AI 시대 PM의 하루: 한 문장을 눌러볼 수 있는 프로토타입으로 바꾼 이야기

먼저 구체적인 이야기부터. 지난주 수요일 오후, 제 머릿속에 흐릿한 생각 하나가 떠올랐습니다. “손 가는 대로 가계부를 적을 수 있는 작은 걸 하나 갖고 싶다.” 두 시간쯤 지났을 때, 제 동료는 이미 제 휴대폰에서 진짜로 눌러보고 있었습니다——“한 건 추가”를 누르고, 금액을 입력하고, 분류를 고르고, 첫 화면으로 돌아오면 이번 달에 얼마를 썼는지, 파이 차트가 몇 조각으로 나뉘었는지가 보였습니다. 코드는 한 줄도 안 썼습니다.

이 이야기를 꺼내는 건 AI가 얼마나 대단한지 자랑하려는 게 아닙니다. 저는 직관에 어긋나는 한 가지를 말하고 싶습니다. 많은 사람이 AI가 왔으니 PM은 얼른 프로그래밍을 배워야 도태되지 않는다고 생각합니다. 그런데 지난 반년 넘게 제가 몸으로 느낀 건 정반대입니다——코드를 쓰는 일의 문턱은 무섭게 무너져 내리고 있고, 진짜로 값나가고 진짜로 희소해지는 건 다른 겁니다: 어떤 일을 AI가 한 번에 제대로 만들 수 있을 만큼 명확하게 말하는 것.

이 글에서는 그 이치 자체를 설명하지 않고, 제가 구체적으로 어떻게 했는지를 이야기합니다. 위의 가계부 예시를 그대로 써서, 제가 밟았던 함정까지 포함해 한 단계씩 뜯어 보여드리겠습니다. 당신 손안에도 오래 묵혀두고 손을 못 댄 아이디어가 있다면, 다 읽고 나서 아마 직접 한 번 시도해볼 수 있을 겁니다.

첫 번째: 시키지 말고, 먼저 나에게 되묻게 하라

제가 AI로 뭔가를 만들기 시작했던 초창기에 가장 자주 저지른 실수는, 머릿속의 그 흐릿한 한 문장을 그대로 던지고——“가계부 앱 하나 만들어줘”——완성품이 나오길 기다린 겁니다.

결과는 늘 이랬습니다. AI는 자기가 생각하는 ‘내가 원하는 것’을 내놓는데, 그건 제 머릿속과 천 리 만 리 떨어져 있었습니다. 제가 조금씩 고쳐주면 AI는 조금씩 또 어긋나고, 둘이 서로 눈치를 보며 짐작하다가, 결국 저는 뚜껑이 열렸습니다.

나중에 습관 하나를 바꿨습니다. 딱 한 문장짜리인데, 어이없을 만큼 잘 먹힙니다. 바로 만들게 하지 않고, 먼저 나에게 되묻게 하는 겁니다. 저는 이렇게 말합니다. “가계부 쓰는 작은 도구를 하나 만들고 싶은데, 아직 쓰지 마. 먼저 나한테 질문 5개를 해줘. 네가 명확히 해야 하는데 내가 아직 말 안 한 부분을 물어봐.”

그러면 AI가 묻습니다. 누가 쓰나요, 당신 혼자인가요 아니면 여러 명인가요? 분류가 필요한가요, 분류는 직접 정하나요 아니면 몇 개 미리 세팅해드릴까요? 금액을 수입과 지출로 나눌까요? 데이터는 휴대폰에 로컬로 저장하면 되나요, 아니면 기기를 바꿔도 볼 수 있어야 하나요? 예산 알림이 필요한가요?

보세요, 이 질문들은 전부 제 머릿속에서 원래 뒤죽박죽이라 정리 안 된 부분들입니다. AI가 대신해서 “나는 대체 뭘 원하는가”를 끄집어내 준 겁니다. 이 5개 질문에 답을 다 하고 나면, 이 물건의 모습이 오히려 제 마음속에서 먼저 또렷해집니다. 이때 만들게 하면 한 번에 성공할 확률이 훨씬 높습니다.

제가 밟은 함정. 이 단계를 건너뛰어서 아낀 2분은, 나중에 두 시간으로 갚게 됩니다. 언젠가 AI가 묻는 게 귀찮아서 바로 만들게 했더니, 기능은 다 갖췄지만 완전히 제가 원하던 게 아닌 물건이 나왔고, 손보다 손보다 결국 처음부터 다시 하는 것만 못했습니다. 지금은 이 단계를 무슨 일이 있어도 지킵니다.

