2026 청년취업사관학교 OT 후기｜AI 시대 서비스 기획자(PM)에게 필요한 역량 정리

2026 청년취업사관학교가 시작되었다. 오늘 방문해서 OT를 들은 내용을 정리해두었다. 나 뿐만이 아닌 AI 시대에 서비스 기획자를 노리는 모든 이들에게 도움이 될 것이라 생각한다.
 
이제 서비스 기획자(PM)도 단순히 문서만 잘 쓰는 시대는 아니다. 확실히 AI 역량이 중요하다는 것을 느낀다.
특히 AI 기술과 바이브코딩(Vibe Coding)이 빠르게 발전하면서, 기획자 역시 직접 구현해보고 기술 흐름을 이해하는 경험이 점점 더 중요해지고 있다는 이야기가 어김없이 들려왔다. 그래서 실제로 간단하게라도 직접 개발을 경험해보기 위해 2026 청년취업사관학교에 왔다. 

예전에는 어떤 부분을 질문해야 하는지조차 막막했다면, 이제는 최소한:

• 어떤 흐름으로 개발되는지
• 왜 일정이 오래 걸리는지
• 어떤 요구사항이 필요한지

조금은 이해할 수 있게 되었다.
이번 글에서는 청년취업사관학교 OT에서 들었던 내용들과 함께,
AI 시대 서비스 기획자(PM)에게 필요한 역량에 대해 정리해보려고 한다.

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AI 서비스 기획자에게 있으면 좋은 자격증

OT에서도 데이터 관련 자격증 이야기가 나왔다.
물론 실무에서는 경험이 더 중요하다고 하지만,
취업 준비 단계에서는 기본적인 데이터 역량을 보여주기 위해 준비해두면 도움이 된다고 한다.

추천 자격증

• 빅데이터분석기사
• SQL개발자(SQLD)
• 데이터분석준전문가(ADsP)

특히 SQLD와 ADsP는 서비스 기획자나 PM 직무 준비생들이 많이 취득하는 자격증이라고 한다.
개인적으로 요즘은 데이터 기반 의사결정(Data Driven Decision Making)이 워낙 중요해져서 최소한 SQL이나 데이터 구조 정도는 이해하고 있는 것이 확실히 도움이 되는 것 같다. 하지만 동시에 위의 3가지 자격증이 겹치는 부분이 상당부분 있어서 3개를 모두 취득하는 것보다 전략적으로 취득하는 것이 더 좋지 않을까 생각한다. 3개가 모두 있는 것, 3개 중 한가지만 있는 것은 개발직군이 아닌 서비스 기획 직군에 있어서는 큰 메리트가 있다고 생각하지 않는다.

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서비스 기획자가 개발을 경험해야 하는 이유

OT에서 공감됐던 내용 중 하나가 바로 이 부분이었다.

기획자와 개발자 간 협업 비용의 근본 원인은 개발 프로세스에 대한 이해 부족이다.

 
실제로 개발 경험이 전혀 없으면:

• 어떤 기능 구현이 어려운지
• 왜 개발 일정이 길어지는지
• 어떤 방식으로 요구사항을 전달해야 하는지

이런 부분을 이해하기 어렵다. 실제로 이전 업무를 할 때에 구현이 가능한 범위를 알기 위해 많은 이야기를 개발자와 나누었어야 했다. 또한 문제가 발생하고 해결하는 과정에 대해서 이야기하고 이해하는 것에 어려움이 있었다. 코딩과 관련된 지식을 쌓으면 

• API가 어떻게 연결되는지
• 데이터가 어떻게 흐르는지
• 기능 구현 시 어떤 요소가 필요한지

이런 점에 대해서 감을 어느 정도 잡는데에 도움이 될 수 있을 것이라 생각한다.
물론 서비스 기획자가 개발자 수준으로 깊게 코딩할 필요는 없다고 생각한다. 다만 최소한 프로그램의 동작 원리 정도는 이해해보는 경험은 어느정도 도움이 될 것이라 생각한다.

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AI 시대 PM의 핵심 기술 역량

청년취업사관학교 OT에서는 앞으로의 PM에게 필요한 기술 역량으로 아래 내용을 이야기했다.

