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AI로 제품을 만들면서 깨달은 것 — ‘제품’보다 ‘공장’을 먼저 만들기로 했다

AI로 개발을 시작했을 때는 단순했다.
더 빨리 만들 수 있다면, 더 빨리 출시하고, 더 빨리 실험할 수 있다.

실제로 그건 맞았다.
하지만 시간이 지나면서, AI로 만든 프로그램을 **장기간 운영하는 ‘릴리즈 프로덕트’**로 끌고 가기엔 구조적으로 맞지 않는 부분들이 계속 드러났다.

이 글은 그 과정에서 내가 정리한 왜 불편했는지, 그럼에도 왜 AI를 버릴 수 없는지, 그래서 무엇을 바꾸기로 했는지에 대한 기록이다.

1) AI 개발은 빠르지만, ‘운영’에는 자꾸 발목이 잡힌다

AI로 개발하면서 반복적으로 겪은 문제들이 있다.

  • AI가 마음대로 하는 경우가 있다
    • 마음대로 수정하고, 마음대로 배포하고, 마음대로 git에 반영하는 식의 “통제 불능”이 가끔 발생한다.
  • 시스템이 빌드업될수록 작업 시간이 늘어난다
    • 초기에는 빠르지만, 프로젝트 컨텍스트가 커질수록 오히려 커뮤니케이션 비용이 커진다.
  • 프로토타입이 대충 만들어진 경우가 많아 마이그레이션이 필수다
    • 빨리 만든 것의 대가로, 나중에 구조를 고치려면 통째로 갈아엎어야 하는 순간이 온다.
  • 낯선 방식일수록 AI를 믿고 진행하기가 어렵다
    • 결국 “자꾸 물어봐야 하고”, 그 과정이 누적되면 체감 속도가 떨어진다.
  • AI API 결과가 정확해야 하는 분야에는 맞지 않다
    • “정확히 맞아야 하는 것”을 다루는 순간, 검증과 책임이 다시 사람에게 돌아온다.
  • AI API 프롬프트 작업의 정답을 알기 어렵다
    • 길게 설명한다고 해결되지 않고, 오히려 방향이 흔들리는 경우도 있다.
  • 프로젝트 컨텍스트가 쌓일수록 AI와 작업하기 힘들어진다
    • 프로젝트가 커질수록 “작은 오해”가 “큰 이상한 결과”로 번진다.
  • 믿고 맡기다가 한 번씩 이상한 상황이 발생한다
    • 그 한 번이, 운영하는 사람에게는 꽤 치명적이다.
  • 큰 작업은 PRD를 내가 더 오래 판단해야 한다
    • 그런데 그렇게 판단해도 결과물이 이상하면 추가 작업이 또 생긴다.
  • 내가 원하는 것을 설명하기가 어렵다
    • 결국 “내 머릿속 모델”을 언어로 번역하는 비용이 계속 발생한다.

한때는 하이브리드로 일부만 적용하는 것도 생각했다.
그런데 경계선을 잘 모르겠더라. 적용해도 될 것 같아서 막 쓰다가, “믿는 도끼에 발등 찍히는” 경험이 몇 번 쌓이면 점점 더 조심스러워진다.

그래서 어느 순간 이런 의심이 생겼다.

“AI로 만든 프로그램을 제품으로 만들어 B2B/B2C로 판매하는 게 정말 맞나?”

2) 그럼에도 AI를 버릴 수 없는 이유

반대로, AI가 주는 장점도 너무 분명하다.

  • 대체로 단발성이고 복잡하지 않으면 내가 원하는 답을 얻을 수 있다.
  • 내가 모르는 분야도 물어서 할 수 있고, 혼자서 하는 것보다 빠르다.
  • 내가 고민하고 정한 방식보다 더 나은 구현을 빠르게 제시할 때가 많다.
  • 정확하지 않아도 되면 충분히 괜찮다.
  • 정말 빠르다. 내가 할 때의 속도와 비교가 되지 않는다.
  • 내가 모르는 디자인이나 코드도 어느 정도 구현된다.

정리하면, AI는 “정답을 보장하는 엔지니어”라기보다
속도를 극대화하는 파트너에 가깝다.

3) 결론: ‘정확하고 안전해야 하는 제품’은 굳이 AI로 만들 필요가 없다

그래서 생각을 바꿨다.

정확해야 하고, 문제 발생하면 안 되고, 안정적으로 운영해야 하는 영역이라면
굳이 AI 중심으로 만들 이유가 없다.

그게 AI의 한계라기보다, 현재 시점의 특성이라고 받아들이기로 했다.
당분간 해결되지 않을 문제라면, 해결하려고 애쓰기보다 장점만 취하는 게 낫다.

4) 내가 선택한 방향: “제품”이 아니라 “콘텐츠/내부 도구”로 쓴다

그래서 앞으로 AI는 이런 쪽에 집중해서 쓰려고 한다.

  • 콘텐츠를 만드는 데 사용한다.
  • 프로그램을 만들더라도 내가 쓰는 운영 도구로 만든다.
  • 빠르게 만들고, 빠르게 버릴 수 있는 구조로 둔다.
  • 정확성이 절대 조건이 아닌 문제에 AI를 배치한다.

이 방향에서는 AI의 단점이 크게 문제가 되지 않는다.
오히려 장점만 남는다.

마무리

AI는 지금도 충분히 강력하다.
다만 내가 원하는 삶의 방식(장기 운영, 안정, 정확성)과 완전히 맞물리는 건 아니었다.

그리고 이건 AI의 문제만이 아니라,
내가 아직 운영 레일과 검증 체계를 충분히 체득하지 못한 탓일 수도 있다.

그래서 나는 “AI로 제품을 완성하려는 사람”이 아닌 “AI로 콘텐츠 공장을 운영하는 사람” 쪽으로 움직이는 것도 생각해보려고 한다.

이건 또 하나의 실험이다.

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