AI와 UX/UI 디자인 패러다임 변화
최근 UX/UI 디자인 분야에서는 생성형 AI의 도입으로 작업 방식에 큰 변화가 일어나고 있다. 과거에는 디자이너가 일일이 수작업으로 진행하던 아이데이션, 리서치 분석, 와이어프레임 제작 등의 과정에 AI가 보조 역할로 스며들고 있다. 이를 통해 반복적인 작업을 자동화하고 방대한 데이터를 빠르게 처리하여 인사이트를 추출하는 등, 디자이너의 시간을 절약하고 더 전략적인 부분에 집중할 수 있게 돕는다.
예를 들어 인터뷰 녹취록을 일일이 전사하고 요약하던 작업이나, 사용자 피드백에서 공통 주제를 찾아내는 일들은 이제 AI 도구가 몇 분 만에 처리할 수 있다. 이러한 도구들을 활용하는 디자이너는 그렇지 않은 디자이너보다 더 빠른 속도로 높은 수준의 결과물을 만들어낼 수 있어 경쟁력 측면에서 유리하다.
UX Pilot: AI 기반 UX/UI 디자인 도구
이러한 흐름 속에서 등장한 대표적 도구 중 하나가 UX Pilot이다. UX Pilot은 2023년에 Adam Fard에 의해 출시된 AI 기반 UX/UI 디자인 어시스턴트로서, UX 리서치 단계부터 최종 UI 디자인에 이르는 전체 작업 흐름을 지원하도록 설계되었다. 주 타깃 사용자는 UX/UI 디자이너 및 리서처로, 현업에서 겪는 여러 고충을 해결하기 위해 만들어졌다. 예를 들어 “어떤 워크숍을 언제 어떻게 진행해야 할지 몰라 막막하다”, “사용자 리서치 문서에서 핵심을 빨리 뽑아내고 싶다”, “텍스트로 정리된 인사이트를 눈에 보이게 그림으로 표현하고 싶다”와 같은 상황에서 UX Pilot이 유용하게 쓰인다.
이 도구의 철학은 기존의 UX 프로세스를 대체하지 않고 그 안에 통합되는 것이다. 다시 말해 UX Pilot을 쓰더라도 디자이너의 기존 작업 방식 자체를 바꾸지 않으며, 대신 현재 프로세스에 AI를 겹겹이 덧붙여 보다 효율적으로 만들어주는 레이어로 기능한다. 이러한 접근 덕분에 UX Pilot을 활용하면 익숙한 워크플로우를 유지하면서도 추가적인 인사이트와 새로운 관점을 얻을 수 있고, 결과적으로 작업 효율과 속도를 높일 수 있다.
UX Pilot의 핵심 기능과 활용 예시
UX Pilot은 UX 디자인 프로세스의 초기 리서치 단계부터 중간의 아이데이션, 최종 UI 설계 단계까지 폭넓은 기능을 제공한다. 이제 이 도구의 주요 기능들을 살펴보면서, 각각이 실제로 어떻게 쓰일 수 있는지 구체적인 예시를 통해 알아보자.
워크숍 자동 생성 – 맞춤형 UX 워크숍 플래너
UX Pilot의 첫 번째 핵심 기능은 UX 워크숍 자동 생성이다. 제품 팀이나 디자인 팀이 해결하려는 문제나 목표를 입력하면, 그에 맞는 워크숍의 구성과 진행 방법을 AI가 제안해준다. 예를 들어 팀이 “신규 사용자 온보딩 경험 개선”이라는 목표를 가지고 있다면, UX Pilot은 이에 적합한 워크숍의 종류를 추천하고, 세부 단계(아이디에이션, 우선순위 결정, 사용자 여정 맵 작성 등)를 순서대로 생성해줄 수 있다.
이때 이미 널리 알려진 워크숍 템플릿들도 활용되지만, 필요에 따라 특정 목표에 맞춰 커스터마이징된 새로운 워크숍 플랜이 제시되기도 한다. 디자이너는 제안된 워크숍 플랜을 참고하여 실제 세션을 준비하면 된다. 이는 어떤 워크숍을 언제 어떻게 열지 몰라 고민하는 상황을 크게 완화시켜 준다. 또한 워크숍 진행 중에는 UX Pilot이 필요한 노트와 팁을 제공하여, 진행자가 해당 워크숍을 원활히 이끌 수 있도록 도와주기도 한다. 결과적으로 워크숍 기획에 소요되는 시간을 줄여주고, 팀원들과 효과적으로 협업할 수 있는 환경을 마련해준다.
