프로토타입 vs 실제 제품 (Prototypes vs Products)
최근 생성형 AI(Gen AI) 도구의 발전으로 제품 관리자가 직접 프로토타입을 만들기 쉬워졌지만, 이로 인해 프로토타입과 최종 제품을 혼동하는 문제가 새롭게 대두되고 있어. 프로토타입은 '학습'을 위한 것이고 실제 제품은 '수익'을 위한 것이라는 본질적인 차이와 엔터프라이즈급 제품이 갖춰야 할 복잡성을 명확히 이해해야 해. 이 글은 제품 제작자(특히 엔지니어링 배경이 없는 PM)가 두 영역의 차이를 이해하고 적절한 도구를 활용하도록 돕기 위해 작성되었어.
1. 새로운 도구의 등장과 뜻밖의 오해
이전 글에서 생성형 AI 기반의 프로토타이핑 도구들이 제품 발견(Product Discovery) 과정에 얼마나 큰 도움이 되는지 이야기했었어. 많은 사람들이 이 새로운 도구들 덕분에 단순히 옆에서 의견을 내는 것을 넘어, 제품을 만드는 과정에 직접 참여할 수 있게 되었다며 긍정적인 반응을 보였지. 이는 제품 팀 전체, 특히 제품 발견 단계에서 매우 긍정적인 변화라고 볼 수 있어. 👍
하지만 이런 추세에는 예상치 못한 부작용도 하나 있었는데, 바로 모든 사람이 프로토타입과 최종적으로 만들어질 제품의 차이를 제대로 이해하고 있지는 않다는 점이야.
우리는 모든 사람이 프로토타입과 최종 제품의 차이를 이해하고 있는 것은 아니라는 사실을 알게 되었습니다.
물론 고객이나 이해관계자들이 프로토타입을 보고 "이게 최종 제품 아니야?"라고 오해하는 건 수십 년 전부터 있었던 일이야. 하지만 유능한 제품 관리자나 디자이너라면 이런 오해를 어떻게 풀어야 할지 잘 알고 있지. 지금 내가 이야기하려는 건 고객이 아니라, 제품 제작자들(Product Creators), 특히 제품 관리자(PM)들이 겪는 혼란에 대한 거야.
엔지니어링 배경이 없는 제품 관리자들은 매우 정교하고 실제 데이터가 연동되는(high-fidelity, live-data) 프로토타입을 보면서 이렇게 생각하기 쉬워. "이 정도면 실제로 판매하고 서비스하는 제품으로 만드는 게 그리 어렵지 않겠는데?" 하지만 이런 생각으로 엔지니어들 앞에서 당황스러운 상황을 겪는 PM들을 꽤 많이 목격했어. 이 글은 바로 그런 분들을 위한 거야. 😅
2. '학습을 위한 구축' vs '수익을 위한 구축'
이런 혼란이 생기는 이유 중 하나는 우리가 프로토타이핑을 배울 때, 보통 몇 가지 중요한 사용 사례(Use case)와 비즈니스 규칙만 담은 아주 단순한 형태에서 시작하기 때문이야. 하지만 실제 제품, 특히 우리가 진짜 비즈니스를 하려고 만드는 제품의 범위는 훨씬 더 방대해.
대부분의 제품은 수십, 수백 개의 사용 사례와 복잡한 비즈니스 로직을 담고 있어. 특히 연간 수천만 원 이상의 가치를 제공하는 엔터프라이즈급 솔루션의 경우, 수천 개의 사용 사례와 매우 복잡한 제약 조건 및 정책들이 얽혀 있지.
이 두 가지 활동의 본질적인 차이를 이해하는 것이 중요해:
- 제품 발견(Product Discovery): 학습을 위해 구축하는 것 (Building to Learn) 🧠
- 제품 배송(Product Delivery): 수익을 창출하기 위해 구축하는 것 (Building to Earn) 💰
상업용 제품은 비즈니스 복잡성뿐만 아니라 실행 시간(Run-time)의 복잡성도 해결해야 해. 제품은 다음과 같은 까다로운 조건들을 만족해야 하거든:
- 지속적인 신뢰성: 언제나 안정적으로 작동해야 함.
