호기심에서 제품으로: AI를 공동 제작자로 삼은 이야기

호기심 많은 빌더와 그 AI 사이드킥을 소개합니다

마야는 '스타트업을 시작하려는' 게 아니다. 그녀는 작은, 하지만 반복되는 귀찮음을 다시 겪지 않으려 한다.

매주 월요일, 그녀 팀의 상태 업데이트는 다섯 가지 형식으로 도착한다—글머리, 단락, 스크린샷, 미완성된 생각들—그리고 그녀는 리더십이 읽을 수 있는 형태로 바꾸느라 한 시간을 쓴다. 힘든 일은 아니다. 그냥... 불필요하다.

몇 달이 지나고, 질문이 머릿속에 박힌다:

왜 이런 일이 계속 일어나는 걸까?

호기심이 제품 아이디어로 바뀌는 순간

처음에 마야는 우리 대부분처럼 한다: 불평하고, 어깨를 으쓱하고, 또 하나의 스프레드시트를 만든다.

하지만 이번엔 멈춰 서서 자신의 짜증을 단서로 다루기로 한다. 이 문제가 매주—여러 사람에게—발생한다면, 어쩌면 ‘단순히 마야의 팀 문제’가 아닐 수도 있다. 어쩌면 이해할 가치가 있는 패턴일지도 모른다.

그 전환은 이렇다: “짜증나네”에서 “다른 사람들도 비용을 지불하고 해결하려 할 문제일 수도 있겠다”로.

해결책이 화려해서가 아니라, 고통이 흔하기 때문이다.

더 나은 질문을 던지는 AI 사이드킥 등장

마야는 AI 어시스턴트를 열고 솔직하고 지저분한 프롬프트를 적는다:

“상태 업데이트를 다시 쓰는 게 지겨워. 여기에 간단한 제품 아이디어가 있을까?”

AI는 반짝이는 앱 콘셉트를 바로 내놓는 대신 명확화 질문을 던진다:

• 누가 업데이트를 작성하나(역할, 경력 수준, 팀 크기)?
• 업데이트가 당신의 청중에게 '좋다'고 여겨지는 기준은 무엇인가?
• 업데이트는 지금 어디에 있나(Slack, 이메일, Notion)?
• 시간이 걸리는 부분은 무엇인가: 사람들 쫓아다니기, 다시 쓰기, 형식 맞추기, 요약하기 중 어느 것인가?

마야가 답하고—그동안 세 가지 문제를 동시에 해결하려 했다는 걸 깨닫는다. 그중 하나가 떠오른다: 지저분한 업데이트를 일관된, 읽기 쉬운 주간 브리프로 바꾸는 것.

기대를 명확히 하기(핸들을 완전히 맡기지 않기 위해)

AI는 문제를 구조화하고, 가정을 표면화하며, 테스트 방법을 제안하는 데 도움을 준다. 하지만 마야가 여전히 선택한다: 어떤 고통에 집중할지, 어떤 트레이드오프를 허용할지, 실제 사람들에게서 '더 나음'이 무엇인지.

사이드킥은 옵션을 초안으로 만들어준다. 빌더가 결정을 내린다.

질문을 해결할 가치가 있는 문제로 바꾸기

호기심은 종종 흐릿한 문장으로 시작한다: “왜 이게 이렇게 어려운 거지?” 혹은 “더 나은 방법이 있을까?” 마야의 노트 앱에서는 흥미로웠지만, 실행 가능하진 않았다.

그래서 그녀는 AI 사이드킥에게 참을성 있는 편집자처럼 행동해 달라고 요청한다—과장된 아이디어 생산기가 아니라. 목표는 더 많은 아이디어가 아니라 더 명확한 문제다.

1) 호기심을 문제 진술로 바꾸기

그녀는 지저분한 생각을 붙여넣고 묻는다:

“이걸 한 문장 문제 진술로 다시 써줘. 그런 다음 초보자용, 비즈니스용, 감정적으로 솔직한 버전 세 가지를 만들어줘.”

