Agentic PM 시리즈 · 전편 무료 공개
AI가 코드를 짜는 시대,
PM의 일은 이렇게 바뀝니다
현장에서 쓴 86편을 Lv1 활용 → Lv4 거버넌스 4단 사다리와 11개 분야로 정리했습니다. 로그인도 구독도 없이 전부 읽으실 수 있습니다.
맡고 계신 역할부터 읽으시면 가장 빠릅니다. 역할별로 읽는 순서를 정해 두었습니다.
명함의 직함 말고, 지금 실제로 하고 계신 일로 고르셔도 됩니다. 대부분 두 원형에 걸치십니다.
지금 어디까지 와 있는지부터 확인하고, 거기서 한 칸씩 올라가시면 됩니다.
가장 최근에 올린 글입니다.
한 주제를 여러 편에 걸쳐 순서대로 파고든 묶음입니다. ①부터 읽으시면 됩니다.
에이전트를 어디까지 붙이고 어디서 멈출 것인가 — 판별 기준을 세우고(①), 22개 업무 유형에 그대로 걸어보고(②), 그래서 무엇을 만들지까지(③). 기준 하나로 시작해 실물 명세로 끝납니다.
- ① 기준에이전트를 어디까지 붙일 것인가 — 되돌릴 수 없는 일을 먼저 찾아라
- ② 지형같은 기준, 다른 답 — 22개 업무 유형의 사람 확정 지점
- ③ 실물 · 완결가장 무거운 일은 전문 업무가 아니었다 — 만들어야 할 에이전트 10종
규제가 촘촘한 도메인에서 AI를 어디부터 붙이고 어디서 멈추는가 — 도메인 뼈대(①) → 개인 도구(②) → 회사 단위 운영 전략(③) 순으로 좁혀 읽습니다.
- ① 도메인AI로 신약 프로젝트를 관리하는 법 — 3일 워크숍이 남긴 다섯 장의 기록
- ② 도구내 업무를 대신할 AI 에이전트, 이렇게 만든다 — 바이오 PM 19명의 6블록 설계
- ③ 전략 · 완결AI 바이오·제약 회사는 무엇부터 자동화해야 하는가 — 가상 회사 26주를 돌려서 실측한 것
내 노트를 AI가 읽게 만드는 전 과정 — 좌표계를 그리고(①②), 아키텍처를 세우고(③), 검색을 붙이고(④⑤), 공개 표준에 맞춥니다(⑥). 사고 체계와 구축 두 분야를 가로지릅니다.
- ① 좌표계Agentic 시대, PM의 온톨로지맵 — Obsidian을 통해 나만의 RAG를 만드는 법
- ② 템플릿PM 온톨로지맵 템플릿 배포판 — 복사해서 30분 안에 채우는 '나의 AI 좌표계' 5칸
- ③ 아키텍처Obsidian × LLM 2년 운영 실측 — 4만 노트 개인 RAG의 최종 아키텍처 5층
- ④ 검색LLM이 내 노트 4만 개를 검색하는 두 가지 방법 — '직접 읽기' vs '전용 CLI' 실측, 그리고 둘을 합쳐 5.5배 당긴 하이브리드
- ⑤ 도구Obsidian 노트를 앱 없이 검색한다 — 오픈소스 byeori(벼리): GPU·클라우드 없는 하이브리드 마크다운 RAG
- ⑥ 표준구글이 표준으로 만든 'AI가 읽는 지식' — Open Knowledge Format·Obsidian Vault·llm-wiki, 무엇을 어떻게 시작할까
한 사람의 사고 체계를 PM의 언어로 옮긴 연작 — 인물을 먼저 읽고(①), 사고 틀을 PM 업무에 걸고(②③), 실제로 돌려본 결과까지(④⑤).
