2025년 7월 08일·7분
AI가 산만한 아이디어를 화면, 로직, 흐름으로 바꾸는 방법
AI가 브레인스토밍 결과물을 정리된 앱 화면, 사용자 흐름, 간단한 로직으로 바꿔 팀이 아이디어에서 명확한 계획으로 더 빠르게 나아가게 하는 방법을 알아보세요.
AI가 브레인스토밍 결과물을 정리된 앱 화면, 사용자 흐름, 간단한 로직으로 바꿔 팀이 아이디어에서 명확한 계획으로 더 빠르게 나아가게 하는 방법을 알아보세요.
사람들이 “아이디어를 화면, 로직, 흐름으로 바꾼다”고 말할 때, 그것은 제품 계획을 구체화하는 세 가지 연결된 방식을 설명합니다.
화면은 사용자가 상호작용하는 페이지나 뷰입니다: 가입 화면, 대시보드, 설정 화면, “작업 만들기” 폼 등. 화면은 단순한 제목이 아니라—무엇이 포함되는지(필드, 버튼, 메시지)와 그 화면의 목적(사용자가 그 화면에서 하려는 의도)을 포함합니다.
흐름은 사용자가 어떤 작업을 완료하기 위해 화면 사이를 어떻게 이동하는지를 설명합니다. 흐름을 가이드 경로로 생각하세요: 먼저 무엇이 일어나고, 다음에 무엇이 일어나며, 사용자가 어디에 도달하는가. 흐름에는 보통 “해피 패스”(모든 것이 순조롭게 진행되는 경우)와 변형(비밀번호 분실, 오류 상태, 재방문 사용자 등)이 포함됩니다.
로직은 시스템이 내부에서 결정하거나 강제하는 모든 것입니다(종종 화면에서 설명되기도 함):
실용적인 제품 계획은 이 세 가지를 모두 연결합니다:
AI는 여기서 유용합니다. 엉망인 노트(기능, 희망사항, 제약)를 가져와 이 세 계층에 대한 첫 번째 초안을 제안할 수 있으므로, 팀은 그것을 보고 수정하고 다듬을 수 있습니다.
간단한 작업 앱을 상상해보세요:
핵심은 이것입니다: 사용자가 무엇을 보고, 어떻게 이동하며, 어떤 규칙이 경험을 지배하는가.
원시 제품 아이디어는 거의 깔끔한 문서 형태로 오지 않습니다. 휴대폰 메모, 긴 채팅 스레드, 회의 요약, 종이에 빠르게 그린 스케치, 음성 메모, 지원 티켓, 마감 직전 추가된 ‘하나 더’ 생각으로 도착합니다. 각 조각은 가치가 있을 수 있지만, 함께 모이면 명확한 계획으로 바꾸기 어렵습니다.
모든 것을 한 곳에 모으면 패턴이 드러나고—문제도 드러납니다:
이런 문제들이 팀이 잘못하고 있다는 신호는 아닙니다. 입력이 다른 사람들로부터, 다른 시간에, 다른 가정으로 왔을 때는 자연스러운 일입니다.
“왜”가 확실하지 않으면 아이디어가 막힙니다. 목표가 흐릿하면(“온보딩을 개선하자”), 흐름은 화면의 잡다한 모음이 됩니다: 불필요한 단계, 선택적 우회, 불명확한 결정 포인트.
반면에 목표가 “신규 사용자가 계정을 연결하고 2분 이내에 하나의 성공적인 액션을 완료하도록 돕는다”처럼 구체적이면, 팀은 각 단계를 그 결과로 이끌어가는지 아닌지로 판단할 수 있습니다.
목표가 없으면 팀은 결과 대신 화면을 논쟁하고, 흐름은 여러 목적을 동시에 만족시키려다 복잡해집니다.
구조가 없으면 결정이 미뤄집니다. 처음엔 빠른 것처럼 느껴지지만(“디자인에서 해결하자”), 보통 고통은 아래로 이동합니다:
디자이너가 와이어프레임을 만들면 누락된 상태가 드러납니다. 개발자는 엣지 케이스를 요구합니다. QA는 모순을 찾습니다. 이해관계자들은 기능의 원래 목적에 대해 의견이 달라집니다. 그러면 모든 사람이 뒤로 돌아가—로직을 다시 쓰고, 화면을 다시 만들고, 재테스트합니다.
재작업은 이미 많은 조각이 연결된 상황에서 발생하므로 비용이 큽니다.
브레인스토밍은 양을 만들어냅니다. 계획은 형태를 요구합니다.