몇 초 만에 충분히 평가할 수 있는 선택지가 나온다. 그녀는 실제 마찰을 명명한 버전을 고른다—기능이 아닌 문제를.

문제 진술: “[X]하려고 하는 사람들이 종종 [Y 순간]에서 막혀서 [결과 Z]가 발생한다.”

2) 누가 문제를 겪고, 언제 겪는가?

다음으로 AI는 장면을 강제로 설정한다:

• 사람: 고통을 느끼는 이는 누구인가?
• 순간: 일이 잘못되기 바로 전에 그들은 무엇을 하고 있는가?
• 문맥: 모바일에서, 업무 중, 시간에 쫓기며, 혼자서, 클라이언트와 함께?

이로써 ‘누구나(anyone)’라는 일반 대상을 ‘특정한 사람(예: 주간 리포트를 30분 전 준비하는 신규 팀 리드)’으로 바꾼다.

3) 만들기 전에 테스트할 가정들

AI는 빠른 가정 리스트를 테스트 가능한 주장으로 제안한다:

• 이 문제를 사람들이 자주 겪어서 신경 쓸 만큼이다.
• 현재의 우회책은 느리거나 위험하거나 짜증난다.
• 더 단순한 접근법은 신뢰받을 수 있다.
• 빌더가 이 사람들에게 접근해 더 배울 수 있다.

4) 간단한 성공 지표

마지막으로, 그녀는 스프레드시트 없이 '더 나음'이 무엇인지 정의한다:

성공 지표: “초보 사용자가 도움을 요청하지 않고 10분 이내에 막힌 상태에서 완료 상태로 갈 수 있다.”

이제 질문은 흥미로운 수준을 넘어 테스트할 가치가 있다.

헤매지 않고 빠른 리서치하기

마야의 호기심에는 문제가 있다: 잡음이 많다. “MVP 계획 도와줘” 같은 빠른 검색은 수십 개의 탭으로 이어진다—템플릿, 강의, 노코드 도구, 서로 다른 의견들.

그래서 그녀는 AI 사이드킥에게 더 단순한 요청을 한다: “이미 나와 있는 것을 지도화하고, 사람들이 제품 대신 무엇을 하는지 말해줘.”

토끼굴이 아닌 시장 지도부터 시작하라

몇 분 안에 AI는 공간을 분류한다:

• 카테고리(도구, 서비스, 템플릿, 커뮤니티)
• 대안들(사람들이 제품 대신 구매하는 것)
• DIY 우회책(스프레드시트, Notion 문서, 일주일짜리 프리랜서 고용)

이건 최종 판단이 아니다—그저 지도다. 마야가 자신의 아이디어가 어디에 들어맞을지 보는 데 도움을 준다.

실제로 쓸 수 있는 비교 표 만들기

다음으로 그녀는 표를 요청한다: “주요 옵션, 일반 가격대, 불만사항, 그리고 가능한 격차.”

이게 정말 다른가, 아니면 포장만 다른가?

AI는 더 어려운 질문을 던진다: “이걸 진정으로 다르게 만드는 요소는 무엇인가?” 그 질문은 마야를 ‘모든 걸 하는 플랫폼’이 아니라 ‘더 빠른 명확성과 결정을 줄이는’ 명확한 각도로 밀어 넣는다.

나중에 검증할 주장들 표시하기

마지막으로, AI는 고객 발견에서 검증할 문장들을 하이라이트한다: “사람들은 강의를 싫어한다”, “템플릿은 효과가 없다”, “코칭은 너무 비싸다.” 유용한 가설이지만 실제 유저가 확인해줄 때까지는 가설일 뿐이다.

제품의 대상 선택하기

호기심은 머릿속에서 군중을 끌어들일 수 있다: 학생, 관리자, 프리랜서, 부모, 창업자 등. AI 사이드킥은 기꺼이 모든 사람을 위한 기능을 브레인스토밍할 것이고—그게 프로젝트가 조용히 비대해지는 방식이다.

