디자이너로 일하면서 AI를 실무에 쓰기 시작한 지 꽤(?) 됐다.
처음엔 그냥 이미지 생성이나 리서치 보조 정도였는데, 어느 순간부터 직접 서비스를 만들고 자동화를 설계하는 단계까지 오게 됐다.
바이브 코딩이라는 말이 나오고, AI한테 자연어로 지시해서 실제 작동하는 걸 만들어내는 게 가능해진 지금,
디자이너라서 오히려 잘할 수 있는 부분이 분명히 있다는 걸 느끼고 있다.
요즘 AI를 배우는 사람들이 정말 많아졌다. 개발자, 마케터, 기획자, 직군을 가리지 않는다.
그런데 여기서 재미있는 건, 디자이너의 사고방식이 AI를 다루는 데 생각보다 잘 맞는 구석이 꽤 많다는 거다.
"디자이너도 AI를 알아야 한다"는 당위의 이야기가 아니라, 디자이너가 원래 하던 일이 AI 시대에 오히려 빛을 발할 수 있다는 이야기를 해보고 싶다.
가장 먼저 느끼는 건, 디자이너는 "왜 만들지?"에서 출발한다는 거다.
개발을 배운 사람은 보통 "어떻게 만들지?"에서 시작하는 경우가 많은데, 디자이너는 습관적으로 사용자 입장에서 먼저 생각한다.
이게 누구를 위한 건지, 이 사람이 어떤 상황에서 이걸 쓰게 되는 건지. 이 관점이 AI로 뭔가를 만들 때 결정적인 차이를 만든다.
같은 도구를 쓰더라도 "이걸 쓸 사람이 뭘 필요로 할까?"를 먼저 묻는 사람과, "일단 기능부터 만들자"고 접근하는 사람의 결과물은 꽤 다르다.
그리고 디자이너는 고객여정을 탐구하는 습관이 있다.
서비스경험디자인을 해본 사람이라면, 사용자가 서비스를 인지하는 순간부터 이탈하는 순간까지의 흐름을 그려보는 게 익숙하다.
이 감각이 AI로 서비스를 설계할 때 엄청나게 도움이 된다.
AI는 "이 화면에서 이 기능을 넣어줘"라고 하면 잘 만들어주지만, 그 화면 전후로 사용자가 어떤 맥락에 있는지는 알려주지 않으면 모른다.
전체 여정을 그릴 수 있는 사람이 결국 더 좋은 서비스를 만들게 된다.
여기서 연결되는 게 하나 더 있다.
디자이너는 화면 하나가 아니라 시스템으로 사고하는 훈련이 되어 있다는 거다.
버튼 하나, 색상 하나를 정할 때도 "이게 다른 화면에서도 일관되게 작동하는가?"를 따진다.
바이브 코딩에서 AI가 화면 하나를 예쁘게 만드는 건 이제 누구나 할 수 있다.
그런데 여러 화면이 하나의 제품처럼 느껴지게 만드는 건, 시스템으로 사고하는 사람만 가능하다.
AI가 만들어준 결과물이 화면마다 조금씩 다른 스타일로 흩어지는 걸 잡아내고, 하나의 규칙 아래로 정리할 수 있는 눈이 디자이너한테 있다.
상업적 감각도 빠질 수 없다.
디자이너는 "이게 멋있는가?"만 보는 게 아니라, "이게 팔리는가?", "이걸 사람들이 쓸까?"를 함께 고민하는 사람이다.
AI로 뭔가를 만들 수 있는 시대가 되면서 누구나 만들 수 있게 됐지만, 뭘 만들어야 하는지를 아는 건 여전히 사람의 몫이다.
기술적으로 가능하다고 다 만들 필요는 없고, 만들 가치가 있는 걸 골라내는 감각. 이게 디자이너가 오래 훈련해온 영역이다.
그리고 재미있는 게, 디자이너는 "왜 이게 여기 있지?"를 묻는 습관이 있다는 거다.
AI가 그럴듯하게 만들어준 화면을 보고 "괜찮네" 하고 넘어가기 쉬운데,
디자이너는 자연스럽게 "이 버튼이 여기 있는 이유가 뭐지?", "이 순서가 사용자한테 자연스러운가?"를 따진다.
AI는 질문을 받으면 항상 뭔가 답을 내놓지만, 그 답이 정말 맞는지를 판단하는 건 결국 사람이 해야 한다.
그 판단의 기준이 되는 게 바로 이 습관이다.
엣지 케이스를 먼저 생각하는 것도 디자이너의 강점이다.
로딩 중일 때는 어떻게 보여줄 건지, 에러가 나면 사용자한테 뭘 안내할 건지, 데이터가 아예 없는 상태에서는 어떤 화면을 보여줄 건지.
디자이너는 이런 걸 항상 고민하는데, AI는 "정상 작동하는 예쁜 화면"만 잘 만든다.
실제 서비스로 나가려면 이 차이를 메울 수 있는 사람이 필요하고, 그게 디자이너다.
