핵심 요약

  • 마크 핀커스는 제품의 요소를 검증된 것·개선할 것·새로 시도할 것으로 나눠야 한다고 설명했다. 새 아이디어가 틀릴 가능성을 전제로 실험 범위를 정하기 위해서다.
  • 그가 말하는 ‘개선’은 제작자의 판단이 아니라 기존 사용자들이 즉시 알아보고 중요하게 여길 변화다. 무료 제공이나 다운로드 과정의 제거가 예로 제시됐다.
  • 핀커스는 AI 덕분에 제품 제작이 쉬워졌어도 한 제품에 오래 매달리는 문제는 남아 있다고 봤다. 완성도를 높이기 전에 클릭 수요부터 시험하자는 주장이다.
  • 핀커스와 리드 호프먼은 AI가 소비자 제품의 기반 기술이 될 수 있다고 봤지만, 소비자에게 다른 서비스를 연결해 주는 유통 플랫폼이 됐는지에 대해서는 선을 그었다.

‘검증·개선·새로움’은 무엇을 구분하나

핀커스는 실패한 서비스 트라이브의 경험 이후 징가에서 승리하기 위해 ‘Proven, Better, New’라는 틀에 이르렀다고 말했다. 출발점은 직감과 아이디어를 구분하는 것이다. 어떤 경험에 문제가 있다는 직감은 맞을 수 있지만, 이를 해결하려고 처음 떠올린 구체적인 아이디어까지 맞는 것은 아니라는 설명이다.

‘검증된 것’은 사람들이 이미 쓰고 가치를 느끼는 제품의 작동 방식이다. 핀커스는 이를 가능한 한 가깝게 유지하되 법적 경계를 지켜야 한다고 말했다. 익숙한 사용 경험을 잘못 바꾸면 제품이 실패했을 때 새로운 아이디어의 문제인지, 기존에 통하던 요소를 훼손한 탓인지 알기 어려워진다.

‘개선’에는 더 엄격한 기준을 적용했다. 핀커스는 기존 사용자 10명에게 물었을 때 10명 모두가 더 낫다고 할 만한 변화여야 한다고 표현했다. 단순히 제작자가 낫다고 믿는 것은 아직 ‘새로움’에 가깝다. 그가 보드게임 리스크의 나무 말을 플라스틱으로 바꾸고 표기를 로마 숫자로 바꾼 사례를 불만스럽게 회상한 이유도 기존 사용자가 좋아하던 요소를 바꿨기 때문이다.

‘새로움’은 사람들이 제품을 시험해 볼 이유가 될 수 있지만 실패할 가능성도 크다. 핀커스는 첫 아이디어에 집착하지 말고 다른 후보도 마련하며, 팀이 자주 방향을 바꿀 수 있어야 한다고 말했다.

AI에서 검증된 경험을 찾는 방법

호프먼은 AI 분야에는 아직 검증됐다고 부를 만한 것이 적다고 지적했다. 핀커스도 새 기술에서 이 틀을 적용하기가 더 어렵다고 인정했다. 그의 제안은 다른 곳에서 이미 통했던 경험의 형태를 찾아 AI 제품에 적용할 수 있는지 살피는 것이다. 세상에 없던 행동을 처음부터 만들어 내겠다는 발상보다 출발점으로 삼기 좋다는 판단이다.

두 사람은 ‘플랫폼’의 의미도 나눠 봤다. 호프먼은 AI 모델이 여러 소비자용 에이전트의 기술적 기반이 될 수 있다고 말했다. 반면 사람들이 한 서비스에 들어가 다른 서비스와 연결되는 소비자 유통의 관문은 아직 자리 잡지 않았다고 봤다. 그는 챗GPT가 그 위치에 가장 가깝다고 평가하면서도 이미 그 역할을 확립했다고 말하지는 않았다. 핀커스는 구글 검색을 통한 웹 유통과 비교하며 현재 AI에는 그와 같은 경로가 아직 없다고 말했다.

