핵심 요약

  • AI가 시제품 제작을 쉽게 만들면서, 학생들이 완성도 높은 결과물을 검증된 사업으로 착각하는 문제가 나타났다.
  • 스티브 블랭크는 수업을 깊이 있는 고객 탐색과 실제 사용·피드백을 제공할 협력 고객 확보라는 두 단계로 재설계하고 있다.
  • 아이디어와 결과물이 풍부해질수록 무엇을 선택할지 평가하는 능력이 중요해진다. 반증 실험, 비판, 다른 창업자의 사업을 맡아보는 활동이 교육 대안으로 제시됐다.
  • 교육자들은 AI 활용을 확대하면서도 대면 고객 접촉과 인간 사이의 토론을 강화하려 한다. 다만 수업 대상과 목표가 달라 하나의 방식으로 통일되지는 않는다.

정교한 시제품이 고객 학습을 가로막을 때

스탠퍼드 기술벤처 프로그램(STVP)이 마련한 대담에서 교육자들이 공유한 출발점은 비슷했다. AI 덕분에 만드는 속도는 빨라졌지만, 고객의 문제를 이해하는 과정까지 좋아지지는 않았다는 관찰이다.

스티브 블랭크의 린 론치패드 수업에서는 보통 학생들이 고객 인터뷰 10건과 화면 구성도나 발표 자료 수준의 초기 제품을 가져왔다. 그런데 그가 소개한 올해 수업에서는 여덟 팀 모두가 완제품처럼 보이는 결과물을 들고 왔다. 교수진은 처음에는 수업이 훨씬 빠르게 진전할 것으로 기대했다. 실제로는 학생들이 이미 완성했다고 여기는 제품에서 손을 떼고 고객의 문제와 필요를 깊이 살피도록 이끄는 일이 더 어려워졌다.

디자인스쿨의 론치패드를 운영하는 페리도 비슷한 현상을 설명했다. 학생들은 정교한 시제품을 조금씩 수정하는 좁은 학습 과정에 갇혔다. 예전에는 제품을 만드는 수고와 실패가 문제를 다시 찾도록 만들었지만, 이제는 매끄러운 결과물을 계속 다듬는 데 머물 수 있다는 것이다.

페리는 비개발 창업자가 기술 제품을 직접 만들 수 있게 된 변화에는 큰 가치를 부여했다. 다만 제품을 쉽게 만들 수 있다는 사실과 그 제품이 필요한지 안다는 것은 별개라는 문제가 수업에서 드러나고 있었다.

‘최소 기능 제품’ 대신 ‘검증되지 않은 초기 제품’

블랭크는 이 문제에 대응해 수업을 두 부분으로 나누겠다고 밝혔다. 전반부에는 고객을 직접 만나고, 이해관계자와 사업의 가정, 이들 사이의 연결을 지도로 정리하며 고객 탐색을 더 깊게 진행한다. AI가 만든 가상 인물과의 합성 인터뷰는 실제 인터뷰와 비교할 수 있지만, 사람을 직접 만나는 일을 대체하지는 않는다.

후반부의 목표는 제품을 사용하고 피드백을 제공할 협력 고객인 ‘디자인 파트너’를 확보하는 것이다. 제품을 실제 고객의 손에 전달하고, 사용이나 지불 의사, 더 큰 규모로 도입하기 위한 조건을 확인하는 단계까지 수업을 확장하려는 구상이다. 그는 과거에는 방법론을 가르치는 데 집중했지만, 이제는 주문이나 협력 고객 확보도 수업에서 추구할 만한 목표가 됐다고 봤다. 이는 달성된 성과를 보고한 것이 아니라 새 수업이 지향하는 목표다.

용어도 바꾸려 한다. 최소 기능 제품을 뜻하는 MVP 대신 ‘검증되지 않은 초기 제품’인 IUP를 쓰겠다는 것이다. 첫날 가져온 결과물의 외형이 아무리 훌륭해도 아직 검증되지 않았다는 상태를 이름에 담으려는 의도다.

