누구나 참여할 수 있는 프로토타이핑
레드버스백맨
누구나 참여할 수 있는 프로토타이핑
Vercel의 v0와 Cursor AI 같은 AI 코드 제너레이터를 활용해 웹 프로토타입을 만든 경험을 뉴스레터로 작성했습니다.
간단한 자연어 프롬프트만으로 UI를 생성하고, API 연동까지 손쉽게 시도할 수 있었서 프로덕트 매니저(PM)도 프로그래밍 전문 지식 없이 프로토타입을 구현하고 배포할 수 있는 가능성을 만들어 주는 것 같습니다.
하지만 어려웠던 점은... 실제 프로덕션 환경 배포 과정과 환경 설정에서 여러 문제를 겪으며 “코딩이 단순히 코드를 작성하는 것이 아니구나”라는 점을 절실히 깨달았습니다 (저는 로컬 환경에서 테스트할 때 이상이 없는데 빌드를 생성하는 과정에서 에러가 꽤 많이 발생했습니다)
Cursor AI와 ChatGPT의 도움을 받아 문제를 해결했지만, 전체 작업 중 대략 30%에 해당하는 기술적인 부분에 90%의 시간을 쏟았던 것 같습니다.
그럼에도 불구하고, 이러한 도구들은 프로토타이핑 속도를 비약적으로 높이고, 가설 검증 주기를 단축시켜 제품 개발의 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재성이 보였습니다.
또는 사업적 관점에서 Figma AI나 Vercel의 v0 같은 도구가 프로타이핑 결과를 쉽게 제품에 integration할 수 있게 지원하면 제품 개발 생산성이 크게 높아질 수 있다고 느껴졌습니다.
마지막으로 기술 비전문가로서 코드 작성에 대해서 새롭게 생각을 해볼 수 있었습니다.
코딩은 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어서... 문제, 목표, 성공을 정의하고, 여러 접근법의 트레이드 오프를 고민하고, 과거 레거시와 호환성/미래에 대한 확장/제약사항 고려, PM/프로덕트 디자이너 등과 협업을 통한 솔루션을 찾기, 설계/리뷰, 빌드/빌드 관련 문제 해결, 다양한 수준의 테스트를 통한 버그 수정, 배포/배포 후 모니터링 등의 다양한 영역을 포괄합니다.
이러한 과정은 순차적으로 진행되지 않으며, 병렬적이거나 반복적인 접근이 필요합니다. 이 모든 것을 AI가 대체하기에는 한계가 명확합니다.
결국 프로덕트 매니저를 비롯한 제품 개발팀은 AI가 제공하는 생산성 향상과 가설/솔루션 검증 속도 증가에 집중하며, 소모적 논쟁(예: AI로 소프트웨어 개발자를 몇명이나 줄일 수 있을까?)을 넘어 새로운 협업 모델을 찾을 수 있을 것 같습니다. 이를 통해 프로덕트 팀 전반의 역량과 가치 창출 속도를 한 단계 끌어올릴 수 있을리라 믿습니다.
https://maily.so/7ish/posts/e9o02pe4z8w
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2024년 12월 11일 오후 10:33
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