L1. 핵심 메시지
Whatnot의 CPO Tom Verrilli는 “우리는 PM(제품 관리)이 존재하는 것을 유감스럽게 생각한다(we regret that product management exists)”는 자극적인 문장으로 대담을 시작한다. 그의 주장은 PM 직무 자체를 부정하는 것이 아니라, 스타트업이 성장하면서 인력 비율에 맞춰 기계적으로 늘어난 PM들이 오히려 엔지니어와 디자이너의 의사결정 능력을 위축시키고 있다는 것이다. AI 시대에 제품 리더의 진정한 가치는 ‘정렬 회의’나 ‘스테이크홀더 관리’ 같은 정치질이 아니라, 고객·기술·비즈니스를 연결하는 판단력과 빠른 실행력에 있다. 그리고 그 판단력을 최대한 발휘하려면, 경험 많은 PM들을 팀 관리자가 아닌 개별 기여자(IC)로 다시 불러들여야 한다.
L2. 20줄 요약
- Tom Verrilli는 Whatnot 제품팀의 철학을 “우리는 PM이 존재하는 것을 유감스럽게 생각한다”고 표현했다.
- 이 문장은 PM 직군을 없애자는 의미가 아니라, PM을 기계적으로 배치하지 말고 분명한 필요가 있을 때만 특정 목적을 갖고 고용하자는 뜻이다.
- 그는 PM은 ‘자격증’이 아닌 ‘장인 기술(trade)’이라며, 판단력은 반복적인 실전에서 근육처럼 키워지는 것이라고 강조했다.
- 엔지니어와 디자이너가 PM에게 의사결정을 위임하면, 오히려 그들의 판단 근육이 퇴화하고 좋은 결정을 할 기회가 줄어든다.
- 기술 기업이 확장되면서 ‘6명의 엔지니어당 1명의 PM과 1명의 디자이너’ 같은 인력 비율이 등장했고, 이로 인해 불필요하게 많은 PM이 생겨났다.
- 수많은 PM 채용은 엔지니어와 디자이너를 “육아해주는 사람”이 있는 아이처럼 만드는, 즉 의사결정 능력을 유아화시키는 결과를 낳았다.
- Whatnot은 21~22명의 PM으로 매우 큰 GMV를 처리하며, PM을 팀이 아닌 문제나 핵심 프로젝트에 매핑한다.
- 6개월마다 CEO, CPO, 시니어 리드가 회사가 달성해야 할 결과와 핵심 프로젝트를 정의하고, 그때그때 필요한 DRI를 할당한다.
- Verrilli는 면접에서 “정렬을 이끌었다”거나 “스테이크홀더 관리를 잘했다”고 말하는 지원자가 줄어들고 있다고 말했다.
- 그는 일부 PM이 기술이나 고객 중심 기술이 아닌 정치질(politics)에 특화된 사람들이라고 지적했다.
- 우수한 PM의 핵심은 거시적 사고와 미시적 사고를 동시에 보여주는 것, 즉 시스템 전체를 이해하면서도 구체적 실행에 서두르는 능력이다.
- AI는 단일 기여자(IC)의 생산성을 극적으로 높여, 시니어 PM 한 명이 여러 영역을 커버하고 더 빠르게 판단할 수 있게 한다.
- Verrilli는 제품 조직이 A급 인재를 관리자로 승진시켜 실제 일에서 멀어지게 한 것이 실수였다고 본다.
- 그는 “왜 메시를 뛰게 하지 않고 계속 아카데미 선수를 키우려 하느냐”며, 베테랑이 직접 뛰어야 한다고 비유했다.
- Whatnot의 시니어 PM과 이사들은 90% 이상의 시간을 IC 업무에 쓰며, Verrilli 자신도 50%를 IC 업무에 할애한다.
- IC 업무란 코드를 배포하는 것이 아니라, 지원 티켓, 데이터, 엔지니어/디자이너와의 협업, 스펙 작성 등 실제 제품을 출시하는 데 필요한 모든 일이다.
- 그는 상향식 결정보다는 리더가 현장 데이터를 알고 있을 때 효과적인 하향식 결정이 가능하다고 말한다.
- “아코디언을 연주하라(Play the accordion)”는 그의 메타포로, 전략을 확장했다가 배운 것을 바탕으로 다음 버전을 압축 출시하는 주기를 의미한다.
- Twitter 시절의 교훈은 진정한 PMF(제품-시장 적합성)의 힘과, 복잡한 것이 아니라 우유부단한 리더십 때문에 결정이 늦어진다는 사실이다.