해결책은 간단하다: 실제 상황에 있는 현실적인 한 사람을 골라 첫 버전을 그 사람을 위해 만들라.

2–3개의 빠른 페르소나 초안(일반적이지 않게, 구체적으로)

“바쁜 직장인” 같은 전형적 표현 대신, AI에게 구체적 문맥을 사용해 페르소나를 스케치하게 하라:

• 문제가 발생할 때 그들은 어디에 있는가?(책상, 현장, 회의 사이 휴대폰)
• 그들이 이미 사용하는 도구는?(스프레드시트, WhatsApp, Notion, 이메일)
• 그들이 두려워하는 것은?(준비 안 된 모습, 시간 낭비, 마감 놓침)

예시 페르소나:

• 프리랜서 마케터 마야: 클라이언트 요청을 조율하며 문맥 전환이 잦다.
• 팀 리드 조던: 주간 상태 회의 전 빠른 명확성이 필요하다.
• 학생 빌더 샘: 빠르게 실험하지만 다음 단계 선택에서 막힌다.

페르소나를 유저 스토리로 바꾸기

AI에게 각 페르소나를 다음 형식의 유저 스토리 2–3개로 바꾸게 하라:

"When X, I need Y, so I can Z."

마야의 경우: “클라이언트가 흩어진 메모를 보낼 때, 나는 깔끔한 브리프가 필요하다, 그래야 모든 메시지를 다시 읽지 않고도 자신 있게 답할 수 있다.”

1차 사용자와 하나의 주요 과업 선택하기

이제 어려운 결정을 하라: 버전 1의 주요 사용자 한 명.

좋은 규칙은 가장 명확한 고통과 작은 승리까지의 경로가 짧은 페르소나를 선택하는 것이다. 그런 다음 하나의 주요 수행해야 할 일(Job-to-be-done) 을 정의하라—첫 버전이 반드시 달성해야 할 단일 결과. 나머지는 "나중에"로 둔다.

고객 발견: 더 나은 질문, 더 빠르게

우리의 호기심 많은 빌더는 마음속에 프로토타입과 몇 가지 강한 의견을 가지고 있고, 한 가지 큰 위험이 있다: 인터뷰 방식이 자신이 이미 믿는 것을 확인시키는 방식이 되는 것.

AI는 고객 발견을 빠르게 하지만, 진짜 이득은 더 정돈된 발견이다: 선도 질문이 적고, 더 명확한 노트, 어떤 피드백이 중요한지 결정하기 쉬운 구조.

1) 증인을 인도하지 않는 질문 만들기

좋은 발견 질문은 이야기를 이끌어낸다. 나쁜 질문은 허락을 구한다.

AI에게 당신의 질문을 선도적 언어와 가정을 제거하도록 다시 써 달라고 하라. 예를 들어:

• 대신: “사용자가 식사를 자동으로 추적하는 앱을 사용하겠습니까?”
• 물어라: “마지막으로 식사를 추적하려 했던 경험을 이야기해줘—무슨 일이 있었나?”

사용할 수 있는 프롬프트:

Rewrite these interview questions to avoid leading language or assumptions. 
Make them open-ended, focused on past behavior, and easy to answer.
Questions: ...

이 코드 블록은 번역하지 않고 원문 그대로 유지합니다.

2) 30분 인터뷰 스크립트(및 노트 템플릿) 만들기

속도는 구조에서 온다. AI에게 열 번 반복할 수 있는 간단한 흐름을 초안하게 하라:

• 0–5분: "당신의 역할/하루 일과는 어때요?"
• 5–20분: 최근 사례 두세 개(“마지막에 ~했을 때 설명해줘”)
• 20–25분: 우선순위와 트레이드오프(“하나를 고칠 수 있다면 무엇을 고치겠나요?”)
• 25–30분: 정리 및 추천(“다음에 누구를 만나야 할까요?”)

