제가 더 똑똑해진 것도, 더 오래 일하기 시작한 것도 아닙니다. 달라진 것은 어디에 주의를 쏟느냐입니다. 나머지는 AI에 맡겼습니다.

AI는 대개 속도를 높이는 도구로 이야기됩니다. 같은 일을 더 빨리 할 수 있다는 식입니다. 하지만 프로덕트 디자이너로서 1년 동안 매일 AI를 사용해 본 저는 이런 관점이 핵심을 놓치고 있다고 생각합니다. 진짜 변화는 속도가 아닙니다. 규모입니다. 디자이너 한 명이 처음부터 끝까지 책임질 수 있는 업무의 범위를 바꿉니다.

제가 그런 변화를 겪게 된 과정과, 그 뒤에 있는 실제 워크플로우를 소개해 보겠습니다.

변화를 강제한 계기

저는 예전부터 AI와 함께 일한다는 아이디어에 매력을 느꼈습니다. 작은 로봇 부하들을 잔뜩 거느리고 제 일을 대신 시킨다는 상상은 늘 신났습니다. 그래서 AI를 쉽게 사용할 수 있게 되자 저도 다른 많은 사람처럼 바로 뛰어들었습니다. 챗봇도 써보고, 작은 도구도 만들고, 코딩 실험과 사이드 프로젝트도 해봤습니다. 얼마 지나지 않아 제가 배우고, 만들고, 아이디어를 탐색하는 방식이 크게 달라졌습니다.

흥미롭게도 한동안은 프로덕트 디자이너로 일하는 일상에서는 같은 정도의 변화를 느끼지 못했습니다. 물론 몇몇 일은 빨라졌습니다. 하지만 AI로 직접 제품을 만들 때처럼 일하는 방식 자체가 근본적으로 달라졌다는 느낌은 없었습니다. 그러다 VR 피트니스 기업 FitXR에 합류했습니다. 제가 일해 본 곳 중 아마 가장 빠르게 움직이는 회사일 겁니다. 입사 후 몇 달 동안 실험을 연달아 출시하다 보니 금세 한계에 부딪혔습니다. 이 속도를 어떻게 따라갈지 방법을 찾아야 했습니다.

그래서 문제가 생길 때마다 한 가지 질문을 던지기 시작했습니다.

“여기에도 AI를 어떻게든 활용할 수 없을까? 일의 일부를 넘길 수 있을까? 더 빨리 할 수 있을까? 결과를 더 좋게 만들 수 있을까?”

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AI는 디자이너의 창의성을 대체하는 것이 아니라, 창의성을 발휘할 시간을 더 만들어줍니다.

들어가며

몇 년 전만 해도 모바일 앱을 디자인하려면 경쟁사를 조사하고, 사용자 플로우를 만들고, UX 카피를 작성하고, 디자인 시스템을 정리하고, 개발자를 위한 문서를 만드는 데 몇 시간씩 들여야 했습니다.

이제는 AI가 이런 작업의 상당 부분을 몇 분 만에 처리할 수 있습니다.

그러다 보니 많은 디자이너가 자연스럽게 같은 질문을 던집니다.

“AI가 UI/UX 디자이너를 대체하게 될까요?”

하지만 디자인 워크플로우에서 매일 AI를 활용하기 시작하면 아마 다른 결론에 도달하게 될 겁니다.

AI는 디자이너를 대체하지 않습니다. 반복적인 업무를 대신합니다.

AI를 많이 활용할수록 디자이너의 가치는 버튼을 그리거나 와이어프레임을 만드는 데 있지 않다는 사실을 깨닫게 됩니다.

디자이너의 가치는 사용자를 이해하고, 비즈니스 문제를 해결하고, 신중하게 의사결정을 내리며, 복잡한 요구사항을 직관적인 경험으로 풀어내는 데서 나옵니다.

AI는 그 과정에 더 빠르게 도달하도록 도와줄 뿐입니다.

이 글에서는 UI/UX 디자인 프로세스 전반에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지 구체적으로 살펴봅니다. 그리고 왜 AI가 디자이너의 역할까지 맡게 해서는 안 되는지도 함께 알아봅니다.