- ① 인물PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 1편: Andrej Karpathy
- ② autoresearchKarpathy의 autoresearch: PM에서의 적용 사례
- ③ LLM OSKarpathy LLM OS 시각으로 본 AX PM/PL 역량 — Claude Code 소스의 교차 분석
- ④ 결합Karpathy의 LLM과 Obsidian 지식 결합
- ⑤ 실측30시간 RAG 실측 회고 — Karpathy의 llm-wiki는 내 10년 obsidian-vault를 이길 수 있었나
"어느 모델이 제일 좋은가"에 답하지 않는 연작 — 같은 일을 여러 엔진·설정으로 돌려보고 어디서 갈리는지를 기록했습니다. 결론은 매번 "업무에 따라 다르다"였고, 그 '다름'의 축을 셋 다 다르게 잡았습니다.
- ① 모델 교체Fable 5와 보낸 첫 하루 — 모델 × 하네스 × RAG, PM 컨설턴트의 모델 교체 실측 회고
- ② 같은 모델, 다른 설정같은 Opus인데 결과가 갈렸다 — Claude Code 'xhigh vs ultracode' 실측 벤치마크와 업무별 사용 판단표
- ③ 엔진 대 엔진좋은 엔진은 없다, 맞는 엔진이 있다 — Codex/Sol vs Claude/Fable 5대 실전 비교
한 번의 도입이 아니라 여러 해에 걸친 반복으로 자리잡은 전환 기록 — 금융 둘, 제조 하나. 전략을 그린 사람과 리듬을 만든 사람이 어떻게 갈리는지가 세 현장에서 반복됩니다.
- ① 3년 재수주실패한 시범 셀에서 3년 연속 재수주까지 — NH농협은행 SAFe 애자일 전환을 '페이스메이킹'한 방법
- ② 프라임 × 현장전략은 프라임이 그리고, 리듬은 현장이 만든다 — 하나은행 × BCG 애자일 전환을 스크럼으로 '페이스메이킹'한 방법
- ③ 하드웨어'계획'이 곧 '릴리즈'가 될 때까지 — 네이버랩스 AKI 스마트워치, 7개 제품을 하나의 박자로 묶은 하이브리드 애자일 PMO 13개월
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🧭 길잡이·수렴 (전체 진입)6편
여기서 시작 — 진입 가이드와 운영 하네스(Sillok)의 큰 그림.
- Agentic PM 시리즈 진입 가이드 — 전체를 한 장으로
- 좋은 스킬을 모으는 게 아니라, 스킬 라이브러리를 길러야 한다 — 에이전트 수명주기 관리와 실록의 레퍼런스 거버넌스
- 좋은 모델이 아니라 좋은 하네스가 성과를 만든다 — 하네스 엔지니어링과 실록(Sillok) 구조 매핑
- 실록(Sillok): 5세기 Audit-Grade 거버넌스를 LLM 운영에 빌려온 한국형 LLMOS 하네스
- AI는 그럴듯하게 틀립니다 — 하네스×RAG로 기업을 컨설팅한 네 현장의 기록
- 도구를 늘리지 않고, 하네스를 길렀습니다 — 실록(Sillok) 2026 상반기 운영 결산
🧱 개념·프레임워크 (Lv2–3)6편
Agentic PM의 기초 개념 — MCP·A2A, PMBOK 8판, Vibe Coding, 멀티에이전트, AI-SDLC, RAG.
🔄 역할·역량 전환 (Lv1–2)8편
PO·PM·PL과 사무직의 역할·역량이 어떻게 바뀌는가.
🧠 사고 체계 (Lv2–3)8편
Karpathy 등 사고 체계를 PM의 언어로 — 온톨로지맵·LLM OS·개인 RAG.
