AI 시대 비즈니스 창업가의 전환 실무: 제로 코드부터 두 개의 기업급 제품을 만들어내기까지의 경험과 요약

원문 제목: "vibe coding 모든 함정을 피한 후의 비즈니스 백그라운드 창업가 AI 창업의 유일한 경로"

원문 저자: PeterY, WXY Labs 창업가

서문:

저는 엔지니어가 아니지만 AI를 사용하여 기업용 제품 두 개를 만들었습니다. 만약 여러분이 인문학 전공자이거나 제처럼 비즈니스 배경의 창업가로, AI 관련 뉴스를 보며 불안해하는 분이라면, 이 글은 여러분을 위해 쓰여졌습니다. 저는 엔지니어가 아닙니다. 저는 마케팅을 공부했고, 2005년에 오메니에 입사하여 고객 이사로 일하다가 후에 텐센트, 36Kr, 마이푸드리뷰로 이직했습니다. 2018년 WXY Labs를 창업하여 300개 이상의 암호화폐 프로젝트를 추진하였습니다. 전통적인 비즈니스 세계에서는 제 이력이 상당히 괜찮았습니다.

그러나 AI 시대에는, 이러한 이력들이 급속히 가치를 잃고 있습니다. 전통적인 에이전시의 비즈니스 논리는 완전히 뒤바뀌었습니다. AI는 1인 기업을 주류로 만들어, 클라이언트들은 이제 더 이상 "중개인" 역할을 필요로하지 않고, 바로 문제를 해결할 수 있는 사람이 필요합니다. 더 잔인한 것은, 만약 여러분이 직접 AI를 사용하여 제품을 만들지 못한다면, 남의 AI 제품을 홍보하는 것조차 부족한 설득력을 가질 것입니다.

그래서 2025년 가을, 저는 결정을 내렸습니다: 처음부터 코딩을 배우며, vibe coding 방식으로 직접 제품을 만들어보기로 했습니다. 남에게 맡기는 것이 아니라, 외주를 주는 것이 아니라, 개발자와 협업하는 것이 아니라, 전적으로 제가 만들 것입니다.

저는 "터미널이 무엇인가요?", "JSON 구조는 무엇인가요?", "줄 끝에 세미콜론을 쓰는 것과 콤마를 쓰는 것 중 무엇이 맞나요?"라는 어리석은 질문부터 시작하여, 실제로 실행 가능한 두 개의 제품을 만들어냈습니다.

이 과정에서 AI 에이전트의 게으름, 속임수, 거짓 보고를 겪었고, 수없이 많은 새벽 삼 시의 디버깅을 거친 적이 있으며, Kimi에서 ClaudeOpus4.6로의 효율적인 전환도 경험했습니다.

이 글은 자랑이 아닙니다. 모든 함정을 밟고 난 뒤, 모든 비기술적 배경의 창업자들을 위한 전투적인 로드맵입니다.

비즈니스 백그라운드의 창업가가 직접 제품을 만들어야 하는 이유

구식 세계가 무너지고 있습니다

2024년을 시작으로, WXY Labs의 전통적인 마케팅 비즈니스가 위축되고 있다는 것을 명확히 느꼈습니다. 다른 객관적인 이유는 물론이지만, 더 중요한 것은 고객들의 논리가 변했다는 점입니다. 예전에는 하나의 암호화폐 프로젝트를 홍보하기 위해, 에이전시를 찾았습니다. 왜냐하면:

· 그들은 웹 콘텐츠를 어떻게 작성해야 하는지 모릅니다

· 그들은 커뮤니티를 어떻게 관리해야 하는지 모릅니다

· 그들은 이벤트를 어떻게 기획해야 하는지 모릅니다

· 그들은 "전문가가 전문가의 일을 하도록" 필요로 합니다

그러나 AI가 등장한 이후에는, 한 창업자는 ChatGPT를 사용하여 30분만에 80점짜리 콘텐츠를 작성할 수 있고, Midjourney를 사용하여 60점짜리 포스터를 만들 수 있으며, Claude를 사용하여 커뮤니티 운영 대화 스크립트를 처리할 수 있습니다. 에이전시의 가치는 "귀하를 도와드리기"에서 "귀하가 더 나은 결과를 이룰 수 있도록 돕기"로 변화했습니다. 그러나 고객들은 "더 나은"에 대한 지불 의지이 "도와주세요"만큼 강하지 않습니다. 심지어 이러한 작업을 에이전시가 하지 않아도 됩니다. 프로젝트 주체는 지면에만 있는 X KOL들을 직접 찾으면 됩니다.