그런 다음 인터뷰 전사에 잠기지 않도록 노트 템플릿을 생성하게 하라:

• 문맥: 그들의 직무, 현재 사용하는 도구
• 트리거: 문제가 시작되는 계기
• 현재 우회책: 그들이 지금 하는 일(그리고 왜 그렇게 하는지)
• 고통 수준: 시간, 비용, 스트레스 등 비용
• 인용구: 정확한 문장 몇 개 복사/붙여넣기

3) 10명의 타깃 사용자 찾기 계획

AI에게 당신의 정확한 대상이 이미 모여 있는 곳을 브레인스토밍하게 하고, 이번 주 실행 가능한 두 개 채널을 고르라: 틈새 Slack/Discord 그룹, LinkedIn 검색, Reddit 커뮤니티, 밋업 목록, 지인 소개 등.

목표는 ‘많은 인터뷰’가 아니라 일관된 질문으로 10명의 관련 대화를 갖는 것이다.

4) 무엇이 ‘신호’인가(그저 칭찬과 다른 점)

칭찬은 “멋지네요!”이고, 신호는 다음과 같다:

• 최근의 실제 상황을 설명한다(유도하지 않은 경우)
• 이미 이 문제를 해결하느라 시간/돈을 쓰고 있다
• 문제가 더 악화되면 실망할 것이라고 느낀다
• “언제 써볼 수 있죠?”라고 묻거나 다른 사람을 소개하겠다고 제안한다

AI에게 노트를 Signal / Maybe / Noise로 태깅하게 하되, 최종 판단은 당신의 몫으로 남겨라.

사람들이 실제로 한 말의 의미를 해석하기

몇 번의 고객 대화 후, 호기심 많은 빌더는 익숙한 문제를 마주한다: 노트 몇 페이지, 열두 개의 ‘아마도’, 그리고 자신이 듣고 싶은 것만 듣고 있다는 두려움.

여기서 AI 사이드킥은 진가를 발휘한다—통찰을 만들어내는 것이 아니라, 지저분한 대화를 실행 가능한 형태로 바꿔주는 것이다.

노트를 주제화하기(진실을 깎아내지 않고)

먼저 원시 노트를 한 문서(인터뷰별로 섹션)로 모아서 AI에게 각 진술을 간단한 버킷으로 태그하게 하라:

• 고통 포인트(짜증나거나 비용이 드는 것)
• 트리거(사람들이 지금 당장 해결책을 찾게 만드는 계기)
• 현재 도구/우회책(오늘 무엇을 쓰는지, 설령 "스프레드시트와 희망"이라도)

목표는 완벽한 분류가 아니다. 다시 살펴볼 수 있는 공통 지도를 만드는 것이다.

패턴을 요약하고 모순도 지적하게 하기

다음으로, AI에게 반복되는 패턴을 요약하게 하고 모순도 하이라이트하게 하라. 모순은 금광이다: 종종 다른 사용자 유형이나 다른 문맥, 혹은 문제가 실제로 일관되지 않음을 시사한다.

예를 들어:

“새로운 것을 설정할 시간 없어.”

…는 다음과 공존할 수 있다:

“주당 2시간을 절약해준다면 배울 의향이 있다.”

AI는 이 둘을 나란히 보여줘서 평균값으로 의미를 잃지 않게 도와준다.

증거와 함께 ‘상위 3가지 문제’를 작성하라

이제 주제를 상위 3가지 문제로 바꿔라. 각 항목에 다음을 포함하라:

1. 문제의 평이한 진술

2. 누가(역할/문맥)

3. 1–2개의 증거 인용구

예시 형식:

• 문제 #1: 사람들이 Y 상황에서 X를 놓친다.
  • 증거: “…”

이 방식은 당신을 정직하게 만든다. 인용구를 찾을 수 없다면, 그건 당신의 가정일 가능성이 크다.

진행할 것인지, 피벗할 것인지, 일시중지할 것인지 결정하라

마지막으로, AI에게 배운 것을 바탕으로 결정하도록 도와 달라:

• 진행: 동일한 고통이 반복적으로 나타나고 사람들이 이미 시간/돈을 쓰고 있다면.
• 피벗: 고통은 실재하지만 대상이나 상황이 예상과 다르다면.
• 일시중지: 관심이 형식적이거나 증거가 약하거나 문제가 더 자세히 보면 사라진다면.

