AGI 시대를 준비하는 AX 디자인의 시대가 도래하다
페이블5, 미토스5와 같은 초지능 수준의 AI 모델이 등장했다. 인간 전문가에 견주는 추론과 창작을 수행하는 모델들을 마주하며, 이제 AGI의 시대가 멀지 않았음을 실감하게 된다. 설령 완전한 AGI가 아니더라도, 이런 초지능 시대의 디자이너는 더 이상 툴을 다루는 손기술만으로 승부할 수 없다. AI를 디자인 작업의 중심에 두고, 최고의 결과를 만들어낼 수 있는 AI 디자인 시스템 자체를 디자인하는 역할로 나아가야 한다.
이것이 AX 디자인이다.
AX 디자인은 고지능 AI 모델을 디자인 작업의 중심에 배치하고, AI를 통해 이전보다 창의적이고 아름답고 더 나은 경험을 전달하는 제품과 서비스를 디자인하는 작업이다. 여전히 인간을 위한 디자인을 수행하지만, 디자이너는 이 AI 디자인 시스템을 설계하고 셋팅하고 데이터를 전달하는 디자인 시스템의 디자이너가 된다. 그렇다면 이 거대한 전환은 어디서부터 시작해야 하는가. 의외로 그 답은 화려한 AI 도구가 아니라, 조용한 노트 앱 하나에서 출발한다.
AX 디자인을 위한 초석 : LLM Wiki 디자인
AI 중심의 조직과 시스템으로 디자인하기 위해 가장 중요한 것은 디자인 조직이 가진 고유의 데이터를 자산화하는 일이다. 아무리 뛰어난 AI라도 우리 브랜드의 철학, 디자인 원칙, 프로젝트의 히스토리, 고객에 대한 이해를 모른 채로는 어디서나 볼 수 있는 평범한 결과물밖에 내지 못한다. 디자이너의 머릿속에만 있는 감각, 선배에게 구두로 전수되던 노하우, 슬랙과 메일함에 파묻힌 의사결정의 이유들.
조직 곳곳에 이렇게 흩어져 있는 지식과 경험을 AI가 읽고 활용할 수 있는 형태로 정리하고, 이 데이터를 기반으로 AI 에이전트들이 디자인을 잘 할 수 있도록 지원하는 것, 이것이 LLM Wiki 디자인이다. 사람에게 보여주기 위한 문서가 아니라 AI가 참조하기 위한 지식 베이스를 짓는 일이다. LLM Wiki를 옵시디언과 같은 프로그램에서 구현하면 AI 에이전트들이 마크다운 기반의 파일들을 통해 효과적으로 일할 수 있다.
이 위키의 품질이 곧 AI 산출물의 품질을 결정하기에, LLM Wiki 디자인은 AX 디자인이라는 건축물의 초석이라 할 수 있다.
LLM Wiki를 도와주는 옵시디언
옵시디언은 이 LLM Wiki를 구축하는 데 가장 좋은 도구 중 하나다. 본래 옵시디언은 개인의 지식 관리, 이른바 ‘세컨드 브레인’을 만드는 노트 앱으로 사랑받아온 프로그램이다. 그런데 AI 시대에 들어서며 이 도구의 가치가 새롭게 조명되고 있다.
옵시디언이 지식을 저장하는 방식이 공교롭게도 AI 에이전트가 지식을 읽는 방식과 정확히 맞아떨어지기 때문이다. 모든 노트가 개방된 형식의 파일로 존재하고, 문서들이 서로 연결되어 지식의 그물망을 이루는 구조는, 사람의 두 번째 뇌이자 동시에 AI의 참고 서가가 된다. 개인의 기록 도구였던 옵시디언이 AX 시대에는 조직의 지식 인프라로 승격되는 것이다. 옵시디언이 LLM Wiki의 기반으로 특히 적합한 이유는 크게 세 가지 특징에서 찾을 수 있다.
옵시디언의 특징 (1) :
로컬 데이터를 통한 데이터 자산화
첫 번째 특징은 로컬 데이터 방식이다.
옵시디언의 모든 노트는 클라우드 서버가 아니라 내 컴퓨터의 폴더에 일반 파일로 저장된다. 이것이 데이터 자산화의 관점에서 결정적으로 중요하다. 특정 서비스의 서버에 갇힌 데이터는 그 서비스가 정책을 바꾸거나 문을 닫으면 온전히 내 것이라 말하기 어렵지만, 로컬 폴더에 쌓인 파일들은 어떤 플랫폼에도 종속되지 않는 온전한 내 자산이다.
