5060 디지털 성공의 모든 것, 티토 인사이트

요즘 AI가 발달하다 보니작은 아이디어도 큰 사업처럼 근사하게 펼쳐집니다.
그 아이디어를 플랫폼으로 만드는 것도 예전보다 훨씬 쉬워졌습니다.

그런데 요 며칠, 몇몇 대표님들과 개발 상담을 하면서 공통적으로 마주친 장면이 있습니다.

"AI로 프로토타입을 만들어봤어요. 이대로 개발해주세요."

화면은 멋집니다. 완성도도 높아보입니다
그런데 "누구에게…?" "어떻게…?"
라고 물으면… 답이 없습니다.

"AI가 만들어줘서 저도 잘 모르겠어요."

사업은 '누구에게, 어떻게'를 찾아가는 여정입니다

사업은 아이디어 → 실험 → 결과 → 학습,
이 과정을 반복하면서
'누구에게' '어떻게'를 찾아가는 여정입니다.

사실 저도 이 부분이 늘 어렵습니다.
제 아이템도 매번 이 지점에서 고민합니다.
누구에게, 어떻게는 한 번에 딱 알 수 있는 게 아닙니다.
결국 실험 → 결과 → 학습을 반복하며
나의 고객을, 나의 마켓을 찾아가는 여정일 뿐입니다.

그래서 상담할 때마다
'누구에게 어떻게'가 제일 어렵고, 제일 중요하다는 걸
다시 한번 깨닫습니다.

화면이 멋진 것과, 사업이 되는 것은 다른 문제라는 걸
여러 대표님들 상담하면서 계속 확인합니다.

AI가 빨라진 만큼, 무뎌지는 감각도 있습니다

AI는 실행 속도를 엄청나게 높여줬습니다.
그런데 그만큼, '누구에게 어떻게'를 고민하는
감각은 오히려 무뎌진 것 같습니다.

역설적이지만, 그 답도
AI와 같이 치열하게 물고 늘어지면
꽤 쓸만한 힌트를 줍니다.
이 지점을 더 고민해 보셨으면 좋겠습니다.

린 스타트업, 이 고민의 이론적 뿌리

사실 '누구에게, 어떻게'를 찾아가는 과정은 새로운 이야기가 아닙니다. 스타트업 방법론의 고전인 린 스타트업(Lean Startup)이 이미 오래전부터 강조해온 개념입니다.

린 스타트업의 핵심 개념

• MVP (최소 기능 제품): 고객의 반응을 보기 위해 필수 기능만 담은 가볍고 작은 제품을 먼저 만듭니다.
• 측정 및 학습: 고객이 제품을 어떻게 쓰는지 데이터를 확인하고 가설이 맞는지 검증합니다.
• 피벗(Pivot): 데이터 분석 결과에 따라 방향을 크게 바꾸거나 아이디어를 수정합니다.

이 세 가지가 바로 앞서 말씀드린 '실험 → 결과 → 학습' 사이클의 원형입니다.

린 스타트업의 장점과, AI 시대의 한계

• 시간과 비용 절감: 불확실한 시장에서 실패 확률과 낭비를 줄일 수 있습니다.
• 고객 중심 접근: 진짜 고객이 원하는 가치를 빠르게 찾아낼 수 있습니다.
• 다만, AI 시대에는 조건이 달라졌습니다: AI와 첨단 기술 시대에는 무조건 빠르게 만들고 던져보는 것만으로는 부족합니다. 프로토타입 제작 속도가 워낙 빨라진 만큼, 그 전후로 철저한 사고 실험과 데이터 분석이 함께 뒷받침되어야 '누구에게, 어떻게'를 제대로 찾을 수 있습니다.

즉, AI는 MVP를 만드는 속도는 극적으로 앞당겼지만, 그 MVP를 누구에게 왜 보여줄 것인지에 대한 고민의 몫은 여전히, 아니 오히려 더 사람의 영역으로 남아있습니다.

함께 읽으면 좋은 책

• 『린 스타트업』(에릭 리스) — 이 방법론의 원조 격인 책입니다. MVP, 측정-학습 루프, 피벗 개념을 실제 창업 사례로 풀어냅니다.
• 『린 분석』(앨리스테어 크롤, 벤저민 요스코비츠) — '무엇을 측정해야 학습이 되는가'를 단계별로 짚어주는 책으로, 데이터를 어떻게 봐야 할지 막막할 때 도움이 됩니다.
• 『러닝 린』(애시 모리아) — 린 스타트업을 실전 워크시트(린 캔버스) 중심으로 더 실무적으로 풀어낸 책입니다. '누구에게, 어떻게'를 표로 정리해보고 싶은 분께 추천합니다.

자주 묻는 질문