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최근 웹 디자인 도구, 3D 소프트웨어, 심지어 영상 편집기까지 다양한 제품에서 MCP 서버가 쏟아져 나오고 있습니다. 이제 디자이너의 한계는 자신이 다룰 줄 아는 도구가 아니라 무엇을 상상할 수 있는지에 달려 있다는 뜻입니다.

MCP란 무엇인가요?

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 다른 도구에 연결해 정보를 가져오거나 사용자를 대신해 작업을 수행할 수 있게 해주는 프로토콜입니다. 예를 들어 앱을 벗어나지 않은 채 3D 도구에 신발의 3D 모델을 만들어 달라고 요청하고, 완성된 모델을 바로 Figma 프로젝트로 가져오는 상황을 떠올려 보시면 됩니다. 게다가 다른 도구를 사용해 본 경험이나 관련 지식이 없어도 됩니다. 계정만 있으면 AI가 해당 도구의 사용법을 파악하고 사용자를 대신해 자동으로 작업을 수행합니다.

디자이너는 MCP 서버로 워크플로를 어떻게 개선할 수 있을까요?

이미지와 에셋 편집하기

Framer에서 웹사이트를 만들고 있는데, 여러 이미지에 같은 스타일로 수정과 편집을 적용해야 한다고 해보겠습니다. 이전에는 디자이너가 이미지를 모두 내보낸 다음 Photoshop으로 가져와 하나씩 직접 편집해야 했습니다.

이런 워크플로만 봐도 꽤 번거로워 보입니다. 이제 Framer에는 MCP 서버를 통해 다른 도구와 연결할 수 있는 AI 에이전트가 있습니다. Adobe 역시 서드파티 도구에서 자사 MCP를 손쉽게 설정할 수 있도록 지원합니다. 연결이 끝나면 Framer의 에이전트에게 선택한 이미지를 Adobe로 편집해 달라고 요청하면 됩니다. 말 그대로 이게 전부입니다.

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2026년도 어느덧 절반이 지났습니다. 시간만 빠르게 흐르는 게 아니라 디자인 트렌드도 빠르게 바뀌고 있습니다. 지금 디자이너들이 작업물과 워크플로에 가장 적극적으로 적용하고 있는 주요 트렌드를 살펴보겠습니다.

다양한 스타일의 시네마틱 3D 캐러셀

히어로 섹션과 제품 쇼케이스에 한층 더 강한 인상을 더하는 3D·시네마틱 캐러셀이 빠르게 늘어나고 있습니다. 다음 예시는 이 웹사이트가 전달하려는 ‘시네마틱’한 분위기를 잘 보여줍니다. 애니메이션부터 원근감을 활용한 3D 회전 효과까지, 사용자를 더욱 몰입하게 만듭니다.

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프로젝트의 50%는 승인을 받지 못합니다. 결과물이 잘못되어서가 아닙니다. 디자이너와 개발자 사이에서 무언가가 유실되기 때문입니다. 이 수치는 글로벌 브랜드의 제품팀 340곳을 조사한 연구에서 나온 것입니다. ONSIGHT Projection Report 2026은 이를 더욱 직설적으로 표현합니다.

데이터가 죽어 사라지는 지점을 하나만 꼽는다면, 디자인에서 실제 구현으로 넘어가는 핸드오프 단계입니다.

업계 종사자의 65%는 핸드오프를 제품 생애주기 전체에서 가장 문제가 많은 단계로 꼽았습니다. 우리는 이 문제를 이미 수년 전부터 알고 있었습니다. 그리고 이를 해결하겠다며 프로세스에 더 많은 도구를 추가해 왔습니다. 더 자세한 주석, 더 엄격하게 설계된 Figma 컴포넌트, 더 길어진 스펙 문서 같은 것들입니다. 해야 할 일만 훨씬 늘어났을 뿐, 문제는 여전히 반복됩니다.

저는 그 방식을 그만두었습니다. 어떤 철학적 신념 때문은 아니었습니다. 그 프로세스가 구조적으로 불필요해졌고, 시간은 많이 들면서 감당하기까지 어려워졌기 때문입니다.

