[시리즈] Agentic PM — AI 에이전트 시대의 PM/PL·엔지니어 가이드

왜 바뀌며 어느 흐름을 따라야 하는가

먼저 읽기: M-1 · X-1 · P-0

1. X-1 AI/AX 2030 전략: McKinsey, BCG, Accenture, Deloitte, Gartner 교차 분석
   선행: M-1
2. X-2 빅테크 리더십 격변과 AX 전략
   선행: M-1
3. X-3 2026년 GitHub에서 주목할 프로젝트와 AI 전환 신호
   선행: M-1
4. X-4 AI 에이전트 2026 상반기 대해부 — 지금 무슨 일이, 그리고 리더는 무엇을 해야 하나
   선행: M-1
5. P-0 7인의 사고 체계 종합 프레임워크
   선행: M-1
6. P-1 PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 1편: Andrej Karpathy
   선행: P-0
7. P-2 PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 2편: Ilya Sutskever
   선행: P-0
8. P-3 PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 3편: Demis Hassabis
   선행: P-0
9. P-4 PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 4편: Yann LeCun
   선행: P-0
10. P-5 PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 5편: Geoffrey Hinton
    선행: P-0
11. P-6 PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 6편: Andrew Ng
    선행: P-0
12. P-7 PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 7편: Fei-Fei Li
    선행: P-0
13. P-8 AX 도구를 만든 사람들 — 빌더 6인 (Boris·Cat·Truell·Masad·Murati·Brockman)
    선행: P-0
14. P-9 AX 운영 리더 6인 (Altman·Amodei·Nadella·Pichai·Zuckerberg·Suleyman)
    선행: P-0
15. P-10 AX 인프라 양강 — Jensen Huang vs Lisa Su
    선행: P-0
16. P-11 량원펑이 지목한 공백은 '연속 학습'이다 — 그 자리를 오늘 메우는 것은 하네스다
    선행: P-0
17. W-1 Agentic 시리즈 월간 관전포인트 2026-05 — 삼성, 가우스 + 외부 빅테크 듀얼 시대 개막
    선행: M-1
18. W-2 Agentic 2026 상반기 총결산 — 모델·표준·도구·현장·규율, 다섯 축으로 돌아본 6개월
    선행: M-1
19. M-1 · 인덱스 Agentic PM 시리즈 진입 가이드 — 전체를 한 장으로

누가 책임지고 어떤 조직·대화가 필요한가

먼저 읽기: B-5 · R-0 · M-2

1. B-1 AI 시대 PM의 역할 변화: 팀 모드의 중요성
   선행: B-5
2. B-2 AI 시대, PO·PM·PL과 사무직의 역할이 근본부터 바뀐다
   선행: B-5
3. B-3 AI 시대, PM/PL의 역량이 근본부터 바뀌어야 하는 이유
   선행: B-5
4. B-4 AI 시대의 PMBOK 8판 훈련 전략
   선행: B-5
5. B-5 Agentic 시대, PM/PL과 엔지니어는 무엇을 준비해야 하는가
   선행: M-1
6. B-6 AI 인재, 무엇을 준비할 것인가 — 11+1 역량 지도
   선행: B-5
7. B-7 Agentic 시대 PO·PM·PL 5-Domain 역량 통합편
   선행: B-5
8. R-0 직군이 아니라 역할이다 — 프로토타이퍼부터 메인테이너까지, Agentic 팀이 다시 짜이는 법
   선행: B-5
9. R-1 Legacy DX 직군에서 AX 역할로 — IT서비스 기업의 파이프라인·R&R 재설계, 가상 조직 26주를 돌려서 정한 것
   선행: R-0
10. R-2 전자·디바이스 제조의 AX 26주 — 금형을 앞에 둔 조직은 무엇부터 바꿔야 하는가
    선행: R-0
11. R-3 자동차 SDV·기능안전의 AX 26주 — 리콜 비용이 조직 설계를 결정합니다
    선행: R-0
12. R-4 금융 AX 26주 — 망분리 완화보다 준법 게이트 증원이 여섯 배 컸습니다
    선행: R-0
13. R-5 산업·제조 AX 26주 — 레이어만으로 부족한 유일한 도메인이었습니다
    선행: R-0
14. R-6 공공·전자정부 AX 26주 — 조직 형태보다 발주기관 게이트 협력이 컸습니다
    선행: R-0
15. S-12 AI 바이오·제약 회사는 무엇부터 자동화해야 하는가 — 가상 회사 26주를 돌려서 실측한 것
    선행: R-0
16. H-1 "공정하게 평가할 자신이 없습니다"가 사흘 뒤 "관찰·사실·영향·부탁"이 됐습니다 — KT DS 평가자 양성 세 차수의 변화 기록
    선행: B-5
17. H-2 팀장의 1on1이 통보가 되지 않으려면 — 강점 하나, 성장 하나, 다음 하나
    선행: B-5
18. H-3 모호하게 말하는 것은 배려가 아니었습니다 — 프로젝트 대화에서 존중의 실체
    선행: B-5
19. H-4 어세서는 1년에 한 번, 자녀는 매일입니다 — 배운 화법이 사흘 만에 사라지지 않으려면
    선행: B-5
20. H-5 AI로 잘 다듬은 이력서, 무엇으로 읽어낼 것인가 — 막지 않기로 한 평가 설계
    선행: B-5
21. Z-8 [AX 시리즈 100편 기념 특집] 무엇을 위임하고 무엇을 사람이 쥐는가 — 업무 원형 22개에서 나온 하나의 경계선
    선행: B-5
22. M-2 당신의 도메인은 어느 답을 받았습니까 — 일곱 도메인 26주 시뮬레이션 종합 게이트
    선행: R-0
23. E-1 AI 네이티브 기업 전환 — CHO·PMO 재정의
    선행: B-5
24. E-2 한국 기업 AX 2030 (Capstone)
    선행: B-5
25. E-6 내 도메인의 프로세스는 어떤 게이트 흐름으로 이뤄지는가 — 일곱 도메인 업무 흐름 지도
    선행: M-2