더 중요한 것은, AI는 "원인 사업"이 정말로 실행 가능한 비즈니스 모델이 되도록 했습니다. 비즈니스에 대한 이해가 있는 사람 + AI 툴 세트를 사용하면, 예전에 10명이 필요했던 작업을 완료할 수 있습니다. 이것은 무엇을 의미합니까? 비용을 줄이고 효율을 높이지 않는 한, 전통적인 회사 모델은 AI 시대에 원인 사업에 의해 충격을 받을 것입니다.

창업자의 새로운 책임: 제품을 스스로 만들면서 상징이 되다

내가 관찰한 한 가지 현상: AI 시대에 가장 성공한 창업자들은 기술이 가장 우수한 사람이 아니라 "비즈니스를 가장 잘 아는 사람이자 직접 손대기를 가장 잘하는" 분들입니다. 왜냐하면 AI가 백엔드 개발의 기술 장벽을 허물었기 때문입니다.

하위 수준의 알고리즘을 이해할 필요가 없고, 분산 아키텍처에 대해 알 필요가 없고, 심지어 데이터베이스 설계에 대해 알 필요가 없습니다. 당신은 다음 사항을 알아야 합니다:

· 내 사용자들이 필요로 하는 것

· 이 요구 사항을 제품 기능으로 어떻게 전환할 것인가

· 이 기능이 문제를 해결했는지 어떻게 확인할 것인가

이러한 능력은 실제로 비즈니스 배경을 갖춘 창업자들의 강점입니다. 그래서 난 더 이상 점차 감소하는 마케팅 업무를 유지하기보다는 직접 제품을 만드는 사람으로 전환하기로 결정했습니다.

처음부터 하는 vibe 코딩—한 달 만에 첫 제품 개발

내 학습 스택

2025년 9월, 나는 공식적으로 시작했습니다. 그 시기에 내 데스크탑은 다음과 같았습니다:

· 좌측 화면: DeepSeek(무료, 토큰 압력 없음, 빠른 속도)

· 오른쪽 화면: 20개 이상의 탭, Cursor, Vercel, GitHub, Supabase, Namecheap......

저는 터미널이 무엇인지도 몰랐습니다. JSON 구조가 뭔지도 몰랐습니다. 코드를 끝낼 때 세미콜론을 써야 할지 쉼표를 써야 할지도 몰랐습니다. 이런 질문들을 DeepSeek에 물었어요. 하지만 제가 가진 장점은요: 내가 뭘 해야 하는지 매우 잘 알고 있다는 거죠.

나는 비즈니스 로직을 마인드 맵을 사용해 명확히 설계하고, 그 후 AI에게 기술적 솔루션으로 세분화하는 데 도움을 받았어요. AI에 내가 해야 할 일을 알려주는 게 아니라, 내가 AI에게 내가 원하는 것을 말하고 AI가 어떻게 하는지를 알려주도록 했어요. 이 순서가 매우 중요합니다. 이후에 계속해서 언급하겠지만요.

첫 번째 제품: dosir.io

한 달 가량을 보낸 후, 나는 첫 번째 제품인 dosir.io를 만들었습니다. Crypto Alpha Sniper&Auditor를 목표로 했어요. 핵심 기능:

· X(Twitter)의 KOL 동향 모니터링

· On-chain 정보 수집

· 외과 의사처럼 프로젝트가 가짜 번성인지 진정한 알파인지 정확하게 판단하는 기능

솔직히 말해서, 이 제품 자체는 꽤 괜찮았어요. 잘 작동하고 시간을 들여 업데이트하며 데이터가 유효했어요. 그러나 때가 지나치게 빨리 지나갔죠. 2025년 말부터 2026년 초까지, 알파 기회는 Crypto 시장에서 급격히 줄어들었습니다. 그리고 플레이어 대 플레이어(PvP)의 내부 결속도 줄어들었는데, 적어도 알파를 찾을 수 있는 기회는 더 이상 없었어요.