지금의 제 워크플로우는 이렇습니다. 코드로 프로토타입을 만들고 디자인합니다. HTML과 CSS로 실제 인터랙션과 실제 상태를 구현합니다. 완성한 프로토타입은 GitHub 저장소에 푸시합니다. GitHub Pages를 이용하면 팀원 누구나 열어 보고, 공유하고, 직접 살펴볼 수 있는 라이브 URL로 배포됩니다. 실제 서비스에 배포할 수준의 결과물을 만들 때가 되면, 에이전트가 프로토타입 저장소를 읽고 시각적 완성도를 100% 그대로 유지한 컴포넌트와 버튼, 페이지를 생성합니다. 재사용할 수 있고, 곧바로 출시할 수 있는 형태로 말입니다.

이 저장소 자체가 스펙이자 단일 진실 공급원입니다.

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접근성은 거의 누구도 반대하지 않는 드문 개념 가운데 하나입니다. 장애가 있는 사람들이 웹사이트를 더 쉽게 탐색할 수 있도록 만드는 일은 대체로 이견이 없는 가치로 여겨집니다. 시맨틱 HTML, 설명이 담긴 링크, 의미 있는 이미지 설명, 키보드 내비게이션은 모두 더 포용적이고 사용하기 쉬운 웹을 만드는 데 기여합니다.

그런데 AI 시대가 열리면서 이 이야기에는 예상하지 못했던, 아이러니한 변수가 하나 생겼습니다. 사람들이 정보에 더 쉽게 접근할 수 있도록 가장 많은 노력을 기울인 웹사이트가, 역설적이게도 기계가 정보를 수집하기 가장 쉬운 웹사이트가 되는 경우가 많습니다. 물론 이것은 애초의 목적이 아니었습니다. 웹 콘텐츠 접근성 지침(WCAG)은 인공지능이 아니라 사람을 돕기 위해 만들어졌습니다.

스크린 리더는 페이지의 구조를 이해해야 하며, AI 크롤러 역시 마찬가지입니다. 시각장애 사용자는 의미 있는 이미지 설명의 도움을 받으며, 언어와 시각적 개념을 연결하려는 멀티모달 모델도 같은 이점을 얻습니다. 검색 엔진이 시맨틱 HTML의 혜택을 받는 것처럼, 학습 데이터를 수집하는 대규모 언어 모델 역시 그 구조를 활용합니다.

공통점은 콘텐츠가 사람이 더 쉽게 접근할 수 있고, 기계가 더 쉽게 해석할 수 있도록 구조화되어 있다는 것입니다. 그 결과 웹 접근성 표준은 의도하지 않은 역할 전환을 겪게 됐습니다. 접근성 표준은 처음에는 장애인을 위한 배려와 지원 장치로 시작했습니다. 하지만 오늘날에는 역사상 가장 거대한 기술 산업 가운데 하나를 떠받치는 인프라 역할까지 하고 있습니다.

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컬러 유니버설 디자인

색은 대개 취향의 문제로 여겨집니다. 따뜻한지 차가운지, 미니멀한지 경쾌한지를 따지는 식입니다. 하지만 때로 색은 단순한 장식이 아닙니다. 어떤 공간을 심리적으로 편안하게 느낄 수 있는지, 안전 표지를 한눈에 알아볼 수 있는지를 좌우합니다.

이 글에서는 한국의 두 페인트 기업, 삼화페인트와 KCC가 유니버설 디자인의 관점에서 색을 어떻게 다뤘는지 살펴보겠습니다.

유니버설 디자인은 흔히 제품이나 물리적 공간을 중심으로 논의됩니다. 하지만 그 혜택은 장애인에게만 한정되지 않습니다. 고령자, 임산부, 영유아를 돌보는 보호자, 환경을 남들과 다르게 지각하는 사람을 비롯해 훨씬 더 많은 이들에게 도움이 됩니다.

컬러 유니버셜 디자인(Color Universal Design, CUD)은 이러한 토대에서 출발합니다. 특히 시각적 제약이 있는 사람이 색을 기반으로 전달되는 정보를 더 쉽게 이해하고 접할 수 있도록 돕는 방법론입니다.

그렇다면 유니버설 디자인의 원칙을 색에는 어떻게 적용할 수 있을까요?