확신은 아직 필요 없다—단지 근거 있는 다음 단계면 충분하다.

가장 작지만 유용한 버전(MVP) 설계하기

이 시점에서 호기심 많은 빌더는 통찰로 가득한 노트와 온갖 "~도 추가하면 어떨까" 생각으로 머릿속이 복잡하다. 여기서 AI가 가장 많이 돕는다—더 많은 기능을 추가하는 것이 아니라 실제로 출시할 수 있는 규모로 줄이게 도와준다.

몇 가지 경로를 스케치하고 하나를 고르라

한 아이디어를 끝없이 토론하는 대신, AI에게 해결 방법 5–7가지를 생성하게 하고 각 스케치를 노력 대비 영향으로 순위를 매기게 하라.

간단한 프롬프트 예: “이 문제를 해결할 7가지 방법을 나열해줘. 각 방법에 대해 노력(소/중/대)과 영향(소/중/대)을 추정하고 이유를 설명해줘.”

완벽을 추구할 필요 없다—그저 명확한 선두 주자를 찾는 것이다.

하나의 핵심 결과를 제공하는 MVP 선택하기

MVP는 ‘전체 제품의 가장 작은 버전’이 아니다. 특정 사람에게 하나의 의미 있는 결과를 제공하는 가장 작은 버전이다.

AI는 그 결과를 테스트 가능한 약속으로 문장화하는 데 도움을 준다:

• “10분 안에 당신은 __ 를 얻는다.”
• “끝나면 당신은 __ 를 갖는다.”

결과가 명료하지 않다면, MVP는 아직 모호한 것이다.

무엇을 제외할지 정하는 것이 진짜 계획이다

기능 비대를 피하려면 AI에게 명시적인 "v1에 포함되지 않음" 목록을 만들게 하라:

• 대시보드와 분석
• 다중 사용자 유형
• 통합 기능
• 커스터마이제이션과 테마

이 목록은 새 아이디어가 중간에 들어올 때 방패가 된다.

한 문장으로 표현하라

마지막으로, AI에게 반복해서 말할 수 있는 메시지를 초안하게 하라(전문 용어 없이):

• 한 문장 가치 제안: “[특정 사람]을 위한 [단순한 도구], [일반적 고통] 없이 [핵심 결과]를 제공한다.”
• 엘리베이터 피치(2–3줄): 무엇을 하는지, 누구를 위한지, 현재 우회책보다 왜 나은지.

이제 MVP는 작고 목적이 분명하며 설명 가능하다—프로토타입 전에 필요한 바로 그 상태다.

프로토타이핑: 아이디어를 만져볼 수 있게 만들기

프로토타입은 제품이 똑똑한 설명에서 실제로 동작하는 무언가로 옮겨가는 지점이다. 완벽도, 완전한 빌드가 아니라 누군가가 클릭하고 읽고 반응할 수 있을 정도로 구체적이면 충분하다.

MVP를 간단한 흐름으로 바꾸기

AI 사이드킥에게 MVP를 화면별 개요로 번역하게 하라. 핵심 가치를 증명할 짧은 경로를 목표로 한다.

예시 프롬프트:

You are a product designer. Create a simple user flow for a first-time user.
Context: [what the product helps with]
MVP scope: [3–5 key actions]
Output:
1) Flow diagram in text (Screen A -> Screen B - ...)
2) For each screen: title, primary CTA, and 2–4 lines of copy
Keep it friendly and clear for non-technical users.

이 코드 블록은 번역하지 않고 원문 그대로 유지합니다.

그 결과로 간단한 와이어프레임(종이나 기본 클릭형 목업)을 만들 수 있다. 목표는 사람들이 10초 이내에 "이해"할 수 있어야 한다는 것.