정리된 아이디어는 다음을 갖습니다:
AI는 이 막힌 지점에서 가장 유용합니다—더 많은 제안을 생성하는 것이 아니라, 입력 묶음을 구조화된 출발점으로 바꿔 팀이 구축할 수 있게 합니다.
초기 제품 노트는 보통 반쪽 문장, 스크린샷, 음성 메모, ‘잊지 말자’ 생각들이 도구들 사이에 흩어져 있습니다. AI는 그 엉망을 실제로 논의할 수 있는 무언가로 바꿀 수 있기 때문에 유용합니다.
먼저 AI는 원시 입력을 의도는 바꾸지 않으면서 명확하고 일관된 불릿으로 압축할 수 있습니다. 일반적으로:
이 정리는 중요합니다. 서로 다른 스타일로 쓰여 있으면 아이디어를 잘 묶을 수 없습니다.
다음으로 AI는 유사한 노트를 테마로 묶을 수 있습니다. 포스트잇을 벽에 자동으로 분류한 다음 각 더미에 라벨을 제안한다고 생각하세요.
예를 들어 “온보딩”, “검색 및 필터”, “알림”, “결제” 같은 클러스터를 만들 수 있습니다. 좋은 클러스터링은 단순히 키워드를 매칭하는 것을 넘어서 관계(“이 항목들은 결제에 모두 영향을 준다”)를 강조합니다.
브레인스토밍에서는 같은 요구사항이 여러 번, 약간씩 다른 표현으로 등장합니다. AI는 다음을 표시할 수 있습니다:
무언가를 삭제하지 말고 원래 문구를 보존한 채 병합된 제안을 내놓아 어떤 것이 정확한지 선택할 수 있게 하세요.
화면과 흐름을 준비하려면 AI가 다음과 같은 엔터티를 추출할 수 있습니다:
클러스터링은 출발점일 뿐입니다. 그룹 이름을 검토하고 범위 포함/제외를 확인하며 잘못된 병합을 수정해야 합니다—여기서 하나의 잘못된 가정이 후속 화면과 사용자 흐름에 영향을 줄 수 있기 때문입니다.
아이디어가 클러스터링되면(예: “콘텐츠 찾기”, “저장”, “계정”, “결제”) 다음 단계는 그 클러스터를 첫 번째 화면 맵으로 바꾸는 것입니다. 이것이 정보 구조(IA)입니다: 무엇이 어디에 존재하는지, 사람들이 어떻게 돌아다니는지에 대한 실용적 개요입니다.
AI는 각 클러스터를 받아 사용자가 자연스럽게 느낄 수 있는 소수의 최상위 섹션을 제안할 수 있습니다—탭 바나 메인 메뉴에서 볼 법한 것들입니다. 예를 들어 “discover” 클러스터는 홈 또는 **탐색(Explore)**이 될 수 있고, “정체성 + 선호”는 프로필이 될 수 있습니다.
목표는 완벽이 아니라 혼란을 줄이고 이후 흐름 작업을 쉽게 하는 안정적인 “버킷”을 선택하는 것입니다.
그 섹션들로부터 AI는 평이한 언어로 화면 목록을 생성할 수 있습니다. 보통:
이 화면 인벤토리는 범위를 조기에 드러내므로 누구도 와이어프레임을 그리기 전에 “제품에 무엇이 들어가는지” 볼 수 있습니다.
AI는 너무 디자인 중심으로 가지 않고 네비게이션 작동 방식을 제안할 수 있습니다:
사용자 우선순위에 따라 이러한 제안을 검토하세요—UI 트렌드가 아니라 사용자 우선입니다.
AI는 팀이 자주 잊는 화면들을 표시할 수 있습니다: 빈 상태(검색 결과 없음, 저장된 항목 없음), 오류 상태(오프라인, 결제 실패), 설정, 도움말/지원, 확인 화면 등.
넓게 시작하세요: 소수의 섹션과 짧은 화면 목록을 선택하세요. 그런 다음 경계를 다듬으세요—“홈”을 “홈”과 “탐색”으로 분리하거나 “알림”을 프로필 아래로 이동시키는 등—맵이 실제 사용자 기대치와 제품 목표에 맞을 때까지 조정합니다.
유용한 사용자 흐름은 화면이 아니라 의도에서 시작합니다. 엉킨 브레인스토밍을 AI에 제공할 때는 먼저 사용자 목표(사람이 이루려는 것)와 그들이 수행할 작업들을 추출하라고 하세요. 그렇게 하면 대화가 “무엇을 빌드할까?”에서 “사용자가 성공하기 위해 무엇이 일어나야 하는가?”로 전환됩니다.
