프로덕트 디자인의 미래는 없는가?
그래서 지난 몇 달간 AI로 만든 것들
최근 유튜브 피드에서 AI 시대, SF 프로덕트 디자이너의 현실. 디자이너는 살아남을까?를 보게 되었다. 영상은 "디자인 탈출해라. 프로덕트 디자인 미래 없어요."라는 말로 시작되고, 샌프란시스코에서 디자이너로 일하며 느끼는 현실과 디자인 직무에 대한 위기감을 다룬다.
Bae
나 역시 공감되는 부분이 있었지만, 국내에서 일하는 디자이너가 그대로 받아들이기에는 오해를 일으킬 만한 지점이 있다고 느꼈다. 특히 디자인과 개발의 경계가 무너지는 상황에서 디자이너의 미래가 없다는 결론에 대해서는 동의하기 어려웠다.
이 글은 디자이너에게 불투명한 미래보다는 현재 시점에서 방향성을 잡을 수 있도록 작성해보려 한다. 앞부분에서는 내가 다르게 보는 관점 세 가지를, 뒷부분에서는 지난 몇 달간 AI로 직접 만든 결과물을 정리했다.
내가 다르게 보는 세 가지 관점
아래 의견은 국내 환경을 기준으로 한 것이다. 영상이 다룬 샌프란시스코와는 프로덕트 디자이너의 역할이 다를 수 있다는 점을 감안하고 읽어주길 바란다.
1️⃣ 프로덕트 디자이너 역할에 대한 관점
영상에서는 주로 디자이너를 UX, 비주얼에 중점을 둔 포지션으로 얘기하고 있다. 하지만 국내 테크 업계에서 프로덕트 디자이너를 비주얼 중심으로 채용하는 경우는 드물다.
토스가 디자인 포지션을 비주얼 디자이너와 프로덕트 디자이너로 구분한 것이 이 흐름을 잘 보여준다. 업무가 세분화될수록 프로덕트 디자이너에게 비주얼 역량이 요구되는 비중은 낮아진다.
프로덕트 디자이너에게 비주얼 역량을 요구하는 회사들이 존재하지만, 상위 레벨 회사의 채용을 결정하는 건 디자인 역량을 바탕으로 비즈니스 관점에서 제품의 성장을 이끌어갈 수 있는 역량이다. 채용 흐름이 이미 이 방향으로 기울었기 때문에, 비주얼 역량을 기준으로 대체 가능성을 얘기하는 건 국내 환경의 프로덕트 디자이너에게 적용하기 어려워 보인다.
프로덕트 디자이너의 역할은 멋진 제품을 만드는 일이 아니다. 제품의 리텐션을 높이거나, 매출을 높이기 위해 문제를 파악하고, 개선과 실행을 반복하는 일이다. 디자이너는 그렇게 세상에 나온 제품을 더 많은 사람이 쓰게 만든다. 단순히 멋진 제품을 만들어내는 것만으로는 AI 이전에도 충분하지 않았다.
2️⃣ AI는 좋은 디자인을 쉽게 만들어낼 것이라는 가정
개발 영역이 가장 빠르게 자동화된 이유는 두 가지라고 생각한다. 개발이 LLM과 마찬가지로 언어 기반이라는 점, 그리고 '작동하거나 작동하지 않거나'로 성공과 실패가 명확한 업무라는 점이다.
하지만 디자인은 그렇지 않다. 좋은 디자인의 정의도 모호하고, 무엇을 개선해야 더 나아질 수 있는지도 명확하지 않다. AI 업계에서는 그 부분을 취향이라는 모호한 말로 표현하기도 하고, 미래에 AI가 이러한 취향까지 학습해서 디자이너를 대체할 것이라고 전망하기도 한다.
취향과 독창성이 핵심인 예술이나 브랜드 디자인이라면 그 전망이 더 빨리 현실이 될 수도 있다. 하지만 프로덕트 디자인의 성과는 독창성이 아니라 제품의 지표로 평가받는다.
3️⃣ 다른 일을 시작해야 할까
나도 미래에 AI가 디자인 영역을 대체하지 못할 거라고 생각하지는 않는다. 하지만 그 시기가 된다면 창업가, 세일즈, 투자 영역을 대체하지 못할까? 변호사나 의사를 대체하지 못할까? 이미 평균 역량에 미치지 못하는 인간 역량은 대체되고 있고, 미래에는 AI가 대부분의 일을 대체해 나갈 텐데 그때는 디자이너만의 문제가 아닐 것이다.