픽셀을 그리기 전에 문구를 먼저 작성하라

많은 프로토타입이 실패하는 이유는 카피가 모호하기 때문이다. AI를 이용해 다음을 작성하라:

• 온보딩 단계(처음, 두 번째, 세 번째로 무슨 일이 일어나는지)
• 도움 문구(사용자가 망설일 지점에 작은 설명)
• 오류 메시지(무슨 문제가 발생했는지, 다음 할 일)
• 핵심 이메일(환영 이메일, "거의 설정 완료" 이메일, 간단한 후속 이메일)

프로토타입을 소리 내어 읽었을 때 여전히 이해가 되면, 좋은 상태다.

관심을 검증하는 "페이크 도어" 테스트 실행하기

모든 걸 만들기 전에 약속을 설명하는 랜딩 페이지를 만들어 2–3개의 프로토타입 화면을 보여주고 하나의 명확한 CTA(예: "액세스 요청" 또는 "대기자 명단 가입")를 넣어라. 구현되지 않은 기능을 클릭하면 친절한 메시지를 보여주고 이메일을 캡처하라.

AI는 랜딩 페이지, FAQ, 간단한 가격 안내(자리 표시자처럼 /pricing) 초안을 도와줄 수 있다.

당신이 찾는 것은 칭찬이 아니라: 클릭, 가입, 답장, 그리고 의도를 드러내는 구체적인 질문들이다.

검증: 확장 전에 가치를 증명하기

검증은 호기심 많은 빌더가 “이게 작동할까?”에서 “누군가 행동할 만큼 관심이 있는가?”로 질문을 바꾸는 순간이다. 목표는 완벽한 제품이 아니라 가장 적은 노력으로 가치를 증명하는 것이다.

가벼운 테스트를 선택하고 실제로 만들라

기능을 구축하는 대신 결정을 강제하는 테스트를 선택하라:

• 명확한 약속과 대기자 명단이 있는 원페이지 랜딩
• 수동으로(하지만 일관되게) 제공되는 "컨시어지" 버전
• 3–5명의 타깃 사용자와의 소규모 파일럿

AI는 어설픈 아이디어를 선명한 오퍼로 바꿔준다: 헤드라인, 짧은 설명, 몇 가지 혜택, 그리고 마케팅처럼 들리지 않는 CTA.

측정할 수 있는 결과를 정의하라

보내기 전에 “성공”이 숫자로 무엇인지 적어라. 허영 지표가 아닌 의도의 신호.

예시:

• 가입률: 방문자의 30%가 대기자 명단에 가입
• 응답: 50개의 연락에 대해 의미 있는 이메일 답장 10개
• 절약 시간: 사용자가 작업을 20분 더 빨리 끝냄
• 재사용: 파일럿 사용자 5명 중 3명이 다음 주에도 재사용

측정할 수 없다면 배울 수 없다.

AI로 A/B 변형 빠르게 생성하기(무작위가 아니라 목적 있는)

AI에게 특정 대상 한 사람을 겨냥한 헤드라인+CTA 조합 10개를 만들어 달라고 하고, 그중 두 개를 테스트하라. 하나는 "시간 절약"에, 다른 하나는 "실수 방지"에 초점을 맞출 수 있다. 같은 오퍼, 다른 각도다.

학습을 캡처하고 다음 움직임을 정하라

테스트 후, AI는 무슨 일이 일어났는지 요약한다: 사람들이 무엇을 클릭했는지, 어떤 질문을 했는지, 무엇이 혼란스러웠는지, 무엇을 무시했는지. 그러면 단순한 결정으로 끝난다: 계속, 변경, 또는 중단—그리고 다음에 시도할 한 문장.

기술적으로 알지 못해도 빌드 계획 세우기

당신은 ‘개발자 언어’를 몰라도 빌드를 계획할 수 있다. 필요한 것은 명확성이다: 출시 첫날 제품이 무엇을 해야 하는지, 무엇을 미룰지, 그리고 어떻게 작동하는지 알 수 있는지.

