AI가 코딩을 다 하는 시대, 제품을 만드는 사람의 진짜 경쟁력은 무엇일까요?

인스타그램 스토리와 릴스의 출시를 이끌었고, 현재 구글의 AI 검색을 담당하는 제품 부사장 로비 스타인(Robby Stein)이 흥미로운 관점을 공유했습니다.

AI 에이전트가 코드를 작성하고 앱을 빠르게 구현할 수 있게 되면서, 제품 개발에서 가장 중요한 역량도 달라지고 있다는 것입니다.

이제 핵심은 얼마나 빨리 만들 수 있는지가 아니라, 무엇을 만들어야 하는지 판단하는 능력입니다.

로비 스타인이 소개한 제품 의사결정의 핵심은 세 가지입니다.


1. 사람을 깊이 이해하기

기능 목록부터 만드는 대신, 사용자가 실제로 해결하고 싶은 문제가 무엇인지 파악해야 합니다.

로비 스타인은 침대를 구매했던 경험을 예로 들었습니다. 침대 제조사들은 냉각 기능이나 친환경 소재, 할인 가격을 강조했지만, 실제 구매 결정에 영향을 준 것은 옆 사람이 뒤척여도 움직임이 전달되지 않는다는 점이었습니다.

고객이 원하는 것은 단순히 좋은 침대가 아니라 편안하게 잠을 자는 것이었습니다.

이처럼 고객이 제품을 선택하는 진짜 이유는 표면적인 요구사항만 살펴봐서는 발견하기 어렵습니다.

AI를 활용하면 사용자 인터뷰와 피드백을 분석해 반복적으로 나타나는 문제와 숨겨진 요구사항을 찾아낼 수 있습니다.


2. 사용자 반응을 바탕으로 반복 개선하기

제품을 만들 때는 처음 세운 가설이 틀릴 수 있다는 사실을 받아들여야 합니다.

인스타그램 스토리의 초기에는 사용자들이 기능을 좋아하면서도 게시물을 올리는 것을 주저했습니다. 원인을 조사한 결과, 기능 부족보다는 직장 상사나 가족 등 원하지 않는 사람에게 게시물이 노출되는 부담이 문제였습니다.

이를 해결하기 위해 특정 사람들에게만 게시물을 공유하는 ‘친한 친구(Close Friends)’ 기능이 등장했습니다.

반면 릴스에서는 초기 팀이 짧은 영상을 24시간 뒤 사라지는 콘텐츠로 제공했지만, 크리에이터들은 자신이 만든 영상이 계속 남아 더 널리 퍼지기를 원했습니다.

두 사례가 보여주는 것은 명확합니다.

내부에서 그럴듯하다고 생각한 가설보다 실제 사용자의 행동과 피드백이 더 중요합니다.

AI는 사용자 의견을 분류하고, 반복되는 문제를 찾아내며, 개선 과제의 우선순위를 정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.


3. 완성도와 사용 경험에 집착하기

제품은 기능이 작동한다고 해서 완성되는 것이 아닙니다.

화면이 깨지지 않는지, 수식이 올바르게 표시되는지, 사용자가 원하는 정보를 이해하기 쉽게 전달하는지까지 확인해야 합니다.

또한 작은 애니메이션이나 버튼 반응처럼 사용자가 제품을 사용하는 과정에서 느끼는 세심한 경험도 중요합니다.

구글에서는 AI 에이전트가 직접 서비스를 실행하고, 화면을 캡처하고, 정해진 평가 기준에 따라 UI 문제를 찾아내는 방식으로 품질 검증을 자동화할 수 있습니다.

이처럼 AI를 개발뿐 아니라 테스트와 개선 과정에도 활용하면 제품의 완성도를 높이는 데 도움이 됩니다.

결국 AI 시대에 제품을 만드는 사람의 역할은 달라지고 있습니다.

코드를 직접 작성하는 능력만으로 차별화하기는 점점 어려워질 수 있습니다. 하지만 사용자의 문제를 발견하고, 무엇을 만들지 결정하며, 실제 반응을 바탕으로 제품을 개선하는 능력은 여전히 중요합니다.

개인적으로 이 관점은 바이브 코딩에도 그대로 적용된다고 생각합니다.

AI를 활용하면 아이디어를 빠르게 앱으로 구현할 수 있습니다. 그러나 앱을 만들 수 있다는 것과 사람들이 실제로 사용하고 싶어 하는 제품을 만드는 것은 전혀 다른 문제입니다.

앞으로의 경쟁력은 AI를 얼마나 능숙하게 다루는지뿐만 아니라, 누구의 어떤 문제를 해결할지 얼마나 정확하게 판단하는지에 달려 있습니다.


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