- Karpathy의 LLM과 Obsidian 지식 결합
- Agentic 시대, PM의 온톨로지맵 — Obsidian을 통해 나만의 RAG를 만드는 법
- 구글이 표준으로 만든 'AI가 읽는 지식' — Open Knowledge Format·Obsidian Vault·llm-wiki, 무엇을 어떻게 시작할까
- 30시간 RAG 실측 회고 — Karpathy의 llm-wiki는 내 10년 obsidian-vault를 이길 수 있었나
- Karpathy의 autoresearch: PM에서의 적용 사례
- Karpathy LLM OS 시각으로 본 AX PM/PL 역량 — Claude Code 소스의 교차 분석
- Obsidian × LLM 2년 운영 실측 — 4만 노트 개인 RAG의 최종 아키텍처 5층
- PM 온톨로지맵 템플릿 배포판 — 복사해서 30분 안에 채우는 '나의 AI 좌표계' 5칸
👤 AI 인물·리더 (Lv1)12편
AI를 만든 7인 + 빌더·운영 리더·인프라 양강의 사고 체계.
- 량원펑이 지목한 공백은 '연속 학습'이다 — 그 자리를 오늘 메우는 것은 하네스다
- PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 1편: Andrej Karpathy
- 7인의 사고 체계 종합 프레임워크
- AX 도구를 만든 사람들 — 빌더 6인 (Boris·Cat·Truell·Masad·Murati·Brockman)
- PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 2편: Ilya Sutskever
- PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 3편: Demis Hassabis
- PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 6편: Andrew Ng
- PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 4편: Yann LeCun
- PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 7편: Fei-Fei Li
- PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 5편: Geoffrey Hinton
- AX 운영 리더 6인 (Altman·Amodei·Nadella·Pichai·Zuckerberg·Suleyman)
- AX 인프라 양강 — Jensen Huang vs Lisa Su
📈 AX 전략·조직 전환 (Lv4)11편
AX 2030 전략, 빅테크 리더십 지도, 조직(CHO·PMO) 재정의.
- 전략은 프라임이 그리고, 리듬은 현장이 만든다 — 하나은행 × BCG 애자일 전환을 스크럼으로 '페이스메이킹'한 방법
- '계획'이 곧 '릴리즈'가 될 때까지 — 네이버랩스 AKI 스마트워치, 7개 제품을 하나의 박자로 묶은 하이브리드 애자일 PMO 13개월
- 실패한 시범 셀에서 3년 연속 재수주까지 — NH농협은행 SAFe 애자일 전환을 '페이스메이킹'한 방법
- AI/AX 2030 전략: McKinsey, BCG, Accenture, Deloitte, Gartner 교차 분석
- 한국 기업 AX 2030 (Capstone)
- 빅테크 리더십 격변과 AX 전략
- 2026년 GitHub에서 주목할 프로젝트와 AI 전환 신호
- AI 네이티브 기업 전환 — CHO·PMO 재정의
- Agentic 시리즈 월간 관전포인트 2026-05 — 삼성, 가우스 + 외부 빅테크 듀얼 시대 개막
- AI 에이전트 2026 상반기 대해부 — 지금 무슨 일이, 그리고 리더는 무엇을 해야 하나
- Agentic 2026 상반기 총결산 — 모델·표준·도구·현장·규율, 다섯 축으로 돌아본 6개월
🏢 현장 검증·사례 (Lv1–4)15편
삼성·LG·SKT·신한EZ·Clean&Science 워크숍 현장 검증 기록.