- 관측 가능성(Observability): 문제를 감지하고 결과를 보고할 수 있는 텔레메트리(telemetry)가 구축되어야 함.
- 성능 유지: 사용량이 늘어나도 성능이 저하되지 않아야 함.
- 다양성 지원: 다양한 언어와 통화를 처리할 수 있어야 함.
- 운영 과제 해결: 무중단 유지 보수, 내결함성(fault-tolerance), 데이터 보안, 규정 준수, 재해 복구 등.
제품은 지속적으로 신뢰할 수 있어야 합니다("신뢰성은 우리의 가장 중요한 기능입니다").
물론 내부 도구(Internal tools)나 고객 지원용 제품처럼 운영 요구사항이 비교적 적은 경우도 있어. 이런 경우에는 프로토타입에서 실제 제품 품질로 가는 길이 더 짧을 수 있지. 하지만 고객을 직접 상대하는 제품(Customer-facing products)의 경우, 일부 툴 제공업체들이 마케팅을 위해 과장된 주장을 하거나 실제 제품 개발의 복잡성을 모른 채 "프로토타입이 곧 제품이 될 수 있다"고 말하는 경우가 있으니 주의해야 해. ⚠️
3. 도구의 구분과 미래 전망
생성형 AI 기반의 코딩 도구들을 자세히 살펴보면, 크게 두 가지 부류로 나뉘는 걸 알 수 있어.
- 프로토타이핑 도구: 제품 제작자의 프로토타이핑을 돕는 데 초점을 맞춤 (예: Lovable, Bolt, Figma Make)
- 제품 구축 도구: 전문 제품 제작자가 상업적 품질의 제품을 만드는 것을 도움 (예: Claude Code, Cursor)
숙련된 사용자들은 이 두 종류의 도구를 전혀 다른 방식으로 활용해. 왜냐하면 각각 해결하려는 문제가 다르기 때문이지. 앞서 말했듯 '학습을 위한 구축'과 '수익을 위한 구축'은 완전히 다른 영역이니까.
그렇다면 향후 3~5년 안에 코딩 생성 도구가 발전해서, 복잡한 엔터프라이즈급 솔루션까지 프로토타입에서 바로 실제 제품으로 전환할 수 있는 날이 올까? 🤔
내 생각에는 아직 미지수야. 몇 가지 고려해볼 점이 있어:
- 가능성: 어떤 일이 "절대 일어날 수 없다"고 단정 짓는 건 위험해. 기술은 계속 발전하니까.
- 현재의 한계: 이 주제를 연구하는 곳들이 있다는 건 알지만, 당장 3~5년 내에 해결될 거라는 확신을 주는 결과물은 아직 못 봤어. 가장 큰 문제는 '구어체(말)'를 명세 언어(specification language)로 사용하는 것의 한계에서 비롯돼.
- 필요성: 물론 누군가 이걸 해결해 준다면 정말 놀랍고 가치 있는 일이겠지만, 꼭 해결되어야만 하는 문제는 아니야. 제품 발견과 제품 배송, 각각의 단계에 맞는 훌륭한 솔루션들이 있다면 우리는 충분히 고객과 비즈니스의 니즈를 충족시킬 수 있거든.
마무리
기술이 발전하고 경계가 흐려지더라도, 제품 제작자들은 발견(Discovery)과 배송(Delivery)이라는 두 활동의 차이를 명확히 이해하는 것이 매우 중요해.
프로토타입은 우리가 무엇을 만들어야 할지 배우기 위한 훌륭한 도구이지만, 그것이 곧바로 고객이 비즈니스를 운영할 수 있는 견고한 제품이 되는 것은 아니라는 점을 기억해줘. 각 단계에 맞는 적절한 도구를 사용하고, 그 차이를 아는 것이 성공적인 제품을 만드는 지름길이 될 거야. 🚀