기능을 추가할 때마다 앱이 작아졌다는 역설적인 고백이 있다. dev.to에 올라온 한 인디 개발자의 글은 편의점 특가 정보를 보여주는 단순한 앱으로 시작했다가, 즐겨찾기·알림·지출 통계·유통기한 메모까지 스스로 붙여나간 경험을 솔직하게 털어놓는다. 문제는 그 결정을 내린 사람이 단 한 명이었다는 것—바로 개발자 자신.
"기능을 추가할 대상과 그것이 필요한 사람이 동일 인물일 때, 그건 검증이 아니라 독백이다." 이 문장 하나가 수많은 사이드 프로젝트와 초기 프로덕트가 조용히 실패하는 구조를 정확히 꿰뚫는다. 코드가 쌓이면 진척처럼 느껴지고, 기능이 늘어나면 완성에 가까워지는 것처럼 보인다. 하지만 그 감각은 철저히 내부 시선의 착각이다. 실제 사용자는 그 어느 결정에도 참여하지 않았다.
더 치명적인 건 출시가 계속 미뤄진다는 점이다. '통계 기능이 완성되면 배포하자'가 '유통기한 메모까지 추가하면 배포하자'로 바뀌고, 결국 출시 자체가 목적이 아닌 조건이 되어버린다. 그리고 코드베이스가 커질수록 한 곳을 건드리면 다른 곳이 무너지는 두려움이 생겨, 개발자 스스로가 자신의 코드를 손대지 못하는 상황에 이른다. 이건 기술 부채를 넘어 프로덕트 마비다.
결국 그는 통계 탭과 유통기한 메모를 삭제하고, 알림은 단순한 온/오프 토글로 줄였다. 덜어내는 과정은 예상보다 훨씬 고통스러웠지만, 그때서야 비로소 진짜 문제가 보였다. 핵심 기능—특가 정보 노출—이 가장 허술했던 것이다. 화려한 부가 기능들이 본질적인 결함을 가리고 있었다. 지금은 새 아이디어를 '언젠가' 목록에 넣고, 한 달이 지나도 여전히 필요하다는 확신이 들 때만 꺼내본다. 대부분은 한 달 후 '왜 원했지?'라는 반응으로 끝난다.
이 이야기가 유독 설득력 있는 건, 단순히 개발 방법론의 교훈이 아니기 때문이다. 이건 프로덕트 사고의 가장 기초적인 원칙—사용자가 실제로 겪는 문제에서 출발하라—을 어겼을 때 어떤 방식으로 대가를 치르는지를 생생하게 보여준다. 검증되지 않은 가설이 쌓인 기능은 자산이 아니라 부채다.
반면, 같은 원칙을 다른 방향에서 극단까지 밀어붙인 사례가 있다. 필라델피아의 동네 카페 BrewHub PHL이 만든 AI 주문 봇 Franklin이다. 표면적으로는 오트 라테 주문을 받는 챗봇처럼 보이지만, 실제 설계 의도는 전혀 다른 곳에 있다. 창업자 Thomas는 신경다양성(neurodivergent)을 가진 사람으로서 계산대 앞의 짧은 줄조차 감당하기 어려워 장바구니를 통째로 두고 나온 경험이 수없이 있었다고 고백한다. Franklin은 그 경험에서 역산한 설계물이다.
Franklin의 핵심은 기억이다. 대화 이력과 주문 기록을 분석하는 '섀도우 에이전트'가 고객별 메모리를 생성하고, 다음 대화에서 그 컨텍스트를 그대로 이어받는다. 한 번 말한 것은 두 번 말할 필요가 없다. 시끄러운 카운터가 힘들다고 했으면 짧고 따뜻하게 응답한다. 더운 날에는 자동으로 콜드브루를 먼저 제안한다. 기술 스택은 Next.js App Router, Claude(tool calling), Supabase, ElevenLabs 음성으로 구성되며, 서버 측 가격 권한과 3단계 알레르기 안전 게이트를 통해 친절함이 보안 취약점이 되지 않도록 설계했다.
여기서 프로덕트 사고의 핵심 통찰이 등장한다. 창업자는 이것을 '접근성 기능'이라고 부르지 않는다. 그는 카트 포기율(cart abandonment)—모든 커머스가 집착하는 그 지표—의 물리적 버전을 해결한 것이라고 말한다. 온라인 장바구니 이탈은 수십억 달러를 들여 분석하면서, 누군가 상점을 그냥 걸어나오는 것은 아무도 설계의 문제로 보지 않는다. Franklin은 가장 예민하게 그 마찰을 느끼는 사람을 위해 설계함으로써, 결국 모든 사람에게 더 나은 경험을 만든다. 접근성이 닫힌 문을 여는 것이 아니라, 아예 더 넓은 입구를 만드는 방식이다.
두 사례가 함께 가리키는 방향은 명확하다. '프로토타이핑 → 사용자 검증 → 고도화'라는 흐름에서, 검증 단계를 건너뛰면 고도화할 대상 자체를 잘못 고르게 된다. 편의점 앱 개발자는 검증 없이 고도화를 반복했고, Franklin은 창업자 자신의 절실한 경험을 검증의 출발점으로 삼았다. AI 도구가 개발 속도를 극적으로 높인 지금, 이 격차는 더 빨리, 더 크게 벌어진다. 빠르게 많이 만드는 것보다 빠르게 올바른 것을 만드는 능력이 핵심 경쟁력이 되는 이유다.
앞으로 AI 프로덕트가 넘쳐날수록, 기능의 양이 아닌 경험의 깊이가 선택 기준이 될 것이다. Franklin이 3~4번째 방문에서 비로소 '나만의 Franklin'이 된다는 설계 철학은, 결국 리텐션의 본질이 메모리와 컨텍스트에 있다는 것을 보여준다. 작게 시작하되 깊게 파고드는 것—그것이 AI 시대에 프로덕트가 커지는 유일한 경로다.