AI 기술의 발전으로 제품 개발 속도는 비약적으로 빨라졌지만, 이것이 반드시 올바른 방향으로 가고 있다는 뜻은 아닙니다. 많은 제품 팀들이 AI를 이용해 사용자 페르소나를 생성하거나 가상의 연구 데이터를 만들어 시간을 단축하려 하지만, 이는 실제 사용자의 진짜 니즈를 놓치는 '가짜 진보'가 될 위험이 큽니다. AI는 평균적인 데이터에는 강하지만, 현장에서 발생하는 최신의 구체적인 문제—예를 들어 사용자가 속도보다 안정성을 더 원할 수도 있다는 사실—를 포착하기에는 한계가 있기 때문입니다. 따라서 진정한 경쟁력을 갖추기 위해서는 먼저 실제 사용자를 관찰하고 연구하는 'Bottom-up' 방식의 디스커버리를 선행해야 합니다. 그 후에 AI를 수집된 데이터를 분석하고 프로세스를 가속화하는 강력한 도구로 활용할 때, 비로소 사용자가 진정으로 원하는 가치를 만들어낼 수 있습니다.