비개발자가 AI로 MVP 만든 실제 과정 (3주 만에, 실패담 포함)

“코딩 없이 MVP 만들 수 있다!”… 말은 쉽죠. 솔직히 저도 반신반의했습니다. 하지만 결과적으로, 저는 해냈습니다. 단, 완벽한 성공은 아니었습니다. 3주 동안 Claude, Cursor와 씨름하며 얻은 값진 경험과 뼈아픈 실패담을 솔직하게 공유하려 합니다. 디자이너 출신 PM으로서, 코딩 능력 제로인 제가 어떻게 AI 도구를 활용해 MVP를 만들었는지, 그리고 왜 모든 사람이 AI 창업에 뛰어들어야 하는지 이야기해 보겠습니다.

1. 시작은 언제나 고통스럽다: 문제 정의와 가설 설정

대부분의 창업 아이디어는 번뜩이는 영감이 아니라, 뼈저린 불편함에서 시작됩니다. 저 역시 그랬습니다. PM으로 일하면서 겪었던 비효율적인 업무 프로세스를 해결하고 싶었습니다. 구체적으로, 다음과 같은 문제점을 발견했습니다.

• 잦은 회의: 불필요한 회의에 너무 많은 시간을 낭비한다.
• 정보 비대칭: 팀원 간 정보 공유가 원활하지 않다.
• 문서 작업 과부하: 반복적인 문서 작업에 시간을 빼앗긴다.
• 의사 결정 지연: 데이터 기반 의사 결정이 어렵다.

이러한 문제점을 해결하기 위해, 저는 다음과 같은 가설을 세웠습니다.

• AI 기반 자동화 도구를 통해 회의 시간을 30% 단축할 수 있다.
• 지식 공유 플랫폼을 통해 정보 접근성을 2배 향상시킬 수 있다.
• AI 문서 작성 도구를 통해 문서 작업 시간을 50% 단축할 수 있다.
• 데이터 분석 대시보드를 통해 의사 결정 속도를 20% 향상시킬 수 있다.

이 가설을 검증하기 위해, 저는 MVP를 만들기로 결심했습니다. 문제는… 저는 코딩을 할 줄 모른다는 것이었습니다.

2. 노코드 도구의 발견: Claude와 Cursor, 그리고 예상치 못한 난관

절망하지 않았습니다. 저는 PM이니까요. 문제 해결 능력 하나는 자신 있었습니다. 그래서 노코드 도구를 적극적으로 활용하기로 했습니다. 특히 Claude와 Cursor는 저에게 혁명과 같았습니다.

• Claude: 자연어 처리 능력이 뛰어난 AI 챗봇으로, 아이디어 구체화, 기획서 작성, 사용자 스토리 정의 등에 활용했습니다. PM이 AI로 기획서 10분 만에 쓰는 법 글에서 더 자세한 활용법을 확인할 수 있습니다.
• Cursor: AI 기반 코드 에디터로, 코드 생성, 디버깅, 리팩토링 등에 활용했습니다. (물론, 제가 직접 코드를 작성한 것은 아닙니다. Claude가 생성한 코드를 Cursor로 검토하고 수정하는 데 사용했습니다.)

하지만, 노코드 도구라고 해서 모든 것이 순탄했던 것은 아닙니다. 다음과 같은 예상치 못한 난관에 부딪혔습니다.

• 데이터 부족: AI 모델 학습에 필요한 충분한 데이터를 확보하는 데 어려움을 겪었습니다. 가짜 데이터를 생성하거나, 기존 데이터를 가공하는 데 많은 시간을 할애했습니다.
• 플랫폼 종속성: 특정 노코드 플랫폼에 종속되는 것은 장기적으로 위험할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 플랫폼 정책 변경이나 서비스 종료 시, MVP 전체를 다시 만들어야 할 수도 있습니다.
• 기술적 한계: 아무리 AI 도구가 뛰어나도, 복잡한 로직이나 사용자 인터랙션을 구현하는 데는 한계가 있었습니다. 결국, 일부 기능은 포기하거나, 더 단순하게 만들어야 했습니다.
• 환각 현상: Claude가 가끔 엉뚱한 답변을 하거나, 존재하지 않는 기능을 제안하는 “환각 현상”을 경험했습니다. 이 때문에, AI가 생성한 결과물을 맹신하지 않고, 끊임없이 검증해야 했습니다.

