저자는 스튜디오의 디자인 프로세스에 AI를 통합하는 데 1년을 보냈으며, 이는 속도보다는 더 풍부한 결과물을 얻기 위함이었습니다. 팀이 5일 스프린트 주기를 유지했기 때문에 초기 스프린트 속도 향상에 대한 기대는 비현실적이었습니다. 속도 대신 AI 통합은 새로운 과제에도 불구하고 더 포괄적이고 상세한 최종 제품으로 이어졌습니다. 팀원들의 회의론은 결함 있는 변환을 방지하는 인정받지 못한 품질 관리 역할을 하며 중요했습니다. 저자는 이러한 회의론을 받아들이는 법을 배웠고, 피치에 의존하기보다는 작업 자체로 프로세스를 검증하도록 했습니다.속도 향상에만 집중하면 "고속 평범함" 또는 "AI 슬롭"으로 이어질 수 있다는 점에서, 작업의 전반적인 품질과 깊이를 향상시키는 데 초점이 맞춰졌습니다. AI의 실제 가치는 개별 작업을 단순히 가속화하는 것이 아니라 완전하고 응집력 있는 결과물을 생성하는 능력에 있다는 것을 발견했습니다. 모든 사용자 상태와 장치 변형을 동시에 구축함으로써 스튜디오는 동일한 시간 내에 훨씬 더 깊이 있는 제품을 달성했습니다. 이 새로운 접근 방식은 다음 단계가 시작되기 전에 한 측면이 완료되는 전통적인 순차적 디자인의 "릴레이 경주"를 제거합니다.또한 AI는 승인된 작업 프로토타입에서 직접 문서를 생성함으로써 통일된 "진실의 원천"을 가능하게 했습니다. 이는 곧 구식이 되는 PRD, 와이어프레임, Figma 파일과 같은 분리된 아티팩트의 오래된 문제를 제거합니다. 엔지니어는 이제 지속적으로 동기화되는 시스템에서 구축하여 사용자 스토리, 흐름 맵, 오류 조건이 항상 프로토타입의 현재 상태를 반영하도록 합니다. 불일치 또는 고아 요소는 자동으로 검토를 위해 표시되어 오래된 정보의 "프랑켄슈타인 문제"를 방지합니다. 이를 통해 수정 비용이 저렴할 때 변경 사항이 처리되어 더 강력하고 정확한 최종 제품으로 이어집니다.