AI 도구(이하, 도구)의 발달로 만드는 일이 쉬워지고 있다.
예전에는 기능 하나를 추가하려 해도 설계, 개발, 테스트에 들어갈 비용을 먼저 생각했다.
시간과 비용이 자연스럽게 우선순위가 낮은 기능을 걸러냈다.
 

지금은 다르다.
필요해 보이는 것을 도구로 빠르게 만들 수 있다.
관리 화면이나 통계, 설정 같은 기능을 추가하는 것도 어렵지 않다.
 

문제는 만들 수 있는 것과 만들어야 하는 것은 다르다는 점이다.
 

개발 비용은 줄었지만 관리 비용은 여전하다.
테스트, 문서화, 오류 수정 등을 해야 하고,
기존 기능과의 호환성도 유지해야 한다.
짧은 시간에 만든 것을 몇 년 동안 관리해야 할 수도 있다.
 

제품도 마찬가지다.
도구로 MVP를 빠르게 만들 수 있다.
반응이 없으면 다른 것을 만들고, 그것도 안 되면 또 만든다.
어느 순간 못 만들어서 생기는 문제가 아니라 너무 쉽게 만들 수 있어서 계속 만드는 문제가 생긴다.
 

앞선 글의 댓글에서 한 분이 플랫폼을 만들다가 사용자를 모으기 위해 사이트를 만들고,
게시판과 콘텐츠를 추가하면서 계속 새로운 것을 만들게 됐다는 이야기를 했다.
남의 이야기 같지 않았다.
 

제품에 사용자가 없으면 기능 추가를 생각하게 된다.
하지만 그 이유가 기능 부족이라고 단정할 수는 없다.
사용자가 제품을 모르거나,
필요성을 느끼지 못하거나,
이미 다른 방법으로 해결하고 있을 수도 있다.

그렇다면 더 만드는 것이 답이 아니다.
잠시 멈추고 사용자가 왜 쓰지 않는지 분석해야 한다.
기존 기능이 실제로 얼마나 사용되는지도 살펴야 한다.
 

그래서 AI 시대에는 무엇을 만들 것인가만큼 무엇을 만들지 않을 것인가가 중요해질 것 같다.
필요 없는 기능을 추가하지 않는다.
반응 없는 프로젝트를 중단한다.
잘 돌아가는 제품을 이유 없이 복잡하게 만들지 않는다.
 

도구에 “어떻게 만들까?”라고 물어보면 대부분 방법을 알려준다.
하지만 그 전에 판단해야 할 것이 있다.
“이걸 정말 만들어야 할까?”
 

만드는 비용은 계속 낮아지고 만드는 능력의 희소성도 낮아질 것이다.

필요한 것은 만들지 않을 것을 골라내고, 멈출 때를 판단하는 능력일지도 모르겠다.
 

- 💫Glitter Gim