이때 AI 사이드킥은 아이디어를 브레인스토밍에서 신중한 프로젝트 파트너로 바꾼다.

세 개의 버킷으로 시작하라

AI에게 아이디어를 필수(Must-haves), 있으면 좋은 것(Nice-to-haves), **나중에(Later)**로 나누는 간단한 빌드 계획을 만들게 하라. 필수 항목은 잔혹할 정도로 작게—사용자에게 약속한 것을 직접 전달하는 기능들만.

그런 다음 각 필수 항목에 대한 한 페이지짜리 "완료 정의(Definition of Done)"를 만들라고 하라. 예시 프롬프트:

• “사용자가 초안을 저장하는 것에 대한 평이한 스펙(예외 케이스 포함)을 작성해줘.”
• “비기술자가 테스트할 수 있는 'PDF로 내보내기' 수락 기준을 적어줘.”

평이한 영어로 된 스펙과 체크리스트

AI에게 다음을 작성하게 하라:

• 단계별 빌드 체크리스트(무엇을, 어떤 순서로 만들지)
• 간단한 유저 스토리(“As a… I want… so that…”)와 수락 기준
• 당신이 다른 사람에게 공유하기 전에 스스로 테스트할 수 있는 체크리스트

이건 프리랜서나 개발팀이 추측할 여지를 줄인다.

누가 무엇을 하는지 명확히 하라

다른 사람과 일한다면 AI에게 역할을 개요하게 하라: 누가 화면을 디자인하는지, 백엔드를 누가 구축하는지, 카피를 누가 쓰는지, 분석을 누가 설정하는지, QA는 누가 담당하는지. 한 사람이 여러 모자를 쓸지라도 모자를 명명하는 것만으로 누락을 줄일 수 있다.

기본적인 개인정보 및 데이터 처리 질문

빌드 전에 AI로 실용적인 질문 목록을 생성하라: 어떤 데이터를 수집하는가? 어디에 저장되는가? 누가 접근하는가? 사용자가 데이터를 삭제하려면 어떻게 하는가? 여기서 법적 문서가 필요한 건 아니다—나중에 놀라지 않기 위함이다.

빌드 준비가 되면 자신의 속도에 맞는 워크플로를 골라라

비기술자이거나 빠르게 움직이고 싶다면, 이건 또한 "바이브-코딩(vibe-coding)" 플랫폼이 도움이 되는 지점이다. 예를 들어 Koder.ai는 당신이 평이한 영어로 쓴 스펙을 채팅 인터페이스로 입력하면 웹/백엔드/모바일 작동 버전을 만들어주고—테스트하면서 스냅샷과 롤백으로 반복할 수 있게 한다.

실질적 이득은 코드 생성의 마법이 아니라: "발견에서 배운 것"에서 "사람 앞에 놓을 수 있는 동작 버전"으로의 루프를 단축하는 것이다. 나중에 전통적 파이프라인으로 옮기고 싶다면 소스 코드를 내보낼 수도 있다.

출시: 명확한 메시지와 차분한 체크리스트

출시일은 대본 없이 무대에 오르는 기분이 되어선 안 된다. 발견을 잘 했고 작고 유용한 MVP를 만들었다면, 다음 임무는 단순히 그것을 명확히 설명하고 첫 사용자들이 시도하기 쉽게 만드는 것이다.

차분한 출시 체크리스트(진짜로 중요한 것들)

AI를 실용적 프로젝트 매니저처럼 사용해 지저분한 노트를 정돈된 목록으로 바꿔라. 그런 다음 현실적인 것을 골라 실행하라.

당신의 '충분히 좋은' 체크리스트는 다음과 같을 수 있다:

• 메시징: 누구를 위한 것인지 한 문장, 무엇을 돕는지 한 문장, 왜 다른지 한 문장.
• 데모: 60–90초 워크스루(스크린 녹화나 라이브). 기능 투어가 아니라 핵심 과업 시연.
• 온보딩: 처음 실행 체크리스트(3단계 이하)와 시작 예시 하나.
• 지원: 연락 경로와 “24시간 내 회신” 같은 약속.

