Cursor, Replit, Claude Code, Lovable과 같은 AI 코딩 도구들이 개발자들이 매일 대량의 코드를 작성하여 제품 출시 속도를 높이는 데 도움을 주고 있습니다. 하지만 앱 제작자들은 여전히 앱의 전체 베타 버전을 배포하거나 시뮬레이션 소프트웨어에 의존하여 새로 도입될 기능의 작동 방식을 측정해야 합니다.
비공개(stealth) 상태에서 막 벗어나고 있는 블록(Blok)은 개발자들이 AI를 활용해 다양한 사용자 페르소나를 시뮬레이션하고 앱의 기능을 테스트하며 제품 개선 방안을 학습할 수 있도록 지원합니다.
이 회사는 톰 차먼(Tom Charman)과 올리비아 히그스(Olivia Higgs)가 2024년에 설립했습니다. 두 창업자 모두 전문 기업가(serial entrepreneurs) 출신이며, 여행 및 학습 분야를 포함한 다양한 영역에서 스타트업을 공동으로 운영한 경험이 있습니다.
창업자 톰 차먼 및 올리비아 히그스
현재 블록은 두 차례에 걸친 투자 라운드를 통해 총 750만 달러를 유치했습니다. 500만 달러 규모의 시드 라운드는 디스코드(Discord), 구글(Google), 메타(Meta), 애플(Apple), 스냅챗(Snapchat), 핀터레스트(Pinterest) 등의 관련자들이 주도했으며, 블록의 프리시드(pre-seed) 라운드에는 프로타고니스트(Protagonist)가 참여했고, 랙하우스(Rackhouse), 라이언 후버(Ryan Hoover)의 위켄드 펀드(Weekend Fund), 블랭크 벤처스(Blank Ventures)가 참여했습니다.
MaC Venture Capital의 매니징 GP인 마를론 니콜스(Marlon Nichols)는 블록이 종종 옵티마이즐리(Optimizely)나 앰플리튜드(Amplitude)와 비교되지만, 해당 도구들은 반응적인(reactive) 테스트에 머문다고 지적했습니다. 그는 블록이 앱에 대한 예측적 테스트 계층(predictive layer of testing)을 제공함으로써 경쟁 우위를 확보하고 있다고 강조했습니다.
니콜스는 TechCrunch를 통해 이메일로 "제품 개발이 변곡점에 있다고 믿기 때문에 블록에 투자했습니다. 팀들이 사상 최대의 속도로 제품을 출시하고 있지만, 여전히 A/B 테스트 결과와 직감에 기반한 중대한 결정을 내리고 있습니다. 블록의 시뮬레이션 엔진은 이러한 모델을 전환시켜, 단 하나의 코드 라인을 작성하기 전에 사용자 행동을 예측할 수 있는 능력을 팀에게 제공합니다."라고 말했습니다.
히그스는 시간이 지남에 따라 인터페이스의 복잡도가 높아지면서 테스트의 필요성 역시 커지고 있다고 말했습니다. 그녀는 제품 팀이 직면한 문제점들을 이해하기 위해 100명이 넘는 제품 엔지니어들을 인터뷰했다고 밝혔습니다.
그녀는 "시각적 인터페이스에 대한 기준이 매우 높아지면서, 테스트의 필요성이 실제적으로 증가하고 있습니다. 사람들은 이제 채팅이나 음성 등 다양한 방식으로 기술과 상호작용합니다. 따라서 시각적 UI 요소를 추가하는 경우, 사용자 워크플로우에 불필요한 마찰을 주지 않도록 신중해야 합니다."라고 설명했습니다.
차먼은 대기업과 중소기업 모두 각기 다른 문제에 직면해 있다고 지적했습니다. 중소기업은 제품을 테스트하고 실시간 피드백을 얻을 코호트(cohorts)가 부족한 반면, 대기업은 너무 많은 기능을 추가하여 제품이 투박해지는 것을 원치 않습니다.
그는 "기업들이 기능을 실험적으로 출시하고 몇 주나 몇 달이 지나서야 결과를 기다려야 하는 상황이 필요 없는 단계에 도달하고자 노력하고 있습니다."라고 전했습니다.
고객이 블록을 이용하면, Amplitude, Mixpanel 또는 Segment에서 가져온 이벤트 로그 데이터를 업로드합니다. 블록은 이를 바탕으로 행동 모델링을 수행한 후, 앱 제작자들이 테스트할 수 있는 다양한 사용자 페르소나를 생성합니다. 이 페르소나들은 앱 사용자층의 대부분을 포괄하도록 설계되었습니다.
이후 개발팀은 블록에 피그마(Figma) 디자인과 함께 테스트하고자 하는 가설 및 목표 사용자 목표 등의 실험 세부 정보를 제출하고, 사용자 페르소나 에이전트들이 이 시뮬레이션을 여러 차례 실행하게 합니다. 최종적으로 블록은 사용자들이 특정 기능을 어떻게 사용할지에 대한 통찰력과 구체적인 개선 권장 사항을 제시합니다.
제공되는 인사이트에는 실험 전반에 대한 종합 보고서와 무엇이 잘 작동했고 무엇을 개선할 수 있는지에 대한 세부 내용이 포함됩니다. 또한, 팀은 페르소나별 보고서와 제안 사항을 확인할 수 있습니다. 게다가 2025년 기준으로, 실험 관련 질문을 할 수 있는 챗봇 기능도 제공됩니다.
블록은 현재 제품을 대기 목록(waitlist)으로 운영하며, 금융 및 헬스케어를 중심으로 초기 고객들과 협력하여 솔루션을 개발하고 있습니다. 이 스타트업은 이 두 분야가 잘못된 실험을 외부에 노출시키거나 제품을 자유롭게 테스트하기 어려운 만큼, 이상적인 타겟 영역이라고 밝히고 있습니다.
블록은 기업들에게 SaaS 모델로 서비스를 제공하고 있지만, 컴퓨팅 비용의 효율적인 배분 방안도 모색하고 있습니다. 이 회사는 올해 매출을 한 자릿수 중반 수백만 달러 수준까지 달성하고 더 많은 고객을 확보할 발판을 마련하는 것을 목표로 하고 있습니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2025/07/09/blok-is-using-ai-persons-to-simulate-real-world-app-usage