먼저, 그 MVP는 꽤 잘 돌아갑니다

AI에게 말로 시켜서 서비스를 만드는 바이브 코딩으로 MVP를 띄운 창업자를 요즘 자주 만납니다. 개발사들은 보통 이렇게 말합니다. "그거 곧 무너져요. 저희가 다시 만들어 드릴게요."

저희가 본 현실은 다릅니다. 생각보다 잘 돌아갑니다. 사용자가 적고 표준적인 화면과 데이터 구조라면 꽤 오래 잘 굴러갑니다. 검증 단계라면 그걸로 충분하고, 그 선택은 옳았습니다.

무너지는 건 코드가 아니라 경계선입니다

문제는 시간이 아니라 어떤 선을 넘는 순간에 옵니다.

1. 돈이 오가기 시작할 때. 결제·환불·부분취소가 얽히면 '대충 맞는' 코드는 회계가 안 맞는 코드가 됩니다. 1원의 오차도 고객 항의와 정산 사고로 돌아옵니다.

2. 동시에 여러 명이 움직일 때. 재고 하나 남았는데 두 명이 동시에 결제하면? 바이브 코딩이 가장 자주 놓치는 게 이 동시성입니다. 혼자 테스트할 땐 절대 안 드러납니다.

3. 데이터가 자산이 될 때. 스키마가 임기응변으로 자란 데이터는 어느 날 서로 모순되기 시작합니다. 백업과 복구가 없다면, 사업의 기록 전부가 위험해집니다.

4. 외부와 연결될 때. PG, 배송, 세금계산서, 타사 API. 외부 연동은 실패 시나리오 설계가 본체인데, AI는 성공 경로만 그려 주는 경향이 있습니다.

5. 규제가 닿을 때. 개인정보, 결제 보안. 모르고 지나가다 규모가 커진 뒤 발견되면 비용이 아니라 사고가 됩니다.

갈아탈 시점의 신호

코드를 열어 보지 않아도 알 수 있는 신호가 있습니다. 수정이 무서워지기 시작했다, 장애가 나면 원인을 찾을 수 없다, 기능 하나를 추가하면 엉뚱한 곳이 깨진다. 셋 중 둘이 해당되면 경계선 위에 서 있는 것입니다.

바이브 코딩과 잘 헤어지는 법

전부 버리고 다시 만드는 게 아닙니다. 검증된 아이디어, 다듬어진 화면 흐름, 쌓인 데이터는 이미 값을 치른 자산입니다. 전문가가 필요한 건 그 자산 밑에 깔릴 구조, 즉 결제·데이터·동시성·보안입니다.

지금 어느 경계선쯤인지 궁금하다면 상담에서 봐 드리겠습니다. 아직 잘 돌아가는 상태라면, 그대로 더 쓰시라고 말씀드리는 것도 저희 일입니다.