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Lazar Jovanovic은 채용 인터뷰에서 이력서를 꺼내지 않았습니다. 대신 노트북을 열어서 앱 하나를 보여줬어요. Lovable이라는 바이브 코딩 도구로 만든 프로토타입이었습니다. 코드를 직접 작성한 건 한 줄도 없었어요. 면접관이 물었습니다. "이게 당신이 직접 만든 건가요?" 그 질문이 그의 첫 번째 테스트였고, 그는 통과했습니다. 지금 그의 직함은 Lovable의 첫 공식 바이브 코딩 엔지니어(Vibe Coding Engineer)입니다.
코딩을 한 번도 해본 적 없는 사람이 소프트웨어 엔지니어가 될 수 있을까요? 직함에 '엔지니어'가 붙는 자리를, 코드 한 줄 못 쓰는 사람이 차지할 수 있을까요? 솔직히 말하면, 1년 전의 저였다면 "설마요"라고 했을 겁니다. 그런데 Lenny's Podcast에서 Lazar의 이야기를 듣고 나서 생각이 완전히 달라졌어요. 그가 실제로 하는 일을 보면, 이게 왜 가능한지 답이 보이거든요.
잠깐, "바이브 코딩이 뭔가요?"라고 물어보실 분들을 위해서요. 한 줄로 정리하면 이렇습니다. 코드를 직접 쓰는 게 아니라, AI에게 "이런 걸 만들어줘"라고 말로 설명해서 소프트웨어를 만드는 방식이에요. 마치 요리사한테 "오늘은 가볍고 상큼한 게 당기는데"라고 말하면 메뉴를 제안받는 것처럼요. 코딩을 몰라도, 원하는 걸 언어로 표현할 수 있으면 누구나 시작할 수 있습니다.
코딩을 몰라서 오히려 할 수 있었던 것들
Lazar가 Lovable을 처음 만진 건 18개월 전이었습니다. 기술 경력은 없었어요. 대신 기술적 선입견도 없었습니다.
크롬 익스텐션, 데스크톱 앱, 네이티브 영상 생성 기능. Lovable에서 이런 것들을 처음 만들어낸 건 전부 "기술자가 아닌 사람들"이었다고 Lazar는 Lenny's Podcast에서 이야기합니다.
아이디어를 프로토타입으로 만드는 데 걸린 시간은 4시간이었습니다. 기존 방식대로라면 기술팀에 말로 설명하고, 이해시키고, 우선순위를 조율하는 데만 1-2주가 걸릴 작업이었어요.
"이런 아이디어, 접어두셨던 거잖아요"
Lovable 같은 도구로 만들 수 있는 것들을 나열해 볼게요. 웹사이트, 모바일 앱, 크롬 익스텐션, 간단한 데이터베이스가 연결된 서비스, 특정 업무를 자동화하는 도구.
S&P 500 기업 중 상당수가 어떤 형태로든 Lovable을 쓰고 있다고 해요. 익명을 요청한 한 대기업은 기존 CRM과 CMS 시스템을 Lovable로 전면 이전하면서 전담 바이브 코더 3명을 따로 두고 있다고 했어요.
명확하지 않으면, 쓰레기를 더 빠르게 만들 뿐이다
Lazar는 이런 비유를 씁니다. 지니에게 소원을 빌 때 "키가 커지고 싶다"고 하면 어떻게 될까요. 지니는 당신을 4미터 키로 만들 수 있습니다. AI가 정확히 이렇게 작동합니다. 원하는 것을 정확하게 표현하지 못하면, AI는 엉뚱한 답을 빠르고 자신 있게 내놓아요.
Lazar가 세련된 배경 하나를 만들기 위해 레이어를 50개까지 쌓고 각각에 다양한 불투명도를 적용한다는 이야기를 들었을 때, 저는 취향이라는 게 이렇게까지 복잡한 건가 싶었어요.