3. 3주 만에 MVP 완성: 무엇을 만들었고, 어떻게 활용했나

수많은 시행착오 끝에, 저는 3주 만에 MVP를 완성했습니다. 제가 만든 MVP는 다음과 같은 기능을 제공하는 “AI 기반 협업 플랫폼”이었습니다.

• AI 회의록 작성: 회의 내용을 자동으로 요약하고, 핵심 내용을 추출합니다.
• 자동 문서 생성: 템플릿 기반으로 보고서, 제안서, 발표 자료 등을 자동으로 생성합니다.
• 지식 검색: 팀 내 지식을 쉽게 검색하고, 관련 정보를 추천합니다.
• 데이터 분석 대시보드: 주요 지표를 시각화하고, 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다.

각 기능별로, Claude와 Cursor를 어떻게 활용했는지 구체적인 사례를 소개합니다.

• AI 회의록 작성: Claude에게 회의 내용을 입력하고, “핵심 내용 요약해줘”, “액션 아이템 정리해줘” 등의 명령어를 입력했습니다. Claude는 8분 35초 만에 회의록 초안을 작성해 주었습니다. 이전에는 수기로 회의록을 작성하는 데 1시간 이상 걸렸던 것을 감안하면, 엄청난 시간 절약입니다.
• 자동 문서 생성: Cursor를 이용하여 템플릿 코드를 생성하고, Claude에게 필요한 내용을 채워 넣도록 했습니다. 예를 들어, “스타트업 투자 제안서 템플릿 만들어줘”, “시장 분석 보고서 내용 채워줘” 등의 명령어를 입력했습니다. 스타트업 투자 제안서 작성 가이드 를 참고하여 내용을 보완했습니다. (쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.)
• 지식 검색: Claude에게 팀 내 문서들을 학습시키고, 사용자 질문에 답변하도록 했습니다. 예를 들어, “마케팅 전략 관련 문서 찾아줘”, “경쟁사 분석 자료 보여줘” 등의 질문에 빠르게 답변을 얻을 수 있었습니다.
• 데이터 분석 대시보드: Cursor를 이용하여 대시보드 코드를 생성하고, 실제 데이터를 연결했습니다. 예를 들어, “매출 현황 대시보드 만들어줘”, “사용자 행동 분석 대시보드 보여줘” 등의 명령어를 입력했습니다. 이를 통해, 데이터 분석 시간을 3배 단축할 수 있었습니다.

표: AI 기반 협업 플랫폼 기능별 효과

기능	이전 방식	AI 활용 방식	효과
회의록 작성	수기 작성 (1시간 이상)	Claude 자동 요약 (8분 35초)	시간 80% 단축
문서 생성	템플릿 검색 및 수동 작성 (3시간 이상)	Cursor 템플릿 + Claude 내용 채우기 (1시간)	시간 66% 단축
지식 검색	문서 검색 및 담당자 문의 (30분 이상)	Claude 검색 (5분)	시간 83% 단축
데이터 분석 대시보드	데이터 추출 및 수동 분석 (2시간 이상)	Cursor 자동 생성 및 데이터 연결 (30분)	시간 75% 단축

4. 실전 적용: 비개발자를 위한 AI 활용 팁

제 경험을 바탕으로, 비개발자가 AI를 활용하여 MVP를 만들 때 유용한 팁을 공유합니다.

