[이 강의가 해결하는 문제]
- 아이디어는 있는데 직접 만들 수 없는 기획자의 한계
- "이렇게 만들어주세요" → 상상으로 판단하는 비효율적 의사결정
- 데이터 분석, API 검증 등 매번 개발팀에 요청하고 기다리는 병목
- AI 도구를 써봤지만 ChatGPT 질문-답변 수준에 머물러 있는 현실
[이 강의에서 배우는 것]
1. AI 시대 기획 프로세스 재설계
- 기존: 기획 → 디자인 → 개발 (순차 대기)
- 전환: PRD 작성 → 프로토타입 생성 → 실물 보고 의사결정 → 확정 후 전달
- 문서로 설명하는 기획에서, 실물로 보여주는 기획으로
2. PM을 위한 AI 에이전트 설계
- Harness Engineering: AI에게 질문하는 것이 아니라 일하는 구조를 설계하는 것
- CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — 각 레이어의 역할과 설계 원칙
- Agent Router: 요청 하나가 자동으로 최적의 에이전트에 배정되는 구조
- PGE 파이프라인: Planner → Generator → Evaluator, 대형 작업의 품질 관리 설계
3. 나만의 AI 팀 구축
- 기획/리서치, 프로덕트, 디자인, 개발, 마케팅 — 5개 칼럼 20+ 에이전트
- 1인 기획자가 전문가 팀을 운영하는 실제 워크플로우
- MCP로 외부 도구 연결 (Notion, Figma, Slack, 데이터 소스)
- Skill로 반복 업무를 원커맨드 자동화
4. 부가 업무 자동화 실전
- GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → 통합 대시보드 + 주간 인사이트 자동 생성
- 자사 API 직접 호출 → 시나리오 검증 → 품질 평가 리포트
- BigQuery 코호트 분석 → Aha Moment 가설 검증
- A/B 테스트, Notion 동기화, UI/UX 감사 자동화
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이런 분이 들으면 좋습니다
- 기획 프로세스의 대기 시간과 리뷰 사이클에 지친 PM/PO/서비스기획자
- AI를 업무 도구로 제대로 설계하고 싶은 분
- 데이터 기반 의사결정을 직접 하고 싶지만 분석팀 리소스가 부족한 분
- "터미널"에 겁먹지 않고 한 단계 넘어가고 싶은 비개발자
[선수 지식]
- 없음. 설치부터 세팅까지 처음부터 안내합니다.
- 코딩 경험 불필요. PM 관점의 설계와 활용에 집중합니다.
[수강 후 변화]
- PRD.md 하나로 동작하는 프로토타입을 직접 만들어 의사결정 속도를 높인다
- 나만의 AI 에이전트 팀을 설계하고 운영한다
- 데이터 분석, API 검증, 보고서 생성을 직접 자동화한다