- AI 바이오·제약 회사는 무엇부터 자동화해야 하는가 — 가상 회사 26주를 돌려서 실측한 것
- 에이전트를 어디까지 붙일 것인가 — 되돌릴 수 없는 일을 먼저 찾아라
- 같은 기준, 다른 답 — 22개 업무 유형의 사람 확정 지점
- 가장 무거운 일은 전문 업무가 아니었다 — 만들어야 할 에이전트 10종
- AI로 신약 프로젝트를 관리하는 법 — 3일 워크숍이 남긴 다섯 장의 기록
- WBS는 프로젝트, FBS는 제품 — 셋톱박스 제조사가 표준 4개(PMBOK·SEBOK·SWEBOK·CMMI)를 codeBeamer 하나에 녹여 전사 ALM을 정착시킨 방법
- 삼성전자 PMC: AI와 함께하는 PM 교육 혁신
- Agentic PM의 시대가 열리다 — LG전자 SW PM 워크숍을 마치며
- SKT Agent 도출을 위한 AI 퍼실리테이션 기법
- 리스크는 그릇이었다 — LG전자 SW공학연구소 GenAI RISK 워크숍
- 코드 한 줄 없이 손익관리팀이 만든 에이전트 — 신한EZ손해보험 Agentic 리더십
- 지금 Agentic으로 전환해야 하는 이유 — 삼성·LG·KT·Clean&Science 300여 분의 증명
- 자동차 SW 엔지니어들이 '바이브 프로젝트 매니징'을 스스로 이름 붙였습니다 — 현대모비스 SW협업워크숍 1·2차수 현장
- "어디까지 입력해도 되나요?" — 삼성 구매 현장에서 목격한 Agentic 각성
- “대충 시키면 다 해줄 줄 알았는데” — 보안 회사 PM들의 이틀, 실제 신사업 전략 16건이 프로젝트 기준선이 됐습니다
🔧 하네스·에이전트·RAG 구축 (Lv3)8편
하네스·에이전트·RAG를 직접 만든 기록 — GAUSS Agent·주니어 하네스·블록12·사내 RAG·노트 검색.
- 내 업무를 대신할 AI 에이전트, 이렇게 만든다 — 바이오 PM 19명의 6블록 설계
- Obsidian 노트를 앱 없이 검색한다 — 오픈소스 byeori(벼리): GPU·클라우드 없는 하이브리드 마크다운 RAG
- 주니어 PM 위한 AI 하네스 구축 가이드
- My DX CODEX 하네스 & RAG — 내 업무에 맞춘 Codex, 할루시네이션 없이
- 사내 지식자산을 RAG로 만드는 법 — 망분리 환경에서 토큰 비용 0으로 시작하는 6단계
- 삼성전자 GAUSS PM Agent: 효과적 설계로 주니어 PM 지원하기
- LLM이 내 노트 4만 개를 검색하는 두 가지 방법 — '직접 읽기' vs '전용 CLI' 실측, 그리고 둘을 합쳐 5.5배 당긴 하이브리드
- 나의 Agent 비서, 블록 12개로 조립한다 — 현장 실측이 찾아낸 재사용 블록과 77%의 법칙
🧪 AI 개발·SDLC 실험 (Lv3)4편
AI로 코딩·관리·개발한 초기 실험 — 거버넌스·1주일 기록·AI-SDLC·멀티에이전트 효과성.
⚖️ 모델·도구·맥 환경 실측 (Lv3)6편
모델·엔진·도구를 고르고 비교한 실측 — Fable 5·Codex vs Claude·xhigh vs ultracode·맥 환경.
- 좋은 엔진은 없다, 맞는 엔진이 있다 — Codex/Sol vs Claude/Fable 5대 실전 비교
- 대기업 직장인을 위한 AI Agent & Skill 추천 가이드 2026
- 당신의 맥은 이미 AI 워크스테이션입니다 — 사진 7,384장·노트 705건·인박스 915건을 0원으로 정리한 하루
- 같은 Opus인데 결과가 갈렸다 — Claude Code 'xhigh vs ultracode' 실측 벤치마크와 업무별 사용 판단표
- Fable 5와 보낸 첫 하루 — 모델 × 하네스 × RAG, PM 컨설턴트의 모델 교체 실측 회고
- Mac@Work 2026 — 맥 20년차 유저의 도구 모음: 13년 살아남은 앱과 새 'Agentic' 카테고리
조직이 지금 어느 단계에 있는지부터 함께 짚어 드립니다. 교육·워크숍 문의도 이곳에서 받습니다.