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화면에서 빨간 숫자가 의미하는 것

상하이에서 주식 거래 앱을 열어 보면 상승은 빨간색으로, 하락은 초록색으로 표시됩니다. 화면이 빨간색으로 가득할수록 시장이 좋은 날이라는 뜻입니다. 서구권 제품에 익숙한 디자이너라면 색이 뒤바뀐 것처럼 보이겠지만, 중국의 증시는 이런 방식으로 노출됩니다.

반대로 미국과 유럽에서는 빨간색이 하락과 위험, 멈춤을 뜻합니다. 입력 오류를 표시하는 필드, 삭제 버튼, 결제가 거절됐을 때처럼 인터페이스 곳곳에 빨간색을 거의 반사적으로 사용합니다. 그래서 이런 의미가 마치 색 자체에 원래부터 내재한 속성인 것처럼 느껴집니다.

하지만 빨간색 자체에는 그런 의미가 담겨 있지 않습니다. 같은 파장의 색도 뉴욕에서는 ‘손실’로, 상하이에서는 ‘부’로 읽힙니다. 그리고 두 곳의 사용자 모두 자신이 그 색을 올바르게 이해하고 있다고 믿습니다. 색이 전달하는 의미의 상당 부분은 당연해 보이는 것과 지역마다 형성된 관습 사이의 간극에서 만들어집니다.

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때로는 두 개의 기호를 결합해 원하는 의미를 표현합니다.

기본 아이콘인 ‘휴대전화’와 보조 기호인 ‘더하기’를 결합하면 ‘전화번호 추가’라는 의미가 됩니다.

‘새 폴더’, ‘사용자 추가’, ‘위치 추가’ 아이콘.

복합 아이콘은 한층 구체적인 의미를 전달할 때 효과적입니다. 무엇을 추가하는지에 따라 휴대전화, 폴더, 사용자, 위치 등의 아이콘을 조합할 수 있습니다.

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2025년 초 듀오링고의 Product Experience 총괄인 미그 레이예스는 링크드인을 통해 회사가 직무명으로 사용하던 ‘UX Design’을 폐지한다고 발표했습니다.

앞으로 해당 조직은 Product Experience(PX)로 개편되며 프로덕트 디자이너와 라이터 그리고 리서처를 장인 정신이나 전문 기술보다 비즈니스 성과를 중심으로 하나의 조직 아래 통합하게 됩니다.

디자인 업계 커뮤니티가 한동안 떠들썩하게 같은 화제로 이야기를 다뤘지만 금방 다른 이야기로 넘어갔습니다.

처음에는 저 역시 다른 사람들과 같은 생각이었습니다. 새로운 약칭만 덧붙인 또 하나의 기업 리브랜딩이라고 여겼습니다. 하지만 이후의 흐름을 지켜볼수록 PX는 새로운 전략이 시작된 것이 아니라 이미 진행되고 있던 전략적 변화에 용어만 뒤늦게 따라붙은 것처럼 보였습니다. 진짜 변화는 약 1년 뒤부터 본격적으로 나타났습니다.

그 변화는 SEC 공시 자료와 구조조정 공지 그리고 이제 모든 주요 디자인 및 엔지니어링 조직에서 반복해서 등장하는 짧지만 무게감 있는 표현을 통해 드러났습니다. 바로 AX (Agent Experience)입니다. 개발팀에게 중요한 것은 AX라는 약칭 자체가 아닙니다. AX는 기존의 개발 도구들이 제대로 다루지 못했던 새로운 문제 영역을 설명하기 위해 등장한 개념입니다. 그리고 소프트웨어를 만드는 사람이라면 결국 그 문제를 해결해야 하는 역할을 맡게 될 것입니다.

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파이낸셜 타임스는 세계에서 가장 잘 알려진 비주얼 아이덴티티를 보유한 미디어 브랜드 중 하나입니다. 연어색 지면, 진중한 서체, 그리고 100년이 넘는 편집 역사가 이를 상징합니다. 그러니 파이낸셜 타임스가 10개 팟캐스트 전체를 하나의 브랜드로 재디자인해 달라고 요청했을 때, 부담이 없었다면 거짓말일 것입니다.

