🎯 전략 망치는 건 바로 '문제 정의'였습니다

 

"AI가 다 해주는데 우리는 뭘 하면 되나요?"

요즘 이 말 정말 많이 들으시죠? 저도 솔직히 처음엔 불안했어요. 챗GPT가 코드도 짜고, 디자인도 하고, 기획서도 써주는데 기획자나 PM은 도대체 어떤 가치를 만들어야 할까요?

그런데 최근 한 아티클을 읽고 무릎을 탁 쳤습니다. AI가 절대 대체할 수 없는 영역이 하나 있어요. 바로 문제를 제대로 정의하는 능력이에요.

이게 단순한 위로의 말이 아니에요. 실제로 많은 데이터가 이걸 증명하고 있거든요. 오늘은 그 이야기를 함께 해볼게요.

솔루션부터 만드는 회사는 결국 망합니다

지금 많은 기업들이 일단 만들고 보자는 식으로 접근하더라구요. 특히 스타트업 씬에서는 빌드-측정-학습이라는 린 스타트업 방법론이 너무 당연하게 받아들여지고 있어요.

근데 여기 함정이 있어요. 문제를 제대로 정의하지 않고 일단 만들기 시작하면, 결국 측정할 수 있는 가장 쉬운 지표만 쫓게 돼요. 클릭 수, 체류 시간, 활성 사용자 수... 이런 것들이요.

실제 데이터로 봐도 그래요. 글로벌 시장조사업체 CB인사이트에 따르면, 스타트업 실패 원인 1위는 여전히 시장 수요 부재로 전체의 42%를 차지해요. 기술적으론 완벽했지만, 애초에 풀려는 문제 자체가 고객이 원하는 게 아니었던 거죠. 멋진 걸 만들긴 했는데 아무도 원하지 않았던 거예요.

2024년 국내 스타트업 실태조사를 보면 더 뼈아프게 느껴져요. 국내 스타트업의 평균 개발 기간이 14개월로, 실리콘밸리의 6개월보다 두 배 이상 길다고 해요. 불완전한 제품으로 고객을 만나기 부담스럽다는 게 주된 이유라고 하는데, 정작 그렇게 완벽하게 만든 제품이 시장에서 외면받으면 어떻게 될까요?

투자자용 솔루션 vs 고객이 진짜 원하는 솔루션

요즘 많은 기업들이 AI 기반 맞춤형 혁신 경험 같은 말을 엄청 좋아하잖아요. 근데 정작 고객은 그냥 주스 한 잔 사고 싶을 뿐인데 말이에요.

왜 이런 일이 벌어질까요? 간단해요. 투자자에게 잘 보이는 솔루션과 고객이 진짜 원하는 솔루션이 다르기 때문이에요.

퍼블리 창업자인 박소령 대표가 이런 말을 했어요. 고객 문제를 해결하는 제품이 아니라 고객을 계몽하려는 제품을 만들었을 때 잘못된 결정이 나왔다고요. 당시 팀은 사용자가 원하는 기능보다 이렇게 써야 한다는 이상적인 방향을 제시하는 데 집중했는데, 고객이 원한 건 교육이 아니라 효용이었던 거죠.

이게 문제를 건너뛰고 솔루션부터 만들었을 때 벌어지는 전형적인 패턴이에요.

PMI도 인정한 사실: 기획의 문제가 제품의 실패를 만든다

프로젝트 관리 협회 PMI가 발간하는 보고서는 매년 프로젝트 실패의 큰 원인 중 하나로 불분명한 요구사항 관리를 꼽아왔어요. PMI의 보고서에 따르면 실패한 프로젝트의 47%가 불분명한 요구사항 때문에 실패했다고 해요.

