기획·전략
뛰어난 PM은 AI로 레버리지를 이렇게 키운다
L
Lenny's Newsletter (freemium — 원문 일부 유료)
2026년 7월 · 큐레이션
L
PM이 AI로 임팩트를 키우는 세 층위(개인 업무·프로토타입·자동화 시스템)와, 무작정 자동화가 아니라 과제마다 맞는 “레버리지 사다리”를 고르는 판단.
Summary
- 1세 레버리지 사다리 — 개인(내 일 위임)·프로덕트(프로토타입·코드)·시스템(자가검증 자동화).
- 2MCP로 LLM을 실제 도구(분석·디자인·문서)에 연결해 과제를 끝까지 수행.
- 3코딩 실력보다 “언제 프로토타입/PR/문서를 쓸지”의 판단이 더 값지다.
Our take
“PM도 코딩을 배워야 하나”라는 질문을 “내가 어느 사다리의 몇 단에 있나”로 바꿔주는 프레임이 값지다. 같은 AI를 써도 결과를 복붙하는 것(1단)과 MCP로 데이터에 연결해 통째로 위임하는 것(3단)은 레버리지 자릿수가 다르다 — 지금 내 위치를 자가진단하게 만드는 것만으로 이 글은 제 몫을 한다.
What you grow
기획·전략내 AI 활용을 사다리 단수로 진단하고, 다음 단(아티팩트 생성→MCP 연결)으로 올라갈 경로가 보인다.
원문 전체
Lenny's Newsletter (freemium — 원문 일부 유료)에서 보기 →
직무기획·전략
이어서 보기
A
Agent Skills 소개 — Claude에 ‘스킬’을 주입하기
Anthropic
카파시가 1시간에 정리한 LLM의 모든 것
Andrej Karpathy
L
제품 일의 새로운 형태 — OpenAI Codex 리드가 본 PM의 변화
Lenny's Newsletter (freemium — 원문 일부 유료)
L
Figma도 Jira도 문서도 없이 — Gusto가 Claude Code로 신제품을 만든 법
Lenny's Newsletter (freemium — 원문 일부 유료)
E
AI와의 공존: “함께 똑똑해지기”의 끝, 그다음
Ethan Mollick — One Useful Thing
L
만능이 되지 마라 — AI로 “잘하는 하나”를 확장하기
LukeW (Luke Wroblewski)