문서 분석과 인사이트 추출 – 방대한 텍스트 데이터 다루기
UX 디자이너와 리서처들은 사용자 인터뷰 녹취록, 설문 응답, 시장 조사 보고서 등 텍스트 형태의 데이터를 자주 접한다. UX Pilot은 이러한 문서를 업로드하면 자동으로 분석하여 핵심 인사이트를 도출하는 기능을 제공한다. 예를 들어 50페이지에 달하는 사용자 인터뷰 요약본이 있다고 가정해보자.
UX Pilot에 이 문서를 입력하면, 반복적으로 등장하는 주제나 키워드, 사용자들의 주요 불편 요소, 제안된 개선 아이디어 등을 빠르게 뽑아낼 수 있다. 또한 수동으로 일일이 하이라이트하고 메모를 다는 대신, AI가 알아서 중요한 문장을 추출해주므로 리서처의 작업 부담을 크게 덜어준다. 나아가 UX Pilot은 단순 요약을 넘어, 문서 내용에 대한 다양한 각도의 분석도 가능하게 한다. 다음 기능들인 지식 그래프와 클러스터 분석이 그러한 예이다.
다이어그램 및 사용자 여정 맵 생성 – 텍스트를 시각화하기
리서치 결과나 아이디어를 시각적인 다이어그램으로 정리하면 팀원들과 이해를 공유하기 쉽다. UX Pilot은 텍스트로 정리된 인사이트를 자동으로 다이어그램 형태로 변환해주는 기능을 갖추고 있다. 예를 들어, 한 워크숍에서 여러 개의 포스트잇 메모를 사용해 사용자 요구사항과 문제점을 정리했다고 하자. 워크숍이 끝난 뒤 UX Pilot에 이 메모들의 텍스트를 입력하고 다이어그램 생성을 실행하면, 각 메모들 간의 흐름이나 관계를 보여주는 차트를 만들어준다.
실제 사례로, UX Pilot 창에 워크숍에서 나온 아이디어들을 선택한 뒤 “다이어그램 생성”을 누르면, sticky note들에서 발견된 여러 사용자 플로우를 연결한 차트가 즉석에서 생성되는 식이다. 이렇게 얻은 다이어그램은 사용자 여정 지도나 프로세스 흐름도의 형태일 수 있으며, 워크숍 참여자들에게 바로 보여주어 모두가 동일한 그림을 보면서 의견을 나눌 수 있게 해준다.
지식 그래프와 클러스터링 분석 – 숨은 패턴과 관계 파악하기
UX Pilot이 최근 도입한 혁신적인 기능으로 지식 그래프(knowledge graph) 생성과 클러스터링 분석이 있다. 이는 정량적 데이터 분석에서 나아가 정성적 데이터 속 숨은 패턴과 주제를 자동으로 드러내는 도구라고 볼 수 있다.
지식 그래프:
지식 그래프 기능은 입력한 텍스트에서 주요 개념(key concepts)들을 추출하고, 이들이 서로 어떻게 연결되어 있는지 네트워크 형태의 그래프로 그려준다. 예를 들어 어떤 리서치 문서에 “변호사들의 의사결정 과정”에 대한 내용이 담겨 있다고 하면, UX Pilot은 그 텍스트를 스캔하여 “의사 결정”, “맥락(컨텍스트)”, “도덕적 선택”, “법률 시스템의 목표” 등 중요 개념들을 자동으로 뽑아내고 이들 간의 관계선을 표시해준다.
실제로 UX Pilot 시연에서, 법조인의 의사결정을 다룬 텍스트를 분석하자 “의사 결정”을 중심으로 맥락, 도덕적 판단, 법 체계의 목표 등이 서로 연결된 그래프로 나타난 바 있다. 이런 그래프는 텍스트 안에 내포된 개념들의 구조와 상호의존성을 한눈에 파악하게 해준다.
클러스터링 분석:
클러스터 기능은 텍스트 데이터를 문장 단위로 쪼갠 뒤, 의미가 비슷한 문장들을 자동으로 군집화(클러스터링)해준다. 쉽게 말해, 여러 조각의 정보를 주제나 성격이 유사한 것끼리 묶어주는 것이다. 이 기능을 사용하면 방대한 인터뷰 원문이나 VOC(Voice of Customer) 데이터에서 유사한 의견이나 이슈들을 한데 모아 볼 수 있다. 예를 들어 앞서 말한 변호사 리서치 문서를 클러스터링해보니, “겪는 어려움”, “법률 교육”, “교육 기법”, “시스템 목표”, “대응 전략 및 변호사-의뢰인 관계” 등이 각각 하나의 클러스터로 묶여 나타났다.