추천 기술 스택

• Python
• 데이터 분석
• 웹 크롤링
• API 활용
• LangChain
• 머신러닝 / 딥러닝 기초

중요한 건 “전문 개발자 수준”이 되는 것이 아니라,
AI 서비스가 어떤 방식으로 동작하는지 이해하는 것이라고 했다.
실제로 최근에는 AI 서비스 기획자 채용 공고를 봐도:

• 데이터 이해 능력
• AI 활용 경험
• 기술 커뮤니케이션 능력

을 요구하는 경우가 많아지는 것 같다.

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바이브코딩(Vibe Coding)이 주목받는 이유

최근 가장 흥미롭게 들었던 내용은 바로 바이브코딩(Vibe Coding)이었다.
바이브코딩은 생성형 AI에게 자연어로 요청해서 코드를 만드는 방식이다.
예를 들면:

• “로그인 기능 만들어줘”
• “회원가입 UI 만들어줘”
• “OpenAI API 연결해줘”

처럼 자연어로 설명하면 AI가 코드를 생성해준다고 한다.
OT에서는 특히:

• Claude Code
• Antigravity
• Google Stitch

같은 도구들이 언급되었다. 특히 요즘은 Claude Code나 Antigravity를 많이 활용한다고 한다.

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바이브코딩의 장점

1. 빠른 프로토타입 제작

아이디어만으로 핵심 기능의 상당 부분을 빠르게 구현할 수 있다.

2. 낮은 진입장벽

프로그래밍 언어 문법을 몰라도 자연어만으로 개발이 가능하다.

3. 빠른 아이디어 검증

빠르게 만들고 테스트하면서 피드백 사이클을 줄일 수 있다.

4. 서비스 기획자도 직접 구현 가능

기획 단계에서 끝나는 것이 아니라 실제 동작하는 화면까지 빠르게 만들어볼 수 있다.

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하지만 한계도 존재한다

OT에서도 바이브코딩의 한계를 반드시 이해해야 한다고 했다.

대표적인 문제점

• AI 할루시네이션
• 디버깅 한계
• 보안 취약점
• 유지보수 문제
• 최신 라이브러리 대응 부족
• 예상치 못한 비용 증가

실제로 AI가 생성한 코드가 항상 완벽하게 동작하는 것은 아니기 때문에, 결국 사람이 검증하는 과정은 꼭 필요하다고 느꼈다.

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서비스 기획자(PM)의 핵심 역할

정리해보면 서비스 기획자는 단순 문서 작성자가 아니다.

주요 업무

• 사용자 문제 정의
• 비즈니스 문제 해결
• 기능 및 서비스 흐름 설계
• 요구사항 정의
• 디자이너/개발자와 협업
• 출시 후 데이터 분석 및 개선

특히 가장 중요한 건 커뮤니케이션 역량이라는 이야기가 기억에 남는다.
기획자는:

• 개발자
• 디자이너
• 마케팅 팀
• 경영진

사이를 연결하는 허브 역할을 하기 때문이다.

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기획자에게 중요한 역량

문서화 능력

빠르고 명확하게 정리하는 능력

구조적 사고

문제를 논리적으로 분석하고 해결하는 능력

데이터 기반 사고

감이 아니라 데이터를 기반으로 판단하는 능력

고객 중심 사고

항상 사용자 입장에서 생각하는 태도

협업 툴 활용 능력

• Notion
• Figma
• Jira

등 다양한 툴 사용 경험도 중요하다고 한다.

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직접 해보는 경험이 정말 중요하다고 느꼈다

이번 청년취업사관학교 OT를 들으면서 가장 크게 느낀 건:

“AI 시대에는 직접 만들어본 경험 자체가 경쟁력이 될 수 있겠다”

라는 점이었다.
요즘은 바이브코딩 덕분에 비전공자도 예전보다 훨씬 쉽게 서비스를 만들 수 있는 환경이 되었다.
물론 실제로 해보면 생각보다 어렵고 막막하다.
하지만 직접 구현해보는 과정에서:

• 문제 해결 방식
• 구조적 사고
• 기술 흐름 이해
• 개발자와의 소통 방식

이 정말 많이 달라진다는 걸 체감하고 있다.
특히 서비스 기획자나 PM을 준비하고 있다면, 완벽한 개발자가 되는 것보다: "기술을 이해하고 활용할 수 있는 기획자"가 되는 방향이 훨씬 중요하다는 생각이 들었다.