이런 상황에서 우리의 선택지는 AI 시대의 흐름에 잘 맞춰가거나, 완전히 다른 일을 시작하거나 둘 중 하나일 것이다. 그런데 새로운 일을 시작한다고 잘할 수 있을까? 그 일을 선택하면 좋은 미래가 보장되어 있을까.
겉보기에는 쉬워 보이는 일도 어느 정도 수준이 되면 경쟁이 있고 고충이 존재한다. 수년간 쌓아온 디자인에서 변화에 적응하는 것과, 완전히 새로운 분야에서 처음부터 경쟁하는 것 중 어느 쪽이 나은 선택인지는 신중하게 고민해야 할 문제다.
적어도 나는 다른 길을 선택하는 이유가 디자인에는 미래가 없어서일 필요는 없다고 생각한다. 이미 비즈니스 관점을 갖추고 AI를 실무에서 잘 적용할 수 있는 환경의 디자이너라면 현재 시점에서 크게 걱정할 것은 없다고 본다. 하지만 그렇지 못한 디자이너라면 아래 사례를 참고하여 AI 활용 범위를 넓혀나갈 필요가 있다.
디자이너 혼자 AI로 만든 여섯 가지
그동안 프로덕트 디자이너의 비즈니스 관점에 대해서 자주 다뤘기 때문에 이번에는 AI를 중점으로 얘기해보고자 한다.
서핏 디자이너 단톡방에서 진행한 웨비나에서 소개했던 내용이지만, AI의 활용 범위는 각자의 환경에 따라 얼마든지 넓어질 수 있다. 내 사례가 정답은 아니지만, 자신의 환경에서 어떤 시도를 할 수 있을지 참고가 되도록 지난 몇 달간의 작업을 정리했다.
1️⃣ 디자인 시스템 만들기
개발 팀이 해산된 이후 1인 기업으로 유지된 서핏은 지난 몇 년간 개발이 멈췄다. 그러다 지난 5월쯤 AI 기반으로 운영, 개발해보기 위해 우선 불편하고 오류가 많았던 어드민부터 새롭게 만들어 보기로 했다. 처음 AI를 써보는 거라 반신반의하면서 시작했지만, 개발 지식이 없는 상태에서도 만드는 게 생각보다 어렵지 않았다.
시작은 Shadcn 바탕으로 디자인 시스템을 구축해 시각화했고, AI가 참고할 세부 가이드라인을 만들었다.
AI 기반 디자인 시스템이 갖춰지지 않은 상태에서 특정 기능을 만들 때마다 AI는 비슷해 보이는 컴포넌트를 매번 새로 만들어내곤 했다. 하지만 디자인 시스템을 구축하고 이를 정본으로 쓰도록 가이드를 명확히 정리한 뒤로는 그런 일이 사라졌다.
이렇게 AI 기반의 디자인 시스템을 구축하고 온전히 내 활용 방향에 맞게 다듬는 데는 약 1주일이 소요되었다. 기존 코드가 Vue 2 기반이라 React 기반인 Shadcn을 제대로 활용하기 까다로웠던 점이 가장 문제였다.
2️⃣ 어드민 재구축하기
디자인 시스템이 구축된 후에는 레거시 어드민을 AI 기반으로 새롭게 구축하기 시작했다. 사이드바에만 45개 메뉴가 있을 정도로 많은 기능을 만들었고, 아래 대표적인 것들을 소개한다.
다양한 내부 도구들은 어드민 화면에서 디자인 수정까지 가능하도록 만들었다. 디자인 시스템 덕분에 기본적인 화면을 만들어내는 건 쉬웠지만, 복잡한 기능을 사용하기 편하도록 다듬는 부분에서는 디자이너의 관점이 필요했다.
이렇게 총 45개 메뉴와 기능을 모두 만드는 데는 약 2주가 소요되었고, 월 고정비는 100만원 가량 절감할 수 있었다.