어떤 자료·지식·도구를 준비해야 하는가

먼저 읽기: K-1 · K-8 · D-1

1. A-6 당신의 맥은 이미 AI 워크스테이션입니다 — 사진 7,384장·노트 705건·인박스 915건을 0원으로 정리한 하루
   선행: K-1
2. A-7 Mac@Work 2026 — 맥 20년차 유저의 도구 모음: 13년 살아남은 앱과 새 'Agentic' 카테고리
   선행: K-1
3. K-1 Agentic 시대, PM의 온톨로지맵 — Obsidian을 통해 나만의 RAG를 만드는 법
   선행: M-1
4. K-2 Karpathy의 LLM과 Obsidian 지식 결합
   선행: K-1
5. K-3 Karpathy의 autoresearch: PM에서의 적용 사례
   선행: K-1
6. K-5 Karpathy LLM OS 시각으로 본 AX PM/PL 역량 — Claude Code 소스의 교차 분석
   선행: K-1
7. K-6 30시간 RAG 실측 회고 — Karpathy의 llm-wiki는 내 10년 obsidian-vault를 이길 수 있었나
   선행: K-1
8. K-7 구글이 표준으로 만든 'AI가 읽는 지식' — Open Knowledge Format·Obsidian Vault·llm-wiki, 무엇을 어떻게 시작할까
   선행: K-1
9. K-8 Obsidian × LLM 2년 운영 실측 — 4만 노트 개인 RAG의 최종 아키텍처 5층
   선행: K-1
10. K-9 PM 온톨로지맵 템플릿 배포판 — 복사해서 30분 안에 채우는 '나의 AI 좌표계' 5칸
    선행: K-1
11. G-7 2시간 24분 녹취를 54초에 푸는 엔진, 15분 걸려도 화자를 나누는 엔진
    선행: K-1
12. G-8 클라우드를 하나로 합쳤더니, 일하는 환경이 사라졌습니다 — 4.5TB 클라우드 단일화에서 Mac × 클라우드 × Agentic 업무환경 전환까지
    선행: K-1
13. D-1 MCP와 A2A가 바꾸는 Agentic PM 시대
    선행: K-1
14. D-6 RAG 지식관리와 PM
    선행: K-1
15. CC-4 LLM이 내 노트 4만 개를 검색하는 두 가지 방법 — '직접 읽기' vs '전용 CLI' 실측, 그리고 둘을 합쳐 5.5배 당긴 하이브리드
    선행: K-1
16. CC-5 Obsidian 노트를 앱 없이 검색한다 — 오픈소스 byeori(벼리): GPU·클라우드 없는 하이브리드 마크다운 RAG
    선행: CC-4
17. CC-6 사내 지식자산을 RAG로 만드는 법 — 망분리 환경에서 토큰 비용 0으로 시작하는 6단계
    선행: CC-5
18. EO-5 [AX EO-5] 전문가의 지식은 어떻게 다음 프로젝트의 근거가 되는가
    선행: K-8 · Z-5

