AI 제품 데모 플로우
막연한 제품 아이디어를 데모 가능한 MVP로 만들기.
아이디어에서 프로토타입, POC, 그리고 사람들이 실제로 이해하는 데모까지 — 몇 번이고 반복할 수 있는 작업 방식입니다.
문제
문제는 제품을 만드는 것만이 아니었습니다. 막연한 초기 아이디어를, 테스트하고 설명하고 하나의 일관된 데모로 보여줄 수 있을 만큼 빠르게 구체적인 MVP로 바꾸는 것 — 그게 진짜 과제였습니다.
Role: 제품 빌더 · 정보 구조 · UX 플로우 · 비주얼 다듬기 · 데모 스크립트
아이디어 → 데모
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실제로 한 일.
거친 아이디어부터 데모까지, 제품 스토리를 구조화했습니다.
정보 구조, UX 플로우, 카피, 비주얼 마무리를 설계했습니다.
추상적인 아이디어를 검증할 수 있게 해주는, 실제로 동작하는 POC/MVP를 만들었습니다.
외부 설명용 데모 스크립트와 발표 흐름을 준비했습니다.
AI 협업 거버넌스
모호한 아이디어를 당일 데모 가능한 MVP로 만들 수 있는 건 AI가 빨라서가 아니라, "될 거예요"로 AI가 얼버무리지 못하게 하는 규칙을 세웠기 때문입니다. 이 페이지는 빠른 딜리버리를 떠받치는 검증 거버넌스의 기록입니다.
거버넌스 사례
일차 증거 열기
AI의 몸에 밴 습성
AI는 코드가 그럴듯하게 읽히는 순간 "완료"라고 보고하기 일쑤입니다 — 실제로 돌려보지도, 스크린샷을 찍지도, API를 때려보지도 않고. "될 거예요"로 검증 안 된 것을 완성품처럼 내놓습니다.
내가 세운 거버넌스 장치
Evidence-based Verification을 세웠습니다: AI에게 실기 실행 로그, RWD 경계 테스트 스크린샷, 진짜 API 응답 첨부를 강제. 브라우저로 실제 클릭해 보여주든지, 테스트를 돌려 진짜 로그를 붙이든지 — 말뿐인 주장은 받지 않습니다.
협업으로 풀린 가치
"모호한 아이디어 → 데모 가능한 MVP"를 당일 딜리버리(Same-day delivery)까지 압축합니다 — 각 단계의 완료가 검증됐으니, "된 줄 알았던" 보이지 않는 부채가 데모 현장에서 터지지 않습니다.
AI의 몸에 밴 습성
AI는 맥락 일관성을 지키려고 반증을 봐도 이전 결론을 계속 따르고, 앞선 판단이 틀렸다고 인정하려 하지 않습니다 — 다중 턴 협업에서 오류를 증폭시키는 방어적 환각입니다.
내가 세운 거버넌스 장치
"반증 우선(Evidence-over-Consistency)" 반복 규칙을 도입: 지금의 일차 오류 로그를 최고 중재 기준으로 삼고, 새 증거가 이전 판단과 충돌하면 증거를 우선 — 일관성 때문에 억지 부리지 않습니다.
협업으로 풀린 가치
여러 주체(나 + OpenClaw 에이전트 + Claude Code)의 의견이 갈릴 때 협업에 명확한 중재 기준을 줍니다. 틀린 판단은 그 자리에서 뒤집히고, 다 함께 하나의 틀린 결론을 따라가지 않습니다.
성과
더 빠른 POC 제작
제품 사고부터 인터페이스, 구현까지 전 과정에 AI 에이전트를 써서, 초기 컨셉에서 검증 가능한 MVP까지 걸리는 시간을 줄였습니다.
더 완성도 있는 데모
흩어진 아이디어에서, 흐름이 또렷하고 완성도도 높고 평가하기에 충분한 구현 깊이를 갖춘 데모로 옮겨갔습니다.
재사용 가능한 워크플로우
이 과정 자체가 하나의 제품 구축 시스템이 됐습니다: 구상 → 프로토타입 → 개선 → 패키징 → 데모.