개발 경험이 전혀 없는데 AI 도구로 웹앱을 만들 수 있다고요? 가능은 합니다. 하지만 여러분이 생각하는 것처럼 마법처럼 뚝딱 만들어지진 않습니다.

Atomic Object의 딜리버리 리드인 Gabe Berghuis는 ChatPRD와 v0.dev를 사용해 실제로 작동하는 웹앱 프로토타입을 만들었습니다. 그런데 첫 시도는 완전히 망했죠. 두 번째 시도에서야 성공했는데, 그 과정에서 중요한 걸 깨달았습니다. AI도 사람과 똑같이 협업해야 한다는 것. AI가 여러분의 머릿속을 읽어주길 기대하면 안 됩니다.

저자는 자신이 코치로 참여하는 청소년 산악자전거 프로그램(Adventure Team)의 팀 관리 플랫폼이 필요했습니다. 기존 도구가 너무 형편없어서 몇 시즌을 고생한 끝에 직접 만들기로 결심했죠. 코치들은 출석 체크와 사진 업로드가 필요하고, 학부모들은 자녀가 어느 그룹에 속했는지 확인하고 싶어 하며, 팀 리더는 전체를 관리하고 공지를 보내야 합니다. 요구사항은 명확했습니다.

출처: The Robots Are Not Yet Sentient: Lessons Learned Building a Web App With No Development Experience – Atomic Object

1차 시도: 화려한 붕괴

ChatPRD로 제품요구서(PRD)를 작성하는 과정은 즐거웠습니다. 딱딱한 템플릿 대신 대화하듯이 사용자 유형과 필요 기능을 설명할 수 있었거든요. “스프레드시트가 정장을 입은 것 같은” 전통적 PRD와 달리, ChatPRD는 “친절한 바텐더가 잔을 닦으며 ‘사용자들이 진짜 원하는 게 뭔가요?’라고 묻는 느낌”이었다고 합니다.

문제는 그다음이었습니다. 완성된 PRD를 v0.dev에 넘기자 v0은 자신만만하게 “프론트엔드와 백엔드를 한 번에 다 만들어드릴게요!”라고 나섰습니다. 코드가 마법처럼 쏟아져 나왔고, 저자는 자신이 천재가 된 기분이었죠.

그리고 모든 게 무너졌습니다.

한 부분을 테스트하면 다른 부분이 망가졌습니다. “코드 에러를 고쳐주는 AI 마법”이 살려줄 거라 기대했지만, v0은 오히려 열정적으로 코드를 새롭고 신나는 방식으로 망가뜨렸습니다. 테스트는 실패하고, 로직은 서로 충돌했습니다. 저자는 이 순간 깨달았습니다. 자신도 모르게 AI가 마음을 읽어주길 기대했다는 걸요.

PRD에 모든 걸 담았다고 생각했지만 그렇지 않았습니다. 생략한 부분을 AI가 알아서 채워주길 바랐지만, AI는 그러지 않았습니다. 1차 시도는 완전히 폐기됐습니다.

2차 시도: 느리게, 작게, 함께

두 번째 시도에서 저자는 v0에게 두 가지 명확한 지시를 했습니다.

1. “프론트엔드만 만들어라”
2. “뭘 하든 나한테 먼저 확인받아라”

⠀ 이게 모든 걸 바꿨습니다.

백엔드 제약 없이 프론트엔드 워크플로우에만 집중하자 반복 작업이 훨씬 빨라졌습니다. AI는 더 이상 풀스택 혼돈 속으로 빠져들지 않았습니다. 속도를 늦추고, 생각할 만한 질문을 던지며, 한 단계씩 함께 작업했습니다.

놀랍게도 이번 협업은 사람과 일하는 것처럼 느껴졌습니다. v0은 명확하지 않은 부분을 질문했고, 저자가 생각하지 못한 아이디어를 제안했으며, UX상 모호한 부분을 짚어줬습니다. 피드백에도 빠르게 반응했죠. 생성된 UI는 깔끔하고 현대적이며 실제로 사용할 만했습니다.

