AI 요약
의료 AI 스타트업 Ubie(유비)에서 '유비 메디컬 나비'의 PdM으로 활동 중인 하야시다(Hayashida)는 생성형 AI의 도입으로 전통적인 PdM 업무의 약 절반이 이미 AI에 의해 수행되고 있다고 진단합니다. 그는 요구사항 정리, 로드맵 작성, 데이터 분석 등 소위 '똑똑한 작업'은 AI가 인간보다 수십 배 빠르게 처리하고 있는 현실을 지적하며, PdM의 고유한 가치는 결국 AI가 도달할 수 없는 '현장의 공기'와 '언어화되지 않은 요구'를 읽어내는 데 있다고 주장합니다. 하야시다 씨는 직접 병원 현장에 들어가 업무 프로세스를 관찰하며, 진찰과 사전 동의(IC)가 예기치 않게 혼재되는 의료 현장의 특성을 파약하여 AI 워크플로우의 사양을 대폭 개선했습니다. 또한, 병원 경영에 큰 영향을 미치는 의료 사무 문서 작성의 주체를 의사에서 AI와 사무직원으로 전환하는 등 비즈니스 구조를 재설계하고 있습니다. 이러한 시도는 단순한 기술 도입을 넘어, AI 시대에 PdM이 어떻게 현장 밀착형 전문가로 거듭나야 하는지에 대한 중요한 이정표를 제시합니다.
핵심 인사이트
- 업무 자동화 수치: PdM의 주요 업무 중 요구사항 정리, 데이터 분석, 로드맵 작성 등 약 50%가 이미 생성형 AI로 대체 가능해짐.
- 현장 밀착형 PdM: AI가 대체할 수 없는 영역은 '현장의 1차 정보'이며, 2026년 4월 현재 하야시다 PdM은 고객사인 병원에 상주하며 프로세스를 직접 재설계함.
- 사양 판단의 전환: 진료와 IC(사전 동의) 기록을 분리하지 않고, AI가 두 결과물을 동시에 출력하며 내용이 없을 때만 '해당 없음'으로 표시하는 방식으로 현장 적응력을 높임.
- 프로세스 역전: 의사가 초안을 쓰고 사무원이 체크하던 의료 사무 문서 작성 방식을 '사무원이 AI로 초안 생성 후 의사가 승인'하는 방식으로 변경하여 병원 수익 기여도를 높임.
주요 디테일
- Ubie 메디컬 나비: 의료기관용 생성형 AI 프로덕트로, 진찰실 대화의 문자 변환 및 칼테 기재 보조가 주요 기능임.
- 진찰의 예기치 못한 특성: 실제 진찰실에서는 일반 진료와 IC가 명확히 구분되지 않고 연속적으로 발생하기 때문에 기존의 워크플로우 선택 방식은 비현실적이었음.
- 심플한 기술적 해결: 리치한 분기 제어 기능 대신 '동시 출력'이라는 사양 판단만으로 현장의 페인포인트를 해결하고 이를 정식 기능으로 본 개발에 포함시킴.
- 의료 사무 문서의 경제적 가치: 처치 필요성을 설명하는 문서가 부실하면 보험 삭감 등으로 병원 수익이 감소하지만, 의사는 작성 인센티브가 낮아 발생하는 구조적 모순을 AI로 해결.
- 비대면 히어링의 한계: 온라인 미팅으로는 절대 파악할 수 없는 '현장의 구조적 왜곡'을 해결하기 위해 현장 상주와 잡담을 통한 정보 수집의 중요성 역설.
향후 전망
- PdM 직능의 진화: 기능 정의를 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 재설계하는 '비즈니스 설계자'로서의 PdM 역할이 강화될 것임.
- 현장 지향적 제품 개발: AI 기술 자체의 경쟁력보다는 특정 산업(도메인) 현장에 얼마나 깊게 침투하여 '핏(Fit)'을 맞추느냐가 프로덕트의 성패를 가를 것으로 예상됨.