제품과 시장의 적합성을 뜻하는 ‘제품·시장 적합성’도 산업별로 구체화한다. 치료제의 임상적 평가 지표와 하드웨어의 작동 여부, 소비자 앱의 적합성을 같은 기준으로 다룰 수 없다는 설명이다.

제작이 쉬워질수록 평가가 병목이 된다

연구 관점에서 참여한 리타는 기업가와 팀을 살펴본 초기 탐색 연구를 소개했다. 그가 제시한 핵심은 결과물을 생산하는 과정과 전문성이 분리되고 있다는 점이다. 아이디어와 제품 형태를 저렴하게 얻을 수 있어도, 무엇을 선택하고 어디에 자원을 투입할지는 여전히 판단해야 한다.

페리는 결과물이 너무 빠르고 풍부하게 만들어지면 사람이 제대로 평가하기 어려운 인지적 부담이 생긴다고 봤다. 기능이 가득한 앱을 즉시 얻더라도, 그 안의 결정을 모두 이해하고 평가할 수 있는 것은 아니라는 뜻이다.

리타는 인터뷰했던 한 초기 스타트업의 사례를 들었다. 창업자 한 명과 직원 두 명이 AI를 중심으로 작업했지만, 창업자는 6개월이 지나도 실질적인 진전이 크지 않다고 느꼈다. 팀원들과 대화한 뒤에는 그들이 무엇을 만들고 있는지 충분히 이해하지 못한다는 사실을 알게 됐다. 창업자는 각자가 작업을 시작하기 전에 해당 작업의 내용을 묻는 퀴즈를 통과하도록 하는 플러그인을 도입했다.

리타는 이를 확정된 해법으로 제시하지 않았다. 결과물이 나왔는지와 사람이 그 내용을 이해했는지를 별도로 확인해야 한다는 문제를 보여주는 사례였다.

틀렸음을 입증하고, 다른 사람에게 사업을 맡기는 수업

리타가 제안한 평가 방법은 학생에게 자신의 생각이 틀렸음을 보여줄 실험을 설계하도록 하는 것이다. 사업계획이나 제품을 지지하는 설명만 만드는 대신, 어떤 실제 데이터를 얻으면 기존 판단을 버려야 하는지 드러내게 한다.

페리는 비판과 평가를 수업의 명시적인 단계로 만들 필요가 있다고 봤다. 결과물을 한 번 모아 검토하는 데 그치지 않고, AI나 사람과 상호작용할 때마다 더 자주 판단을 점검해야 한다는 주장이다.

그의 수업에서는 창업자들이 서로의 사업을 일정 기간 맡아보기도 했다. 다른 사람이 자신의 사업을 다루는 모습을 보면서, 학생들은 그동안 자신이 내린 여러 결정을 새롭게 인식했다. 또 특정 스타트업이 실패할 이유를 함께 찾아보는 활동을 통해 표면적인 기능 평가를 넘어선 비판을 시도했다.

여러 시제품을 동시에 비교하는 방법에도 한계가 있었다. 페리에 따르면 비교 대상이 모두 정교하면 사용자 반응이 글꼴이나 기능 선호에 집중되고, 정작 필요 자체의 검증에는 이르지 못할 수 있다. 그는 창업자가 여러 사업을 동시에 탐색하며 비교하는 실험도 하고 있지만, 이를 매우 혼란스럽고 진행을 따라가기 어려운 방식이라고 설명했다. 아직 검증이 끝난 교수법은 아니다.

1인 창업과 팀 창업은 같은 수업을 요구하지 않는다

페리는 과거 지원 팀이 대체로 두세 명의 공동창업자로 구성됐지만, 최근에는 대부분 1인 창업자에 가까워졌다고 관찰했다. 그는 혼자 일하는 선택을 인정하면서도 다른 사람에게 사업을 드러내고 깊은 비판을 받는 경험의 가치를 강조했다.

