PRD 없이 진행하는 개발의 한계

 

AI 시대에 들어서면서 개발 속도가 빨라지고 있지만, 동시에 PRD 없이 개발을 진행할 때 발생하는 문제점들이 더욱 두드러지게 나타나고 있습니다. 특히 바이브코딩(Vibe Coding) 방식이 확산되면서, 자연어로 의도를 표현하면 AI가 코드를 생성해 주는 시대가 도래했지만, PRD 없이 개발을 진행하면 여러 차례 재설계와 재개발로 인한 고통을 받게 된다는 경고가 나오고 있습니다. 실제로 AI 코딩 전문가들조차 PRD 없이 개발을 진행하면 프로젝트가 예상과 다르게 진행되거나, 최종 결과물이 초기 의도와 크게 달라지는 문제가 발생한다고 지적하고 있습니다. PRD는 단순한 문서가 아니라, 개발 프로세스의 방향성을 제시하고 팀원들 간의 기대치를 일치시키는 핵심적인 도구입니다. PRD 없이 개발을 진행하면, AI 도구들이 큰 그림을 놓치고 산만해지며, 같은 문제를 반복하거나 존재하지 않는 문제를 끝없이 해결하려고 하는 특성이 더욱 두드러지게 나타납니다. 이러한 문제점들을 체계적으로 분석하고 이해하는 것은 AI 시대의 제품 개발에서 성공과 실패를 가르는 중요한 기준이 됩니다.

구조적 관점이 사라진 개발 프로세스

PRD 없이 개발을 진행할 때 가장 먼저 나타나는 문제점은 AI 도구들이 큰 그림을 놓치고 산만해진다는 것입니다. AI 코딩 도구들은 PRD에 명시된 요구사항이 없으면 전체적인 맥락과 목표를 파악하지 못하고, 단편적인 기능 구현에만 집중하게 됩니다. 예를 들어 사용자 인증 기능을 개발할 때, PRD에 사용자 경험 흐름, 보안 요구사항, 에러 처리 방식 등이 명시되어 있지 않으면, AI는 단순히 로그인 폼만 만들 뿐 전체적인 사용자 여정을 고려하지 못합니다. 이러한 문제는 특히 복잡한 프로젝트나 여러 모듈이 연관된 시스템을 개발할 때 더욱 심각하게 나타납니다. PRD 없이는 AI가 각 부분을 일관성 있게 구현하기 어렵고, 각 기능이 독립적으로는 잘 작동하더라도 전체 시스템과의 통합에서 문제가 발생할 수 있습니다. 실제로 많은 개발팀에서 PRD 없이 AI 도구만으로 개발을 진행한 경우, 최종 결과물이 초기 의도와 크게 다르거나, 불필요한 기능이 추가되는 문제가 발생한다고 보고하고 있습니다. AI 도구들은 쉽게 산만해지고, 같은 문제를 맴돌며, 존재하지 않는 문제를 끝없이 해결하려고 하는 특성이 있기 때문에, 이러한 문제를 방지하기 위한 가이드라인으로 PRD가 필수적입니다. PRD는 프로젝트의 전체적인 맥락과 목표를 제공함으로써, AI가 생성하는 코드가 단편적인 기능 구현에 그치지 않고 제품의 전체 비전과 조화를 이루도록 돕습니다. 예를 들어 전자상거래 플랫폼을 개발할 때, PRD 없이 AI에게 "장바구니 기능을 만들어줘"라고 요청하면, AI는 단순히 상품을 추가하고 삭제하는 기본 기능만 구현할 수 있습니다. 하지만 PRD에 장바구니의 목적, 사용자 시나리오, 비즈니스 로직, 예외 처리 등이 명시되어 있다면, AI는 재고 관리, 할인 적용, 배송비 계산 등 전체적인 맥락을 고려한 코드를 생성할 수 있습니다.

재개발과 재설계로 인한 비효율

PRD 없이 개발을 진행하면 여러 차례 재설계와 재개발로 인한 고통을 받게 됩니다. 실제로 AI 코딩 전문가들조차 PRD 없이 개발을 진행하면 프로젝트가 예상과 다르게 진행되거나, 최종 결과물이 초기 의도와 크게 달라지는 문제가 발생한다고 지적하고 있습니다. 개발 초반에 요구사항을 명확히 정의하지 않으면, 이후에 수정이 필요할 때마다 전체적인 구조를 다시 설계해야 하는 상황이 발생합니다. 예를 들어 초기에 사용자 인증 방식을 간단하게 구현했다가, 나중에 보안 요구사항이 추가되면 전체 인증 시스템을 다시 설계해야 하는 경우가 생깁니다. 이러한 재설계와 재개발은 시간과 비용을 크게 낭비하게 만들며, 개발팀의 사기를 떨어뜨리는 요인이 됩니다. 특히 바이브코딩 방식에서는 개발자가 코드의 세부 사항을 완전히 이해하지 않고도 AI가 생성한 코드를 수용하는 경우가 많은데, 이때 PRD가 없으면 나중에 코드를 수정하거나 확장할 때 각 기능이 왜 그렇게 구현되었는지, 어떤 목적을 가지고 있는지를 파악하기 어렵습니다. PRD는 이러한 문제를 사전에 방지하는 역할을 하며, 개발 초반에 요구사항을 명확히 정의함으로써 이후의 수정을 최소화하고 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 PRD는 AI가 생성한 코드의 맥락을 이해하는 데도 도움이 되며, 개발자가 나중에 코드를 수정하거나 확장할 때 참고할 수 있는 중요한 자료가 됩니다.