3️⃣ 서비스 화면에 AI 활용하기
처음에는 AI를 활용해서 레거시 코드가 많은 서비스를 건드리는 게 어려울 것 같아서 시도하지 못했지만, 어드민을 구축하면서 생각보다 어렵지 않다는 걸 느꼈다. 그래서 다음에는 서비스의 오래된 화면들을 하나씩 교체해나가기 시작했다.
화면이 너무 많아 다 보여주기는 어렵지만, 이 시점부터는 몇 번의 요청만으로 화면 하나를 만들 수 있었다. 그렇게 프론트 화면은 약 1주일 동안 오래된 화면들을 모두 교체하고 배포까지 자동화하여 진행했다. 이 과정에서 인프라 최적화를 진행해서 월 고정비를 300만원 이상 절감, 상당 부분의 운영비를 절감할 수 있었다.
4️⃣ 서비스 새롭게 구축하기
최근에는 서핏을 React 기반으로 새롭게 구축하기 시작했다. 초안에 가까운 상태이지만 단순히 디자인을 바꾸는 게 아니라 새로운 기능들을 시도해보는 것이 목적이다. 디자인 작업 없이 데이터가 연결된 상태로 바로 구현하다 보니, 미리보기 도구를 넣어 다양한 디자인 케이스를 테스트하며 만들고 있다.
새로운 모션이나 디자인을 포함해서 기존 화면을 개선하는 작업은 어렵지 않았다. 사용자 전체 화면을 만드는 작업은 3일이 소요되었고, 기업 서비스의 세부 기능까지 포함하더라도 몇 년 동안 만든 서비스를 1주일이면 새롭게 구축할 수 있을 것 같았다.
하지만 서비스 가치와 기능을 다시 고민하기 시작하면서 막히기 시작했다. 구체화되지도 않은 기능과 화면을 AI만으로 만들어내는 건 생각보다 까다로웠다. 모바일은 다를 수도 있겠지만, 넓은 웹 화면을 AI만으로 구성하는 건 아직 쉽지 않은 것 같다.
지금까지 작업 과정에서 Figma를 사용하지 않았지만, 그렇다고 디자이너가 필요없는 것이 아니다. 오히려 디자이너이기 때문에 Figma 없이도 직관적인 구성이 가능했다고 생각한다. 현재는 최소한의 스케치나 와이어프레임 정도는 필요하다고 생각되어서, 작업된 화면 일부를 Figma MCP로 넘겨서 원하는 형태로 디자인하면서 완성해나갈 계획이다.
이렇게 작업하는데에는 특별한 프롬프트나 스킬이 필요하지 않았다. 그냥 내가 만들고 싶은 것이 무엇인지 말하고, 레퍼런스가 있다면 제공하고, 목표를 향해 결과물을 반복해서 피드백하면 된다. 다만, 만들어지는 디자인 결과물은 랜덤 뽑기에 가깝다.
첫 결과물은 내가 기대한 것의 10~20% 수준 밖에 되지 않았고, 피드백을 해도 빠르게 개선되지는 않았다. 작업 속도를 위해 기능 별로 세션을 나눠서 많은 기능 구현을 동시에 진행했는데, 북마크 보드 기능 하나를 만드는데 세부적인 모션과 디자인 디테일까지 100번 정도의 피드백을 진행했다. 사실 디자인을 하는 것과 크게 다르지 않았던 것 같다. 그런데 이 과정을 디자이너만큼 다른 직군이 잘할 수 있을까?
5️⃣ 에이전트 기반 업무환경 구축하기
서비스 운영 부담을 줄이기 위해, Slack 대체 서비스인 Buzz를 활용하여 에이전트 기반으로 업무를 자동화했다. 에이전트 셋팅도 Codex에게 요청해서 간단히 진행할 수 있었다.
이제는 Codex나 Claude Code 앱을 직접 열지 않고 Buzz 안에서 운영, 디자인, 개발, 배포, 디자인 업무 대부분을 처리하고 있다. 이처럼 자신의 업무에 맞게 에이전트 기반의 업무환경을 구축해보는 것도 좋은 경험이 될 것으로 생각한다.
6️⃣ 코드 기반의 그래픽 만들기
개인적으로 서핏의 투자사인 vntg ventures의 웹사이트 작업을 진행하기도 했는데, 이때 Midjourney $10 플랜을 결제해서 그래픽 베이스를 만들고 Codex를 활용해 Canvas 인터랙션을 구현했다.