그리고 이 문제는 AI 코딩 도구가 등장하면서 오히려 더 심각해지고 있다고 해요. 왜냐고요? 과거에는 불분명한 기획에 대해 개발자가 질문하고, 대안을 모색하며, 잠재적 문제를 예측하는 생산적인 마찰이 있었거든요. 이 마찰이 초기 개발 속도를 늦추지만, 장기적으로는 거대한 재작업을 막는 안전장치 역할을 했는데, AI가 코드를 너무 빠르게 만들어버리니 그 마찰이 사라진 거예요.

즉, AI가 빠르게 만들수록 문제 정의가 엉터리이면 엉터리 제품도 더 빠르게 만들어지는 셈이에요.

고객은 이미 지쳐 있어요

저도 요즘 앱 하나 깔 때마다 느껴요. 또 회원가입해야 하나, 또 설정 만져야 하나, 또 튜토리얼 봐야 하나... 사용자들은 이미 지쳐 있어요.

많은 제품들이 사용자를 고객이 아닌 노동력으로 취급하고 있어요. 클릭을 더 많이 하게 만들고, 더 오래 머물게 만들고, 더 많은 데이터를 입력하게 만들죠. 이런 제품들은 겉으론 사용자를 위한다고 하지만, 실제론 사용자에게서 최대한 많은 걸 뽑아내려고 디자인돼 있는 거예요.

피터 드러커는 기업의 수익은 고객 요구를 바꾼 결과가 아니라, 만족시킨 대가라고 했어요. 결국 문제를 제대로 정의한다는 건, 고객이 진짜 힘든 게 뭔지를 먼저 이해하는 것에서 시작해요.

좋은 문제 정의, 두 가지 질문만 기억하세요

그럼 어떻게 해야 할까요? 저는 두 가지 질문을 꼭 던져보라고 말씀드리고 싶어요.

첫 번째, 특정 기술 언급 없이 솔루션을 설명할 수 있나요? AI 기반으로, 블록체인을 활용해서 같은 말 없이는 설명이 안 된다면, 문제를 제대로 정의하지 못한 거예요.

두 번째, 이 솔루션으로 사용자의 행동이 어떻게 바뀔까요? 우리 위젯을 더 많이 클릭할 거예요가 답이라면, 다시 생각해보셔야 해요.

실제로 핀게이트에서 보험 커버리지 분석 플랫폼을 만들 때도 비슷한 고민을 했어요. 처음엔 AI로 자동 분석해주는 시스템이라고만 생각했는데, 실제 보험 설계사들을 만나보니 그들이 진짜 원하는 건 고객 상담 시간을 30분에서 10분으로 줄이는 것이었거든요. 기술이 아니라 결과와 행동 변화로 문제를 정의해야 했던 거죠.

만들어서 배우기 대신, 팔아서 배우기

여기 더 좋은 방법이 있어요. 만들기 전에 팔아보는 거예요.

Y Combinator의 폴 그레이엄도 항상 강조하는 부분인데, 사람들이 돈을 낼 만큼 아픈 문제를 찾으라는 거예요. 고객이 어떤 기능이 있는지, 어떤 기술을 쓰는지 신경도 안 쓰고 그냥 이거 얼마예요? 언제 쓸 수 있어요?라고 묻는 문제 말이죠.

이 방식의 효과는 데이터로도 증명돼요. 하버드 비즈니스 리뷰의 연구에 따르면, 고객 인터뷰를 최소 20회 이상 진행한 스타트업의 시리즈 A 성공률이 그렇지 않은 곳보다 3.2배 높았다고 해요. 문제를 제대로 이해하고 시작한 팀들이 결국 살아남는 거죠.

아인슈타인이 이런 말을 했어요. 세상이 마지막 1시간에 달려 있다면 55분은 문제를 정의하는데, 나머지 5분을 답을 찾는데 쓰겠다고요. 그게 바로 문제 정의의 진짜 무게예요.

협업이 곧 문제 디자인입니다

결국 핵심은 이거예요. 문제를 정의하는 과정 자체가 협업이어야 한다는 거죠.