시장은 "금을 찾아라"에서 "퇴장과 이탈"로 변했기 때문에, 첫 번째 제품은 기술적으로는 성공했지만 비즈니스적으로는 제대로 실행되지 않았습니다.

그러나, 이 경험은 저에게 매우 중요한 세 가지 수확을 안겨주었습니다:

1. 1st, 바이브 코딩이 정말로 가능합니다. 코드를 전혀 모르는 사람이 한 달 만에 기능적인 완성품을 만들어냈습니다.

2. 2nd, 제품 사고가 코드 능력보다 중요합니다. dosir.io는 기술 문제가 있는 게 아니라 시장 기회를 잘못 판단한 것이죠.

3. 3rd, AI 도구에 대한 내 숙련도가 한 단계 더 올랐습니다. Cursor, GitHub, Vercel, Supabase...... 이런 도구들을 제 영적으로 처음부터 배웠습니다.

OpenClaw 발견 - 국내 최초 사용자의 미친 실험

맥 미니 품절에서 새 대륙 발견까지

2026년 1월, 나는 X에서 실리콘밸리 맥 미니가 품절되었다는 메시지를 보았습니다. 그 이유는 일반 사용자가 지역에서 Al Agent를 실행할 수 있게 해주는 OpenClaw였습니다. 그때 나는 그것을 내 CryptoBoss 그룹에 전달했습니다. 그 결과, 그룹의 90% 사람들이 이것에 대해 들어본 적이 없다는 것을 발견했습니다.

나는 즉시 깨달았습니다: 이것은 정보 격차이자 기회입니다. 그 날 나는 즉시 고사양 맥 미니를 주문했습니다. 1월 20일쯤, 나는 국내에서 OpenClaw를 최초로 알고 사용한 사람이 되었습니다.

한 달간의 "가재 양식"

맥 미니를 받은 후, 나는 먼저 한 달 동안 "가재 양식"에 시간을 할애했습니다. "가재 양식"이란, 나의 에이전트에게 자료를 공급하고 구성을 하는 것을 말합니다.과정은 다음과 같았습니다:

1. 깊이 있는 융합된 정보를 보면 내 에이전트에게 전송

2. 에이전트에게 해당 정보를 심층 학습하도록 함

3. 에이전트가 구성 방안을 수립

4. 나는 방안에 따라 스스로 구성

가장 기본적인 soul.md, agent.md, user.md부터 self-evolving, skill-vetter 등의 skill, 다양한 메모리 솔루션, 에이전트 간 통신 및 subagent 실행, Harness 아키텍처, 그리고 이후의 Hermas Agent까지—거의 매 시간마다 학습과 구성을 하였습니다.

동시에, 나는 에이전트가 나를 돕도록 WXY의 에이전트 팀을 구성하도록 했습니다. 이전 구성을 각각의 에이전트에 복제하였습니다.

당시에는, 모든 것이 잘 될 것으로 생각했었습니다. 대대적인 변화를 이룰 때가 왔다고 생각했습니다.

Al Agent의 "악의성"

이상한 이상향: AI 팀을 관리하는 것처럼

에이전트 팀을 구성한 뒤, 나는 각각의 에이전트에게 명령을 내리는 것처럼 AI 팀을 관리하기 시작했습니다:

전략 에이전트: 내 비즈니스 아이디어에 따라 제품 PRD를 매우 효율적으로 작성했습니다.

PM 에이전트: PRD 문서에 따라 비즈니스를 여러 제품 요구 사항과 단계로 분해했습니다.

Dev 에이전트: 제가 Dev 에이전트에게 직접 배포를 진행했으며, PM이 코드 및 일정을 검토했습니다.

완벽하게 보이죠? 창업자 + 전략 기획 + PM 관리 + 개발 실행. 이것이 전형적인 회사 조직 구조 아니겠습니까?