반대 의견에서 FAQ 초안 만들기

발견에서 들었던 주요 의문—"내 워크플로에 맞을까?", "설정하는 데 시간 얼마나 걸려?", "내 데이터는 안전한가?"—을 AI에게 맡겨 FAQ 답변 초안을 만들게 하라.

그런 다음 정직하게 편집하라. 불확실한 부분은 불확실하다고 말하고 계획을 설명하라.

스토리 기반 제품 페이지 + 첫 발표문

AI에게 간단한 개요를 요청하라:

1. 좌절의 순간(고객의, 당신의 것이 아님)
2. 제품이 주는 작은 승리
3. 3단계로 본 작동 방식
4. 증거(인용구, 스크린샷, 구체적 결과)
5. 명확한 행동 유도(시작하기, 대기자 명단, 액세스 요청)

첫 발표 문구는 인간적으로 유지하라: “우리가 만든 것, 대상, 그리고 다음으로 테스트할 것.”

일정과 첫 ‘승리’

현실적인 출시 윈도우를 정하고(작게라도) 첫 승리를 다음 중 하나로 정의하라: 활성 사용자 10명, 온보딩 완료 5건, 또는 유료 체험 3건. AI는 추적을 도울 수 있지만, 가치를 증명하는 목표는 당신이 선택하라—허영 지표가 아니다.

모멘텀 유지: 장기적인 공동 제작자로서의 AI

출시 후에도 호기심 많은 빌더가 AI와 결별하는 건 아니다. AI 사용 방식이 바뀔 뿐이다.

초기에는 사이드킥이 속도를 도와준다—초안, 구조, 프로토타입. 이후에는 리듬을 도와준다: 패턴을 포착하고 일관성을 유지하며 작은 결정을 덜 스트레스 받게 내리도록 한다.

주간 반복(영웅적 스프린트가 아니라 루틴)

간단한 주기를 정하라: 사용자와 대화하고, 작은 개선 하나를 배포하고, 무슨 일이 일어났는지 적어두라. AI는 루프를 지속시키는 조용한 도움이다.

지속되게 하는 몇 가지 습관:

• 주간 사용자 통화(짧게라도). AI가 지난 주 노트에서 의제와 후속 질문 5개를 생성해 준다.
• 실험 로그. 각 변경 후: 가설, 배포한 것, 기대한 것, 일어난 일. AI가 결과를 요약하고 다음 실험을 제안한다.
• 프롬프트 라이브러리. 연구 요약, 인터뷰 질문, 릴리스 노트 등 지속적으로 유용한 프롬프트를 저장하라. 시간이 지나면 이게 운영 매뉴얼이 된다.

AI가 하지 말아야 할 일

사이드킥이 도움이 되되 무모해지지 않게 선을 그어라:

• 최종 판단자가 아니다. AI는 추천할 수 있지만, 무엇을 배포할지는 빌더가 결정한다.
• 윤리부서가 아니다. AI가 위험을 지적할 수는 있지만 정책과 가치는 빌더가 정한다.
• 사용자 동의 없는 지름길이 아니다. 개인 데이터 스크래핑, 몰래 녹음, "우리가 AI로 당신이 원하는 것을 물어봤다" 같은 행위는 금지한다. 사람들에게 직접 묻고 투명하게 하라.

복사해 쓸 수 있는 반복 가능한 프레임워크

모멘텀이 떨어질 때 돌아갈 단순한 스크립트:

1. 듣기: 짧은 사용자 대화 3–5건.
2. 통합: AI에게 테마, 모순, 미해결 질문을 묻기.
3. 선택: 하나의 문제와 하나의 중요한 지표 선택.
4. 배포: 아이디어를 시험하는 가장 작은 변경 배포.
5. 학습: 결과를 기록하고 프롬프트 라이브러리를 업데이트하고 반복.

이것이 호기심이 제품이 되는 방식이고—제품이 관행이 되는 방식이다.