- Verrilli는 PM 업무의 본질은 고객·기술·비즈니스를 연결하는 판단력이며, AI 시대에 이 능력은 더욱 중요해질 것이라고 결론 내렸다.
L3. 주제별 심층 분석
3.1 “We regret product management exists” — 철학과 역사
Verrilli는 PM 직무의 탄생과 진화를 역사적으로 설명한다. 초기 인터넷 비즈니스에서는 창업자나 CEO가 엔지니어, 디자이너와 직접 대화하며 무엇을 만들지 결정했다. 그러나 기업이 초고속으로 성장하면서, CEO가 모든 실행 세부사항에 직접 관여할 수 없게 되자 누군가가 다음 단계를 정리해주는 전문가 역할이 생겨났다. 그것이 PM의 시작이다.
하지만 그는 현대의 PM을 “필수 불가결한 의사결정 계층”으로 보는 시각에 동의하지 않는다. 그의 시각은 “PM이 필요한 곳에만 필요한 만큼 배치하고, 가능하면 엔지니어와 디자이너가 직접 결정할 수 있게 한다”는 것이다. Whatnot에서는 이를 제품 출시 문서, DRI 지정, 제품 리뷰 문화 등으로 구체화한다. 즉, PM이 없는 팀에서도 누구나 제품 개발의 DRI가 될 수 있지만, 그만큼 제품 리뷰, 문서화, 고객 이해 등 실제 일을 해야 한다.
이 철학의 핵심은 전문화된 판단 근육을 키우는 것이다. PM의 판단력은 반복적인 실전에서 자란다. 반대로 엔지니어와 디자이너가 항상 PM에게 판단을 위임하면 그들의 판단 근육은 퇴화한다. 따라서 Whatnot은 PM을 가능한 한 적게, 그리고 명확한 문제에만 배치해 엔지니어와 디자이너도 판단 능력을 단련하도록 만든다.
3.2 PM 채용 시장의 변화와 Whatnot의 기준
Whatnot은 최근 2년간 31,832명이 PM 지원을 했으나 1명만 채용했다(대담 시점 기준). Verrilli는 이 통계가 사람들을 겁주기 위함이 아니라고 강조한다. 오히려 PM 타이틀을 가진 많은 사람이 실제 제품 판단 능력보다는 ‘제품 연극(product theater)’에 능숙한 경우가 많다는 것을 보여주기 위함이다.
면접에서 감소하는 신호는 다음과 같다:
- “정렬을 이끌었다”, “스테이크홀더 관리를 잘했다”는 식의 이야기
- 정치질(politics)이 핵심 역량인 사람
- “실패 경험”이 상사를 업데이트하지 않아 발생한 정치적 실패
반면 증가하는 신호는 다음과 같다:
- 거시적 시스템 사고와 미시적 실행 의지를 동시에 보이는 사람
- “이런 전략이라면, 이 실험이 초록불일 때와 빨간불일 때 각각 무엇을 할 것인가?” 같은 질문에 구체적으로 답할 수 있는 사람
- 과거에 주어진 문제를 독창적으로 해결하며 결정을 내렸던 경험이 있는 사람
- 단순히 큰 조직의 기존 제품을 다듬은 것이 아니라, 복잡한 변화를 주도한 사람
그는 특히 “이론적으로 전략은 이렇다”고만 말하고, 구체적으로 검증하는 데 서두르지 않는 지원자를 경계한다. 진짜 PM은 판단을 신속하게 검증할 수 있어야 한다.
3.3 IC(Individual Contributor)로의 회귀
Verrilli가 가장 열정적으로 이야기하는 주제는 PM의 IC화다. 전통적으로 PM이 성공하면 디렉터, VP로 승진하고 실제 일에서 멀어졌다. 그 결과, 조직은 A급 인재를 관리자 자리로 끌어올려 실제 제품 일에서 빼내는 실수를 반복했다. Verrilli는 이를 “왜 메시를 경기에 뛰게 하지 않고 계속 아카데미 유망주만 키우려 하는가”에 비유했다.
Whatnot에서는 시니어 PM과 디렉터들이 90% 이상의 시간을 IC 업무에 쓴다. Verrilli 자신도 50%를 IC 업무에 할애한다. IC 업무란 반드시 프로덕션 코드를 배포하는 것은 아니다. 그는 자신이 Claude Code로 일부 코드를 작성해봤지만, 그것이 최선의 시간 활용은 아니라고 말한다. IC 업무의 본질은 지원 티켓을 읽고, 데이터를 직접 뽑고, 엔지니어·디자이너와 함께 앉아 문제를 파악하고, 스펙을 쓰고, 스탠드업을 돌리는 등 제품을 출시하는 데 필요한 실제 일이다.