어떤 일을 어떤 경계로 Agent에 맡길 것인가

먼저 읽기: G-2 · G-5 · S-13

1. A-1 AI 코딩 에이전트 시대, 거버넌스 없이 괜찮을까?
   선행: G-2
2. A-2 AI가 코딩하고, AI가 관리한 1주일의 기록
   선행: G-2
3. A-3 AI-SDLC 도입, 그 첫 실험의 소회
   선행: G-2
4. A-4 AI 멀티 에이전트 개발 효과성 분석
   선행: G-2
5. G-1 삼성전자 GAUSS PM Agent: 효과적 설계로 주니어 PM 지원하기
   선행: B-5
6. G-2 주니어 PM 위한 AI 하네스 구축 가이드
   선행: G-1
7. G-3 대기업 직장인을 위한 AI Agent & Skill 추천 가이드 2026
   선행: G-2
8. G-4 My DX CODEX 하네스 & RAG — 내 업무에 맞춘 Codex, 할루시네이션 없이
   선행: G-2
9. G-5 나의 Agent 비서, 블록 12개로 조립한다 — 현장 실측이 찾아낸 재사용 블록과 77%의 법칙
   선행: G-2
10. G-6 내 업무를 대신할 AI 에이전트, 이렇게 만든다 — 바이오 PM 19명의 6블록 설계
    선행: G-5
11. S-13 에이전트를 어디까지 붙일 것인가 — 되돌릴 수 없는 일을 먼저 찾아라
    선행: G-2
12. S-14 같은 기준, 다른 답 — 22개 업무 유형의 사람 확정 지점
    선행: S-13
13. S-15 가장 무거운 일은 전문 업무가 아니었다 — 만들어야 할 에이전트 10종
    선행: S-13
14. Z-1 실록(Sillok): 5세기 Audit-Grade 거버넌스를 LLM 운영에 빌려온 한국형 LLMOS 하네스
    선행: G-2
15. D-2 에이전틱 프로젝트 관리 — PMBOK 8판 맥락
    선행: G-2
16. D-3 Vibe Coding과 에이전틱 엔지니어링
    선행: G-2
17. D-4 멀티에이전트 시스템 2026
    선행: G-2
18. D-5 AI-SDLC 프레임워크 2026
    선행: G-2
19. EO-1 [AX EO-1] 우리 회사 업무, 어디까지 Agent에 맡길까
    선행: S-15 · G-5

잘 작동하고 유지할 가치가 있는지 어떻게 아는가

먼저 읽기: Z-4 · Z-6 · Z-7

1. A-5 Fable 5와 보낸 첫 하루 — 모델 × 하네스 × RAG, PM 컨설턴트의 모델 교체 실측 회고
   선행: Z-4
2. A-8 좋은 엔진은 없다, 맞는 엔진이 있다 — Codex/Sol vs Claude/Fable 5대 실전 비교
   선행: Z-4
3. A-9 프롬프트는 형식을, 사내 RAG는 판단을 채웠습니다 — 그리고 하네스가 둘 다의 오류를 잡았습니다
   선행: Z-6
4. Z-2 도구를 늘리지 않고, 하네스를 길렀습니다 — 실록(Sillok) 2026 상반기 운영 결산
   선행: Z-4
5. Z-4 좋은 모델이 아니라 좋은 하네스가 성과를 만든다 — 하네스 엔지니어링과 실록(Sillok) 구조 매핑
   선행: Z-1
6. Z-5 좋은 스킬을 모으는 게 아니라, 스킬 라이브러리를 길러야 한다 — 에이전트 수명주기 관리와 실록의 레퍼런스 거버넌스
   선행: Z-4
7. Z-6 [AX 시리즈 100편 기념 특집] 제가 쓰는 하네스와 RAG, 활용사례를 공개합니다 — AX PM 컨설턴트의 실록·3층 RAG 운영 실측
   선행: Z-4
8. Z-7 [AX 시리즈 100편 기념 특집] 능력을 119개 만들었더니 16개가 80%를 합니다 — 하네스를 늘리는 것과 기르는 것의 차이
   선행: Z-5
9. CC-3 같은 Opus인데 결과가 갈렸다 — Claude Code 'xhigh vs ultracode' 실측 벤치마크와 업무별 사용 판단표
   선행: Z-4
10. CC-7 Claude Code에 GPT-5.6을 연결해 보니: CCR은 빨랐고 Codex는 더 꼼꼼했다
    선행: Z-4
11. EO-2 [AX EO-2] 사내 RAG의 진짜 테스트: 부서 이동과 문서 개정을 견디는가
    선행: CC-6 · 에이전트의 지능과 기억을 한 파일로 — 하네스×RAG 최소 구현 myDNA.md
12. EO-3 [AX EO-3] 회의록에서 업무 등록까지: 중복 실행을 막는 Agent
    선행: Z-6 · Sillok 하네스는 어떻게 개선되는가: 루프 구조와 TOP 5 설계 원칙
13. EO-4 [AX EO-4] Agent 성적표: 답변·업무 완료·재작업을 함께 재기
    선행: Z-4 · Z-3
14. EO-6 [AX EO-6] Agent 도입 30일, PMO는 무엇을 보고 계속할지 결정할까
    선행: Z-7 · Z-6
15. EO-7 [AX EO-7] Sillok × Astra/ultra: 시너지를 판정하는 업무 실험
    선행: Astra/ultra와 Sillok: 강한 모델의 성과를 연결하는 하네스 설계 · EO-4