이번 프로젝트의 핵심 과제는 두 가지였습니다. 각 팟캐스트가 저마다 뚜렷한 개성을 가지면서도, 모두 하나의 브랜드 안에 속해 있다는 인상을 주어야 했습니다.

좋은 프로젝트가 나를 찾아오는 과정

이번 프로젝트는 적절한 독자에게 발견된 한 편의 글에서 시작됐습니다. 저는 2023년 팟캐스트 커버 아트 디자인에 관한 글을 발행했고, 이 글은 시간이 지나면서 제가 쓴 글 중 가장 많이 읽힌 콘텐츠가 됐습니다.

그 글이 인터넷의 작은 영역에서 서서히 자리를 잡아가던 2024년 말, 파이낸셜 타임스의 오디오팀으로부터 연락을 받았습니다. 제 작업이 마음에 들었고, 함께 이야기를 나누고 싶다는 내용이었습니다.

그들이 주목한 것은 여러 경험의 조합이었습니다. 독립 스튜디오에서 진행한 ‘Missing Richard Simmons’, 코미디 스페셜 ‘Ave Maria Bamford’ 등의 작업뿐 아니라, Spotify에서 더 큰 브랜드 시스템 안에서 작동하는 팟캐스트 비주얼 아이덴티티를 설계했던 경험도 포함됐습니다. 이번 프로젝트에 정확히 필요한 경험이었습니다.

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AI가 만든 포스터 중에는 금방 알아볼 수 있고 다 비슷비슷해 보이는 것들이 있습니다.

광고나 그래픽, 혹은 사용자 인터페이스와 같은 새로운 디지털 및 인쇄 매체를 접하면서 많은 사람들이 스스로에게 중요한 질문을 던지고 있습니다.

“…혹시 이거 AI가 만든 건가?”

얼마 전까지만 해도 이런 질문은 존재하지 않았습니다. 하지만 이제는 점점 답하기 어려워지고 있습니다. 적어도 몇몇 분야에서는 그렇습니다.

우리는 오랫동안 창작물을 평가할 때 결과물의 품질과 완성도에 집중해 왔습니다. 대부분의 경우 제작 과정이나 비하인드 스토리를 접할 기회가 없었기 때문입니다.

하지만 AI 도구가 콘텐츠 제작에 빠르게 활용되기 시작하면서 상황은 달라졌습니다. 결과물의 수준이 높아질수록 사람이 만든 것과 AI가 만든 것을 구분하기는 점점 어려워지고 있습니다. 자연스럽게 대중의 신뢰도 예전 같지 않습니다. 이제 사람들은 누가 만들었는지 알고 싶어 합니다. 어떤 도구를 사용했는지, 어떤 과정을 거쳐 완성되었는지까지 궁금해합니다. 더 나아가 자신이 소비하는 것이 ‘진짜’인지 확인하고 싶어 합니다. 물론 여기서 말하는 ‘진짜’의 기준은 사람마다 다를 수 있습니다.

이러한 신뢰를 회복하기 위해 창작물은 단순히 최종 결과물만 보여주는 것이 아니라 제작 과정까지 공개하는 방향으로 변화하고 있습니다. 누가 만들었는지, 어떤 도구를 사용했는지, 어떤 과정을 거쳐 완성되었는지를 투명하게 보여주는 일이 하나의 신뢰가 되고 있습니다. 마치 예술 작품의 출처와 이력을 기록해 가치를 증명하는 것처럼 말입니다.

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디자인에서 데이터의 중요한 역할을 탐구하는 동시에, 창의적인 과정의 필수 요소인 직관에 대한 과학적 근거를 강조합니다.

제품 디자인 분야에서 “데이터 기반 디자인”이라는 슬로건은 신뢰성의 상징이자 역량의 척도가 되었습니다. 데이터 기반 의사결정은 더 이상 선택 사항이 아니라 필수 요건이 되었습니다. 디자이너는 사용자 행동 및 비즈니스 목표와의 일치를 보장하기 위해 모든 결정에 대해 구체적인 증거를 제시하여 정당화해야 하는 경우가 많습니다. 모든 프레젠테이션, 제안, 디자인 검토는 지표, 분석 데이터, 사용자 피드백이 어떻게 작업에 반영되었는지 보여주는 능력에 달려 있습니다.