AI에게 특정 사용자 유형(신규 사용자, 재방문 사용자, 관리자 등)에 대해 상위 3–5개의 목표를 나열하게 하세요. 그런 다음 하나의 목표를 선택하고 범위를 좁힌 흐름(하나의 결과, 하나의 맥락)을 요청하세요. 이렇게 하면 아무도 구현하지 못할 ‘모든 것의 흐름’이 생기는 것을 막을 수 있습니다.
다음으로 AI에게 해피 패스를 단계별로 생성하게 하세요: 모든 것이 잘 풀리는 가장 단순한 순서. 출력은 번호 매겨진 단계처럼 이야기 형식으로 읽혀야 합니다(예: “사용자가 플랜 선택 → 결제 정보 입력 → 확인 → 성공 화면 표시”).
해피 패스가 안정되면 일반적인 대안을 분기 형태로 추가하세요:
AI에게 어떤 단계가 사용자 선택(버튼, 선택, 확인)인지와 어떤 단계가 자동화된 단계(검증, 저장, 동기화)인지 표시하게 하세요. 이 구분은 팀이 무엇이 UI를 필요로 하고, 무엇이 메시징을 필요로 하며, 무엇이 백그라운드 로직인지 결정하는 데 도움이 됩니다.
마지막으로 흐름을 팀이 문서나 티켓에 붙여넣을 수 있는 단순한 다이어그램 설명으로 변환하세요:
Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
- If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
- If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End
이렇게 하면 누구도 Figma를 열기 전에 대화가 정렬됩니다.
사용자 흐름은 사용자가 어디로 갈 수 있는지를 보여줍니다. 로직은 그들이 거기에 갈 수 있는 이유와 문제가 생겼을 때 제품이 무엇을 해야 하는지를 설명합니다. 많은 팀이 여기서 시간을 잃습니다: 흐름은 ‘완성된 것처럼’ 보이지만 결정, 상태, 오류 처리 등이 여전히 암묵적으로 남아 있습니다.
AI는 시각적 또는 서면 흐름을 비기술자도 검토할 수 있는 평이한 언어의 “로직 레이어”로 바꿀 수 있기 때문에 유용합니다.
각 단계를 작은 if/then 규칙과 권한 검사로 다시 쓰는 것부터 시작하세요. 목표는 완전성이 아니라 명확성입니다.
흐름을 바꾸는 주요 결정의 예:
AI가 이런 규칙을 초안할 때는 사람 친화적인 이름으로 라벨을 붙이세요(예: “R3: 저장하려면 로그인 필요”). 이렇게 하면 리뷰 회의에서 토론이 쉬워집니다.
흐름의 각 화면은 명시적인 상태를 가져야 합니다. 화면별 체크리스트를 요청하세요:
흐름은 데이터를 명시할 때 실체를 얻습니다. AI는 다음과 같은 1차 초안을 추출할 수 있습니다:
“불행한 경로”를 평이한 언어로 나열하세요:
로직을 비기술자에게 읽기 쉽게 유지하려면 “결정 + 결과” 형식으로 짧게 정리하고 전문 용어를 피하세요. 필요하다면 기능 간에 같은 구조를 재사용해 리뷰를 일관되게 유지하세요(예: /blog/prompt-templates-for-flows 참조).
초기 화면 맵과 몇 가지 사용자 흐름이 있으면 다음 위험은 “각 화면이 완전히 새로 만들어진 것처럼 보이는 것”입니다. AI는 일관성 검사자 역할을 할 수 있습니다: 동일한 액션이 세 가지 이름으로 불리고 있는지, 유사한 화면이 다른 레이아웃을 사용하는지, 마이크로카피가 톤이 일관되지 않은지를 찾아냅니다.
흐름에서 반복되는 것을 기반으로 작은 컴포넌트 집합을 제안하세요. 화면마다 디자인하는 대신 빌딩 블록을 표준화합니다:
이렇게 하면 와이어프레임과 이후 UI 작업이 빨라지고, 같은 컴포넌트를 재사용하면 로직 버그도 줄어듭니다.
용어를 단순한 명명 체계로 표준화하세요:
용어집을 작성하고 화면과 흐름 전반의 불일치를 표시하세요.
