어려운 문제는 여전히 어렵다
Figma의 디자이너 출신 제품 관리자 Nikolas Klein은 7년간 프로토타이핑 도구를 만들어 온 경험을 돌아보며, AI가 도구와 작업 방식을 빠르게 바꾸더라도 어려운 문제 자체는 여전히 어렵다고 말한다. AI는 새로운 도구일 뿐이며, 복잡한 문제를 정의하고 반복적으로 해결하는 과정에는 여전히 인간의 판단과 협업이 필요하다는 것이 글의 결론이다. ### 프로토타이핑 도구를 만드는 일 - 저자는 Figma에서 인턴으로 시작해 디자이너로 일한 뒤 제품 관리자가 되었다. - 약 7년 동안 인터랙티브 프로토타이핑 도구를 만드는 일을 담당했다. - 프로토타이핑은 단순히 화면을 그리는 작업이 아니라, 아이디어를 실제 상호작용으로 구현하고 검증하는 과정이다. - 애니메이션, 여러 디자인을 동시에 편집하는 기능, 디자인과 코드를 결합하는 기능 등은 모두 복잡한 문제를 단계적으로 해결한 결과다. ### AI가 바꾼 도구와 커진 불확실성 - AI의 등장으로 디자인과 프로토타이핑 작업의 속도와 방식이 크게 달라졌다. - 기존에는 사람이 직접 만들고 수정하던 작업을 AI가 생성하거나 보조할 수 있게 되었다. - 그러나 새로운 도구가 생겼다고 해서 무엇을 만들어야 하는지, 어떤 경험이 좋은지, 문제가 실제로 해결되었는지가 자동으로 결정되지는 않는다. - AI는 생산성을 높일 수 있지만, 오히려 디자이너가 자신의 역할과 미래의 작업 방식을 다시 질문하게 만든다. ### AI는 만능 해결책이 아니라 또 하나의 도구 - 글은 AI를 기존의 디자인 도구와 완전히 단절된 혁신이라기보다, 도구 상자에 추가된 새로운 도구로 바라본다. - 중요한 것은 AI를 사용하는 것 자체가 아니라 어떤 문제에 어떻게 적용할지 판단하는 능력이다. - AI가 아이디어나 결과물을 빠르게 만들어도, 결과의 품질과 적합성을 평가하고 방향을 정하는 일은 사람에게 남는다. - 생성 속도가 빨라질수록 문제 정의, 선택, 수정, 검증의 중요성이 오히려 커진다. ### 어려운 문제에는 반복과 판단이 필요하다 - 복잡한 디자인 문제는 한 번의 생성이나 명령으로 해결되지 않는다. - 실제 작업에는 아이디어를 만들고, 시도하고, 실패한 부분을 발견하고, 다시 수정하는 반복 과정이 포함된다. - 인터랙션과 애니메이션처럼 사용자의 감각과 맥락이 중요한 영역에서는 물리 법칙이나 기술 구현뿐 아니라 “어떤 느낌을 전달해야 하는가”에 대한 판단도 필요하다. - AI가 일부 과정을 자동화해도 문제의 본질을 이해하고 적절한 결과를 선택하는 어려움은 사라지지 않는다. ### 디자이너와 엔지니어의 협업 - 복잡한 제품을 만들려면 디자인 감각과 기술적 구현 능력이 함께 필요하다. - 디자이너와 엔지니어는 각자의 전문성을 바탕으로 아이디어를 현실적인 제품으로 발전시킨다. - AI 역시 독립적인 대체자라기보다 사람이 사고하고 협업하는 과정에 참여하는 파트너로 묘사된다. - 좋은 결과는 특정 도구 하나보다 사람, 기술, 반복적인 협업이 결합될 때 만들어진다. ### 변하지 않는 일의 본질 - 도구는 빠르게 바뀌지만 사용자를 이해하고 문제를 정의하는 일은 여전히 어렵다. - 무엇을 만들지 결정하고, 결과가 실제로 유용한지 판단하며, 세부적인 경험을 다듬는 책임은 계속 사람에게 있다. - 따라서 AI 시대의 디자이너와 제품 담당자에게 필요한 역량은 도구 사용법만이 아니라 문제를 바라보는 관점과 판단력이다. AI는 작업을 더 빠르게 만들 수 있지만, 좋은 제품을 만들기 위한 탐구와 검증까지 대신하지는 않는다. 새로운 도구를 적극적으로 활용하되, 문제 정의와 인간의 판단, 디자이너·엔지니어 간 협업을 중심에 두는 것이 현실적인 접근이다.
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