넷플릭스가 스트리밍 서비스 업계의 절대 강자가 되기 전인 2011년에 무슨 일이 있었는지 기억하시나요? 다시 한번 알려드리겠습니다.

넷플릭스는 DVD 대여 서비스를 퀵스터(Qwikster)라는 새로운 브랜드로 분사시킬 때 데이터에 기반한 전략을 펼쳤습니다. 데이터는 매출 증가를 예고했지만, 결정적인 한 가지 요소를 간과했습니다. 바로 고객들이 이 서비스를 싫어했다는 점입니다. 혼란과 불만에 휩싸인 구독자들은 반발했고, 결국 넷플릭스는 몇 주 만에 퀵스터 사업을 철수했습니다. 이는 값비싼 교훈이었습니다. 데이터는 의사결정에 도움을 줄 수는 있지만, 모든 것을 말해주지는 않는다는 것을 깨닫게 해주었습니다.

하지만 디자이너로서 우리를 진정으로 정의하는 것은 단순히 수치적인 지표나 사용성 테스트 이상의 것입니다. 사용자에게 공감하고, 창의적으로 문제를 해결하며, 감정적으로 깊은 울림을 주는 경험을 만들어내는 능력이 바로 그것입니다. 데이터는 우리의 결정을 뒷받침해 줄 수 있지만, 좋은 디자인을 훌륭한 디자인으로 만드는 것은 종종 우리의 직관, 즉 수치화할 수 없는 감각입니다. 예술성, 새로운 것을 상상하는 대담함, 그리고 데이터가 불확실할 때에도 그것을 추구할 용기가 바로 그것입니다.

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Config 2026에서 발표된 여러 기능 가운데 가장 먼저 사용해 보고 싶었던 것은 Figma Motion이었습니다.

현재 오픈 베타로 제공되는 이 기능은 UI 디자인과 모션 작업을 하나의 피그마 캔버스 안에서 모두 수행할 수 있도록 해줍니다.

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그동안 UI 모션을 구체적으로 설계하고 공유하는 과정은 생각보다 번거로웠습니다. 피그마의 프로토타입이나 Smart Animate만으로는 복잡한 인터랙션을 표현하는 데 한계가 있었고 결국 애프터 이펙트나 로티 같은 외부 툴을 사용하거나 엔지니어와 여러 차례 디테일을 맞춰야 했습니다. 디자인와 구현 사이에는 늘 작은 간극이 존재했던 셈입니다.

하지만 모션은 제품 경험에서 결코 부가적인 요소가 아닙니다. 버튼을 눌렀을 때의 반응, 모달이 등장하는 방식, 카드가 확장되고 화면이 자연스럽게 전환되는 흐름까지 우리가 매일 사용하는 제품은 수많은 모션으로 사용자에게 상태를 전달하고 다음 행동을 안내합니다.

그래서 Figma Motion이 단순히 새로운 애니메이션 기능인지 아니면 실제 제품 디자인 워크플로를 바꿀 수 있는 도구인지 직접 확인해 보고 싶었습니다.

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• AI가 제품 개발의 중심을 점점 코드 쪽으로 끌어당기는 가운데, Config 2026은 코드 중심 환경과 에이전트 기반 워크플로우 시대에서 살아남기 위한 Figma의 중대한 승부수를 보여줍니다.

• Config 2026에서 Figma는 AI가 만들어낸 압박에 대응하기 위해 캔버스를 코드 레이어, 모션, 셰이더까지 확장했습니다. 팀들이 디자인 핸드오프 과정을 아예 건너뛰지 않도록 붙잡기 위한 전략입니다.

• 이제 Figma가 마주한 진짜 시험대는 다른 디자인 툴과의 경쟁이 아닙니다. 코드 우선, 에이전트 기반으로 소프트웨어를 만드는 AI 시대에도 캔버스 중심 워크플로우가 여전히 유효하다는 것을 증명하는 일입니다.