게다가 AI 에이전트의 관점에서도 로컬 파일은 최고의 작업 환경이다. 클로드 코드와 같은 에이전트는 별도의 복잡한 연동 없이 폴더 속 파일들을 직접 읽고 쓰며 일할 수 있다. 옵시디언 볼트가 곧 에이전트의 작업 공간이 되는 셈이어서, 위키를 만드는 도구와 AI가 일하는 무대가 하나로 합쳐진다. 보안 관점에서도 민감한 디자인 자산을 외부 서버에 올리지 않고 조직의 통제 아래 둘 수 있다는 장점이 있다. 조직의 디자인 지식이 로컬 폴더에 파일로 축적되는 순간, 그것은 언제든 어떤 AI에게든 물려줄 수 있는 상속 가능한 자산이 된다.
옵시디언의 특징 (2) :
마크다운 자연어를 통한 에이전트 토큰 효율성
두 번째 특징은 마크다운이라는 형식이다.
옵시디언의 노트는 모두 마크다운, 즉 사람이 그대로 읽을 수 있는 자연어 텍스트에 최소한의 기호로 구조를 표시한 형식으로 저장된다. 이것은 AI 에이전트에게 놀랍도록 효율적인 형식이다. AI 모델은 텍스트를 토큰이라는 단위로 읽고 그만큼 비용과 시간을 쓰는데, 워드나 PDF처럼 복잡한 서식 정보가 뒤섞인 파일과 달리 마크다운은 내용 그 자체만으로 이루어져 있어 같은 지식을 훨씬 적은 토큰으로 전달한다.
낭비 없는 토큰은 곧 더 빠른 응답, 더 낮은 비용, 그리고 한 번에 더 많은 맥락을 읽을 수 있는 여유로 이어진다. 실제로 오늘날 AI 에이전트들이 지침 파일과 산출물을 주고받는 표준 형식도 마크다운이다. 사람에게는 읽기 쉽고 AI에게는 소화하기 쉬운 형식이라는 점에서, 마크다운은 사람과 AI가 공유하는 공용어라 할 수 있다. 옵시디언으로 LLM Wiki를 만든다는 것은 곧 조직의 지식을 처음부터 이 공용어로 기록한다는 뜻이다.
옵시디언의 특징 (3) :
신경망 연결을 통한 데이터 활용의 효율성
세 번째 특징은 노트와 노트를 잇는 연결 구조다.
옵시디언에서는 문서 안에서 다른 문서를 링크로 연결할 수 있고, 이렇게 이어진 지식은 그래프 뷰에서 마치 뇌의 신경망처럼 시각화된다. 이 연결이 단지 보기 좋은 그림에 그치지 않는 이유는, AI 에이전트가 이 링크를 따라가며 지식을 탐색할 수 있기 때문이다. 브랜드 원칙 문서에서 출발한 에이전트는 링크를 타고 관련 프로젝트 회고로, 다시 고객 리서치 노트로 이동하며 필요한 맥락만 골라 읽는다.
전체 데이터를 통째로 뒤지는 대신 연결망을 따라 핵심에 도달하는 것이다. 이는 사람이 기억을 떠올리는 방식과도 닮아 있다. 하나의 단서에서 출발해 연관된 기억으로 뻗어가듯, 에이전트도 연결을 따라 사고를 확장한다. 지식이 쌓일수록 연결은 촘촘해지고, 연결이 촘촘해질수록 AI의 답은 더 깊어진다. 잘 연결된 LLM Wiki는 시간이 갈수록 똑똑해지는, 조직의 살아있는 두뇌가 된다.
AX 디자인으로 시대를 선도하는 디자이너가 되자
디자인은 기본적으로 기술과 산업의 발전에 따라 큰 패러다임 변화를 겪어왔다. 산업혁명이 산업 디자인을, 인쇄 매체의 발전이 그래픽 디자인을, 디지털 전환이 UX 디자인을 낳았듯, AI 전환은 지금 AX 디자인이라는 새로운 장을 열고 있다. 그리고 그 장대한 전환의 첫걸음은 거창하지 않다. 오늘 옵시디언을 열고, 나와 조직의 디자인 지식을 하나의 노트로 기록하는 것에서 시작된다. 우리 팀의 디자인 원칙을, 이번 프로젝트에서 배운 것을, 반복해서 받는 피드백을 마크다운으로 남기고 서로 연결해두는 습관. 그렇게 쌓인 데이터가 에이전트를 움직이고, 에이전트가 디자인 시스템을 움직이는 날이 곧 온다. 데이터 디자인에서 에이전트 디자인으로, 바이브 디자인과 바이브 코딩으로 이어지는 AX 디자인의 여정 전체가 결국 이 첫 기록 위에 세워진다. AGI 시대를 준비하는 AX 디자인 역량을 갖춰서 시대에 맞는 인재, 시대의 필요를 채워주는 디자이너가 되자.
미래는 준비한 사람의 것이고,
그 준비는 지금 나의 첫 번째 노트에서 시작된다.
