 루프), Turbo Boost(일회 가속), Lubricant(전환·활성화·리텐션), Fuel(엔진의 입력)로 나눠, 회사 단계에 맞는 일을 고르고 여섯 가지 흔한 함정을 피하게 하는 프레임워크입니다. 로드맵 항목을 LLM으로 분류하는 방법과 3주 실행 계획을 붙였습니다.
Product Sense: AI 초안을 더 낫게 고치는 판단력이 제품 인력의 유일한 해자
Shreyas Doshi는 몇 년 안에 모든 회사가 거의 모든 제품 활동에 AI를 쓰게 되면 도구 숙련은 우위가 아니게 되고 이미 강한 AI 산출물을 더 낫게 만드는 판단력(Product Sense 5요소)만 해자로 남는다고 봅니다. AI 초안 대비 개선을 블라인드로 채점하는 평가 방법, 5요소 루브릭, 채용 면접 질문을 붙였습니다.
10 Years After Growth Hacking: 그로스 해킹 10년, 성장 전술이 통한 곳과 AI가 바꿀 다음 채널
Andrew Chen이 2014년 그로스 해킹 글 이후 10년을 돌아봅니다. 성장은 풍요에서 희소로 바뀌었고 A/B 테스트는 PMF를 찾기보다 큰 제품의 퍼널을 키우는 데 쓰였습니다. 저자는 AI가 새로움을 되살리고 마케팅을 일대일 세일즈에 가깝게 바꾼다고 예측합니다. 실험 설계, 공유 루프 계측, 4주 진단 계획을 붙였습니다.
Flywheel Me to The Moon: 기업 발표 자료 속 플라이휠 슬라이드 47장 모음
thredUP, Coursera, Etsy, DiDi, Uber, Grab 등 기업 투자자 발표 자료에 실린 플라이휠 슬라이드 47장을 고리 하나·둘·셋 이상으로 묶어 원본 슬라이드 링크로 모았습니다.
Business Equation: 사업을 곱셈식 하나로 써서 가장 큰 성장 레버를 찾는 법
Lenny Rachitsky와 Dan Hockenmaier가 SaaS, 소비자 앱, 마켓플레이스, DTC의 8가지 사업 모델에서 매출을 변수의 곱과 합으로 풀고 기여이익과 payback period를 덧붙였습니다. 우리 회사의 식을 데이터에 연결하고 AI 과제를 그 변수 위에서 고르는 방법을 붙였습니다.
Where to Draw the Line: 전문가용 업무 도구에 채팅·화면·에이전트를 나눠 붙이는 기준
B2B 제품에 일괄로 붙인 채팅창이 숙련자를 오히려 느리게 만들 수 있다는 글입니다. 반복 업무는 화면에 두고, 드문 질문은 채팅으로, 상시 감시는 Ambient Agent로 보내라는 배치 기준과 함께, 티켓 분석·검증 시간·fallback ratio로 판정하는 4주 계획을 붙였습니다.
에이전트 시대 PM의 일은 결정이다: 로비 스타인의 3단계
에이전트가 무엇이든 만들어 주는 시대에 PM의 가치는 판단으로 옮겨 갑니다. 사람 이해, 근본 원인 진단, 크래프트의 3단계를 AI로 넓히는 방법과 4주 사이클 실행안입니다.