2025년 5월 10일·7분
비기술 창업자가 AI 워크플로우로 SaaS를 출시하는 법
비기술 창업자를 위한 단계별 가이드: 범위 정의, 명세 생성, 설계, 빌드, 테스트, 배포, 반복을 통해 AI 기반 워크플로로 실제 SaaS를 출시하는 방법.
비기술 창업자를 위한 단계별 가이드: 범위 정의, 명세 생성, 설계, 빌드, 테스트, 배포, 반복을 통해 AI 기반 워크플로로 실제 SaaS를 출시하는 방법.
AI는 코드를 직접 쓰지 않더라도 UI 화면 초안 작성, 백엔드 엔드포인트 생성, 데이터베이스 연결, 배포 방법 설명 등으로 SaaS 제품을 놀랄 만큼 멀리 데려다줄 수 있습니다. 다만 무엇이 중요한지 결정하고, 정확성을 검증하며, 프로덕션 결과에 책임지는 것은 여전히 당신의 몫입니다. 방향을 제시해야 합니다.
이 글에서 **출시(shipping)**는 실제 환경에서 실제 사람들이 로그인해 사용 가능한 제품을 의미합니다. 초기에는 결제는 선택 사항입니다. “출시”는 Figma 파일도, 프로토타입 링크도, 로컬에서만 실행되는 레포도 아닙니다.
AI는 빠른 실행에 강합니다: 스캐폴딩 생성, 데이터 모델 제안, CRUD 기능 작성, 이메일 템플릿 초안 작성, 1차 테스트 생성 등.
AI는 여전히 방향과 검증이 필요합니다: API를 꾸며낼 수 있고, 엣지 케이스를 놓치거나, 불안전한 기본값을 만들거나, 요구사항에서 슬며시 벗어날 수 있습니다. 아주 빠른 주니어 어시스턴트라고 생각하세요: 도움이 되지만 권위적이지는 않습니다.
단순한 루프를 따라갑니다:
보통 제품 아이디어, 브랜드, 고객 목록, 레포에 저장된 코드는 당신 것입니다—하지만 사용 중인 AI 도구의 약관과 복사해온 의존성의 라이선스를 확인하세요. 출력물을 프로젝트에 저장하고 결정들을 문서화하는 습관을 들이며, 민감한 고객 데이터를 프롬프트에 붙여넣지 마세요.
필요한 것: 명확한 글쓰기, 기본적인 제품 사고, 테스트하고 반복할 인내심.
건너뛸 수 있는 것: 심도 있는 컴퓨터 과학 지식, 복잡한 아키텍처, 완벽한 코드 — 적어도 사용자가 필요하다고 증명할 때까지는요.
AI에 의존해 빌드할 때 명확성이 가장 큰 레버입니다. 좁은 문제는 모호함을 줄여 “거의 맞는” 기능을 줄이고 더 사용 가능한 결과를 만듭니다.
시장 세그먼트가 아니라 떠올릴 수 있는 한 사람으로 시작하세요. “클라이언트에게 청구서를 발행하는 프리랜서 디자이너”는 “소규모 사업체”보다 낫습니다. 그런 다음 그들이 이미 하려고 하는 한 가지 작업을 명명하세요—특히 반복적이거나 스트레스가 크거나 시간에 민감한 작업을 고르세요.
간단한 테스트: 사용자가 10초 안에 이 제품이 자신을 위한 것인지 말할 수 없다면 여전히 범위가 너무 넓습니다.
간단하고 측정 가능하게 유지하세요:
“**[타깃 사용자]**가 **[작업]**을 **[방법]**으로 하여 **[결과]**를 얻도록 돕는다.”
예: “프리랜서 디자이너가 프로젝트 노트에서 항목을 자동 생성해 2분 이내에 정확한 청구서를 보내 더 빨리 결제받도록 돕는다.”
지표는 AI 지원 빌드가 ‘기능 수집’으로 흐르는 것을 막아줍니다. 실제로 추적할 수 있는 간단한 숫자를 고르세요:
사용자가 약속한 결과를 얻기 위해 꼭 거쳐야 할 단계만 나열하세요—추가 사항은 넣지 마세요. 5–7단계로 설명할 수 없다면 더 줄이세요.
