빠르게 제품을 출시해야 하는 스타트업과 대기업 모 여전히 제품 기능을 테스트할 때 A/B 테스트와 직감에 의존하고 있다. 이런 관행에 문제의식을 제기하며 등장한 스타트업이 있으니, 바로 블록(Blok)이다. 블록은 사용자 행동을 예측하는 AI 기반 시뮬레이션 기술로, 제품 개발 패러다임을 ‘반응형’에서 ‘예측형’으로 전환하겠다는 비전을 내걸었다.
블록의 출사표는 Cursor, Replit, Claude Code 등 AI 코딩 툴들이 개발자 생산성을 끌어올리며 제품 출시 속도는 빨라졌지만 정작 기능 테스트는 여전히 전통적인 방식에 머물러 있는 상황을 밑바탕에 깔고 있다.
개발팀은 베타 버전을 출시하거나 시뮬레이션 소프트웨어를 활용해 기능을 검증한다. 하지만 이같은 느리고, 잘못된 기능이 출시된 뒤에야 문제를 발견하는 경우가 많다.
블록은 이 과정을 AI로 대체하려는 모습이다. 개발자가 코드를 작성하기 전, 실제 유저를 모사한 AI 에이전트를 통해 기능을 미리 테스트해볼 수 있도록 한 것이다. 여기에서 핵심은 실제 사용자 행동을 예측하는 시뮬레이션 엔진에 있다.
회사 측에 따르면 블록 시스템은 다음과 같이 작동한다. 먼저 고객사가 Amplitude, Mixpanel, Segment 등과 같은 분석 툴들에서 추출한 이벤트 로그 데이터를 블록에 업로드하면, 이 데이터를 바탕으로 블록은 행동 기반 사용자 페르소나를 만든다. 이후 개발팀이 Figma 디자인 파일과 테스트하고자 하는 가설, 사용자 목표를 입력하면, AI 에이전트가 여러 시나리오를 시뮬레이션한다.
결과로 제공되는 리포트는 전체 실험 요약, 잘 작동한 점, 개선이 필요한 부분으로 구성된다. 페르소나별 분석과 개선 제안도 제공한다. 실험 관련 질문에 답하는 전용 챗봇도 포함돼 있다.
블록은 사용자 인터페이스(UI)가 복잡해지면서 시뮬레이션 수요도 커지고 있다는 입장이다.
챗봇, 음성 기반 인터페이스처럼 비시각적 UI가 늘어나는 상황에서, 시각적 UI를 도입할 경우 사용 흐름을 방해하지 않아야 하며, 여기에는 철저한 사전 테스트가 필요하다는게 회사측 설명이다.
작은 스타트업은 유저 수가 적어 실시간 피드백을 받기 어렵고, 대기업은 너무 많은 기능을 넣었다가 앱이 무거워지는 걸 피해야 한다. 블록은 이 문제를 모두 해결하겠다는 입장이다.
현재 블록은 대기 리스트 기반으로 초기 고객사들과만 협업하고 있다. 초기 타깃은 헬스케어와 핀테크 기업이다. 두 분야 모두 실험 결과가 민감하게 작용하기 때문에, 미완성 기능을 실사용자에게 먼저 노출하기 어렵다. 블록 시뮬레이션 방식은 이같은 ‘실수 비용’이 큰 산업에서 특히 유용하다는 평가다.
블록 비즈니스 모델은 SaaS 기반 구독형이다. 올해는 500만달러 전후 매출을 목표로 하고 있다.
앞으로 사용자 경험(UX) 경쟁이 심화될수록, ‘출시 전부터 사용자 반응을 예측하는 능력’은 제품 차별화에서 중요한 요소가 될 수 있다. AI 시뮬레이션으로 여기에 도전장을 던진 블록의 행보가 주목된다.
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by Sasquachi