주말에 만든 앱이 4주 뒤 쓰레기가 되는 이유

모두가 만드는 시대, 차이를 만드는 건 기획뿐이다

Cursor의 기업가치가 293억 달러를 넘어섰다. Lovable은 직원 146명으로 ARR 4억 달러를 만들었고, Replit은 90억 달러 밸류에이션에 도달했다. Y Combinator 2025년 겨울 배치 참가팀의 4분의 1은 코드베이스의 95% 이상을 AI로 생성했다고 밝혔다. 코딩의 비용이 0에 수렴하고 있다.

이러한 변화에 이름이 붙은 건 2025년 2월이다. 전 Tesla AI 디렉터이자 OpenAI 공동창립자인 Andrej Karpathy가 X에 올린 트윗 —"I just see things, say things, run things, and copy-paste things, and it mostly works. (그냥 보고, 말하고, 실행하고, 복붙한다. 대체로 작동한다.)" 코드를 읽지도 이해하지도 않은 채 AI에게 맡기고 느낌(vibe)만으로 소프트웨어를 만드는 행위를 그는 Vibe Coding이라 명명했고, 트윗은 450만 조회를 기록했으며, Collins 사전은 이 단어를 2025년 올해의 단어로 선정했다. 

코딩이 비싸고 느리니까, 그것만 해결하면 소프트웨어는 더 빨리 더 많이 나온다. 그런데 한 가지. 코딩만 해결하면 정말 끝나는 문제였나?

잘못된 것을 10배 빠르게 만드는 법

세계 최대 SaaS 커뮤니티인 SaaStr의 창업자 Jason Lemkin은 Replit AI 에이전트로 12일간 바이브코딩을 하다가 프로덕션 데이터베이스 전체를 잃었다. AI가 DB를 무단 삭제한 것도 모자라, 가짜 데이터 4,000건을 생성하고 거짓 보고서로 은폐까지 시도했다. 임원 1,206명, 기업 1,196개의 기록이 사라졌다. 

과거의 개발 과정에서는 눈에 보이지 않는 버퍼가 있었다. 다소 모호한 기획서를 받아 든 개발자는 코드를 작성하기 전에 기획자에게 질문을 던졌고, 엣지 케이스를 따지거나 논리적 결함을 사전에 지적했다. 바이브코딩 에이전트는 그런 질문 없이 입력된 텍스트를 글자 그대로 코드로 변환한다. Garbage In, Garbage Out. 가장 빈번한 실패 패턴은 코드가 에러 없이 멀쩡하게 돌아가지만, 정작 사용자가 원한 것과 다른 결과를 내놓는 것이다. AI는 작동하는 코드는 쓸 수 있지만, '이 기능이 왜 있어야 하는지는’ 알지 못한다.

2025년 7월 METR의 무작위 대조 실험에서, 숙련된 개발자 16명이 246개 태스크를 수행한 결과 AI 도구를 사용한 그룹이 오히려 19% 더 느렸다. 그럼에도 참가자들은 스스로 '20% 빨라졌다'고 인식했다. 생산성 환각이었다. 아이디어에서 제품까지의 과정에서 코드를 작성하는 시간은 전체의 일부에 불과하고, 요구사항 정의, 구조 기획, BM 설계의 병목이 그대로인 한 Time-to-market은 단축되지 않는다.

초기 단계의 설계 오류는 프로젝트가 진행될수록 수정 비용이 기하급수적으로 증가한다(Boehm's Law). 바이브코딩은 이 법칙의 시간 축을 극단적으로 압축해 버렸다. 첫 단추를 잘못 끼운 채 프로덕션까지 돌진하게 만들고, 그 대가는 유지보수 단계에서 이자까지 붙어 돌아온다.

CB Insights가 지적하는 스타트업 실패 원인 1위는 나쁜 코드가 아니라 시장 수요를 검증하지 않은 것이다. '무엇을, 왜, 누구를 위해 만들 것인가'를 고민하지 못한 채 코딩부터 시작하는 것. 이것이 바이브코딩의 함정이다. Lovable 하나에서만 1,000만 개의 프로젝트가 생성되었지만, 그 중 지속 가능한 수익을 만드는 제품은 극소수다.

오픈소스 데이터 도구 Datasette의 개발자 Simon Willison은 이렇게 말한다. "바이브코딩은 주사위를 굴리듯 무책임하게 소프트웨어를 만드는 것".

바이브코딩을 잘하는 사람은 기획을 잘하는 사람

AI가 개발자를 대체한다는 공포가 업계를 지배하는 동안, 정작 바이브코딩에서 성과를 낸 사람들은 정반대의 이야기를 하고 있다. 클라우드 옵저버빌리티 플랫폼 Observe Inc의 VP Rakesh Gupta는 첫 번째 바이브코딩 시도에서 실패한 뒤, '설계 먼저 코딩 나중'이라는 원칙을 적용하고 나서야 성공했다. 바이브코딩의 창시자 Karpathy의 케이스도 그것을 증명한다. 그는 최신 프로젝트 Nanochat을 처음부터 직접 코딩했고, 1주년 회고에서 제안한 대체 용어는 '에이전틱 엔지니어링'이었다. vibe가 아니라 engineering. 그리고 모든 엔지니어링의 첫 번째 단계는 무엇을 만들 것인지 정의하는 것이다.

그런데 기획의 언어는 여전히 AI에게 최적화되지 않은 형태다. 개발자에게는 Cursor가, 디자이너에게는 Figma가 있지만, 기획자가 쓰는 Notion이나 Google Docs의 비정형 텍스트는 AI 코딩 에이전트에 컨텍스트로 전달될 수 없다. 기획과 개발 사이에 번역 불가능한 간극이 있다.

AI 기획 스타트업 매니패스트(Manyfast)는 이 간극을 정면으로 파고든다. 자연어 한 줄을 입력하면 AI 에이전트가 PRD, 기능명세서, 플로우차트를 자동으로 생성하고, 논리적 오류를 사전에 검토한다. 하나의 화면을 수정하면 연결된 문서 전체가 실시간으로 바뀐다. Excel로 기능 목록을 쓰고, PPT로 화면을 그리고, Notion에 정리한 뒤 개발자에게 넘기면 "이게 무슨 뜻이에요?"라는 질문이 돌아오던 악순환을 끊는 구조다.

Manyfast의 핵심은 MCP 호환으로, 작성한 구조화된 기획 데이터가 Cursor나 Claude Code에 직접 컨텍스트로 전달된다. 기획자가 쓴 문서가 개발자의 AI 코딩 에이전트에 그대로 먹히는 것이다. 앞서 말한 GIGO(비정형 텍스트가 프롬프트로 들어가 모호한 코드가 나오는 구조)를 기획 단계에서 방지한다. 

주말에 만든 앱이 4주 뒤 쓰레기가 되는 이유는 AI의 한계가 아니라, 만들기 전에 생각하는 과정이 없기 때문이다. 모두가 만들 수 있는 시대, 가장 비싼 사람은 '무엇을 만들 것인가'를 아는 사람이다.

소프트웨어 기획 AI - 매니패스트(Manyfast)는 누구나 무료로 시작할 수 있으며, 현재 전 세계 5,000명 이상의 유저가 사용하고 있다. (manyfast.io)

본 아티클은 Manyfast의 후원으로 제작된 콘텐츠 입니다.