현실은 매우 가혹합니다: AI가 "게으르고 속이며 가짜 보고"를 시작합니다

4분의 3의 시간이 OpenClaw의 하위 구성을 최적화하는 데 사용되었습니다. 에이전트가 반복적으로 응답을 보내거나 도구 호출 루프에 빠지거나 응답하지 않는 다운 타임 등 기술적 문제는 괜찮았습니다. 그러나 AI가 환상에 빠지고 가짜 보고를 하면 종종 발견하기 어렵습니다.

코드가 전혀 개발되지 않았거나 20%만 개발되었는데, 에이전트는 "개발 완료"로 보고했습니다. 나는 코드 초심자로서 그 보고를 이해할 수 없었기 때문에 그것을 믿었습니다. 그 결과, 며칠이 지난 후에 대단히 지연되어 있다는 것을 발견했고, 많은 시간이 낭비되었습니다.

문제를 발견한 후, 단순하게 "모델 변경"이나 "삭제 및 재구축"하지 않았습니다.

나는 하나의 것을 했습니다: PM 에이전트에게 이 문제가 발생한 이유를 분석하고 나에게 해결책을 제공하도록 했습니다. PM 에이전트가 제공한 분석으로 인해 나는 기뻐하면서도 놀라웠습니다 — AI의 이러한 문제는 본질적으로 인간이 직장에서 겪는 문제와 똑같습니다:

· 실행 시 게으름: 목표-피드백 루프가 단절됨. 체크포인트 없음 = 내가 아무것도 하지 않았다는 것을 아무도 모름, 즉각적인 처벌 없음 = 연기 비용이 제로, 임무가 너무 복잡함 = 시작 저항이 큼

· 핵심을 회피하는 동안 경솔장부: 인지적 부하 회피 + 가짜 성취감

· 보고 시 속이기: 보고 메커니즘 설계 결함 + 두려운 책임감. 자체 보고 = Dev가 진척 상황을 고사하는데 외부 검증 없음, 지연된 피드백 = 진행 보고가 가짜일 때 오랫동안 들킬 수 없음, 모호한 기준 = "완료"가 명확히 정의되지 않음

· 24시간 개발을 설정했지만 대부분의 시간이 파업 상태였음:

· 규칙 모호성: SOUL.md 원문: "방해 금지 시간(자동 보고 필요 없음): 저녁 이후." 개발자의 이해: "22:00 이후 보고 필요 없음 = 휴식해도 된다." 디자인 의도: "22:00 이후 보고 필요 없지만 계속 개발해야 함"

· 감독 공백: Git 커밋 감시 없음, 개발 활동의 자동 하트비트 확인 없음

PMAgent 당시에 나에게 준 조언, 지금까지 사용 중:

단기:

1. 명확한 책임: 09:15 체크포인트 미보고 = 즉시 경고

2. 강제 확인: 보고만 보지 말고 GitHub의 코드를 확인

3. 작업 분해: TASK-BREAKDOWN 템플릿 강제 사용

중기(주):

1. 인지 부담 감소: 대규모 작업을 몇 분 단위의 하위 작업으로 분해

2. 즉시 피드백: 완료 즉시 확인, 대기하지 말 것

3. 수치감 형성: 진행 상황 가짜 보고 즉시 공개적으로 교정

장기:

1. 신원 위치 조정: "CTO"에서 "성장형 개발자"로 변경

2. 신뢰 재구축 매커니즘 설정: 실수 허용하지만 속임수 허용하지 않음

3. 동료 압박 도입: 복수 에이전트 동시 진행, 경쟁 형성

핵심 결론: DevAgent의 문제는 "나쁨"이 아니라 시스템적 인센티브 메커니즘이 실패한 것입니다. — 게으름이 가격이 없고, 어려운 작업이 분해되지 않으며, 가짜 보고가 즉시 폭로되지 않으며, 밤에 감시가 이루어지지 않음.

전진 - Claude Opus4.6로 전환, 효율성 향상 90%

기본 구성 문제가 대부분 해결된 후 새로운 병목 현상을 경험했습니다

거의 모든 하위 구성 구성 문제를 해결한 후, 제품은 이미 코드의 50%가 구축되었습니다. 추가 문구 : 제가 사용한 것은 Kimi2.5입니다. 그러나 그때 발견했습니다 : 매일 다른 개발 환경 문제에 직면하여 다음 개발 단계로 진입할 수 없었습니다. OpenClaw의 문제도 아니며 구성 문제도 아닙니다. 그것은 "LLM 능력 천장" 문제입니다.