지난 10여 년 동안 Figma는 현대적인 프로덕트 디자인의 기준을 만들어왔습니다. Figma는 협업을 훨씬 수월하게 만들었고, 디자인을 모두가 함께 이해하는 공통 언어로 바꾸었으며, 소프트웨어를 만드는 팀들의 기본 작업 공간이 되었습니다. 하지만 AI가 제품을 기획하고, 프로토타이핑하고, 출시하는 방식을 바꾸면서 핵심 질문도 달라졌습니다. Figma는 앞으로 어디까지 유용할 수 있을까요? 캔버스는 앞으로도 제품 개발의 중심축으로 남을 수 있을까요?

이전 Config와 달리, Config 2026은 이 질문을 훨씬 더 긴급한 문제로 끌어올렸습니다. Figma는 이제 협업형 디자인 캔버스를 지키는 데서 그치지 않습니다. 오히려 그 캔버스를 코드, 모션, 셰이더, 에이전트 기반 워크플로우로 적극 확장하고 있습니다. 이 변화는 기존 모델이 얼마나 큰 압박을 받고 있는지를 보여줍니다.

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사실 간격 시스템 자체는 흥미로운 개념이 아닙니다. 그저 몇 개의 숫자를 정해 놓은 규칙에 불과합니다. 하지만 그 단순한 규칙은 프로젝트를 진행하며 수백 번 반복되는 ‘몇 px가 적당할까?’라는 고민을 단 한 번의 결정으로 바꿔줍니다.

좋은 디자인 시스템의 목적은 디자이너가 매번 더 좋은 판단을 내리게 만드는 것이 아닙니다. 애초에 잘못된 판단을 내릴 기회를 줄이는 것입니다. 어설픈 인터페이스를 하나 띄워놓고 색상이나 폰트는 잠시 잊어보세요. 오직 간격만 바라보는 것입니다. 제목과 본문 사이의 거리, 카드와 카드 사이의 공간, 버튼 내부의 여백까지 화면을 이루는 모든 간격을 살펴보세요.

열에 아홉은 바로 그 지점에서 문제가 발견됩니다. 문제는 팔레트나 서체가 아니라 간격에 있습니다. 처음부터 명확한 기준 없이 요소를 배치할 때마다 눈대중으로 조정하다 보니 화면 속 간격들이 서로 아무런 관계를 갖지 못하게 된 것입니다.

흥미로운 점은 비주얼 디자인에서 가장 자주 간과되는 요소 역시 간격이라는 사실입니다. 색상처럼 한눈에 눈에 띄지 않기 때문입니다. 아무도 레이아웃을 스크린샷으로 찍어두고 “이 간격 좀 봐”라고 말하지는 않습니다. 하지만 실제로는 화면 안에서 다른 어떤 요소보다 사용성을 좌우하는 것이 간격입니다. 간격 뒤에 숨어 있는 시스템만 이해해도 가장 적은 비용과 가장 짧은 시간으로 화면의 완성도를 크게 끌어올릴 수 있습니다.

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아이콘은 종종 과소평가되지만, 브랜드를 조용히 대변하는 존재입니다. 버버리는 최근 리브랜딩에 맞춰, 브랜드 헤리티지와 새로운 크리에이티브 방향성, 그리고 사용자 기대에 부합하는 새로운 아이콘 시스템을 개발하는 데 집중했습니다.

초기 콘셉트부터 최종 구현까지 모든 디테일을 면밀히 검토하며, 아이콘이 단순한 시각 요소를 넘어 고객 여정을 안내하는 강력한 스토리텔링 장치가 되도록 설계했습니다. 이 글에서는 새로운 아이콘 시스템을 개발하는 과정을 살펴봅니다. 영감의 출발점부터 디자인 방향, 제작 기준까지 함께 다룹니다.

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지난 3년 동안 출시된 어떤 AI 제품이든 열어보십시오. 모델이나 로고 그리고 브랜딩은 무시해도 좋습니다. 여러분은 모두 똑같은 인터페이스를 보게 될 것입니다. 화면 하단의 텍스트 입력창과 전송 버튼 그리고 대화가 교차하며 올라가는 스크롤 영역이 그것입니다.