이 대목에서 두 사람은 초기 소비자 인터넷을 떠올렸다. 호프먼은 당시 기업용 서비스로 관심이 쏠렸지만 소비자 인터넷의 수요도 커졌다고 회고했다. 핀커스와 호프먼은 AI에서도 소비자 제품의 가능성을 예상했다. 이는 앞으로의 전망이지, 현재 소비자 AI의 유통 방식이 정해졌다는 주장은 아니다.

제품을 완성하기 전에 수요를 시험한다

핀커스는 AI를 활용하는 회사가 징가에서 가져갈 만한 방식으로 잦은 실험을 꼽았다. 소비자 제품이라면 전체를 만들기 전에 광고 링크나 랜딩 페이지만으로 사람들이 클릭할지부터 확인할 수 있다는 설명이다. 그는 한 주에 업계가 1년 동안 시험하는 것보다 많은 아이디어를 시험하라는 표현으로 실험의 빈도를 강조했다.

핀커스가 경계한 것은 빠른 제작이 곧 빠른 학습으로 이어진다고 생각하는 태도다. 그는 AI로 최소 기능 제품을 만드는 기간이 과거보다 크게 줄어들 수 있어도, 그렇게 만든 제품에 투입한 노력이 아까워 방향을 바꾸지 못하는 팀을 본다고 말했다. 호프먼이 언급한 조기 출시 역시 핀커스에게는 공개 자체보다 배울 수 있는 수준으로 제품을 켜 보는 일에 가깝다.

핀커스는 자신의 파트너가 코딩 도구로 가족의 위치와 다섯 아이의 나이에 맞춰 활동을 추천하는 작은 모바일 앱을 만든 사례도 들었다. 딸이 포커 앱을 만들고 있다는 이야기와 함께, 그는 제품을 만들 수 있는 사람이 늘어날 것이라고 예상했다. 다만 이는 그가 관찰한 사례와 전망이다.

화면 사용과 게임의 가치에 대한 고민

호프먼은 게임과 앱을 만드는 업계가 아이들의 화면 의존을 어떻게 봐야 하는지 물었다. 핀커스는 자신의 쌍둥이 딸에게 스마트폰을 늦게 주려 했지만, 딸들이 14세 때 포켓몬 고의 첫 사용 경험을 만드는 인턴십에 참여하면서 휴대폰을 허용했다고 설명했다. 그는 긴 화면 사용 뒤 아이들이 더 고립되거나 기운이 없어 보일 때가 있었다고 말했다. 동시에 부모 자신이 계속 휴대폰을 쓰는 모습도 문제의 일부라고 봤다.

핀커스에게는 게임을 무엇에 쓰느냐도 중요한 문제다. 그는 게임에 실제 사람과 관계를 더 담고, 게임이 생활 기술이나 일자리 탐색에도 도움이 되는 경우를 상상했다. 반대로 학습 앱을 비롯한 다른 서비스에는 게임의 보상 구조가 더 많이 들어갈 것으로 예상했다. 이는 현재 그런 효과가 입증됐다는 설명이 아니라 게임과 서비스가 향할 수 있는 방향에 관한 그의 견해다.

핀커스가 그리는 메타버스

핀커스는 메타버스가 실현된다면 몰입형 3D 기기를 쓰는 형태만은 아닐 것이라고 내다봤다. 휴대폰이나 다른 기기에서 현실의 사람과 사회적 관계가 게임에 더 많이 들어오고, 소비자용 AI 에이전트가 사용자를 대신해 사람과 연결되거나 기회를 찾는 모습도 메타버스로 봤다. 메타버스의 범위를 넓게 해석한 전망으로, 그런 에이전트가 이미 보편화됐다는 뜻은 아니다.

결론

핀커스의 제품 개발 원칙은 검증된 사용 경험을 살리면서 개선과 새 시도를 구분하고, 새 아이디어를 일찍 시험해 바꿀 여지를 남기는 데 있다. 그는 AI가 제작 속도를 높여도 무엇을 만들 가치가 있는지 배우는 과정은 여전히 필요하다고 봤다.