AI가 자동화할 수
AI가 프로토타입과 콘텐츠 제작을 빠르게 만들어내는 시대일수록, 좋은 결과와 훌륭한 결과를 가르는 요소는 인간의 ‘공예적 완성도’다. 호기심, 직관, 취향, 의도 같은 능력은 AI가 자동화하기 어렵고, AI의 산출물을 실제 사용자와 맥락에 맞게 조정하는 데 필수적이다. 따라서 AI는 아이디어 탐색과 반복을 가속하는 도구로 활용하되, 최종 방향과 품질 판단은 사람이 주도해야 한다. ## 호기심: 문제를 원점에서 다시 보기 - 호기심은 정해진 경로를 따르기보다 “왜 그런가?”, “만약 다르게 한다면?”을 질문하는 태도다. - Figma Make, Claude, ChatGPT 같은 도구를 활용하면 코딩 없이 프로토타입이나 캠페인 시안을 여러 방향으로 빠르게 탐색할 수 있다. - AI는 탐색 속도와 경우의 수를 늘려주지만, 다음과 같은 판단은 스스로 내리기 어렵다. - 기존 범위를 벗어나 새로운 가능성을 시험할지 여부 - 문제의 범위 자체를 다시 정의해야 하는지 여부 - 우연히 떠오른 아이디어나 직감이 더 깊이 탐구할 가치가 있는지 여부 - 초기에 폭넓게 탐색하면 이후 선택과 개선에 대한 확신이 커지고, 재작업과 팀 내 논의를 줄일 수 있다. - Figma 디자이너 Natasha Tenggoro는 Figma Make로 Figma Buzz의 동영상 기능을 여러 방식으로 프로토타이핑했다. - 다양한 방향과 예외 상황을 조기에 테스트했다. - 기능의 범위와 구현 가능성을 엔지니어링 팀이 더 명확히 이해할 수 있었다. - 개발 단계에서 발생할 수 있는 비용 큰 왕복 논의를 줄였다. ## 호기심의 실제 적용: 아이콘 체계 전체를 다시 설계하기 - Figma가 Figma Make, Figma Buzz, Figma Sites, Figma Draw를 출시하면서 Tim Van Damme은 네 제품의 아이콘을 새로 만들어야 했다. - 처음에는 새 제품별 아이콘 네 개를 만드는 작업처럼 보였지만, 작업 과정에서 기존 아이콘과 새 아이콘의 전체적인 통일성이 문제로 드러났다. - 그는 개별 아이콘만 설계하는 대신 Figma 아이콘 체계 전체를 재설계하는 방향으로 범위를 확장했다. - 이 결정으로 프로젝트 기간은 몇 주 늘었지만, 수백 가지 변형을 검토하며 다음 목표를 달성했다. - 각 아이콘이 개별 제품을 명확히 나타냄 - 전체 아이콘군은 일관된 시각 언어를 공유함 - 큰 광고 형식에서도 잘 확장됨 - Figma만의 정체성을 유지함 - 이는 주어진 과업을 빠르게 완료하는 것보다, 문제를 더 근본적인 수준에서 다시 정의하는 호기심이 더 나은 결과를 만들 수 있음을 보여준다. ## 직관: 기술적으로 작동하는 것 이상을 판단하기 - AI는 제품을 빠르게 출시 가능한 상태로 만들 수 있지만, 무엇이 고객에게 가장 잘 전달되고 공감될지는 스스로 확정하기 어렵다. - 사람은 프로토타입이 기능적으로는 정상이어도 다음과 같은 문제를 감지할 수 있다. - 사용자가 혼란을 느낄 수 있는 상호작용 - 정보가 모두 들어갔지만 지나치게 답답한 레이아웃 - 콘텐츠가 맞더라도 충분히 편안하거나 매력적으로 느껴지지 않는 경험 - CVS Health의 Eliel Johnson은 디자인을 직함이 아니라 행동으로 보며, “이것이 사용자에게 좋은 느낌을 주는가?”를 계속 질문해야 한다고 말한다. - 직관은 명확한 데이터나 규칙으로 즉시 설명되지 않더라도, 사용자 경험의 어색함과 개선 가능성을 먼저 포착하는 인간의 판단 능력이다. AI를 단순히 결과물을 자동 생성하는 수단으로 사용하기보다, 다양한 아이디어를 빠르게 실험하고 검증하는 탐색 도구로 활용하는 것이 바람직하다. 최종적으로는 사람이 문제의 범위를 다시 정의하고, 사용자의 감정과 맥락을 고려하며, “작동하는가”를 넘어 “좋은 경험인가”를 판단해야 한다.
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