정교한 시제품만으로는 창업자가 그 문제를 얼마나 중요하게 여기는지 충분히 드러나지 않을 수 있다는 우려도 제기했다. 반론을 듣고 자신의 판단을 설명하는 과정에서 창업자의 내적 동기와 의지가 더 분명해지는 모습을 봤다는 것이다.

반면 블랭크의 수업은 기술과 역량에 따라 3~5명으로 구성된 팀을 요구한다. 그는 서로 다른 성격과 기술을 갖춘 팀이 스타트업을 더 강하게 만든다고 믿지만, 이것이 유일한 방식이라고 주장하지는 않았다.

두 수업은 선발 기준도 다르다. 페리는 아이디어 자체보다 창업자의 행동을 보고 선발한다고 설명했다. 블랭크는 무엇을 만들고 싶은지에 대한 강한 생각을 가진 팀을 대상으로 한다. 생활형 사업, 소규모 사업, 벤처투자를 받아 확장하려는 사업, 조직 내부의 창업 활동은 목표가 다르므로 교육 방식도 대상과 기대 성과에 맞아야 한다는 것이 그의 입장이다.

경쟁과 독창성에도 남아 있는 질문

같은 도구로 제품을 쉽게 만들 수 있다면 경쟁의 조건도 달라진다. 블랭크는 기업 고객을 대상으로 하는 팀이라면 고객 기업이 이미 무엇을 자체 제작했는지부터 알아야 한다고 강조했다. 고객도 학생들과 같은 AI 도구를 사용할 수 있기 때문이다.

소비자 제품에서는 브랜드, 자금, 고유한 통찰 등 무엇이 차별성을 지탱하는지 설명해야 한다. 그는 경쟁 구도를 파악하는 도구와 함께 사용자 인터페이스도 제품을 구별하는 데 더 중요해졌다고 봤다.

AI가 아이디어를 비슷하게 만드는지에 대해서는 의견이 갈렸다. 리타는 연구에서 다양성이 줄고 비슷한 이야기가 늘어나는 현상을 보고 있다고 말했다. 블랭크는 과거에도 소셜미디어, 드론, 암호화폐 등 유행에 따라 학생들의 아이디어가 몰렸기 때문에, 현재 현상이 AI 때문인지 유행 때문인지 구분하기 어렵다고 했다.

페리는 실제 고객을 만나 심한 실패를 겪은 뒤 새로운 방향을 만들어내는 학생들의 창의성을 여전히 목격한다고 말했다. 다만 그런 검증과 방향 전환이 일어나도록 강사가 예전보다 적극적으로 개입해야 한다고 설명했다.

교육과정도 실험의 대상이다

블랭크는 수업을 처음 설계했을 때의 환경과 지금의 환경을 비교하고, 학생에게 무엇을 배우게 하려는지 다시 적는 작업에서 개편을 시작했다. 페리는 학생들에게도 수업이 실험 중이라는 사실을 공개하고 함께 방법을 탐색하는 태도를 강조했다.

인간 사이의 학습을 강화할 여지도 있었다. 리타가 만난 스탠퍼드 신입생들은 종이책을 읽고, 조교 앞에서 프로그래밍 능력을 보여주며, 소규모 토론과 사람 사이의 연결을 받아들이고 있었다. 일부 과제를 AI가 채점하는 환경에서도 이런 경험을 가치 있게 여겼다는 관찰이다.

대담에서 제시된 변화는 AI 사용을 확대하면서 고객 접촉, 이해 확인, 반증과 비판을 더 분명하게 설계하는 시도였다. 교육자들이 공유한 것은 완성된 정답이 아니라, 빠르게 만들어진 제품이 실제 학습과 사업 검증으로 이어지는지 확인하기 위한 실험이었다.