프로토타이핑 마인드셋도 잘 맞는다.
빠르게 만들고, 보여주고, 피드백 받고, 고치는 사이클. 디자이너한테는 너무 익숙한 일상인데, 바이브 코딩의 핵심 루프가 정확히 이거다.
완벽하게 설계해서 한 번에 만드는 게 아니라, 일단 돌아가는 걸 빠르게 만들고 계속 다듬어가는 방식.
이 사이클에 익숙한 사람이 AI 시대에 적응이 빠를 수밖에 없다.
마지막으로, 시각적으로 커뮤니케이션하는 능력이다.
AI한테 뭔가를 지시할 때, 텍스트로만 설명하는 것보다 레퍼런스 이미지를 함께 보여주면 결과가 훨씬 정확해진다.
"이런 느낌으로"라고 할 때 그 "느낌"을 구체적인 시각 자료로 전달할 수 있는 게 디자이너의 강점이다.
같은 프롬프트라도 시각적 맥락을 함께 줄 수 있는 사람이 더 좋은 결과를 끌어낸다.
결국 AI 시대에 중요한 건, 코드를 잘 짜는 것도 아니고 프롬프트를 잘 쓰는 것도 아닌 것 같다.
무엇을 만들어야 하는지를 알고, 누구를 위한 건지를 이해하고, 만들어진 결과를 판단할 수 있는 힘.
이건 디자이너가 원래 하던 일이다. 도구가 바뀌었을 뿐, 그 일의 본질은 달라지지 않았다.
나는 디자이너라는 베이스가 있었기 때문에 이런 강점들을 느꼈다.
사용자를 먼저 생각하는 습관, 전체 흐름을 그리는 감각, 결과물을 판단하는 눈. 전부 디자인을 하면서 쌓아온 것들이었다.
그런데 이건 디자이너만의 이야기가 아니라고 생각한다. 마케터는 마케터의 베이스가 있고, 기획자는 기획자의 베이스가 있다.
각자가 오랜 시간 쌓아온 경험과 사고방식이 있고, 그게 AI를 만났을 때 자기만의 강점이 된다.
AI는 누구에게나 같은 도구지만, 그 도구를 들고 어디로 향할지를 결정하는 건 결국 각자의 베이스에서 나온다.
그러니까 AI를 배울 때 중요한 건, AI 자체를 잘 다루려고 하는 게 아니라 자기가 이미 잘하는 걸 AI와 연결하는 거라고 생각한다.
나한테는 그게 디자인이었고, 당신한테는 또 다른 무언가일 거다.
디자이너로 일하면서 AI를 실무에 쓰기 시작한 지 꽤(?) 됐다.
처음엔 그냥 이미지 생성이나 리서치 보조 정도였는데, 어느 순간부터 직접 서비스를 만들고 자동화를 설계하는 단계까지 오게 됐다.
바이브 코딩이라는 말이 나오고, AI한테 자연어로 지시해서 실제 작동하는 걸 만들어내는 게 가능해진 지금,
디자이너라서 오히려 잘할 수 있는 부분이 분명히 있다는 걸 느끼고 있다.
요즘 AI를 배우는 사람들이 정말 많아졌다. 개발자, 마케터, 기획자, 직군을 가리지 않는다.
그런데 여기서 재미있는 건, 디자이너의 사고방식이 AI를 다루는 데 생각보다 잘 맞는 구석이 꽤 많다는 거다.
"디자이너도 AI를 알아야 한다"는 당위의 이야기가 아니라, 디자이너가 원래 하던 일이 AI 시대에 오히려 빛을 발할 수 있다는 이야기를 해보고 싶다.
가장 먼저 느끼는 건, 디자이너는 "왜 만들지?"에서 출발한다는 거다.
개발을 배운 사람은 보통 "어떻게 만들지?"에서 시작하는 경우가 많은데, 디자이너는 습관적으로 사용자 입장에서 먼저 생각한다.
이게 누구를 위한 건지, 이 사람이 어떤 상황에서 이걸 쓰게 되는 건지. 이 관점이 AI로 뭔가를 만들 때 결정적인 차이를 만든다.
같은 도구를 쓰더라도 "이걸 쓸 사람이 뭘 필요로 할까?"를 먼저 묻는 사람과, "일단 기능부터 만들자"고 접근하는 사람의 결과물은 꽤 다르다.
그리고 디자이너는 고객여정을 탐구하는 습관이 있다.
서비스경험디자인을 해본 사람이라면, 사용자가 서비스를 인지하는 순간부터 이탈하는 순간까지의 흐름을 그려보는 게 익숙하다.
이 감각이 AI로 서비스를 설계할 때 엄청나게 도움이 된다.
AI는 "이 화면에서 이 기능을 넣어줘"라고 하면 잘 만들어주지만, 그 화면 전후로 사용자가 어떤 맥락에 있는지는 알려주지 않으면 모른다.
전체 여정을 그릴 수 있는 사람이 결국 더 좋은 서비스를 만들게 된다.
여기서 연결되는 게 하나 더 있다.