초기 단계에서도 기본 마이크로카피를 작성하세요:
컴포넌트별로 키보드 포커스 상태, 명확한 언어, 대비 요구사항 등 접근성 메모를 첨부하세요. 또한 패턴이 기존 브랜드 가이드라인(용어, 톤, 버튼 계층 구조)과 일치해야 하는 곳을 표시해 새 화면이 사용자에게 익숙한 모습에서 벗어나지 않게 하세요.
AI는 모두가 같은 “현재의 진실”을 보고 있을 때만 협업을 가속화합니다. 목표는 모델이 혼자 앞질러 가도록 두는 것이 아니라—AI를 구조화된 편집자로 사용해 더 많은 사람이 의견을 더해도 계획을 읽기 쉽게 유지하는 것입니다.
하나의 마스터 문서로 시작한 다음, 각 그룹을 위한 뷰를 생성하되 근본 결정을 변경하지 마세요:
특정 섹션을 참조하세요(예: “아래 ‘Flow A’와 ‘Rules’ 기반으로 임원 요약 작성”). 이렇게 하면 출력이 기준에 묶여 유지됩니다.
피드백이 슬랙 스레드나 회의 노트처럼 엉켜 들어올 때는 붙여넣고 다음을 생성하세요:
이렇게 하면 “논의는 했지만 아무것도 바뀌지 않았다”는 갭을 줄일 수 있습니다.
각 반복에는 짧은 변경 로그를 포함하세요. diff 스타일 요약을 생성하세요:
사람이 방향을 승인하는 명시적 체크포인트를 설정하세요: 화면 맵 후, 주요 흐름 후, 로직/엣지 케이스 후. 체크포인트 사이에서는 AI에게 제안만 하도록, 최종 확정하지 않도록 지시하세요.
마스터 문서를 한 곳(/docs/product-brief-v1 등)에 게시하고 작업에서 그 문서로 링크하세요. AI가 생성한 변형은 “뷰”로 취급하고 마스터가 기준이 되게 하세요.
검증은 “보기 좋은 흐름도”를 믿을 수 있는 것으로 바꾸는 과정입니다. 누구도 Figma를 열거나 빌드를 시작하기 전에 실제 사용자가 할 방식으로 흐름을 압박 테스트하세요.
목표와 대상에 맞는 짧고 믿을 수 있는 작업들을 만들어보세요(하나 정도는 ‘엉망’인 작업 포함). 예:
각 시나리오를 제안된 사용자 흐름을 따라 단계별로 실행하세요. 추측 없이 이야기할 수 없다면 흐름은 아직 준비되지 않은 것입니다.
흐름의 각 화면에 대한 체크리스트를 작성하세요:
이렇게 하면 QA 중에 나타나는 누락된 요구사항을 미리 표면화할 수 있습니다.
흐름에서 다음을 찾아보세요:
“최단 경로”를 제안하고 현재 흐름과 비교하세요. 추가 단계가 필요하다면 그 이유(왜 존재하는지, 어떤 위험을 줄이는지)를 명확히 하세요.
다음과 같은 타깃 질문을 생성하세요:
이 질문들을 리뷰 문서에 넣거나 /blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows의 다음 섹션에 링크하세요.
좋은 프롬프트는 ‘영리함’이 아니라 팀원이 주는 동일한 컨텍스트를 AI에 주는 것입니다: 알고 있는 것, 모르는 것, 다음에 어떤 결정을 내려야 하는지.
워크숍, 통화, 화이트보드에서 나온 엉킨 노트가 있을 때 사용하세요.
You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]
Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.
Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.
이 템플릿은 “우리가 말한 모든 것”을 화면으로 전환할 수 있는 버킷으로 바꿉니다.
Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.
Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output “Open Questions” we must answer to confirm/deny assumptions.
Items:
[PASTE LIST]
이 템플릿은 이해관계자가 복잡성 중에서 선택할 수 있게 최소 두 가지 수준을 요청합니다.
Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]
Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
- Option A: simplest viable flow
- Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an “Open Questions” list for the next meeting.
Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]
같은 템플릿을 반복해서 사용하면 팀은 일관된 형식으로 입력을 만들고, AI 출력도 비교하고 반복하기 쉬워집니다.
목표가 단지 계획이 아니라 출시라면, 이 아티팩트(화면, 흐름, 로직)를 구현과 연결하는 것이 도움이 됩니다. Koder.ai는 구조화된 계획을 받아 채팅으로 웹, 백엔드, 모바일 앱으로 옮기는 것을 도와주는 바이브-코딩(vibe-coding) 플랫폼입니다—특히 AI 출력물을 먼저 검토 가능한 명세로 다루고 점진적으로 생성할 때 유용합니다. 플래닝 모드, 스냅샷, 롤백 같은 기능은 흐름과 로직을 반복하면서 변경 이력을 명확히 유지할 때 유용할 수 있습니다.
