# 디자이너들은 잘못된 싸움을 위해 칼을 갈고 있다 > Clean Markdown view of GeekNews topic #31715. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=31715](https://news.hada.io/topic?id=31715) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/31715.md](https://news.hada.io/topic/31715.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-07-23T09:48:01+09:00 - Updated: 2026-07-23T09:48:01+09:00 - Original source: [uxdesign.cc](https://uxdesign.cc/everyones-sharpening-knives-for-the-wrong-fight-56844adad459) - Points: 12 - Comments: 0 ## Topic Body - AI가 제품 구현 비용과 시간을 크게 낮췄지만, 무엇을 누구를 위해 만들어야 하는지 결정하는 **전략의 병목**은 그대로 남아 있음 - 디자인 업계의 논의는 역할/제작 역량/안목/표준처럼 **어떻게 잘 만들 것인가**에 집중하지만, 제품을 실제로 죽이는 상대는 무관심과 대안, 전환 비용을 가진 시장임 - 구현이 비쌌던 시절에는 한정된 돈과 시간이 잘못된 아이디어를 사전에 검증하도록 강제했지만, 값싼 반복은 중단해야 할 제품을 계속 완성품처럼 만들어내는 구조를 만듦 - 표준과 안목은 쏟아지는 선택지 중 좋은 결과를 고르는 데 필요하지만, 아무도 원하지 않는 제품을 **훌륭한 품질로 만드는 문제**까지 막아주지는 못함 - AI 시대의 가장 높은 레버리지는 제작 속도가 아니라 무엇이 존재할 가치가 있는지, 누구의 어떤 문제를 왜 지금 해결해야 하는지 **결정하는 능력**에 있음 --- ### 구현은 쉬워졌지만 제품은 찾지 못함 - 한 회사는 2년 반 동안 네 차례에 걸쳐 제품을 구축하고 다시 만들었지만, 여전히 누구를 위한 제품인지 답하지 못했음 - 음성 인터페이스와 세련된 웹 앱, 수준 높은 문제 해결 엔진까지 구현했지만 관심을 보이는 고객과 접촉하지 못했음 - 구현이 병목이 아니었기 때문에 여러 아이디어를 시도할 수 있었지만, 시도 사이에 명확한 의사결정이나 절차가 없었음 - 해당 제품은 질병을 치료할 수도 있는 분자를 발명하고도 제조/유통 체계와 환자가 누구인지 모르는 바이오테크 기업에 비유됨 - 제품을 만드는 비용이 거의 사라진 상황에서도 성공 여부를 좌우하는 **존재 이유와 대상 고객**은 충분히 논의되지 않음 - [Roman Pichler의 제품 전략 프레임워크](https://www.romanpichler.com/blog/romans-product-strategy-framework-v3/)는 실행보다 위에 놓이는 핵심 선택을 두 가지로 압축함 - 제품은 누구를 위한 것인지 - 그 사람이 왜 제품을 원해야 하는지 - 제품 조직의 역할은 구현물을 생산하는 것이 아니라 **무엇을 만들 가치가 있는지 결정하는 것**임 ### 디자인 업계가 겨누는 잘못된 문제 - AI 이후의 디자인 논의는 다양한 형태를 띠지만 대부분 제품을 **어떻게 만들 것인가**에 머물러 있음 - [Lisa Demchenko](https://uxdesign.cc/ai-didnt-replace-designers-it-promoted-them-5b6d24de4e26)는 제품 디자이너가 명세 작성자에서 시스템 설계자로 이동한다고 봄 - [Andrea Grigsby](https://uxdesign.cc/ai-is-coming-for-our-design-jobs-but-it-cant-touch-taste-afd5c7a48184)는 AI가 대체하기 어려운 경쟁력으로 **안목(taste)** 을 제시함 - [Patrick Neeman](https://medium.com/@usabilitycounts/designing-with-web-standards-the-playbook-for-this-ai-moment-92394884dc0d)은 브라우저 전쟁을 끝낸 웹 표준 연합을 AI 시대의 대응 방식으로 제안함 - 역할/제작 역량/안목/표준/시스템은 모두 결과물의 품질과 관계되지만, 그 결과물이 애초에 존재해야 하는지는 답하지 못함 - 업계는 작업 품질에 관해서는 정교한 논의를 발전시켰지만, **그 작업을 해야 하는가**라는 질문에는 취약함 ### 실제 상대는 시장의 현실임 - 제품 조직 내부의 