「만드는 것」이 공짜가 되면, 「안목」이 유일한 해자가 됩니다——그리고 그것은 훈련할 수 있습니다
먼저 지금 일어나고 있는 한 가지 사실을 인정해봅시다: 「무언가를 만드는 것」이, 거의 공짜가 되고 있습니다.
코드를 모르는 사람도 한 마디로 AI가 작동하는 앱을 만들게 할 수 있습니다. 전문가는 속도가 비상식적일 만큼 빠릅니다. 진입장벽이 무너졌습니다. 그러자 새로운 질문이 떠오릅니다——누구나 만들 수 있다면, 무엇이 당신의 것을 더 좋게 만드는가?
속도는 더 이상 차별점이 아닙니다
과거에는 「빠름」이 경쟁력이었습니다. 누가 더 빨리 만들고, 더 빨리 출시하느냐가 승패를 갈랐습니다.
이 우위는 사라지고 있습니다. AI가 모든 사람의 속도를 높여줬기 때문입니다. 모두가 오후 한나절에 다섯 가지 버전을 만들 수 있다면, 「빠름」은 더 이상 희소하지 않습니다. 그것은 바닥이 됩니다, 천장이 아니라.
그렇다면 천장은 무엇인가요? 2026년 업계의 공감대는 놀랍도록 일치합니다: 판단력과 안목. 「만드는」 비용이 제로에 가까워질수록, 「잘 선택하는」 책임은 오히려 치솟습니다. 디자인계의 한 마디가 정확히 찌릅니다: 안목이, 새로운 병목이 됐습니다.
안목이란 무엇인가
안목은 추상적인 것이 아닙니다. 그것은 「좋음」과 「그럭저럭」 사이의 미세한 선을 분별하는 능력입니다.
- 같은 기능인데, 왜 이 인터페이스는 쓰고 싶고 저것은 닫고 싶을까요?
- 같은 내용인데, 왜 이 카피는 공감을 주고 저것은 스크롤로 지나치게 될까요?
- 같이 작동하는 프로토타입인데, 왜 이것은 「맞다」는 느낌이 들고 저것은 뭔가 아쉬울까요?
코드 작성이나 도구 사용은 AI가 도와줄 수 있습니다. 하지만 「이게 맞나, 좋은가」라는 그 한 순간의 판단은 AI가 줄 수 없습니다. 그것이 안목이고, 안목이 지금 가장 값어치 있습니다.
가장 반상식적인 점: 안목은 훈련할 수 있습니다
많은 사람이 안목을 타고나는 것으로 여깁니다——어떤 사람은 태어날 때부터 있고, 어떤 사람은 없다고.
틀렸습니다. 안목은 습득 가능한 능력입니다. 대량의 접촉 + 의도적인 분석 + 지속적인 산출을 통해 길러집니다.
이것이 바로 Ira Glass의 그 유명한 말입니다: 당신의 안목은, 당신의 능력보다 먼저 발달합니다. 처음에는 만들어낸 것이 자신의 눈높이를 따라가지 못합니다. 이 간극이 당신을 괴롭힐 것입니다. 그리고 그 간극을 메울 수 있는 유일한 방법은, 영감을 기다리는 것이 아니라 양(量)으로 밀어붙이는 것입니다——충분히 많이 만들어야, 능력이 안목을 따라잡습니다.
AI 네이티브 PM이 안목을 훈련하는 방법 (구체적 실천법)
- 「고신호 참고 라이브러리」를 만드세요. 매일 한두 가지, 정말 잘 만들었다고 느끼는 것을 수집합니다——인터페이스 하나, 카피 한 단락, 인터랙션 하나, 제품 결정 하나. 판단하지 말고 먼저 모아두세요.
- 매일 하나를 분해하세요. 하나를 골라 스스로에게 물어봅니다: 왜 좋은가? 정보 위계는 어떻게 배열됐는가? 상태(로딩/빈/오류)는 어떻게 처리됐는가? 카피의 리듬은 어디에 있는가? 「느낌이 좋다」를 「구체적으로 어디가 좋다」로 번역하는 것——이 단계가, 안목이 자라는 곳입니다.
- 꾸준히 만들고, 적극적으로 피드백을 구하세요. 많이 만들고, 많이 지적받아야 간극이 줄어듭니다. 숨기고 보여주지 않으면, 안목은 영원히 그 자리에 머뭅니다.
- AI를 안목 훈련 체육관으로 쓰세요. AI에게 한 번에 다섯 가지 버전을 만들게 하고, 당신이 고르고, 지적하고, 「이건 아니야, 이래야 해……」라고 말하세요. 과거에는 안목을 훈련하려면 프로젝트 기회를 기다려야 했습니다. 이제는 오후 한나절에 수십 개의 실제 옵션을 비교할 수 있습니다. AI는 당신 대신 판단을 내리는 것이 아닙니다. AI는 당신이 판단하는 횟수를 백 배로 늘려줍니다.
doaipm에서의 의미
이것이 바로 doaipm이 줄곧 말해온 것입니다: AI가 「만들기」를 내어줬고, 당신에게 남은 것은 **「잘 선택하고, 올바르게 만드는 것」**입니다.
- 코드를 모르는 것은 장애물이 아닙니다, 안목이 없는 것이 장애물입니다. 구현할 줄 알 필요는 없습니다. 좋고 나쁨을 분별하고, 원하는 것을 명확히 말할 수 있어야 합니다.
- 고충실도 우선은, 안목을 훈련하는 최고의 환경입니다. 작동하는 실제 결과물을 바로 만들어 비교하는 것은, 와이어프레임을 보며 상상하는 것보다 판단력을 열 배 빠르게 날카롭게 만듭니다.
- 안전망은 과감하게 시도할 수 있게 해줍니다. 되돌릴 수 없는 것은 사람이 하고, 프로토타입에는 실제 데이터를 넣지 않습니다——그러면 마음 놓고 다섯 가지 버전을 만들고, 네 가지를 뒤집을 수 있습니다. 안목을 훈련하는 것은 바로 이런 「많이 시도하고, 과감하게 버리는」 방식에 달려 있습니다.
모두가 만들 수 있다면, 무엇을 만들고 어떻게 만드느냐가 유일한 차이가 됩니다. AI가 강해질수록, 당신의 안목은 더 값어치 있어집니다——그리고 그것은, 훈련할 수 있습니다.
안목을 실제 결과물 위에서 훈련하고 싶다면, 방법론 센터와 言出法随 실전 가이드에서 시작하세요.
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