저자는 이렇게 말합니다. “이 협업적이고 반복적인 속도는 우리가 Atomic에서 하는 일과 똑같습니다. 개발자와 클라이언트가 작은 단위로 긴밀하게 작업할 때 제품은 기술적으로뿐 아니라 창의적으로도 개선됩니다. AI와 작업할 때도 똑같은 게 당연하지 않나요?”

최종 프로토타입에는 완전히 작동하는 프론트엔드, 세 가지 사용자 워크플로우, 직관적인 UX가 포함됐습니다. 그 과정에서 v0은 중요한 제품 질문들을 던졌습니다. “사용자가 정말 이걸 해야 하나요?”, “이 기능이 유용한가요, 아니면 그냥 복잡하게 만드는 건가요?” 이런 질문들이 저자로 하여금 디자인을 더 엄격하게 고민하게 만들었습니다.

네 가지 교훈

1. AI는 당신 마음을 못 읽습니다—사람도 마찬가지입니다

저자는 PRD에 자신의 머릿속 모든 게 담겼다고 생각했습니다. 하지만 그렇지 않았죠. 1차 시도가 그 대가를 치렀습니다. 이건 클라이언트와의 대규모 프로젝트에서도 똑같습니다. 아무리 확신에 찬 비전이라도 말하지 않은 가정들이 숨어 있을 수 있습니다.

2. 소프트웨어 개발은 창의적 작업입니다

물론 기술적이죠. 아키텍처, 데이터, 성능, 엣지 케이스를 다룹니다. 하지만 동시에 깊이 창의적입니다. 사람이든 AI든 창의적 반복 과정을 건너뛰면, 더 나은 아이디어와 명확한 사고를 위한 기회를 놓치게 됩니다.

3. 빠른 피드백 루프가 재앙을 막습니다

1차 시도는 한 번에 다 만들기 방식이었고, 혼돈으로 끝났습니다. 2차 시도는 반복적 흐름이었고, 명확함으로 이어졌습니다. AI와 일하든 사람과 일하든 레시피는 똑같습니다. 작은 단계, 지속적인 소통.

4. 클라이언트가 완전한 비전을 갖고 있는 경우는 드뭅니다—그래도 괜찮습니다

머릿속에서 아이디어가 완성된 것처럼 느껴져도, 실제 디테일은 대화와 협업, 반복을 통해서만 드러납니다. 저자는 속도를 늦추고 질문에 대해 많은 맥락과 정보를 제공했을 때 최고의 결과를 얻었습니다. 머릿속 정보를 더 많이 꺼낼수록 결과물도 좋아졌습니다.

실전 조언

저자가 제안하는 “망하지 않는 법”:

• 범위를 생명처럼 중요하게 다루세요. 가장 작은 조각부터 시작하세요.
• AI에게 천천히 하라고 말하세요. 명확한 지시가 중요합니다.
• 테스트 데이터를 일찍 쓰세요. 정말 필요하기 전까진 백엔드를 건너뛰세요.
• 맹점이 드러날 거라 예상하세요. AI는 여러분이 생각하지 못한 부분을 질문으로 드러냅니다.
• AI를 슈퍼파워를 가진 주니어 개발자처럼 대하세요. 빠르고, 도움이 되지만, 예측 불가능하며, 가이드가 필요합니다.

이 프로토타입을 만들면서 저자는 더 나은 딜리버리 리드가 됐다고 합니다. 속도를 늦추고, 명확하게 소통하고, 긴밀하게 참여하는 것이 단순히 “있으면 좋은 것”이 아니라 2차 시도가 성공한 이유 전부였다고요.

AI와 일하든 실제 개발자와 일하든, 진실은 같습니다. 좋은 소프트웨어는 협업, 창의성, 지속적인 대화에서 나옵니다. 요구사항을 벽 너머로 던지고 누군가(또는 무언가)가 당신 마음을 읽어주길 바라는 것에서 나오지 않습니다.