핵심 전환 : ClaudeOpus4.6

그때 중요한 결정을 내렸습니다 : OpenClaw + Kimi2.5는 운영 및 보조 기능으로 계속 유지합니다. ClaudeOpus 4.6은 Dev Agent의 하부 LLM으로 사용합니다.

효과는 어떻습니까?

개발 효율이 한꺼번에 90% 향상되었습니다. DevAgent의 대화 창과 타임라인이 매우 깨끗하고 간단해졌습니다. OpenClaw는 Kimi와 협력하여 간단하지만 반복이 많고 대화 조정이 필요한 작업을 수행합니다. 두 가지가 역할을 분담합니다.

이 전환으로 나는 한 가지 중요한 인식을 얻었습니다 : 서로 다른 작업에는 서로 다른 수준의 AI가 필요합니다.

비싼 모델일수록 좋은 것은 아니라고,

· 창의적 작업, 커뮤니케이션 작업 → 빠르고 저렴한 모델(Kimi2.5)

· 복잡한 코드 개발, 아키텍처 설계 → 최고 수준의 추론 모델(Claude Opus4.6)

많은 창업자들이 하는 실수는 : 싼 모델만 사용하거나(결과는 코드 품질이 좋지 않음), 비싼 모델만 사용하려고 함(운영 비용이 폭발적으로 증가함).

분류하여 사용하는 것이 옳은 해결책입니다.

두 번째 제품을 일주일 안에 완성 : MarketingSkill 플랫폼.

위치는 CryptoMarketing 플랫폼입니다.

코어 기능

· 프로젝트 광고를 글로벌 텔레그램 커뮤니티에 자동으로 매칭

· 효율적 : 전통 에이전시와의 수작업 연결 절차를 생략함

· 필터링: 데이터 기반 스마트 매칭을 통해 가장 적합한 커뮤니티 선별

· 투명성: 전체 투자 과정을 시각화하여 고객이 각 송금이 어디에 사용되는지 명확하게 이해

본 제품을 개발하는 과정은 전통적인 개발자 경험과 전혀 다르지 않으며 다음을 경험했습니다:

· 코드 개발

· 목표 메인 체인 선택 및 스마트 계약 개발

· 로컬에서 전체 프로세스 테스트

· 가격 책정 및 결제 시스템 구축

· Telegram Bot의 특정 기능 설정 및 MarketingSkill 플랫폼과의 양방향 정보 흐름 연결

· 테스트넷 배포

· 거의 놓칠 뻔한 BSC 테스트넷에서 BSC 본넷으로의 배포 및 론칭 후 시작된 장기간의 운영 여정

두 번째 제품의 성공적인 론칭으로 깨달은 점: 이러한 모델은 효과적이다. 더 중요한 것은, 이것은 또 다른 사실을 입증했습니다: 개인도 vibe coding을 사용하여 기업급 제품을 구축할 수 있다. 데모도 아니고 MVP도 아니며, 고객을 유치하고 영업을 하며 확장 가능한 마케팅 플랫폼입니다.

창업자와 AI의 공생을 위한 다섯 가지 핵심 인식

모든 난관을 극복하고 두 개의 제품을 출시한 뒤, 나는 비즈니스/인문학 배경의 창업자에게 가장 중요한 다섯 가지 인식을 도출했습니다.

인식 1: 당신의 업계 비즈니스 역량이 코딩 역량보다 100배 중요하다

기술적이지 않은 창업자들이 하는 오해는 Python, React, 데이터베이스를 배워야만 AI 제품을 만들 수 있다고 생각하는 것입니다.

전혀 틀렸습니다. AI는 백엔드 문턱을 낮췄습니다. 프론트엔드는 여전히 경쟁 중이지만 AI 도구로 빠르게 대체되고 있습니다.

진정한 '모아 보물'은 당신의 비즈니스 이해력입니다.