이때 클러스터 수를 늘리거나 줄여가며 분석 관점을 조절할 수도 있는데, 클러스터 수를 적게 두면 중요한 아웃라이어(튀는 항목)를 확인하기 쉬워지고, 많이 두면 보다 세분화된 주제 그룹을 살펴볼 수 있다. 이러한 자동 군집화는 연구자가 일일이 내용을 분류하는 시간을 아껴주며, 텍스트 속에 잠재된 주제 구조를 객관적으로 파악하는 데 도움을 준다.
AI를 통한 UI 디자인 생성 및 리뷰 – 신속한 시안 제작과 개선
UX Pilot은 UX 리서치 단계뿐 아니라 UI 디자인 시안 제작과 평가 단계에서도 강력한 기능을 제공한다. 우선 텍스트 프롬프트만으로 UI 와이어프레임과 디자인 목업을 자동 생성해주는 기능이 있다. 디자이너가 “사용자가 일일 칼로리 섭취량을 확인하고 식단을 기록하는 앱”처럼 원하는 기능과 정보를 설명하면, UX Pilot이 해당 설명에 맞는 저충실도(low-fidelity) 와이어프레임을 몇 초 만에 그려준다.
이 와이어프레임은 세부 시각 요소(색상, 이미지 등)를 배제하고 정보 구조에 집중하기 때문에, 아이디어 구상 초기 단계에 매우 유용하다. 예컨대 UX Pilot은 위의 칼로리 추적 앱 요청에 대해 3개의 화면(홈 화면 개요, 칼로리 통계 화면, 식단 입력 화면)을 생성해 주었고, 각 화면에는 요구사항에 부합하는 요소들이 배치되었다.
이렇게 얻은 초안은 디자이너가 빠르게 방향성을 잡고 팀과 논의하는 데 활용될 수 있다. 이후 고충실도(high-fidelity) UI 디자인도 AI가 제안할 수 있는데, 스타일 가이드나 디자인 시스템을 반영해 픽셀 단위까지 정교한 시안을 만들어내는 것도 가능하다. 생성된 화면은 모바일 또는 데스크톱 등 다양한 해상도에 대응하며, 다크 모드/라이트 모드 같은 스타일 변환도 지원된다.
UX Pilot이 제공하는 AI 디자인 리뷰 기능도 주목할 만하다. 디자인 초안을 완성한 후, UX Pilot에 해당 화면을 업로드하면 AI가 UI/UX 관점에서 자동으로 피드백을 제공한다. 예를 들어 버튼의 가독성이나 배치 일관성, 접근성 문제 등에 대한 지적과 개선 권장사항을 즉각적으로 받을 수 있다. 이는 마치 자동화된 UX 전문가 리뷰를 받는 것과 비슷하며, 초기 단계에서 잠재적 문제를 발견해 수정함으로써 사용자 테스트 전에 품질을 높이는 효과가 있다.
이 밖에도 UX Pilot은 디자인 결과물을 코드로 바로 변환해주는 기능까지 갖추고 있어, 시안에서 개발 단계로의 전환을 원활하게 해준다. 예를 들어 생성된 인터랙티브 프로토타입의 화면들을 React나 HTML/CSS 코드 형태로 내보내기하여 개발자가 바로 활용할 수 있게 하는 식이다. 이러한 기능은 디자인-개발 간 협업 시간을 단축시키고, 디자인 의도와 실제 구현 간의 차이를 줄여주는 장점이 있다.
특히 UX Pilot은 Figma 등 기존 디자인 툴과의 통합을 강점으로 내세운다. UX Pilot에서 만든 AI 생성 디자인을 Figma 플러그인을 통해 불러와 추가 작업을 이어갈 수 있고, 반대로 Figma에서 작업한 내용을 UX Pilot으로 가져와 AI의 도움을 받을 수도 있다.
Galileo 같은 다른 도구들이 생성 결과를 수동으로 옮겨야 하는 데 비해, UX Pilot은 디자인 작업의 중심을 기존 도구(Figma)에 두면서 AI 기능을 끼워 넣는 방식을 취한 것이다. 이처럼 UX Pilot은 발견(Discovery) 단계의 리서치 지원부터 아이데이션 및 프로토타이핑 단계, 그리고 UI 디자인과 협업/개발 연계 단계까지 포괄하는 기능 세트를 갖춘 올인원 도구라 할 수 있다.
UX Pilot의 차별화된 접근
현재 시장에는 다양한 AI 기반 디자인 도구들이 존재하지만, UX Pilot은 몇 가지 측면에서 독자적인 접근을 취하고 있어 눈에 띈다. 첫째, UX 전 과정에 대한 포괄적인 지원이다. 많은 AI 도구들이 UI 시안 생성 등 디자인 결과물 제작에만 치중하는 경향이 있다. 특히 UX 업계 출신이 아닌 개발자들이 만든 제품의 경우, 프롬프트만 넣으면 바로 화면이 뚝딱 나오는 식의 단선적인(리니어한) 프로세스를 가정하기도 한다.