범위 확장은 AI 빌드가 멈추는 1순위 원인입니다. 유혹되는 추가 항목들(다중 사용자 역할, 통합, 모바일 앱, 대시보드 등)을 적고 명시적으로 “지금은 아님”으로 라벨링하세요. 이는 가장 단순한 버전을 먼저 출시하고 실제 사용을 기반으로 개선할 권한을 줍니다.
AI는 코드를 빠르게 쓰지만, 당신의 의도를 추측할 수는 없습니다. 한 페이지 스펙(미니 PRD)은 모델에 대한 단일 진실 소스가 되어 프롬프트, 리뷰, 반복에서 재사용할 수 있습니다.
AI에게 다음을 포함한 한 페이지 PRD를 생성하도록 요청하세요:
간단한 구조를 원하면 사용하세요:
각 MVP 기능을 3–8개의 사용자 스토리로 변환하세요. 각 스토리에 대해 다음을 요구하세요:
AI에게 빈 상태, 잘못된 입력, 권한 오류, 중복, 재시도, 사용자가 중간에 포기하면 어떻게 할지 등 불명확한 가정과 엣지 케이스를 나열하게 하세요. v0.1에서 반드시 처리해야 할 항목을 결정하세요.
“Workspace”, “Member”, “Project”, “Invoice status” 같은 핵심 용어를 정의하세요. 이 용어집을 모든 프롬프트에 재사용하면 모델이 개념명을 바꾸는 것을 방지합니다.
한 페이지의 끝에 엄격한 MVP v0.1 체크리스트를 넣으세요: 포함되는 것, 명시적으로 제외된 것, “완료”의 정의. 이 스펙을 모든 AI 워크플로에 매번 붙여 넣으세요.
완벽한 화면이나 실제 데이터베이스 설계가 필요하지 않습니다. 필요한 것은 제품이 무엇을 하는지, 어떤 정보를 저장하는지, 각 페이지가 무엇을 변경하는지에 대한 공유된 그림입니다. 목표는 불명확함을 제거해 AI(그리고 나중의 사람들)가 일관성 있게 구현하도록 하는 것입니다.
AI에게 텍스트 블록으로 간단한 와이어프레임을 요청하세요: 페이지, 컴포넌트, 내비게이션. 상자와 레이블만으로 충분합니다.
예시 프롬프트: “로그인, 대시보드, 프로젝트 리스트, 프로젝트 상세, 설정 페이지의 저해상도 와이어프레임을 만들어주세요. 내비게이션과 각 페이지의 핵심 컴포넌트를 포함하세요.”
저장할 3–6개의 객체를 문장으로 적으세요:
그다음 AI에게 데이터베이스 스키마를 제안하고 간단한 용어로 설명해 달라고 하세요.
이것은 빌드 중 무작위 기능이 나타나는 것을 방지합니다.
간단한 매핑 예:
짧은 “UI 규칙” 목록을 유지하세요:
한 가지를 꼭 하려면: 모든 페이지에 명확한 주요 액션을 두고 모든 데이터 객체에 명확한 소유자(보통 사용자나 조직)를 지정하세요.
간단한 스택은 ‘멋짐’이 아니라 문제가 생겼을 때 복구하기 쉬운, 문서화가 잘 되어 있는 것에 관한 것입니다. v1에서는 수천 팀이 사용하는 기본값과 AI 어시스턴트가 신뢰성 있게 생성할 수 있는 것을 선택하세요.
제약이 없다면 이 조합이 안전한 출발점입니다:
대체로 채팅 중심 워크플로로 빌드하고 싶다면 Koder.ai 같은 플랫폼이 React UI와 Go 백엔드를 PostgreSQL과 함께 생성하고 배포/호스팅을 처리하며 필요할 때 소스 코드를 내보내도록 해줍니다.
다음 중 하나를 고르세요:
결제나 민감한 데이터를 다루면 일찍부터 감사를 예산에 포함하세요.
대시보드, 백업, 합리적 기본값이 있는 관리형 서비스를 목표로 하세요. “한나절 만에 작동”하는 것이 “이론적으로 맞춤형 가능”한 것보다 낫습니다. 관리형 Postgres(Supabase/Neon) + 관리형 인증은 수주간의 설정을 막아줍니다.
세 가지 환경을 만드세요:
“메인 브랜치 머지 시 스테이징 배포”를 규칙으로 만드세요.
새 프로젝트마다 복사해 쓰는 한 페이지 체크리스트를 유지하세요:
이 체크리스트가 두 번째 프로젝트에서 속도의 이점이 됩니다.