디자이너는 화면 하나가 아니라 시스템으로 사고하는 훈련이 되어 있다는 거다.
버튼 하나, 색상 하나를 정할 때도 "이게 다른 화면에서도 일관되게 작동하는가?"를 따진다.
바이브 코딩에서 AI가 화면 하나를 예쁘게 만드는 건 이제 누구나 할 수 있다.
그런데 여러 화면이 하나의 제품처럼 느껴지게 만드는 건, 시스템으로 사고하는 사람만 가능하다.
AI가 만들어준 결과물이 화면마다 조금씩 다른 스타일로 흩어지는 걸 잡아내고, 하나의 규칙 아래로 정리할 수 있는 눈이 디자이너한테 있다.
상업적 감각도 빠질 수 없다.
디자이너는 "이게 멋있는가?"만 보는 게 아니라, "이게 팔리는가?", "이걸 사람들이 쓸까?"를 함께 고민하는 사람이다.
AI로 뭔가를 만들 수 있는 시대가 되면서 누구나 만들 수 있게 됐지만, 뭘 만들어야 하는지를 아는 건 여전히 사람의 몫이다.
기술적으로 가능하다고 다 만들 필요는 없고, 만들 가치가 있는 걸 골라내는 감각. 이게 디자이너가 오래 훈련해온 영역이다.
그리고 재미있는 게, 디자이너는 "왜 이게 여기 있지?"를 묻는 습관이 있다는 거다.
AI가 그럴듯하게 만들어준 화면을 보고 "괜찮네" 하고 넘어가기 쉬운데,
디자이너는 자연스럽게 "이 버튼이 여기 있는 이유가 뭐지?", "이 순서가 사용자한테 자연스러운가?"를 따진다.
AI는 질문을 받으면 항상 뭔가 답을 내놓지만, 그 답이 정말 맞는지를 판단하는 건 결국 사람이 해야 한다.
그 판단의 기준이 되는 게 바로 이 습관이다.
엣지 케이스를 먼저 생각하는 것도 디자이너의 강점이다.
로딩 중일 때는 어떻게 보여줄 건지, 에러가 나면 사용자한테 뭘 안내할 건지, 데이터가 아예 없는 상태에서는 어떤 화면을 보여줄 건지.
디자이너는 이런 걸 항상 고민하는데, AI는 "정상 작동하는 예쁜 화면"만 잘 만든다.
실제 서비스로 나가려면 이 차이를 메울 수 있는 사람이 필요하고, 그게 디자이너다.
프로토타이핑 마인드셋도 잘 맞는다.
빠르게 만들고, 보여주고, 피드백 받고, 고치는 사이클. 디자이너한테는 너무 익숙한 일상인데, 바이브 코딩의 핵심 루프가 정확히 이거다.
완벽하게 설계해서 한 번에 만드는 게 아니라, 일단 돌아가는 걸 빠르게 만들고 계속 다듬어가는 방식.
이 사이클에 익숙한 사람이 AI 시대에 적응이 빠를 수밖에 없다.
마지막으로, 시각적으로 커뮤니케이션하는 능력이다.
AI한테 뭔가를 지시할 때, 텍스트로만 설명하는 것보다 레퍼런스 이미지를 함께 보여주면 결과가 훨씬 정확해진다.
"이런 느낌으로"라고 할 때 그 "느낌"을 구체적인 시각 자료로 전달할 수 있는 게 디자이너의 강점이다.
같은 프롬프트라도 시각적 맥락을 함께 줄 수 있는 사람이 더 좋은 결과를 끌어낸다.
결국 AI 시대에 중요한 건, 코드를 잘 짜는 것도 아니고 프롬프트를 잘 쓰는 것도 아닌 것 같다.
무엇을 만들어야 하는지를 알고, 누구를 위한 건지를 이해하고, 만들어진 결과를 판단할 수 있는 힘.
이건 디자이너가 원래 하던 일이다. 도구가 바뀌었을 뿐, 그 일의 본질은 달라지지 않았다.
나는 디자이너라는 베이스가 있었기 때문에 이런 강점들을 느꼈다.
사용자를 먼저 생각하는 습관, 전체 흐름을 그리는 감각, 결과물을 판단하는 눈. 전부 디자인을 하면서 쌓아온 것들이었다.
그런데 이건 디자이너만의 이야기가 아니라고 생각한다. 마케터는 마케터의 베이스가 있고, 기획자는 기획자의 베이스가 있다.
각자가 오랜 시간 쌓아온 경험과 사고방식이 있고, 그게 AI를 만났을 때 자기만의 강점이 된다.
AI는 누구에게나 같은 도구지만, 그 도구를 들고 어디로 향할지를 결정하는 건 결국 각자의 베이스에서 나온다.
그러니까 AI를 배울 때 중요한 건, AI 자체를 잘 다루려고 하는 게 아니라 자기가 이미 잘하는 걸 AI와 연결하는 거라고 생각한다.
나한테는 그게 디자인이었고, 당신한테는 또 다른 무언가일 거다.