오류 증가로 인한 품질 하락 문제

PRD 없이 바이브코딩으로 개발을 진행하면 버그가 급격히 증가하고 코드 품질이 저하되는 문제가 발생합니다. 실제 사례를 보면, PRD 없이 바이브로 만든 기능에서 300개의 버그가 발생한 경우가 보고되고 있습니다. AI가 생성한 결과물은 때때로 오류를 포함하거나, 전체적인 맥락을 고려하지 못하는 경우가 있는데, PRD가 없으면 이러한 문제를 사전에 방지하거나 체계적으로 검증하기 어렵습니다. PRD에는 제품의 품질 기준, 사용자 경험 원칙, 기술적 제약사항, 보안 요구사항 등이 명확하게 명시되어 있어, AI가 생성한 결과물을 평가하고 개선하는 기준이 됩니다. 예를 들어 AI 디자인 도구가 생성한 UI 초안을 사용할 때, PRD에 정의된 디자인 시스템, 색상 팔레트, 타이포그래피 규칙과 일관성이 맞는지 확인할 수 있습니다. 또한 PRD는 개발팀 전체가 공유하는 기준이 되므로, 여러 사람이 참여하는 프로젝트에서도 일관된 품질을 유지할 수 있습니다. PRD 없이 개발을 진행하면, 각 개발자가 서로 다른 기준으로 코드를 작성하게 되고, 결과적으로 코드 품질이 일관되지 않게 됩니다. 또한 AI가 생성한 코드의 경우, 각 기능이 독립적으로는 잘 작동하더라도 전체 시스템과의 통합에서 문제가 발생할 수 있는데, PRD에 명시된 시스템 아키텍처와 통합 요구사항을 참고하면 이러한 문제를 사전에 방지할 수 있습니다. PRD는 테스트와 검증 프로세스에서도 중요한 역할을 하며, AI가 생성한 코드나 디자인을 배포하기 전에 PRD의 요구사항과 비교 검토함으로써 잠재적인 문제를 사전에 발견할 수 있습니다. 예를 들어 AI가 생성한 코드에 보안 취약점이 있는지, 또는 디자인에 접근성 문제가 있는지를 PRD의 기준에 따라 검토할 수 있습니다. 또한 PRD는 AI가 생성한 결과물의 성능과 확장성을 평가하는 기준도 제공합니다. PRD에 명시된 성능 목표와 확장성 요구사항을 통해, 개발자는 AI가 생성한 코드가 실제 운영 환경에서 요구되는 수준을 만족하는지 확인할 수 있습니다.

의사소통 문제로 생기는 기대 불일치

PRD 없이 개발을 진행하면 개발팀과 이해관계자들 간의 기대치가 일치하지 않는 문제가 발생합니다. AI 시대에는 개발 속도가 빨라지면서 의사소통의 중요성이 더욱 커지는데, PRD는 이러한 의사소통의 기반이 됩니다. PRD 없이 개발을 진행하면, 제품 매니저는 한 가지를 기대하고, 개발자는 다른 것을 구현하고, 디자이너는 또 다른 것을 상상하는 상황이 발생할 수 있습니다. 이러한 기대치 불일치는 프로젝트 후반부에 큰 문제로 드러나며, 전체 프로젝트의 실패로 이어질 수 있습니다. PRD는 모든 이해관계자가 같은 목표를 공유하고, 같은 기준으로 제품을 평가할 수 있도록 하는 중요한 도구입니다. 특히 바이브코딩 방식에서는 개발자가 코드의 세부 사항을 완전히 이해하지 않고도 AI가 생성한 코드를 수용하는 경우가 많은데, 이때 PRD가 없으면 개발자와 제품 매니저 간의 의사소통이 더욱 어려워집니다. PRD에 명시된 사용자 스토리와 수용 기준을 통해, 개발자는 AI가 생성한 코드가 실제로 원하는 기능을 구현하고 있는지 빠르게 판단할 수 있습니다. 또한 PRD는 AI가 생성한 결과물을 검증하는 기준이 되기도 하며, AI가 생성한 코드가 PRD의 요구사항을 충족하는지 확인하고, 필요한 경우 수정 방향을 제시할 수 있습니다. 이러한 방식으로 PRD는 팀원들 간의 의사소통을 원활하게 하고, 기대치를 일치시키는 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 고객 지원 시스템을 개발할 때, PRD 없이 개발하면 제품 매니저는 실시간 채팅 기능을 기대했지만, 개발자는 이메일 기반 지원 시스템을 구현할 수 있습니다. 이러한 불일치는 프로젝트가 거의 완료된 시점에 발견되면, 전체 시스템을 다시 설계해야 하는 상황이 발생할 수 있습니다. PRD는 이러한 문제를 사전에 방지하고, 모든 이해관계자가 같은 목표를 향해 나아갈 수 있도록 하는 핵심적인 도구입니다.