AI로 좋은 코드를 얻는 것은 교묘한 문구의 문제가 아니라, 모호함을 줄이고 당신이 통제하도록 돕는 재현 가능한 시스템의 문제입니다. 목표는 AI를 집중된 계약자처럼 동작하게 만드는 것: 명확한 브리프, 명확한 산출물, 명확한 수락 기준.
항목을 잊지 않도록 항상 같은 구조를 재사용하세요:
이렇게 하면 “미스터리한 변경”이 줄고 출력물을 적용하기 쉬워집니다.
무엇이든 작성하기 전에 AI에게 작업 분해를 제안하게 하세요:
한 티켓을 골라 정의된 완료 기준을 고정한 뒤 진행하세요.
한 번에 하나의 기능, 하나의 엔드포인트, 하나의 UI 흐름만 요청하세요. 작은 프롬프트가 더 정확한 코드를 만들고 동작을 빠르게 검증할 수 있습니다.
가능하면 “계획 모드”(먼저 개요, 다음 구현)를 사용하고 스냅샷/롤백으로 나쁜 반복을 빠르게 되돌릴 수 있게 하세요—플랫폼들이 제공하는 안전장치와 같습니다.
간단한 실행 문서를 유지하세요: 무엇을 선택했고 왜 선택했는지(인증 방법, 데이터 필드, 명명 규칙 등). 관련 항목을 프롬프트에 붙여 넣어 AI가 일관성을 유지하게 하세요.
각 티켓에 대해 요구하세요: 데모 가능한 동작 + 테스트 + 문서의 짧은 노트(간단한 README 스니펫이라도). 이렇게 하면 산출물이 단순히 ‘코드 모양’이 아니라 출하 가능한 상태가 됩니다.
속도는 더 많은 코드를 쓰는 것이 아니라 “변경을 만들고 실제 사람이 시도할 수 있을 때까지의 시간”을 줄이는 것입니다. 매일 데모 루프는 MVP를 정직하게 만들고 수주간의 보이지 않는 작업을 방지합니다.
AI에게 부팅하고 페이지를 로드하며 배포 가능한(못생겨도 상관없음) 가장 작은 앱을 생성하도록 하세요. 목표는 작동하는 파이프라인이지 기능이 아닙니다.
로컬에서 동작하면 작은 변경(예: 헤드라인 변경)을 해 파일 위치를 파악하세요. 자주 커밋하세요.
인증은 나중에 붙이기 귀찮아집니다. 앱이 작을 때 추가하세요.
로그인/비로그인 사용자가 무엇을 할 수 있는지 정의하세요. 간단히: 이메일+비밀번호 또는 매직 링크.
당신의 SaaS가 다루는 핵심 객체(“Project”, “Invoice”, “Campaign” 등)를 골라 전체 흐름을 구현하세요.
그런 다음 사용 가능하게 만드세요, 완벽하지 않아도 됩니다:
매일 실제로 팔리는 것처럼 앱을 데모하세요.
그들이 클릭하기 전에 예상되는 동작을 말하게 하고, 혼란을 다음 날 작업으로 바꾸세요. 가벼운 의식으로 README에 “내일” 체크리스트를 두고 미니 로드맵처럼 취급하세요.
AI가 코드의 큰 부분을 쓸 때 당신의 역할은 ‘입력’에서 ‘검증’으로 이동합니다. 소량의 구조(테스트, 체크, 반복 가능한 리뷰 흐름)가 있으면 많이 보이는 실패—완성된 것처럼 보이지만 실제로는 깨지는—를 막을 수 있습니다.
AI에게 변경을 수락하기 전에 자신의 출력물을 이 체크리스트에 따라 검토하게 하세요:
완벽한 커버리지가 필요한 건 아닙니다. 비용이나 신뢰를 조용히 잃을 수 있는 부분에 대한 확신이 필요합니다.
핵심 로직에 대한 단위 테스트(가격 규칙, 권한 검사, 데이터 검증)
핵심 흐름에 대한 통합 테스트(가입 → 생성 → 결제 → 결과 확인). AI에게 한 페이지 스펙을 기반으로 테스트를 생성하게 하고, 각 테스트를 평이한 영어(또는 한국어)로 설명하게 하여 무엇을 보호하는지 이해하세요.