이것은 우연의 일치가 아닙니다. 대규모 언어 모델이 처음부터 할 수 있었던 텍스트 패턴 매칭 역량에서 자연스럽게 파생된 인터페이스입니다. 2022년 당시 우리에게는 새로운 기술이 생겼으나 이를 정교하게 디자인할 시간은 부족했습니다. 그래서 가장 빠르게 만들 수 있는 결과물을 출시했고 그것을 대화형 AI라 불렀습니다. 3년이 지난 지금 가장 만들기 쉬웠던 방식은 모두가 만드는 방식이 되었습니다. 기본 설정은 바로 이런 과정을 거쳐 굳어집니다.

1. 채팅창은 먼저 출시된 결과물일 뿐 제대로 작동하는 방식이 아닙니다

채팅창이 기본 AI 인터페이스가 된 이유는 단순합니다. 언어 모델은 텍스트를 생성하고 텍스트 박스는 이를 수용하기 때문입니다. 이 결정은 사용자의 결과물이 아니라 오직 개발 속도에만 초점을 맞춘 결과입니다. 텅 빈 텍스트 필드는 시스템의 능력을 암시하지 않습니다. 제약 사항을 표현할 구조적 공간도 없습니다. 요청이 시스템의 역량 범위 내에 있는지 확인해 주는 피드백조차 존재하지 않습니다. LLM 등장 이전이었다면 우리는 이를 디자인 실패로 간주했을 것입니다.

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대신, 정중앙에 칙칙하고 색감이 바랜 진흙 같은 띠가 나타납니다. 헥스 코드를 이리저리 만져보고, 슬라이더를 조절해 보지만 결국 “이 정도면 괜찮네”라는 결과에 만족하게 됩니다.

제 말이 무슨 뜻인지 보여드리기 위해 이것을 보세요.

이 두 가지 그라디언트는 모두 동일한 의도에서 시작합니다.

짙은 파란색에서 연한 파란색으로 부드럽게 전환됩니다.

하지만 그중 하나만이 당신이 예상하는 대로 작동합니다. 나머지 하나는요? 바로 당신의 색상 선택기가 지금까지 계속 보여주었던 색상입니다.

색감에 대한 감각이 부족한 것이 아니라, 색감을 선택하는 기준에 문제가 있는 것은 아닐까요?

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듀오링고: “당신 때문에 듀오가 슬퍼해요”

석 달 동안 사용하지 않은 스트리밍 서비스를 해지하려던 때가 기억납니다. 저는 평소 이런 업무를 전문적으로 수행하는 사람으로서 아주 간단한 작업이라 생각했습니다. 사람들과 디지털 제품 간의 상호작용을 연구하며 생계를 유지하기에 어포던스, 마찰, 인지 부하, 다크 패턴과 같은 용어에도 익숙합니다.

그런데도 어찌 된 일인지 결국 해지가 아닌 구독 유지 버튼을 누르고 말았습니다.

Timothy Beck Werth/Disney+

글자를 잘못 읽은 것도 아니었고 서두른 것도 아니었습니다. 해지 버튼은 분명 그곳에 있었으며 흰색으로 눈에 띄게 배치되어 있었습니다. 단지 그 버튼이 ‘잘못된’ 선택을 자연스러운 선택처럼 느껴지도록 놓여 있었을 뿐입니다. 해지하는 대신 다른 화면으로 넘어갔고 해지 과정은 시작되었지만 정작 아무것도 완료하지 못한 상태였습니다. 이러한 마찰은 의도된 것입니다. 단계를 하나 더 추가할 때마다 사용자가 포기할 확률은 높아집니다.

또한 디즈니플러스가 화면 구성을 해지 결정이 아닌 절약 결정으로 즉각 재정의한다는 것을 깨달았습니다. 청록색의 “특별 할인! 47% 절약하세요!” 배너가 화면의 대부분을 차지하고 있어서 시선은 버튼이 아닌 그곳으로 먼저 향합니다.

저는 정신을 차리고 돌아가서 해지를 마쳤습니다. 하지만 잠시 민망한 기분으로 앉아 이런 생각을 했습니다. ‘나조차 속을 뻔했는데 다른 사람들은 오죽할까?’ 기술적으로 사실인 것과 심리적으로 일어나는 현상 사이의 그 간극이 바로 다크 패턴의 실체입니다.

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