두 번째: 한 번에 한 곳만 고쳐라

첫 버전이 나오면, 눌러지긴 하는데 분명 어딘가 어색합니다. 이때 두 번째 함정이 기다립니다. 마음에 안 드는 열 군데를 한 방에 다 쏟아붓는 것.

“첫 화면 색이 너무 흐리고, 분류 아이콘 못생겼고, 파이 차트 색 바꾸고 싶고, 한 건 추가 버튼 너무 작고, 아 참 금액에 소수점 자동으로 붙게 하고, 그리고 검색도 하나 추가해줘……”

저도 예전엔 이렇게 했습니다, 빨리 가려고. 결과는 이랬습니다. AI가 다 고치고 나면 색은 맞는데 버튼 얘긴 까먹었거나, 버튼은 고쳤는데 파이 차트가 또 망가졌습니다. 고칠 게 많아지면 AI는 이것 챙기다 저걸 놓치고, 당신도 대체 어느 말이 먹혔고 어느 말이 슬쩍 누락됐는지 분간이 안 됩니다.

지금은 한 번에 하나의 수정만 말하고, 말한 뒤엔 휴대폰에서 한 번 눌러봐서 이 한 곳이 맞는지 확인하고, 그다음에 다음 걸 말합니다. 느리냐고요? 겉보기엔 느립니다. 하지만 매 걸음이 안정적이고 뒤로 돌아가지 않습니다. 계산해보니, 이렇게 쭉 가는 게 오히려 “한꺼번에 다 말하고 나중에 몰아서 되돌리는 것”보다 훨씬 빠르고, 게다가 저는 내내 지금이 어떤 상태인지 알고 있습니다.

이건 무슨 AI 테크닉이 아닙니다. 제품 만드는 가장 소박한 원칙 하나일 뿐입니다. 작은 걸음, 매 걸음 검증 가능하게. 다만 AI가 매 걸음의 비용을 극도로 낮춰줬으니, 욕심낼 이유가 더더욱 없어진 겁니다.

한마디 끼워넣자면: 수정을 어떻게 말해야 AI가 알아듣는가

위에서 “한 번에 하나만 고쳐라”라고 했지만, “하나”만으로는 부족합니다. 관건은 그 하나를 어떻게 말하느냐입니다. 이건 이 글 전체에서 제가 가장 실전적이고, 또 가장 즉각 효과를 보는 지점이라고 생각하는 부분입니다.

제가 밟은 가장 큰 함정은 형용사로 AI에게 지시를 내린 것입니다. “첫 화면 좀 예쁘게” “버튼 좀 시원시원하게” “색을 좀 고급스럽게”——이런 말을 입에 올리는 순간, 판단권을 통째로 AI에게 넘겨준 셈입니다. “예쁘다” “고급스럽다”는 AI에게 만 가지 해석이 있고, 아무거나 하나 고르면 십중팔구 당신이 원하던 그것은 아니니까요.

나중에 저는 저 자신을 두 가지로 바꾸도록 밀어붙였습니다. 참조물을 주고, 상태를 주고, 형용사는 주지 마라.

참조물을 준다는 건, “예쁘게”라고 하지 말고 “첫 화면 카드는 여백을 WeChat 독서 같은 느낌으로 참고해서, 한 화면에 서너 개만 두고 빽빽하게 하지 마”라고 하는 겁니다. AI는 즉시 당신이 뭘 원하는지 압니다——맘대로 해석할 여지가 있는 흐릿한 평가가 아니라, 정렬시킬 수 있는 구체적인 대상을 줬으니까요.

상태를 준다는 건, “기록이 없는 경우를 좀 처리해줘”라고 하지 말고 “기록이 한 건도 없을 때는 첫 화면 가운데에 회색 글씨 한 줄로 ‘아직 기록이 없어요, 오른쪽 아래 한 건 추가를 눌러주세요’를 보여주고, 빈 파이 차트는 띄우지 마”라고 하는 겁니다. 각 상태에서 화면에 구체적으로 뭐가 보여야 하는지 말해주는 것——데이터가 있을 때, 없을 때, 로딩 중일 때, 오류 났을 때 각각 어떤 모습인지. 당신이 구체적으로 말할수록, AI가 당신이 원치 않는 모양으로 “자유롭게 발휘”할 여지가 줄어듭니다.

지금 제 자체 점검은 이렇습니다. 지시 한 문장을 말하고 나서, 그 안에 형용사가 있는지 되돌아보는 것. “예쁘게, 시원시원하게, 고급스럽게, 좀 최적화” 같은 단어가 있으면 멈추고, 그걸 “누구를 참고, 구체적으로 어떤 모습”으로 번역합니다. 이 작은 동작이, 제가 배운 그 어떤 AI 테크닉보다 잘 먹힙니다.