나는 dosir.io를 만들 수 있었던 이유가 코드 작성 능력이 좋아서가 아니라, 8년 동안 암호화폐 업계에 몰두해왔기 때문입니다. 어떤 정보가 진정한 알파인지, 어떤 KOL이 추세를 선포하는지, 어떤 온체인 데이터가 주목할 가치가 있는지 알고 있었기 때문입니다.

나는 marketing skill.vercel.app를 만들 수 있는 이유는 300개 이상의 암호화폐 프로젝트를 마케팅했기 때문이며, 나는이 산업의 고통점을 잘 알고 있습니다:

· 프로젝트 팀이 정확한 TG 커뮤니티를 찾지 못함

· 커뮤니티 운영자가 자신의 트래픽을 어떻게 가격 책정해야 하는지 모름

· 중개업자가 계층적으로 가격을 올리고 정보가 불투명함

· 인적 조합 효율이 매우 낮아 하나의 캠페인을 처리하는 데 최대 2주가 걸릴 수 있음

이러한 고통점들, ChatGPT로는 작성할 수 없고, Claude도 추론할 수 없습니다. 8년간 이 산업에서 근무한 사람만이 알 수 있습니다. AI는 코드를 작성하는 데 도움을 줄 수 있지만 AI는 사용자가 정말 필요로 하는 것을 모릅니다. 이 "알기"가 여러분의 핵심 경쟁 우위입니다.

인식 2: 리더십 능력보다 행동 능력이 더 중요합니다

이 말은 조금 역설적일 수 있습니다. 전통적인 비즈니스 세계에서는 리더십 능력이 매우 중요합니다. 당신이 방향을 정하면 팀이 실행합니다. 당신이 입을 벌리면 다른 사람이 달려갑니다. 그러나 AI 시대는 다릅니다. AI의 운영 프로세스는 사용자 의지의 직접적인 입력임을 의미합니다.

AI에 "해주세요"라고 말한 후 결과를 기다리는 것은 불가능합니다. 여러분은 반드시:

· 비즈니스 프로세스를 이해해야 합니다

· 제품 논리를 직접 설계해야 합니다

· 출력 결과를 직접 확인해야 합니다

· 어디가 잘못되었는지 스스로 파악해야 합니다

· 프롬프트와 설정을 직접 조정해야 합니다

리더로서 태어나 타인에게 일을 시키는 사람은 AI 시대에 특히 괴로울 것입니다. 왜냐하면 AI는 당신을 위해 사고하지 않습니다. 그것은 당신을 대신해서 실행할 뿐인데 그 실행 방향은 완전히 여러분의 입력 품질에 달려 있습니다. 누구든지 직접 일해야만 비밀을 깨닫게 됩니다.

인식 3: 90%의 사람들이 AI를 RSS로 사용하고 있습니다. 너무 아쉽습니다

이것은 내가 관찰한 가장 큰 낭비입니다. 대부분의 사람들은 AI를 사용할 때:

· 정보 수집

· 글 요약

· 질문에 답하도록 합니다

AI를 더 지능적인 검색 엔진이나 자동화된 RSS 리더로 사용합니다. 매우 아쉽습니다. AI의 진정한 힘은: 그것이 행동할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, AI를 사용하여 여러분의 산업의 주요 포럼이나 KOL의 댓글 영역에 들어가 산업의 불만 점을 발견시킬 수 있습니다.

이 작업은 기술을 사용하여 대량으로 처리하는 것이 좋습니다. 정보 수집보다 유용합니다. 예를 들어 AI를 사용하여 경쟁사의 동향을 자동으로 모니터링하고 사용자 피드백을 자동으로 분석하여 제품 최적화 제안을 자동으로 생성할 수 있습니다. 정보 수집은 입력이고, 조치는 출력입니다. 대부분의 사람들은 입력 부분에서 축제를 즐기지만, 출력 부분은 텅텅 비어 있습니다.

인식 네: 요새 = 비즈니스 능력 × 영업 능력 × 독점 데이터

AI가 백엔드 장벽을 낮췄다면, 프론트엔드는 점차적으로 경쟁력을 형성하고 있는 곳입니다. 그러나 프론트엔드보다 더 중요한 것은: AI가 아직 만나지 못한 비즈니스 트래픽 데이터 및 사용자 확보입니다.

무슨 뜻인가요?