두 가지 벽, 하나만 우리가 넘을 수 있다
바이브 코딩에는 벽이 두 개 있습니다. 첫 번째는 기계적 한계예요. AI가 한 번에 기억할 수 있는 양이 제한돼 있거든요. 두 번째는 인간적 한계, 즉 **명확성(Clarity)**의 부족입니다. 이건 100% 우리가 통제할 수 있어요.
Lazar 본인도 오픈AI 이미지 API를 활용한 기능을 만들려다 1주일을 통째로 낭비한 일이 있었어요. 알고 보니 그 시점에는 아직 해당 API 자체가 공개되지 않은 상태였습니다.
"AI는 배경에 관계없이 증폭기예요. 무엇을 하려는지 모르는 사람한테는, 쓰레기를 더 빠르게 만들어주는 증폭기가 될 뿐이죠." — Lazar Jovanovic
실행 전에 80%를 생각(Plan)에 씁니다
Lazar의 시간 배분은 계획과 대화에 80%, 실제 실행에 20%입니다. 왜냐하면 준비가 부실할수록 수정이 늘어나고, 수정이 늘어날수록 AI가 맥락을 잃어버리기 때문입니다.
Lazar는 네 가지 문서를 만듭니다:
- 마스터플랜 — 이 앱이 존재하는 이유, 누가 쓸 건지, 완성됐을 때 어떤 느낌이어야 하는지
- 구현계획 — 작은 단위로 쪼개서 순서를 매기는 것
- 디자인 가이드라인 — CSS 참조까지 포함한 구체적 비주얼 가이드
- 사용자 여정 — 누군가 처음 들어와서 뭘 보고, 어디를 누르고, 결국 어떤 행동을 하는지
이 네 가지 문서, 즉 **PRD(Product Requirements Document)**가 모이면 AI에게 할 말이 정리됩니다.
"저는 AI와 대화하기 전에 먼저 나 자신과 대화해요. 뭘 원하는지 내가 명확하지 않으면, AI에게도 명확할 수 없으니까요." — Lazar Jovanovic
뭔가 깨졌을 때 Lazar가 하는 일
- AI에게 직접 고치도록 요청
- 콘솔 로그를 추가하게 해서 원인 추적 — 이 단계에서 99%가 해결
- 다른 AI 도구로 코드 전체를 진단
- 문제가 생기기 전 버전으로 되돌린 뒤 프롬프트를 재정의
병렬 프로젝트 접근법: 한 프로젝트에서 막히면 다른 프로젝트로 넘어가면 돼요. 막혀 있던 문제가 다른 프로젝트를 하다가 갑자기 풀리는 경험을 하게 됩니다.
더 좋은 AI가 나와도 달라지지 않는 것
"AI 모델의 천장은 모델의 지능이 아니라, 모델이 행동하기 전에 무엇을 보느냐다."
Lazar는 코딩 실력보다 명확성과 판단력을 기릅니다. 엔지니어, 디자이너, PM이라는 세 역할의 경계선이 점점 흐려지고 있습니다. Lazar가 정확히 그 겹치는 영역에 서 있는 사람이에요.
Lazar는 코딩이 앞으로 캘리그라피 같은 예술 영역으로 옮겨갈 거라고 봅니다. 대신 모든 사람에게 더 중요해지는 건 감성 지능, 취향, 그리고 사람과 사람 사이의 상호작용입니다.
이력서를 열지 말고, 아이디어를 여세요
처음부터 완성도 높은 걸 만들려고 했다면, 그는 아직도 시작 못 했을 겁니다. 기술을 제대로 배우고, 코딩을 완전히 익히고, 포트폴리오를 쌓고, 그다음에 지원하려고 했다면요. 그 "준비가 끝난 다음에"는 보통 영원히 오지 않습니다.
"두려움은 아무것도 하지 않을 때만 존재해요. 일단 시작하면 두려움은 흥분으로 바뀝니다." — Lazar Jovanovic
"코딩은 캘리그라피처럼 희귀하고 예술적인 행위가 될 거예요." — Lazar Jovanovic
이 글은 Lenny's Podcast — Lazar Jovanovic 인터뷰를 바탕으로 작성되었습니다.
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