이전에는 이런 코드 기반 그래픽을 구현하는 게 어려웠지만, 이제는 만들고 싶은 것이 분명하다면 AI에게 말로 설명하는 것만으로도 충분히 만들 수 있다. 만들고 싶은 목표의 수준을 높이려면 평소에 다양한 레퍼런스를 봐두어야 한다. 이 그래픽은 서핏에서 소개되었던 Image Dithering, ASCII-Magic을 참고했다.
✅ 처음 시작한다면 이 순서를 추천한다
- AI 교육을 들어야겠다는 생각이 든다면, 그 돈으로 AI를 구독하는 것이 좋다.
이정도 레벨에서의 AI 활용은 유튜브만 찾아봐도 쉽게 나온다. 직관은 교육으로 배워지는 것이 아니고, 부딪히면서 경험해야 한다. $200 플랜을 한 달만 구독해도 웬만한 것들은 다 만들어볼 수 있다. - 디자인 시스템과 AI 가이드부터 만든다.
기준이 되는 정본이 없으면 AI는 매번 비슷하지만 조금씩 다른 컴포넌트를 만들어낸다. 간단한 프로젝트에서는 크게 상관없지만, 프로젝트가 커질수록 부담이 커진다. - 부담이 적은 내부 도구나 개인 프로젝트에서 시작한다.
나도 어드민을 만들며 감을 익힌 뒤에 전체 사용자에게 영향을 미치는 서비스 화면으로 넘어갈 수 있었다. 이후 개발을 모르는 상태에서 복잡한 인프라를 재구축했고, 신규 서비스 구축까지 점점 내 능력의 범위를 확장했다. - 다양한 케이스를 한눈에 볼 수 있는 미리보기 화면을 만든다.
AI가 만든 결과물을 검수하고 피드백하는 일이 디자이너의 핵심 업무가 되기 때문에 이 과정이 쉬워야 하고, 반복 요청하기 편한 형태로 시각화하는 것이 좋다. - 자신의 환경에 맞게 AI에게 맡길 수 있는 부분을 찾고, 시도하고, 자동화한다.
AI는 자신의 환경에 따라 활용 범위가 크게 달라지고, 그 경험이 내 포트폴리오가 된다. 디자이너에게는 Claude Code보다 Codex가 사용하기 더 편하다고 생각되지만, Astra 업데이트 이후로 주간 사용량을 이전처럼 많이 제공하지 않는 점이 아쉽다.
디자이너는 어떻게 살아남아야 할까
혼자 서비스를 운영하다 보니 AI로 작업하는 것들이 더 많지만, 디자이너가 참고할 만한 것만 정리했다. 디자이너는 AI를 활용해서 자신의 역량 이상의 결과물을 만들어낼 수 있다. 하지만 완성될 결과물에 대한 구상, 그리고 디자인을 집요하게 피드백하지 않는다면 AI Slop에 가까운 제품밖에 나오지 않는다. 내 경험으로는 AI로 하는 모든 것 중에 디자인이 제일 어렵다.
이 변화는 디자이너가 그동안 만들 수 없던 것을 직접 만들 수 있는 마법 같은 도구를 쥐어주었다. 하지만 이전과 같은 방식으로 디자인하거나, AI를 단지 이미지 생성이나 리서치 보조 도구로만 사용하는 방식으로는 변화를 따라가기 어렵다.
제품을 만드는 비용이 낮아진 상황에서, 우리의 제품은 어떻게 시장에서 살아남고 경쟁 서비스보다 앞서나갈 수 있을까? 제품을 만드는 수고로움은 줄어들었지만, 결국 프로덕트 디자이너에게 요구되는 본질적 역량과 무게감은 그 어느 때보다 커졌다.
미래를 걱정하는 디자이너들이 많지만 내 생각은 다르다.
AI 시대에 뭐든지 가능해진 직군이 바로 프로덕트 디자이너다.
Kim Jinwuk
14년 동안 다양한 스타트업과 대기업 계열 VC의 컴퍼니빌딩 조직에서 디자인을 리드했습니다. 커리어 플랫폼 서핏을 창업했고, 개인적으로 디자이너 분들의 멘토링을 진행하고 있습니다.