세 번째: 첫 버전부터 진짜 데이터를 넣어라, “예시 텍스트”는 쓰지 마라

이건 제가 가장 간과되기 쉬우면서도 결과에 가장 영향을 준다고 보는 항목입니다.

많은 사람이 프로토타입을 만들 때, AI에게 먼저 “골격”을 짜게 하는 데 익숙합니다——안에는 “제목 1” “내용 자리” “¥000.00” 같은 가짜가 들어 있고, “구조만 맞으면 내용은 나중에 채우지” 하고 생각합니다.

저는 더 이상 이렇게 안 합니다. 첫 버전부터 진짜 데이터를 넣게 합니다. 가계부 예시라면, 저는 어제 제가 실제로 쓴 몇 건을 그대로 미리 넣게 합니다. 아침값 12, 택시 28, 장보기 63, 그리고 좀 뼈아팠던, 아이 학원 등록에 쓴 2000.

왜냐고요? 가짜 데이터는 당신을 속이니까요. 전부 “¥000.00”일 때는 화면이 말끔해 보여서 “괜찮은데?” 싶습니다. 그런데 “2000” 같은 실제의, 자릿수가 들쭉날쭉한 숫자를 넣는 순간 문제가 일제히 튀어나옵니다. 금액이 길어지면 오른쪽이 화면 끝에 부딪히고, 그 파이 차트는 2000짜리 한 건에 눌려서 나머지 몇 건이 거의 안 보일 만큼 작아지고, 분류 이름이 조금만 길어도 레이아웃을 찌그러뜨립니다.

이 함정들은 가짜 데이터로는 하나도 안 보이고, 출시되고 나면 전부 실제 사용자 얼굴에 부딪힙니다. 진짜 데이터를 쓰면, 그것들은 당신 손안의 첫 버전에서 드러나고, 게다가 일찍 드러날수록 고치는 값이 쌉니다——이때는 한 줄 고치면 되는 일이, 출시 후 사용자한테 욕먹고 고치는 건 완전히 다른 이야기입니다. 지금 제 습관은 이렇습니다. 진짜 숫자를 쓸 수 있으면 절대 자리표시자를 안 쓰고, 진짜일수록 극단적일수록 좋습니다——가장 긴 이름, 가장 큰 금액, 가장 빈 상태(기록이 한 건도 없을 때 화면은 어떤 모습인가?), 전부 첫 버전에서 봐야 합니다.

네 번째: 반드시 실기기에서 직접 한 번 눌러봐라

프로토타입이 나오면, AI는 보통 아주 자신 있게 알려줍니다. “완료했습니다, 기능 다 구현했습니다.”

이 말은 한 글자도 믿지 마세요. 거짓말을 하는 게 아니라, AI는 손이 없어서 진짜로 눌러볼 수가 없는 겁니다.

저는 이걸로 손해를 봤습니다. 한번은 AI가 기록, 삭제, 통계 다 됐다고 큰소리쳤고, 저도 코드 로직을 봐도 흠잡을 데가 없어서 믿었습니다. 그런데 동료가 가져가서 한 건을 추가하니 잘 되고, 그 건을 눌러 지우려니——반응이 없었습니다. 삭제 버튼은 그려놨는데, “누르면 진짜로 지워지는” 그 동작을 AI가 빠뜨린 거고, 자기는 그걸 전혀 모른 채 “완료했다”고 말한 겁니다.

그 뒤로 저는 철칙 하나를 세웠습니다. 어떤 “다 됐다”든, 제가 직접 실기기에서 핵심 경로 하나를 손으로 끝까지 걸어봐야 인정됩니다. 한 건 추가, 목록에 나타나는 걸 확인, 삭제, 통계가 따라 바뀌는 걸 확인——이 사슬을 제 손으로 눌러 관통시키지 못하면, 안 끝난 걸로 칩니다. 이 단계는 3분도 안 걸리지만, 당신과 “출시 후 사용자에게 발각되는 것” 사이의 유일한 벽입니다.

구체적으로 어떻게 걷는지, 저에겐 미련한 방법이 하나 있습니다. 손대기 전에, 종이 한 장에 이 물건의 가장 핵심적인 두세 개 경로를 먼저 적습니다. 가계부라면 제가 적은 건——“①한 건을 추가하고 그게 보인다 ②한 건을 지운다 ③첫 화면 숫자와 파이 차트가 따라 바뀐다.” 딱 이 셋. 다 만든 뒤엔 AI가 뭐라고 하든 안 보고, 이 종이를 들고 한 줄 한 줄 휴대폰에서 눌러봅니다. 관통한 줄은 지우고, 못 지우는 게 안 끝난 겁니다.

