MVP 대신 IUP: AI로 만든 시제품이 '보여주기식 증거'가 되지 않으려면

안녕하세요. 스타트업 컴퍼니 빌더 캠피엘입니다. 창업을 준비하시는 분들이 가장 많이 듣는 단어 중 하나가 MVP 일 거예요. Minimum Viable Product, 우리말로 최소 기능 제품 입니다. 그런데 린 스타트업을 시작한 스티브 블랭크가 최근 이렇게 선언했습니다. "MVP는 죽었다." 무슨 뜻인지, 그리고 AI로 시제품을 만드는 우리 팀은 무엇을 조심해야 하는지 정리해 보겠습니다. MVP는 원래 "배움의 기록"이었습니다 블랭크 수업에서 MVP는 대충 만든 첫 버전이 아니었습니다. 매주 고객을 인터뷰하며 배운 것이 쌓일 때마다 조금씩 고쳐 온 결과물 이었어요. 동시에 팀의 기술 역량을 보여 주는 증거 였습니다. 그래서 MVP를 보면 팀이 무엇을 배웠는지가 보였죠. 그런데 AI로 첫날부터 완성품이 나오자, 이 공식이 깨졌습니다. 첫날 만든 제품이 증명하지 못하는 것 블랭크는 이제 MVP가 다음 중 어느 것의 증거도 아니라고 말합니다. 고객을 찾아 나섰는지 가설을 검증했는지 제품이 시장에 맞는지 고객이 실제로 살지 확인했는지 팀이 이 문제에 진심으로 몰입하고 있는지 "Creating products rapidly at almost no cost had allowed teams to make bad ideas go faster." 거의 공짜로 빠르게 만들 수 있게 되자, 나쁜 아이디어가 더 빨리 굴러가게 됐다. 새 이름, IUP 그래서 블랭크 팀은 첫날 들고 온 제품을 IUP(Initial Untested Product, 검증되지 않은 초기 제품) 라고 부르기로 했습니다. MVP (최소 기능 제품) IUP (검증되지 않은 초기 제품) 의미 고객에게 배운 만큼 다듬어 온 결과물 고객 확인 없이 만든 출발점 증명하는 것 배움, 역량, 방향 아직 아무것도 없음 다음 할 일 더 큰 실험 이제부터 고객을 만나러 나가기 이름을 바꾸면 마음가짐이 바뀝니다. "우리 MVP"라고 부르면 다 된 것 같지만, "우리 IUP"라고 부르면 아직 확인할 게 많다 는 걸 스스로 인정하게 돼요. 우리 팀 결과물, 진짜 증거일까 보여주기식 증거일까 블랭크는 AI가 "보여주기식 증거(Evidence Theater)" 를 만들어 냈다고 표현합니다. 무대 소품처럼, 객석에서 보면 진짜 같지만 뒤로 가 보면 종이판인 거죠. 증거처럼 느껴지고 진척처럼 보이지만, 오히려 내 생각만 굳히고 방향 전환을 늦춥니다. 아래 표로 점검해 보세요. 보여주기식 증거 진짜 증거 기능이 20개인 앱 고객 15명이 같은 문제를 말한 인터뷰 기록 AI가 쓴 시장 분석 보고서 고객이 지금 그 문제에 쓰는 돈과 시간 AI가 요약한 인터뷰 결과 고객이 실제로 한 말 그대로 "좋네요"라는 반응 사전 신청, 계약 의향, 실제 결제 매주 새로 만든 앱 매주 확인하거나 버린 가설 목록 블랭크 수업에서도 양쪽 극단이 있었다고 해요. 첫 제품에 집착한 팀, 그리고 매주 새 제품만 만들다가 증거를 하나도 쌓지 못한 팀. 둘 다 증거가 쌓이지 않았다 는 점에서 같습니다. 건너뛴 시행착오는 빚이 됩니다 블랭크는 이걸 "학습 부채" 라고 불렀습니다. 개발자들이 말하는 "기술 부채", 그러니까 지금 대충 넘긴 코드가 나중에 이자처럼 발목을 잡는 것에서 따온 말이에요. AI로 만든 첫 제품 덕분에 팀들은 인사이트로 이어지던 시행착오를 건너뛰었습니다. 코드는 잘 돌아가고, 발표 자료는 매끈하고, 분석은 논리적이었죠. 그런데 인터뷰까지 AI로 요약하다 보니 고객의 진짜 목소리를 놓쳤고, 결국 자기 가정의 근거를 대지 못하고 예외 상황을 설명하지 못했다 고 합니다. 심사나 투자 미팅에서 이런 질문에 막힌다면 학습 부채가 있다는 신호예요. "이 가정은 어느 고객에게서 확인하셨어요?" "이 제품이 맞지 않는 고객은 누구예요?" 캠피엘에서는 이렇게 쓰세요 캠피엘의 AI 도구로 사업계획서나 시제품 초안을 빠르게 만드는 건 좋습니다. 다만 그 결과물은 IUP 라는 걸 기억해 주세요. AI로 만든 초안의 가설마다 "확인함 / 아직 모름 / 틀렸음" 표시를 달아 보세요. "아직 모름"이 많다면, 이번 주 할 일은 개발이 아니라 고객 인터뷰 입니다. 발표 자료에는 기능 목록보다 확인한 가설과 버린 가설 을 넣으세요. 버린 가설이 많은 팀이 제일 많이 배운 팀입니다. 다음 글에서는 블랭크 팀이 내린 6가지 결론, "이제 병목은 만들기가 아니라 판단이다" 를 다룹니다. 참고한 글 Steve Blank, "The Year AI Came For Us: Teaching Entrepreneurship Will Never Be The Same", Poets&Quants, 2026.09.21 https://poetsandquants.com/2026/09/21/the-year-ai-came-for-us-teaching-entrepreneurship-will-never-be-the-same/ (원문을 번역한 글이 아니라, 주요 내용을 요약하고 캠피엘 교육 현장의 관점을 더한 글입니다.) AI로 만든 초안을 고객 검증까지 이어 가고 싶으시다면 캠피엘에 문의해 주세요 .