그런 접근은 간단한 날씨 앱이나 투두 리스트 앱처럼 구조가 단순한 결과물에는 통할지 몰라도, 실제 현업의 복잡한 제품 디자인에는 맞지 않다. 복잡한 제품일수록 아이데이션과 검증을 위해 여러 번의 iteraction(반복)과 다양한 연구 결과의 반영이 필요하며, 과정 자체가 유동적이다. UX Pilot은 이러한 현실을 고려하여, 초반의 문제 정의와 워크숍 단계에서부터 중간의 자료 분석, 후반의 설계 및 피드백 단계까지 유기적으로 넘나들며 지원한다.
둘째, 보조적인 AI 레이어로서의 철학이다. UX Pilot은 디자이너를 대체하려 들지 않는다. 아티팩트(산출물)를 최종 완성해서 내놓기보다는, 언제든 사용자가 수정하거나 폐기할 수 있는 하나의 제안 혹은 레이어를 제공하는 데 집중한다. 예를 들어 UX Pilot이 만들어준 와이어프레임이나 워크숍 플랜은 초안(initial draft)으로서의 의미가 크다.
이를 받아들인 디자이너는 필요에 따라 해당 결과물을 편집하거나, 혹은 참고만 하고 직접 다시 만들 수도 있다. UX Pilot은 이러한 유연함을 권장하며, 디자이너가 완전한 통제권을 지닌 상태에서 AI의 도움을 받도록 설계되어 있다. 이러한 접근 방식은 AI 결과물에 대한 불신이나 거부감을 줄여주고, 디자이너로 하여금 마치 스마트한 조수와 협업하는 느낌을 주는 것이 특징이다.
셋째, 기존 툴과의 깊은 통합이다. 앞서 언급했듯 UX Pilot은 Figma 플러그인 형태로도 제공되어, 많은 디자이너들이 이미 일하는 환경에 자연스럽게 녹아든다. 또한 향후에는 Miro 등 다른 협업 툴과의 연동도 고려하고 있어, 디자이너가 여러 툴을 전전하지 않고 통합된 워크플로우를 유지할 수 있도록 한다.
이런 점에서 UX Pilot은 생태계 친화적이고 현업 지향적인 도구라 평가할 수 있다. 마지막으로, UX 전문팀이 만든 도구라는 배경도 강점이다. Adam Fard와 팀은 원래 UX 에이전시에서 실무를 하다보니, 시중에 나와있는 AI 도구들의 한계를 직접 느꼈고, 그 갭을 메우기 위해 UX Pilot을 개발했다. 그 결과 생성형 AI를 현장 UX 프로세스에 접목할 때 무엇이 필요한지 명확히 이해하고 있으며, 도구를 발전시켜 나가는 방향성도 단순한 눈요기 기능 추가가 아니라 진짜 디자이너들의 Pain Point 해결에 맞춰져 있다.
AI가 주도하는 UX 디자인 업무의 패러다임 전환
UX Pilot과 같은 생성형 AI 도구들의 등장은 UX/UI 디자이너의 업무 패러다임에 근본적인 변화를 가져오고 있다. AI 도구의 도입으로 “디자인은 사람의 창의적 영역”이라는 전통적인 관념에 도전이 일어났다. 초기에는 AI의 개입을 두려워하거나 품질을 신뢰하지 않는 시각도 있었지만, 점차 많은 디자이너들이 AI를 창의 과정의 한 부분으로 수용하고 있다.
생성형 AI와 협력하는 디자이너들은 더 풍부한 실험을 통해 새로운 디자인 해결책을 찾아내고 있고, 이는 궁극적으로 사용자 경험 혁신의 속도를 높이는 결과로 이어지고 있다. 반면 이 흐름에 뒤처진 디자이너는 경쟁력에서 불리해질 수 있다는 점도 명확해지고 있다. 결국 UX Pilot과 같은 도구들이 촉발한 변화는, “AI를 활용하는 디자이너 vs 활용하지 않는 디자이너”의 격차로 나타나는 패러다임 전환이라고 정리할 수 있다. UX/UI 디자인 분야는 지금, 이러한 새로운 패러다임 속에서 인간 디자이너의 역할과 가치가 다시 한 번 강조되며 진화하고 있다.
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해당 콘텐츠는 유훈식 님이 브런치에 게재한 글을 편집한 뒤 모비인사이드에서 한 번 더 소개합니다.