자동 린트/포맷터를 추가해 모든 커밋을 일관되게 유지하세요. 이것은 “AI 스파게티”를 줄이고 추후 수정을 더 저렴하게 만듭니다. CI가 이미 있다면 모든 PR에서 포맷팅+테스트를 실행하세요.
버그를 만났을 때 항상 같은 방식으로 기록하세요:
그다음 템플릿을 AI 채팅에 붙여넣고: 가능한 원인, 최소 수정, 회귀를 막는 테스트를 요청하세요.
MVP를 출시하면 실제 사용자가 실제 데이터와 비밀번호를 가지고 옵니다. 보안 전문가가 될 필요는 없지만 실제로 따를 짧은 체크리스트가 필요합니다.
API 키, DB 비밀번호, 서명 비밀값은 절대 레포에 넣지 마세요.
.env.example에는 플레이스홀더만 두고 실제 값은 넣지 않기초기 침해의 대부분은 단순합니다: 모든 사람이 읽을 수 있는 테이블이나 엔드포인트.
user_id = current_user 조건)작은 앱도 봇에 의해 두들겨 맞습니다.
볼 수 없는 것은 고칠 수 없습니다.
무엇을 수집하는지, 왜 수집하는지, 어디에 저장되는지, 누가 접근하는지, 사용자가 데이터를 삭제할 수 있는 방법을 인간이 읽을 수 있게 짧게 작성하세요. 기본적으로 보관 기간은 최소화하세요(예: 로그는 30–90일 후 삭제).
앱이 로컬에서 동작한다고 해서 끝난 것이 아닙니다. 안전한 출시는 SaaS가 반복적으로 배포되고, 프로덕션에서 관찰되며, 문제가 생기면 빠르게 롤백되는 상태를 의미합니다.
테스트를 모든 변경에 대해 실행하도록 CI를 설정하세요. 목표: 실패하는 체크를 머지할 수 없음. 단순하게 시작하세요:
AI에게는 변경된 파일에 대한 누락 테스트 생성을 요청하고 실패를 평이하게 설명하게 하세요.
프로덕션을 미러링한 스테이징 환경(같은 DB 유형, 같은 환경 변수 패턴, 같은 이메일 제공자(테스트 자격증명))을 만드세요. 릴리스 전 확인 목록:
패닉 배포를 막는 런북을 짧게 만드세요:
핵심 동작에 대한 분석/이벤트 추적 추가: 가입, 핵심 활성화 단계, 업그레이드 클릭. 이를 기본 에러 모니터링과 함께 두어 사용자가 이메일을 보내기 전 크래시를 먼저 보게 하세요.
성능, 모바일 레이아웃, 이메일 템플릿, 온보딩을 최종 점검하세요. 이 중 하나라도 약하면 출시를 하루 미루세요—초기 신뢰를 잃는 것보다 하루가 싸게 먹힙니다.
출시는 하루가 아니라 실제 사용자를 통한 학습의 시작입니다. 목표는 (1) 사람들이 빠르게 첫 성공 지점에 도달하게 하고, (2) 가치가 증명되면 명확한 피드백 및 결제 경로를 만드는 것입니다.
문제를 검증 중이라면 결제 없이(대기자명단, 제한된 베타, “요청 접수”) 출시하고 활성화에 집중할 수 있습니다. 이미 강한 수요가 있거나 기존 유료 워크플로를 대체한다면 결제를 초기에 도입해 잘못된 교훈을 배우지 않도록 하세요.
실용적 규칙: 제품이 안정적으로 가치를 전달하고, 문제가 생겼을 때 사용자를 지원할 수 있을 때 요금을 부과하세요.
결과를 반영하는 가격 가설을 초안으로 만드세요, 기능 그리드가 아니라. 예:
AI에게 단계별 옵션과 포지셔닝을 생성하게 한 다음, 비기술 친구가 20초 안에 이해할 수 있을 때까지 편집하세요.
다음 단계를 숨기지 마세요. 다음을 추가하세요:
“문의하기”를 언급한다면 클릭 가능하고 빠르게 응답할 수 있게 하세요.
AI로 온보딩 화면, 빈 상태, FAQ 초안을 만든 다음 제한 사항에 대해 명확하고 정직하게 다시 써보세요.
피드백 채널은 세 가지를 결합하세요:
의견이 아니라 주제를 추적하세요. 초기 로드맵은 온보딩에서 반복되는 마찰과 결제 망설임의 반복 이유입니다.