• 명확한 목표 설정: 무엇을 만들고 싶은지, 어떤 문제를 해결하고 싶은지 명확하게 정의해야 합니다. 목표가 불분명하면, AI 도구를 제대로 활용할 수 없습니다.
• 프로토타입 제작: 처음부터 완벽한 MVP를 만들려고 하지 마세요. 간단한 프로토타입을 먼저 만들고, 사용자 피드백을 반영하여 점진적으로 개선하는 것이 좋습니다.
• AI 도구 선택: 다양한 AI 도구를 사용해보고, 자신에게 가장 적합한 도구를 선택하세요. Claude, Cursor 외에도, Bubble, Adalo, Webflow 등 다양한 노코드 플랫폼이 있습니다.
• 데이터 확보: AI 모델 학습에 필요한 충분한 데이터를 확보해야 합니다. 데이터가 부족하면, AI 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.
• 커뮤니티 활용: 노코드 커뮤니티에 참여하여 다른 사람들과 경험을 공유하고, 도움을 받는 것이 좋습니다.
• 지속적인 학습: AI 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 새로운 기술을 배우고, 기존 기술을 개선하기 위해 끊임없이 노력해야 합니다.
• 아이디어 검증: MVP를 만들기 전에, 아이디어를 검증하는 것이 중요합니다. 설문 조사, 인터뷰, A/B 테스트 등을 통해 사용자 반응을 확인하세요.
• 작은 성공 경험: 작은 성공 경험을 통해 자신감을 얻으세요. 작은 기능부터 구현하고, 점진적으로 확장하는 것이 좋습니다.
• 피드백 수용: 사용자 피드백을 적극적으로 수용하고, MVP를 개선하는 데 활용하세요.
• 실패 두려워 말기: 실패는 성공의 어머니입니다. 실패를 통해 배우고, 다음 도전을 위한 발판으로 삼으세요.

체크리스트:

• 문제 정의
• 가설 설정
• AI 도구 선택
• 데이터 확보
• 프로토타입 제작
• 사용자 피드백 수집
• MVP 개발
• 테스트 및 개선
• 배포
• 지속적인 관리

주의할 점:

• AI는 만능이 아닙니다. AI는 도구일 뿐이며, 인간의 판단과 창의성이 필요합니다.
• AI가 생성한 결과물을 맹신하지 마세요. 끊임없이 검증하고, 수정해야 합니다.
• 개인 정보 보호에 유의하세요. AI 모델 학습에 개인 정보를 사용하지 않도록 주의해야 합니다.

5. 함정에 빠지지 않으려면: AI 창업의 어두운 그림자

AI 창업은 분명 매력적이지만, 간과해서는 안 될 함정도 존재합니다.

• 기술 의존성: AI 기술에 지나치게 의존하면, 기술 변화에 민감하게 반응해야 합니다. 새로운 기술이 등장하면, 기존 MVP를 완전히 바꿔야 할 수도 있습니다.
• 윤리적 문제: AI 기술은 윤리적인 문제를 야기할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 편향된 결과를 내놓거나, 개인 정보를 침해할 수 있습니다.
• 경쟁 심화: AI 기술은 누구나 쉽게 접근할 수 있기 때문에, 경쟁이 심화될 가능성이 높습니다. 차별화된 가치를 제공하지 못하면, 시장에서 살아남기 어렵습니다.
• 과장 광고: 일부 AI 기업들은 기술력을 과장하여 광고하는 경우가 있습니다. 현혹되지 말고, 냉정하게 판단해야 합니다.
• 규제 불확실성: AI 기술에 대한 규제가 아직 명확하지 않습니다. 규제 변화에 따라, 사업 모델을 바꿔야 할 수도 있습니다.

이러한 함정에 빠지지 않기 위해서는, 다음과 같은 노력이 필요합니다.

• 기술 독립성 확보: 특정 기술에 종속되지 않고, 다양한 기술을 활용할 수 있도록 노력해야 합니다.
• 윤리적 책임: AI 기술을 윤리적으로 사용하고, 사회적 책임을 다해야 합니다.
• 차별화된 가치 제공: 경쟁사와 차별화된 가치를 제공하고, 고객에게 특별한 경험을 선사해야 합니다.
• 정확한 정보 파악: AI 기술에 대한 정확한 정보를 파악하고, 객관적인 시각으로 판단해야 합니다.
• 규제 변화 예측: 규제 변화를 예측하고, 미리 대비해야 합니다. 스타트업 생존 전략 을 통해 위기 대처 능력을 키우세요. (쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.)

6. 결론: AI 창업, 두려워 말고 도전하라

비개발자도 AI 도구를 활용하여 MVP를 만들 수 있습니다. 제 경험이 그 증거입니다. 물론, 쉬운 길은 아닙니다. 수많은 시행착오와 난관에 부딪힐 것입니다. 하지만, 포기하지 않고 끊임없이 노력한다면, 분명 성공할 수 있습니다.

AI 창업은 미래를 바꿀 수 있는 기회입니다. 두려워 말고 도전하세요. 그리고, 당신의 경험을 공유해주세요. 댓글로 당신의 경험을 공유해주세요. 다음 글에서 소개할게요.

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