이 모델의 이점은 둘이다. 첫째, 베테랑 PM의 직관은 후배보다 빠르고 정확하게 작동한다. 둘째, 한 사람이 여러 영역을 동시에 보면서 자연스럽게 부서 간 트레이드오프를 해결한다. Twitch에서 발견 팀과 광고 팀이 노출량으로 싸우던 문제를 해결한 사례가 대표적이다. Verrilli는 발견과 광고에 같은 PM을 두어 “피드에서 발생한 GMV”라는 단일 목표 아래 자연스러운 균형을 맞추게 했다.
3.4 AI가 바꾸는 PM과 데이터 과학
AI는 Verrilli가 이야기하는 변화를 가속하는 촉매제이지 그 자체는 아니다. 그는 AI가 있기 전에도 조직 문화와 인력 비율에 대한 문제의식이 있었다고 말한다. 하지만 AI는 IC의 레버리지를 극적으로 높인다.
가장 큰 변화는 데이터 과학이다. Whatnot은 내부적으로 Hex Threads를 사용한다. 과거에는 데이터 과학자에게 요청하고 며칠에서 몇 주를 기다려야 했던 분석을, 이제는 PM이 직접 코호트를 뽑고, 개별 사용자 로그를 추적하고, 회귀 모델과 민감도 분석을 빠르게 돌릴 수 있다. Verrilli는 최근 1년간 데이터 과학자와 이야기한 시간은 줄었지만, 데이터에 들인 시간은 10배 늘었다고 말한다.
둘째, AI를 통해 코드베이스를 직접 이해할 수 있다. 더 이상 엔지니어에게 “이게 얼마나 어려울까?”라고 물어 방해하지 않아도 된다. PM이 Claude와 대화하며 시스템 구조를 파악할 수 있다.
셋째, 실시간 라이브 커머스 환경에서 AI는 강력한 피드백 루프를 만든다. 사용자가 라이브 방송 중 문제를 설명하면, PM은 동시에 코드베이스와 실제 사용 영상을 보며 버그인지 이해력 문제인지 판단할 수 있다.
그는 그러나 AI 도구가 책임을 면제시켜주지는 않는다고 경고한다. 데이터를 쉽게 뽑는다고 해서 분석의 질이 보장되는 것은 아니며, 좋은 데이터 엔지니어링과 데이터 라벨링, 추적 체계가 뒷받침돼야 한다.
3.5 상향식 vs 하향식, 그리고 “아코디언을 연주하라”
Verrilli는 전통적인 “좋은 사람을 뽑고 방해하지 마라”는 조언에 대한 반론을 제기한다. 그의 표현은 “verify then trust”이다. 즉, 좋은 사람을 뽑되, 리더가 충분한 현장 맥락을 가지고 검증한 후 신뢰해야 한다.
이를 위해 리더는 스스로를 T자형으로 만든다. 넓게는 전체 시스템을 보면서도, 필요할 때는 매우 깊게 들어갈 수 있어야 한다. Whatnot의 CEO Grant LaFraniere가 리뷰 중 “이게 맞지 않는 것 같은데, 오늘 일정을 비우고 함께 파보자”고 말하며 데이터와 코드를 한 줄씩 들여다보는 사례가 이를 상징한다.
그는 이를 “아코디언을 연주하라(Play the accordion)”고 비유한다. 피아노 아코디언은 연주하기 전 먼저 밖으로 확장해 공기를 채워 넣어야 하고, 음을 낼 때는 안으로 눌러 V1을 출시한다. 다시 밖으로 확장해 배운 것을 바탕으로 다음 방향을 정하고, 또 안으로 눌러 다음 버전을 만든다. 즉, 전략적 확장(what are we trying to get done?)과 실행적 압축(V1 shipping)을 반복해야 한다.
3.6 라이브 커머스 vs 에이전트 커머스
Verrilli는 에이전트 기반 쇼핑의 부상을 환영하지만, 라이브 커머스와는 다른 영역이라고 본다. 전구, 에어 필터, 특정 케이블처럼 반복적이거나 고도로 의도적인 구매는 에이전트가 훌륭히 처리할 수 있다. 하지만 미국 소비의 대부분은 여전히 저의도 쇼핑이다. 사람들은 쇼핑몰에 가서 뭐가 있는지 둘러보고, 큐레이션과 서비스를 통해 무엇을 살지 배운다. 쇼핑의 상당 부분은 사회적·문화적 경험이다.