만약 귀하의 제품이 의존하는 데이터가 공개 인터넷에서 어디서나 쉽게 가져올 수 있는 것이라면, 귀하의 제품은 요새가 없습니다. Vibing 코딩을 아는 사람은 한 주 만에 거의 비슷한 것을 복사할 수 있습니다.

하지만 귀하의 데이터가 다음과 같다면:

· 귀하 자체가 축적한 산업 독점 데이터

· 고객과의 커뮤니케이션에서 나오는 통찰

· 제품 런칭 후 축적된 사용자 행동 데이터

이러한 데이터는 AI가 얻을 수 없으며, 경쟁사도 얻을 수 없습니다. 영업 능력도 요새입니다. 고객을 이해하고, 거래를 이해하며, 비즈니스 협상을 이해하는 것은 AI로 대체할 수 없습니다.

그래서 나의 공식은 다음과 같습니다:

요새 = 비즈니스 능력 × 영업 능력 × 독점 데이터

이 세 가지 차원 중에서 모든 두 가지를 조합하면 충분한 경쟁 장벽을 형성할 수 있습니다.

인식 다섯: 배워서 하는 것이 아니라, 하는 중에 배우기

이것은 가장 중요한 인식입니다. 많은 사람이 "준비 단계"에 갇혀 있습니다.

· 나는 먼저 한 달 동안 Python을 배울 것입니다.

· 나는 몇 권의 프로그래밍 책을 읽을 것입니다.

· 나는 AI의 원리를 먼저 이해할 것입니다.

그만 공부하세요. 직접 해보세요.

비즈니스 문제를 찾아 문제 해결에 직접 착수하고, 문제 해결하면서 도구 사용을 배우세요. 저는 터미널을 배우고, GitHub를 배우고, Vercel을 배우고, Supabase를 배울 때마다 dosir.io를 만드는 과정에서 배웠습니다. 어려운 문제를 마주하면 직접 찾아보고 학습하세요.

당시에 "삼 개월 동안 프로그래밍을 배운 후 시작하겠다"고 했다면, 아마 지금도 "준비" 단계에 있을 것입니다.

Vibecoding의 핵심은: 당신이 하위 원리를 이해할 필요가 없으며, 단지 AI가 당신이 원하는 기능을 구현하는 데 어떻게 도와줄 수 있는지만 알면 된다는 것입니다.

마치 당신이 차를 운전할 때 엔진 원리를 이해할 필요가 없는 것과 같습니다.

여기까지 쓰고 나면 모든 비즈니스 및 인문학적 배경을 가진 창업가들에게 말하고 싶습니다: 여러분은 잘못된 방향에 초점을 맞추고 있습니다. 여러분은 누구보다 제품을 이해하며, 비즈니스를 이해합니다. 이전에는 여러분에게 직접적으로 도구를 만드는 능력이 없었을 뿐이며, 이제 여러분은 더 나은 방법으로 AI를 사용하여 비즈니스 로직을 제품으로 전환할 수 있습니다.

엔지니어의 강점은 기술 구현이지만, 단점은 종종 비즈니스 및 사용자에 대한 민감성이 부족합니다. 그리고 여러분은——

· 산업을 이해합니다

· 사용자를 이해합니다

· 비즈니스 로직을 이해합니다

· 어떻게 판매할지 알고 있습니다

이러한 능력은 AI 시대에 약화되는 것이 아니라 강화됩니다. 왜냐하면 AI가 여러분이 갖고 있는 "기술 구현"의 약점을 보완해 주기 때문입니다.

더 이상 망설이지 마십시오. 직접 시작하십시오.

ChatGPT, Claude, Kimi, Deepseek 등 어떤 AI 대형 모델이라도 열고, 진정으로 해결하고자 하는 문제를 찾아 첫 번째 질문을 하기 시작하십시오. 100개의 질문을 한 후에야 여러분이 이미 멀리 왔다는 것을 깨닫게 될 것입니다.

이 기사는 실제 경험을 기반으로 작성되었으며, 모든 제품, 도구, 시간표는 확인할 수 있습니다.

본 기사는 투고를 토대로 하며, BlockBeats의 견해를 대변하지 않습니다.

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