Meta에서는 PM이 프로토타입을 직접 코딩해 저커버그 앞에서 시연합니다. 제품 감각을 보는 면접에도 라이브 프로토타이핑 라운드가 생겼을 정도.

제품 관리 뉴스레터 Product Compass가 PM들과 라이브 워크숍을 열어, 똑같이 단순한 CRM 하나를 네 가지 도구로 만들어 비교했습니다. Lovable, Google AI Studio, Claude Design, Claude Code, 이렇게 넷이죠. 같은 프롬프트에서 출발했는데 결과물의 성격은 도구마다 뚜렷이 갈렸습니다.

출처: AI Prototyping in 2026: The PM Field Guide – Product Compass

PM이 직접 프로토타입을 만드는 시대

AI는 프로토타이핑을 없앤 게 아니라 그 성격을 바꿔놨습니다. 변화는 크게 두 갈래. 하나는 PM이 디자이너를 기다리지 않고 직접 만든다는 겁니다. 말로 설명하는 대신 작동하는 화면을 바로 보여주는 방식입니다.

다른 하나는 프로토타입과 실제 기능의 경계가 흐려졌다는 점입니다. 값싸고 되돌리기 쉬운 아이디어라면, 기능 플래그 뒤에 얹어 실제 사용량을 재는 편이 별도 실험보다 빠를 때가 많죠. Product Compass가 인용한 조사에서는 기업 제품팀의 60%가 프로토타이핑에만 두 가지 이상의 AI 도구를 쓴다고 합니다.

네 도구, 같은 CRM 다른 결과

저자가 정리한 도구별 강점과 한계는 이렇습니다.

• Lovable — 호스팅과 구글 로그인이 한 번의 클릭으로 붙고 UI가 강하다. 대신 게시 전 기본 데이터 접근 정책을 확인해야 하고, Lovable Cloud를 쓰면 갈아타기가 가장 어렵다.
• Google AI Studio — 구독 없이 오늘 당장 아이디어를 시험할 수 있다. UI는 가장 약하고, Firestore와 구글 로그인이 구글 생태계에 묶는다.
• Claude Design — 결과물이 가장 보기 좋고, 먼저 이것저것 질문부터 던진다. 다만 추적·분석·데이터베이스가 없어 기능을 끝까지 완성하진 못한다.
• Claude Code — 세팅이 가장 많지만 종속이 전혀 없다. 실제 코드가 내 저장소에 남고, 계측과 개발자 인수인계가 가장 강하다.

네 도구를 관통하는 축은 ‘종속이냐 인수인계냐’입니다. Lovable과 AI Studio는 붙이기 쉬운 대신 특정 생태계에 묶이고, Claude Code는 손이 많이 가는 대신 실제 개발로 넘기기가 가장 매끄럽죠. 그 사이에서 Claude Design은 ‘가장 보기 좋은 시연’에 특화된 셈입니다.

참고로 저자는 Bolt나 Magic Patterns는 권하지 않습니다. ChatGPT 같은 챗봇도 정적인 HTML은 만들지만, 계측이 안 돼 실무 프로토타이핑엔 맞지 않는다고 봤네요. 그럴 바엔 Google AI Studio를 쓰라는 조언입니다.

스펙을 쓰지 말고 반복하라

저자가 가장 힘줘 말하는 건 방법론입니다. 해결책을 문서로 완벽히 적어 개발자에게 넘기고 잘되길 바라는 방식, 그게 워터폴이고 한 번도 제대로 작동한 적 없다는 겁니다. 그런데 요즘 유행하는 ‘스펙 기반 개발’은 에이전트를 상대로 똑같은 일을 반복한다는 지적이죠.

우리는 무엇을 고쳐야 할지 완성된 제품을 봐야 비로소 압니다. 사용자가 실제로 만지는 화면에서 훨씬 나은 피드백이 나오는 법. 스크럼과 애자일이 오래전에 찾은 답, 반복입니다.