AI는 구조를 가속화하는 데 탁월합니다—엉킨 노트를 초안 화면, 규칙, 흐름으로 바꾸는 능력이 있습니다. 하지만 정보가 부족하면 능숙하게 빈칸을 채우는 성향도 있습니다. 가장 안전한 사고방식은 단순합니다: AI는 제안하고, 팀이 결정합니다.
대부분의 문제는 숨겨진 가정에서 옵니다. AI는 다음을 할 수 있습니다:
모든 출력은 가설로 다루세요—특히 “사용자는 … 한다”, “시스템은 … 해야 한다”처럼 요구사항처럼 들리는 문구는 검증하세요.
AI와 브레인스토밍할 때는 다음을 붙여넣지 마세요:
대신 익명화하고 요약하세요(“사용자 A”, “엔터프라이즈 고객”, “환불 시나리오”) 그리고 민감한 컨텍스트는 팀 문서에 보관하세요.
흐름과 로직의 명확한 소유자(보통 PM이나 디자이너)를 지정하세요. AI 초안은 작성 속도를 높이는 도구일 뿐, 결정은 표준 보관 장소(PRD, 스펙, 티켓)에 저장하세요. 원하면 /blog/flow-walkthrough-checklist 같은 상대 링크로 보조 문서를 연결하세요.
가벼운 체크리스트가 “보기는 좋지만 틀렸음” 출력을 방지합니다:
좋은 AI 보조 흐름은:
이 기준을 충족하지 않으면, 교정 내용을 새로운 입력으로 사용해 다시 프롬프트하세요.
Screens는 사용자가 상호작용하는 개별 뷰(페이지, 모달, 폼)입니다. 유용한 화면 정의에는 다음이 포함됩니다:
만약 그 화면에서 사용자가 무엇을 하려는지 설명할 수 없다면, 보통 아직 실제 화면이라기보다는 단지 라벨에 가깝습니다.
A flow는 사용자가 목표에 도달하기 위해 거치는 단계별 경로로, 보통 여러 화면을 가로질러 진행됩니다. 시작은 다음으로 하세요:
그런 다음 번호 매겨진 해피 패스를 작성하고, 그 후에 분기(건너뛰기, 수정, 취소, 재시도)를 추가하세요.
**Logic(로직)**은 시스템이 허용하거나 보여주는 것을 결정하는 규칙과 판단입니다. 일반적인 범주는 다음과 같습니다:
흐름이 사용자가 가는지를 말한다면, 로직은 그런지와 를 설명합니다.
초기 입력은 보통 산발적이고 일관성이 없기 때문에 막히는 경우가 많습니다—메모, 채팅, 스케치, 막판 아이디어 등이 섞여 있어서 다음과 같은 문제가 생깁니다:
구조가 없으면 팀은 디자인/개발 단계까지 결정을 미루게 되고, 나중에 갭이 드러나 재작업이 늘어납니다.
네—AI는 초기 ‘정리 작업’에 특히 유용합니다:
모범 사례: 원본 노트는 그대로 보관하고, AI가 만든 버전은 검토하고 수정할 수 있는 초안으로 다루세요.
AI는 유사 항목을 테마로 묶어(포스트잇 정리하듯) 다음을 도와줄 수 있습니다:
사람의 검토가 필요합니다: 자동으로 병합하지 말고, 팀이 진짜 같은 요구사항인지 확인하세요.
클러스터를 기반으로 초안 **정보 구조(IA)**를 만들려면 다음을 요구하세요:
좋은 IA 초안은 범위를 조기에 드러내고, 빈 상태/오류/설정/도움말 같은 자주 잊히는 화면을 노출시킵니다.
목표 중심 프롬프트를 사용하세요:
이렇게 하면 구현 가능한 흐름이 나오고 ‘모든 것이 흐른다(everything flows)’ 식의 지나친 범위를 방지할 수 있습니다.
흐름을 검토 가능한 로직으로 바꾸려면 다음을 요청하세요:
‘결정 → 결과’ 형식으로 정리하면 비기술자도 읽기 쉽습니다.
AI를 활용해도 정렬(정합성)과 버전 관리를 잃지 않으려면 한 개의 **진짜 기준 문서(master doc)**를 유지하세요:
이렇게 하면 서로 다른 사람들이 서로 다른 AI 버전을 따르는 드리프트를 방지할 수 있습니다.