대부분의 AI 구축 SaaS 프로젝트가 실패하는 이유는 창업자가 코드를 못 써서가 아니라 일이 흐려졌기 때문입니다.
과도한 개발. 아무도 온보딩을 끝내기 전에 역할, 팀, 청구, 분석, 재설계를 추가함.
수정: 7일간 범위 동결. 가치 증명을 하는 가장 작은 흐름만 출시(예: “업로드 → 처리 → 결과 → 저장”). 그 외는 백로그로 남기기.
불명확한 스펙. “대시보드를 만들어라”라고 하면 AI가 의도하지 않은 기능을 발명함.
수정: 입력·출력·엣지 케이스·측정 가능한 성공 지표를 가진 한 페이지 스펙으로 작업 재작성.
AI를 무비판적으로 신뢰함. 로컬에서는 작동하지만 실제 사용자나 다른 데이터에서 깨짐.
수정: AI 출력물을 초안으로 취급. 재현 단계, 테스트, 리뷰 체크리스트 요구 후 병합.
다음에 대해서는 전문가를 불러라: 보안 리뷰(인증, 결제, 파일 업로드), 성능 튜닝(느린 쿼리, 스케일링), 복잡한 통합(뱅킹, 헬스케어, 규제 API). 고참의 몇 시간 리뷰가 값비싼 재작성 비용을 막아줍니다.
데모 가능한 조각 단위로 추정하세요: “로그인+로그아웃”, “CSV 임포트”, “첫 리포트”, “결제 체크아웃”. 1–2일 내 데모가 불가능하면 그 조각은 너무 큽니다.
Week 1: 핵심 흐름 안정화 및 오류 처리.
Week 2: 온보딩 + 기본 분석(활성화, 유지).
Week 3: 권한, 백업, 보안 리뷰 강화.
Week 4: 피드백 기반 반복, 가격 페이지 개선, 전환 측정.
“출시(shipping)”는 실제 사람들이 로그인해서 사용할 수 있는, 실제 환경에서 동작하는 사용 가능한 제품을 의미합니다.
이는 Figma 파일도, 프로토타입 링크도, 로컬에서만 실행되는 저장소도 아닙니다.
AI는 빠른 실행 작업에 강합니다. 예를 들어:
반면 판단과 책임은 약합니다. API를 허구로 만들거나, 엣지 케이스를 놓치거나, 불안전한 기본값을 만들 수 있으니 반드시 검증해야 합니다.
간결한 루프를 따르세요:
핵심은 작은 단위와 지속적인 검증입니다.
한 명의 타깃 사용자와 한 가지 고통스러운 작업으로 시작하세요.
간단한 필터:
하나라도 ‘아니오’라면 범위를 더 좁히세요.
평범하고 측정 가능한 문장을 사용하세요:
“**[타깃 사용자]**가 **[작업]**을 **[방법]**으로 해서 **[결과]**를 얻도록 돕는다.”
예: “프리랜서 디자이너가 프로젝트 노트에서 항목을 자동 생성해 2분 이내에 정확한 청구서를 보내도록 도와 더 빨리 결제받게 한다.” 시간/품질 제약(예: ‘2분 이내’)을 추가해 테스트 가능하게 만드세요.
빠르게 추적 가능한 지표를 고르세요:
이 지표들이 기능 수집을 막고 빌드를 집중시킵니다.
AI가 구현할 수 있도록 짧고 구체적인 항목으로 구성하세요:
끝에 “MVP v0.1 체크리스트”를 적어 모든 프롬프트에 붙여 넣으세요.
프롬프트 관리는 계약자를 관리하는 것과 같습니다.
재사용 가능한 템플릿을 쓰세요:
또한 코드 전에 티켓(작업 분해)을 요구하고, 하나의 티켓씩 구현하세요.
v1에 대해 AI가 신뢰성 있게 생성할 수 있는 무난한 기본 스택:
환경을 미리 정의하세요: 로컬, 스테이징, 프로덕션. 스테이징은 메인 브랜치 머지 시 자동 배포 규칙을 만드세요.
아이디어, 브랜드, 고객 목록, 레포지토리에 저장된 코드는 보통 당신의 자산입니다. 다만 확인해야 할 것들:
운영적으로는 출력물을 프로젝트에 저장하고, 결정들을 문서화하며, 민감한 고객 데이터를 프롬프트에 붙여넣지 않는 습관을 가지세요.