기획자 혼자, PM 혼자 문제를 정의하고 솔루션을 던져주는 게 아니라, 개발자, 디자이너, 마케터 모두가 함께 문제를 이해하고 공유된 멘탈 모델을 만들어야 해요. 이 과정은 건너뛸 수 없어요.

가트너의 2024년 조사를 보면, 제품 개발팀의 68%가 요구사항은 명확했지만, 왜 그게 필요한지는 몰랐다고 답했다고 해요. 이게 바로 문제를 함께 이해하지 않았을 때 생기는 일이에요. 기술적으론 완벽하게 만들었는데, 정작 그걸 왜 만드는지 팀원 아무도 몰랐던 거죠.

실제로 경험해보면 바로 느껴져요. 킥오프 미팅에서 개발자와 디자이너가 함께 고객 문제를 논의했던 프로젝트는 중간에 요구사항 변경이 거의 없었어요. 반대로 이거 그냥 만들어주세요 식으로 시작한 프로젝트는 매주 회의에서 아, 그게 아니었는데...라는 말이 나왔구요.

AI가 진짜로 못 하는 것

여기서 희소식 하나 드릴게요. AI는 이 일을 못해요. 진짜로요.

LLM은 패턴을 인식하고 텍스트를 생성하는 데는 뛰어나지만, 서로 다른 이해관계자들이 모여서 공유된 이해를 만들어가는 과정 자체를 대체할 순 없어요. 왜냐하면 그 과정에서 만들어지는 공유된 멘탈 모델이 바로 결과물이거든요.

AI가 대체할 수 없는 인간 고유의 능력이 무엇인지 물어보면 전문가들은 하나같이 협업, 커뮤니케이션, 창의적 사고를 꼽아요. 코딩이나 디자인 스킬보다 말이죠. 2026년 IT 트렌드를 분석한 보고서들을 봐도 AI 이후의 실력이란 무엇을 얼마나 많이 만들었는지가 아니라, 문제를 어떻게 정의했고 어떤 선택을 했는지를 설명할 수 있는 능력으로 수렴하고 있다고 해요.

그러니까 AI 때문에 불안해하시는 분들께 말씀드리고 싶어요. 여러분이 코드를 몇 줄 더 빨리 쓰거나, 와이어프레임을 더 예쁘게 그리는 게 경쟁력이 아니에요. 진짜 경쟁력은 팀원들과 함께 앉아서 우리가 풀어야 할 진짜 문제가 뭐지?라고 물을 수 있는 능력이에요.

프로세스가 아니라 문화로 만들어야 합니다

마지막으로 한 가지만 더 말씀드릴게요. 이런 문제 디자인이 누군가 열심히 하는 특별한 작업이 되면 안 돼요. 조직 문화에 녹아 있어야 해요.

이번 주에는 문제 정의 워크샵 할까요?가 아니라, 모든 프로젝트의 시작이 자연스럽게 문제 정의로 시작되어야 하죠. 그게 당연한 거라고 모두가 생각하는 문화 말이에요.

도구나 템플릿이 중요한 게 아니라, 그걸 만드는 과정 자체가 중요해요. 멋진 여정 맵이나 사용자 스토리 보드보다, 그걸 만들면서 나눈 대화와 논쟁이 훨씬 더 가치 있거든요.

마무리

AI 시대에 우리의 진짜 경쟁력은 솔루션을 빨리 만드는 능력이 아니에요. 문제를 제대로 정의하는 능력이에요. 기술이 아닌 고객의 행동 변화로 문제를 정의하고, 혼자가 아닌 팀 전체가 함께 문제를 이해하며, 일회성 워크샵이 아닌 조직 문화로 이를 실천해야 해요.

다음 프로젝트를 시작하실 때, 뭘 만들지?보다 무슨 문제를 풀지?부터 물어보세요. 그 질문 하나가 여러분의 커리어와 제품을 동시에 지켜줄 거예요.