Fast Prototyping
AI 사고 루프 1번째 이야기
AI 사고 루프 4번째 이야기
1. 서두. ‘아이디어’가 아니라 ‘실험 루프’가 바뀌는 시대
요즘 거의 모든 AI 컨퍼런스에서 반복되는 키워드가 있다.
"Fast Prototyping"
사람들은 이 말을 이렇게 이해한다.
“이제 AI로 코딩이 쉬워진다.”
“이제 개발 속도가 빨라진다.”
“이제 시제품을 빨리 만들 수 있다.”
하지만 이것은 현상의 일부일 뿐, 본질은 아니다.
진짜 변화는 속도가 아니라 구조에 있다.
핵심은 다음과 같다.
AI는 ‘아이디어를 빨리 구현해준다’가 아니라 ‘실험의 비용 구조를 붕괴시킨다’.
그리고 실험 비용이 붕괴되면, 제품 개발의 패러다임 자체가 바뀐다.
2. 예전의 제품 개발은 왜 ‘계획 중심’일 수밖에 없었는가
AI 이전의 제품 개발은 본질적으로 고비용 실험 산업이었다.
하나의 가설을 검증하기 위해 필요한 단계는 다음과 같았다.
아이디어 도출
기획서 작성
기능 정의서, 플로우 설계
개발 리소스 확보
실제 구현
QA
배포
사용자 반응 수집
데이터 분석
다음 버전 결정
이 중 어느 하나도 가볍지 않았다.
한 번의 실험이 곧 프로젝트 단위의 투자였다.
그래서 조직은 자연스럽게 이렇게 사고하게 된다.
실험은 적게
대신 기획 단계에서 최대한 완벽하게
실패 확률을 사전에 줄이자
즉, “잘 될 것 같은 것만 만들자”
이 구조에서는 계획의 정교함이 곧 경쟁력이었습니다.
로드맵, PRD, 기능 명세, 리스크 관리, 일정 관리가 모든 것의 중심이었다.
3. 생성형 AI가 무너뜨린 것은 ‘속도’가 아니라 ‘비용 곡선’
생성형 AI가 등장하면서 가장 먼저 무너진 것은 “코딩의 난이도”가 아니다.
무너진 것은 실험 단위의 비용 곡선이다.
UI 초안: Figma + AI
UX 카피: LLM
플로우 설계: 프롬프트
더미 데이터: 자동 생성
인터랙션 시뮬레이션: 노코드
백엔드 Mock: 에이전트
시나리오 테스트: 시뮬레이션 에이전트
이제 하나의 가설을 검증하는 데 필요한 최소 단위가
“팀 전체의 몇 주” → “한 명의 몇 시간” 수준으로 내려온다.
이 변화는 단순히 “빠르다”의 문제가 아니다.
의사결정 방식 자체가 바뀌는 임계점이다.
4. 실험 비용이 낮아지면 무엇이 폭발하는가
실험 비용이 급락하면, 필연적으로 세 가지가 폭발할 수 밖에 없다.
아이디어 수
시도 횟수
변형 버전
이제 문제는 “무엇을 만들 수 있는가”가 아니다.
문제는
“무엇을 계속 실험할 것인가”
“언제 멈출 것인가”
“무엇을 버릴 것인가”가 된다.
즉, 병목은 더 이상 구현 능력이 아니라 판단 구조로 이동하게 된다.
5. Fast Prototyping의 진짜 위험: 실험의 난사
여기서 많은 조직이 착각한다.
“이제 빨리 만들 수 있으니까 많이 만들어보고, 많이 버리면 된다.”
하지만 실제 현장에서는 이렇게 된다.
프로토타입은 계속 쌓이는데
무엇이 핵심인지 모호해지고
실험이 실험을 낳고
팀은 피로해지고
방향성은 흐려지고
결국 아무것도 끝나지 않는다
Fast Prototyping은 실험의 민주화를 가져오지만, 동시에 실험의 무정부 상태를 초래할 수 있다.
6. 에이전트가 등장하는 이유는 ‘자동화’가 아니라 ‘종료 조건’이다
많은 사람들이 에이전트를 이렇게 이해한다.
“일을 대신해주는 자동화 비서”
하지만 에이전트의 본질은 다르다.
에이전트의 핵심 역할은 이것입니다.
목표를 명시적으로 정의한다
실험의 성공 조건을 구조화한다
결과를 평가한다
실패 시 수정 전략을 선택한다
반복한다
종료 조건을 만족하면 멈춘다
즉, AI 에이전트는 “속도를 높이는 존재”가 아니라 ‘멈춤의 기준’을 제공하는 존재다.
Fast Prototyping이 폭주하지 않도록 만드는 구조적 브레이크 시스템이다.
7. 이제 제품 개발은 ‘계획 사이클’이 아니라 ‘실험 루프 설계’다
기존의 조직 역량 중심은 이것이었다.
로드맵을 잘 짜는 능력
요구사항을 정확히 정의하는 능력
개발 리소스를 효율적으로 배치하는 능력
이제 중심은 바뀐다.
어떤 가설을 세울 것인가
어떤 최소 실험으로 검증할 것인가
어떤 지표로 성공을 판단할 것인가
언제 실패로 인정하고 중단할 것인가
다음 루프의 가설을 어떻게 업데이트할 것인가
즉, 제품 역량은
“기획력” → “실험 루프 설계력”으로 이동하게 된다.
8. UX, 기획, 전략의 역할도 함께 바뀐다
이 구조에서 UX의 역할도 바뀐다.
이제 UX는 “화면 설계”가 아니라 가설을 검증하는 실험 장치다.
이 버튼이 전환을 높이는가?
이 흐름이 이탈을 줄이는가?
이 문구가 신뢰를 높이는가?
모든 UI는 더 이상 ‘완성물’이 아니라 가설의 인터페이스다.
그래서 Fast Prototyping 시대의 UX는
완성도보다
정교한 실험 설계
측정 가능한 행동 유도
실패 원인을 분리해낼 수 있는 구조
가 더 중요해 지는 것이다.
9. 정리하면.... 바뀌는 것은 ‘속도’가 아니라 ‘사고 방식’
정리하면 이렇다.
AI가 가져온 변화는 다음과 같다.
코딩이 쉬워진 것
디자인이 빨라진 것
문서가 자동화된 것
그러나 아니다.
진짜 변화는 제품 개발이 “계획 최적화 게임”에서 “실험 루프 최적화 게임”으로 바뀐다는 것이다.
그리고 이 루프를 통제하는 존재가 바로 에이전트다.
“Fast Prototyping과 Agent Workflow는 하나의 세트로 봐야 한다.”
프로토타입이 빨라질수록, 그것을 멈추게 할 구조가 더 중요하다.
아이디어가 아니라, 속도가 아니라, 도구가 아니라,
이제 경쟁력은
‘실험을 설계하고,
실험을 종료시키고,
학습을 구조화하는 사고 체계’이다.
Fast Prototyping은 기술 트렌드가 아니다.
"사고 패러다임의 이동이다."
그리고 이 이동의 중심에 ‘에이전트 사고 구조’가 있다.