Whatnot은 인터넷의 규모와 편의성에 오프라인 쇼핑의 사회·문화적 경험을 결합한 형태다. Twitch 시절에는 1,000명 이하의 시청자가 있으면 경제성이 없다고 여겼지만, 라이브 커머스에서는 30~50명의 시청자만 있어도 신발가게 입장에서는 엄청난 발걸음이다. 따라서 그는 에이전트 커머스와 라이브 커머스가 공존할 것이며, 7.5조 달러 규모의 미국 소매 시장에서 양쪽 모두 성장 공간이 있다고 본다.
3.7 Twitter에서 배운 두 가지 교훈
Verrilli는 Twitter에서 2년간 제품 그로스를 담당했고, 그 시기에 제품 책임자가 9명이나 바뀔 정도로 혼란스러웠다. 그는 거기서 두 가지 큰 교훈을 얻었다.
첫째, 진정한 PMF는 조직이 아무리 망쳐도 버틸 정도의 강력한 사용자 애정이다. Twitter 사용자들이 제품을 얼마나 사랑하는지 감정적으로 느낄 수 있었고, 이것이 진짜 PMF의 기준이다.
둘째, “정말 복잡한 문제”라는 말은 대부분 리더십이 약해서 그렇다. 140자 제한을 해제하는 문제는 수년간 수많은 워킹그룹과 디자인 스프린트를 거쳤지만, 결국 누군가 단순히 결정을 내리자 마자 큰 문제가 되지 않았다. Verrilli는 이를 “리더십이 약해서 생기는 복잡성”의 전형으로 본다.
3.8 평균과 개별
Verrilli의 가장 큰 커리어 실패 중 하나는 평균 지표에 의존해 개별 사용자 집단의 핵심 사용 사례를 망가뜨린 것이다. 어떤 기능이 전체 사용자의 3%만 사용한다고 해서 없애면 안 될 수 있다. 그 3%에게는 해당 기능이 100%의 사용 사례일 수 있다. 특히 쇼핑은 사람들의 생계와 연결된 경우가 많으므로, 평균은 개별 사용자에게 거짓말을 한다. 그는 데이터와 일화가 충돌할 때는 Jeff Bezos의 조언처럼 일화를 믿으라고 말한다.
L4. 핵심 인용 & 실천 포인트
핵심 인용
- “We regret that product management exists.” — PM은 목적 없이 고용되어서는 안 된다.
- “Product management is a trade, not a qualification. It's a muscle, and muscles are built by reps.”
- “Hiring so many PMs infantilizes the engineers and the designers who are perfectly capable of making good decisions.”
- “We took all of our A players and then promoted them out of doing things.”
- “Why wouldn't you want Messi playing for your team rather than trying to have the academy coming along all the time?”
- “Play the accordion.” — 전략적 확장과 실행적 압축을 반복하라.
- “When you have data and an anecdote, trust the anecdote.” — Jeff Bezos
- “Know then go.” — 위험을 먼저 파악하고 움직여라.
- “Most of the time you hear it's really complex. It isn't. Leadership's just weak.” — Twitter 시절의 교훈
- “Averages mean nothing to the individual.”
실천 포인트
- PM 채용이나 배치를 할 때 “이 자리에 꼭 PM이 필요한가?”를 먼저 묻는다.
- 엔지니어와 디자이너가 고객 맥락과 데이터를 직접 접근할 수 있게 한다.
- 시니어 PM과 리더들이 90% 이상의 시간을 IC 업무에 쓰도록 문화를 바꾼다.
- 제품 리뷰에서 “정렬”이 아니라 “진실 탐구”를 목표로 한다.
- 데이터와 일화가 충돌하면 개별 사용자의 목소리에 귀 기울인다.
- 전략 문서만 쓰지 말고, 가장 작은 버전으로 빠르게 출시하고 배운다.
- AI 도구를 활용해 데이터, 코드, 사용자 피드백을 실시간으로 연결한다.
- 리더가 주장할 때는 데이터를 가져오고, 데이터가 없으면 의견 충돌에서 패배할 각오를 한다.
이 노트는 Lenny's Podcast 인터뷰(2026-08-04)를 바탕으로 작성되었다.