다른 기업·산업에서도 무엇이 같고 달라지는가

먼저 읽기: Z-3 · S-16 · PS-2

1. S-1 Agentic PM의 시대가 열리다 — LG전자 SW PM 워크숍을 마치며
   선행: M-1
2. S-2 삼성전자 PMC: AI와 함께하는 PM 교육 혁신
   선행: M-1
3. S-3 SKT Agent 도출을 위한 AI 퍼실리테이션 기법
   선행: M-1
4. S-4 리스크는 그릇이었다 — LG전자 SW공학연구소 GenAI RISK 워크숍
   선행: M-1
5. S-5 코드 한 줄 없이 손익관리팀이 만든 에이전트 — 신한EZ손해보험 Agentic 리더십
   선행: M-1
6. S-6 "어디까지 입력해도 되나요?" — 삼성 구매 현장에서 목격한 Agentic 각성
   선행: M-1
7. S-7 지금 Agentic으로 전환해야 하는 이유 — 삼성·LG·KT·Clean&Science 300여 분의 증명
   선행: M-1
8. S-8 자동차 SW 엔지니어들이 '바이브 프로젝트 매니징'을 스스로 이름 붙였습니다 — 현대모비스 SW협업워크숍 1·2차수 현장
   선행: M-1
9. S-9 “대충 시키면 다 해줄 줄 알았는데” — 보안 회사 PM들의 이틀, 실제 신사업 전략 16건이 프로젝트 기준선이 됐습니다
   선행: M-1
10. S-10 WBS는 프로젝트, FBS는 제품 — 셋톱박스 제조사가 표준 4개(PMBOK·SEBOK·SWEBOK·CMMI)를 codeBeamer 하나에 녹여 전사 ALM을 정착시킨 방법
    선행: M-1
11. S-11 AI로 신약 프로젝트를 관리하는 법 — 3일 워크숍이 남긴 다섯 장의 기록
    선행: M-1
12. S-16 "완료했습니다"가 서로 다른 뜻이었다 — 현대모비스 SW협업워크숍 다섯 차수 종료 회고
    선행: S-8
13. Z-3 AI는 그럴듯하게 틀립니다 — 하네스×RAG로 기업을 컨설팅한 네 현장의 기록
    선행: Z-1
14. E-3 실패한 시범 셀에서 3년 연속 재수주까지 — NH농협은행 SAFe 애자일 전환을 '페이스메이킹'한 방법
    선행: M-1
15. E-4 전략은 프라임이 그리고, 리듬은 현장이 만든다 — 하나은행 × BCG 애자일 전환을 스크럼으로 '페이스메이킹'한 방법
    선행: M-1
16. E-5 '계획'이 곧 '릴리즈'가 될 때까지 — 네이버랩스 AKI 스마트워치, 7개 제품을 하나의 박자로 묶은 하이브리드 애자일 PMO 13개월
    선행: M-1
17. PS-1 진도율은 몸무게가 아니다 — 243개 지자체·468조를 담은 차세대 e호조, 대규모 공공사업 '초기 사업관리'의 기록
    선행: M-1
18. PS-2 공공 PM이 이틀 만에 'AI 이용자'에서 'AI 활용자'로 바뀌었습니다 — 아이티센 편
    선행: G-2
19. EO-8 [AX EO-8] 공공 SI와 제조 SCM, 같은 Agent에서 달라지는 경계
    선행: PS-2 · S-16 · EO-1