디자이너/개발자/프로세스는 경쟁 상대가 아니라 같은 목표를 향하는 구성원임 - 제품을 최종적으로 거부할 수 있는 상대는 제품을 원해야 하는 실제 사람과 시장임 - 시장은 팀이 얼마나 노력했는지 고려하지 않음 - 규칙을 알려주지 않고, 제품을 만드는 동안 조건을 바꾸며, 이유를 설명하지 않은 채 무시할 수 있음 - 무관심/대안/전환 비용/제한된 관심이 제품과 경쟁함 - 제작 역량은 가까운 거리에서 품질을 높이는 **칼**이고, 전략은 시장의 현실에 닿을 수 있는 사거리를 가진 **총**에 비유됨 - 업계는 총격전에 들어가면서도 제작 역량이라는 아름다운 칼을 더 날카롭게 만드는 데 집중하고 있음 ### 비싼 구현 비용이 해주던 검증 - 제품이 실패하는 주된 이유는 버튼 색상이나 코드 안티패턴보다, 잘못된 것을 확신을 갖고 만들면서 아무도 제때 멈추지 않았기 때문임 - 2009년 맨해튼 East Village에 바 `Destination`을 열 때는 주변에 최소 여섯 개의 경쟁 업장이 있었음 - 수제 맥주점/스포츠 바/아일랜드 펍/다이브 바/게이 바/독일식 업장이 이미 존재했음 - 지출 전에 주변 업장을 조사한 결과, 하루 종일 머무를 수 있는 **동네 거실 같은 공간**이 비어 있다는 전략을 세움 - 자금 15만 달러와 6주, 한 번의 기회밖에 없었기 때문에 잘못된 바를 만드는 선택을 감당할 수 없었음 - 돈/시간/물리적 노력이라는 제약은 아이디어가 틀렸을 때 비용이 발생하기 전에 솔직하게 검증하도록 강제했음 - 구현 비용은 정교한 전략 도구는 아니었지만, 나쁜 결정을 막는 마지막 우연한 안전장치로 작동했음 ### 값싼 실험이 중단 능력을 약화함 - AI로 구현이 빠르고 저렴해지면 아이디어가 좋은지 멈춰서 확인할 이유가 줄고, 다음 반복으로 계속 넘어가기 쉬워짐 - [Cloud Native Patterns의 실험 비용 절감 패턴](https://www.cnpatterns.org/strategy-risk-reduction/reduce-cost-of-experimentation)은 실험 비용이 낮아질수록 실패한 아이디어를 포기하게 만드는 압력이 약해지고, 이미 들인 노력에 매이는 경향이 제품을 오래 유지시킬 수 있다고 정리함 - 여러 시도가 각각 빠르고 그럴듯하며 완성된 제품처럼 보이면, 팀은 이를 진행 상황으로 오인할 수 있음 - 2년 반 뒤에도 실제 고객 가치로 연결되지 않았다는 사실을 뒤늦게 발견할 수 있음 - [AJ Sunder의 구축과 구매 비교](https://www.responsive.io/blog/build-or-buy-software-in-the-age-of-ai)는 의미 있는 소프트웨어를 오후 한나절에 만들 수 있게 되면 기본 질문이 “왜 직접 만들지 않지?”로 바뀐다고 봄 - 이 선택은 명시적으로 결정하지 않은 기술 부채와 운영 부담으로 이어질 수 있음 - [Andrew Bosworth의 제품 원칙](https://www.figma.com/blog/andrew-boz-bosworths-10-rules-for-navigating-the-next-design-paradigm/)은 인간이 겪는 문제를 먼저 찾고, 그것을 해결할 수 있는지 묻는 데서 시작함 - 모든 과정을 빠르게 만들면 올바른 목적지에만 빨리 도착하는 것이 아니라, **완성품처럼 보이는 잘못된 목적지**에도 더 빨리 도착함 ### 사라진 비용은 팀으로 이동함 - 구현 비용이 예산에 표시될 때는 예산 승인이 의사결정을 강제했지만, 구현이 거의 무료가 되면 비용이 없어지는 대신 팀에 전가됨 - 모든 것을 만들고 반응을 보는 방식은 전략이 아니라 종료 시점이 없는 **비상 훈련**에 가까움 - 이유를 설명할 수 없는 방향 전환이 반복됨 - 구성원의 밤과 집중력이 소모됨 - 결과물은 더 예쁘거나 강해질 수 있지만, 지난 6개월의 인적 비용은 드러나지 않음 - 결정 없이 반복되는 비상 상황은 팀을 강화하지 않고 소진시키며, 다른 선택지가 있는 유능한 사람이 먼저 떠날 수 있음 ### 잘 만든 제품과 필요한 제품은 다름 - 표준은 제품을 올바르게 구현하게 만들고, 안목은 결과물의 품질을 높이며, AI가 무한한 결과물을 생산할수록 둘의 중요성도 커짐 - [Jakob Nielsen의 AI 큐레이션 논의](https://jakobnielsenphd.substack.com/p/curating-ai)는 아이디어 생성이 사실상 무료가 되면서, 선택지 생산보다 좋은 선택지를 골라내는 **판별 능력**이 희소해진다고 봄 - 표준과 안목 모두 선택을 잘하기 위한 능력이지만, 누구도 원하지 않는 제품을 완벽한 품질과 명세로 구현하는 상황은 막지 못함 - [Marty Cagan의 제품팀과 기능팀 구분](https://www.svpg.com/product-vs-feature-teams/)은 기능을 효율적으로 출시하는 팀과 고객 문제를 해결하는 팀을 구분함 - 잘못된 것을 출시한다면 출시 효율은 가치가 없음 - AI로 “구현할 수 있는가”라는 **실현 가능성 위험**은 크게 줄었지만, “존재해야 하는가”라는 가치 위험은 그대로 남음 - [Gale Robins](https://uxdesign.cc/discovery-is-a-capability-not-a-phase-0fd6c1dab2f5)는 무엇을 만들지 파악하는 활동과 산출물을 단기전으로, 무엇을 만들 가치가 있는지 판단하는 능력을 장기전으로 구분함 - AI는 단기전을 빠르게 만들었지만 장기전의 난도는 낮추지 못했음 ### 고객이 제품을 고용하는 이유 - [Clayton Christensen의 Jobs to Be Done](https://hbr.org/2016/09/know-your-customers-jobs-to-be-done)은 고객이 제품 자체를 사는 것이 아니라 특정 일을 수행하기 위해 제품을 고용한다고 봄 - McDonald’s 밀크셰이크 연구에서는 상당수가 오전 8시 전에 통근자에게 판매됐음 - 통근자는 길고 지루한 운전 시간을 보내고 점심까지 포만감을 유지하기 위해 밀크셰이크를 선택했음 - 실제 경쟁 상대는 다른 밀크셰이크가 아니라 베이글과 지루함이었음 - 수행해야 할 일을 찾으면 제품 설계가 명확해지지만, 그 일을 놓치면 가장 아름다운 제품도 선택받지 못함 - AI는 고객이 어떤 일을 위해 제품을 고용하는지 스스로 알지 못한 채 계속 새로운 밀크셰이크를 만들어낼 수 있음 ### Skift가 네 개의 다리를 잘라낸 과정 - [Rafat Ali](https://storyinabottle.charmingrobot.com/2015/04/01/rafat-ali/)는 Skift를 시작하며 콘텐츠 전략을 네 개의 다리로 설계했음 - 기사 수집 - 큐레이션 - 신디케이션 - 자체 취재 - 초기 구조는 논리적이고 투자자에게 설명하기 좋았지만, 실제 독자는 수집한 헤드라인에 관심을 보이지 않았음 - 네 개의 다리는 세 개, 다시 두 개로 줄어들었고, 벤처 투자자가 듣고 싶어 하는 계획을 버린 뒤에야 작동하는 제품을 찾았음 - 제품 구축이 어려웠던 것이 아니라, 공개된 시장에서 사람들이 원하는 부분을 발견하고 원하지 않는 부분을 제거하는 것이 핵심이었음 - 당시에는 네 가지 요소를 구현하는 데 실제 시간과 돈이 들었기 때문에 성과를 자세히 보고 잘라낼 수 있었음 - 같은 출시를 AI 시대에 진행하면 며칠 만에 네 가지뿐 아니라 요청하지 않은 기능까지 완성될 수 있음 - 모든 기능이 완성품처럼 보이면서 무엇을 제거해야 하는지 알려주던 신호가 쉬운 구현 과정에 묻힐 수 있음 ### 결정이 남은 가장 중요한 기술임 - 뛰어난 품질은 제품 논의에 참여하기 위한 기본 조건이지만, 잘 만들어졌다는 사실이 올바른 제품이라는 뜻은 아님 - AI는 점심 전까지 수백 개의 답을 만들 수 있지만, 실제로 필요한 답이 무엇인지는 판단하지 못함 - [Buzz Usborne의 발견과 전달 구분](https://buzzusborne.com/writing/discovery-delivery/)은 전달 비용이 낮아진 상황에서 무엇을 만들지 결정하는 계층까지 자동화하면, 누구나 만드는 것과 비슷한 평균적 소프트웨어만 빠르고 저렴하게 남는다고 봄 - 구현이 느리고 비쌌을 때는 잘못된 제품을 만드는 실수가 긴 제작 과정에 가려질 수 있었지만, 구현 비용이 낮아지면서 판단 능력의 부재가 직접 드러남 - 제품 담당자의 가장 높은 레버리지는 다음 세 가지를 결정하는 데 있음 - 무엇이 존재할 가치가 있는지 - 누구를 위한 것인지 - 왜 지금 필요한지 - Roman Pichler가 말하는 **전략-실행 간극**의 실행 쪽에서는 로드맵/의식화된 절차/출시 활동으로 바쁘게 지낼 수 있지만, 결정의 책임을 대신할 수는 없음 - [Joe Smiley의 디자인 성숙도 논의](https://medium.com/design-bootcamp/why-design-maturity-matters-in-the-age-of-ai-b73f4130c27d)는 고위 인력이 전략 대신 제작 현장의 긴급 대응에 투입되는 상황을 다룸 - 누구나 무엇이든 만들 수 있게 된 시대에는 무엇을 만들 가치가 있는지 아는 능력만이 남은 핵심 레버리지이며, 시장이 결론을 내리기 전에 제품 조직이 먼저 결정해야 함 ## Comments _No public comments on this page._