이 종이를 우습게 보지 마세요. 이건 당신이 손대기 전에 “이 물건은 대체 어느 몇 가지 일로 성립하는가”를 먼저 명확히 하도록 강제합니다——많은 사람이 하다가 길을 잃는 건, 종이에 이 두세 개 주경로를 정해둔 적이 없어서, 만들다 보면 온갖 디테일에 끌려가 결국 기능은 잔뜩인데 정작 가장 핵심인 경로는 안 통하기 때문입니다. 어느 경로가 반드시 통해야 하는지 먼저 명확히 하고, 그다음 AI에게 만들게 하고, 마지막에 이 경로들을 손으로 검증한다——이 처음과 끝의 두 장의 종이가, 중간에 AI가 코드를 얼마나 썼든 그보다 중요합니다.

다섯 번째: 검수 기준은 “눌러서 통하는가”이지 “보기에 맞는가”가 아니다

위의 몇 단계를 이어보면, 사실 같은 판단이 반복해서 나타납니다. 나는 대체 무엇을 기준으로 이 물건이 되는지 안 되는지 판단하는가?

제가 저 자신에게 준 답은 이겁니다. 온전한 경로 하나를 진짜로 눌러서 통과할 수 있는가, 보기에 맞는가가 아니라.

“보기에 맞다”는 가장 속기 쉽습니다. 스크린샷을 단톡방에 올리면 다들 예쁘다고 하지만, 아무도 실제로 한 건을 기록해본 적이 없을 수 있습니다. 반면 “눌러서 통한다”는 단단합니다——실제 사람 한 명이, 열기부터 한 건 기록, 결과 확인까지, 도중에 안 막히고 죽은 버튼이 하나도 없이 이 경로를 통과하면, 그제서야 이 물건은 진짜로 성립합니다.

이게 제가 AI 시대의 PM이 가장 지켜야 한다고 보는 지점입니다. 뭔가를 만드는 비용이 거의 0으로 눌리면, “그럴듯해 보이는 물건 하나를 만들어내는 것”은 이미 값나가지 않습니다, 화면 가득 널렸으니까요. 값나가는 건, 당신이 여전히 판단할 수 있느냐입니다: 이 그럴듯해 보이는 물건이 진짜 쓸 수 있는 건지, 아니면 그냥 그럴듯해 보이기만 하는 건지. 이 판단은 AI가 당신을 대신할 수 없습니다. AI 자신이 바로 자신 있게 “완료했다”고 말하면서 삭제 버튼을 빠뜨리는 그 녀석이니까요.

그래서, 코드 쓰는 걸 배워야 하나 말아야 하나

서두의 그 질문으로 돌아옵니다.

제 답은 이겁니다. 코드를 어떻게 쓰는지 배울 필요는 없지만, 말을 AI가 한 번에 제대로 만들 수 있을 만큼 하는 법은 배워야 합니다——이 둘은 다른 겁니다. 앞의 것은 지금 값이 떨어지고 있는 기술 하나를 배우는 거고, 뒤의 것은 점점 희소해지는 판단력 하나를 단련하는 겁니다: 흐릿한 생각을 명확하게 몰아붙이고, 한 번에 한 걸음씩 밀고, 진짜 물건으로 검증하고, 손으로 눌러 통하고 나서야 믿는 것.

이 몇 가지는, 까놓고 말하면 하나도 “기술”이 아닙니다. 오히려 자기가 뭘 원하는지 명확히 알고, 또 한 걸음씩 검증할 의지가 있는 사람이라면 원래 갖고 있어야 할 습관에 가깝습니다. AI는 그저 이 습관들의 보상을 몇 배로 키워줬을 뿐입니다——당신이 명확하게 생각할수록 AI가 주는 건 더 정확하고, 당신이 대충 얼버무릴수록 AI도 대충 얼버무립니다.

저도 아직 정리 안 된 부분이 있어서, 겸사겸사 당신에게 던져봅니다. “생각을 눌러볼 수 있는 물건으로 바꾸는” 일이, 오후 한나절에 몇 라운드씩 왔다 갔다 할 만큼 빨라졌을 때, PM과 “자기가 뭘 원하는지 명확히 아는 평범한 사람” 사이의 그 선은 대체 어디에 그어지는 걸까요? 저도 답을 찾고 있는 중입니다. 하지만 적어도 저는 압니다, 그 선이 “코드를 쓸 줄 아느냐”에 있지 않다는 건——지난주 그 가계부 작은 물건, 처음부터 끝까지 저는 코드를 한 줄도 안 건드렸습니다.