AI 서비스와 UX 디자인의 유사성에 대해
여러 AI 에이전트들을 사용해보면서 느낀점
AI 서비스는 결국 사용자가 마음속에 품고 있는 니즈를 어떻게 끌어내고 해석하느냐에 달려 있다. 기술 자체의 정교함보다 중요한 것은 사용자가 무엇을 기대하고 어떤 맥락에서 문제를 해결하려 하는지 읽어내는 능력이다. 이 관점은 UX가 강조해온 가치와 맞닿아 있으며, AI 서비스 설계 역시 같은 원리를 기반으로 움직인다. 결국 AI는 사람의 행동과 감정을 이해하려는 시도 위에서 가장 자연스럽게 작동한다.
관찰을 통해 본질을 찾는 과정
AI 서비스에서는 첫 질문이 핵심 단서가 된다. 사용자가 처음 던지는 요청은 문제의 범위와 의도, 해결 방향을 결정하는 출발점이기 때문이다. 이러한 구조는 UX 디자인의 가설 수립과 유사성을 가진다. UX에서는 사용자의 행동과 맥락을 기반으로 ‘사용자가 왜 이런 선택을 할까?’라는 가설을 세우고 이를 검증한다. 반면 AI 서비스의 첫 질문은 사용자가 직접 드러낸 니즈를 기반으로 즉각적인 방향성을 설정한다는 차이가 있다. 하지만 두 영역 모두 초기 입력이 해석의 기준이 된다는 점에서 공통점을 지닌다.
첫 질문이 중요한 이유는 AI가 그 지점을 기준으로 맥락을 확장하기 때문이다. 질문이 모호하면 모델은 다양한 가능성을 탐색해야 하고, 질문이 구체적일수록 사용자의 진짜 의도에 더 가깝게 도달한다. UX 가설이 관찰 기반의 추론이라면, AI의 첫 질문은 사용자 주도 입력 기반의 출발점이라는 차이가 생긴다. 예를 들어, 같은 사용자가 ‘오늘 저녁 뭐 먹을까?’라고 묻는지 ‘가벼운 저녁 추천해줘’라고 묻는지에 따라 모델이 해석하는 상황과 추천의 범위는 완전히 달라진다.
AI 서비스가 UX와 닮은 가장 큰 이유는 ‘관찰을 통해 본질을 찾는 과정’에 있다. UX에서는 사용자의 말보다 행동을 기록하며 진짜 문제를 파악하려 한다. AI 역시 데이터를 통해 사용자의 패턴을 수집하고 그 안에서 반복되는 신호를 분석한다. 배달의민족이 실시간 주문 흐름, 위치 기반 수요, 최근 사용자의 검색·클릭 히스토리를 바탕으로 메뉴와 식당을 추천하는 방식은 이 흐름을 잘 보여준다. 표면적으로 ‘치킨을 좋아한다’가 아니라, 지금 이 시간대와 상황에서 어떤 선택을 가장 원할지 읽어내는 것이다. 이런 분석은 단순 기능 추천을 넘어 사용자가 느끼는 기대·주저함·상황적 니즈를 함께 반영하는 설계로 이어진다.
사용자 여정 전체를 읽는 흐름 중심 사고
또 다른 공통점은 사용자 경험을 ‘연속적인 여정’으로 바라본다는 점이다. UX는 특정 화면이나 기능 단위가 아니라 서비스 전체를 하나의 흐름으로 보고, 그 과정에서 사용자가 어떤 감정을 느끼는지 추적한다. AI 모델 역시 개별 입력 하나만 해석하는 것이 아니라 이전의 행동과 맥락을 포괄적으로 읽는다. 유튜브의 자동 검색어 제안 기능이 대표적이다. 사용자가 최근 시청한 영상의 주제, 관심사 변화, 검색 기록을 기반으로 다음 탐색 방향을 자연스럽게 이어주는 흐름을 만든다. 배달의민족 역시 비슷한 흐름 기반 접근을 취한다. 예를 들어, 사용자가 특정 시간대에 자주 주문하는 메뉴 유형, 이전에 담아두었다가 취소한 항목, 장바구니에 오래 머무른 선택 등을 함께 분석해 ‘지금 이 사용자가 이어서 하고자 할 행동’을 예측한다.
사용자를 돕는 동행의 역할과 균형의 필요성
마지막으로, 개인화의 편리함과 위험 사이에서 사용자가 직접 조정할 수 있는 대표적 기능들이 존재한다. 예를 들어 추천 알고리즘 민감도 조정, 검색·시청 기록 일시 중지, 관심 카테고리 관리, 광고 개인화 차단 설정 등이 있다. 이러한 선택지는 사용자가 스스로 노출 범위와 데이터 활용 강도를 조절하며 균형을 찾도록 돕는다. AI 서비스와 UX는 문제 해결보다 ‘동행’에 가깝다는 공통점이 있다. 좋은 UX는 사용자를 대신해 판단하지 않고, 사용자가 원하는 방향으로 부드럽게 길을 제시한다. AI 서비스도 마찬가지로 정답을 강요하기보다 사용자의 의도를 보완하거나 확장해 주는 역할에 초점을 둔다. 동시에, 사용자를 가장 잘 이해하는 AI가 역설적으로 사용자가 보고 싶어 하는 것만 강화해 ‘닫힌 인터넷’으로 만드는 위험도 존재한다. 추천 알고리즘이 개인화될수록 시야가 좁아질 수 있기에, 프라이버시 제어와 데이터 활용의 균형을 찾는 일이 점점 더 중요해지고 있다. GDPR과 개인정보 보호 기조가 강화된 지금, AI가 여전히 나에 대해 학습한다는 사실을 이해하고 주체적으로 설정을 관리하는 태도가 필요하다.
사람을 향하는 기술
AI 서비스가 UX와 닮았다는 말은 기술의 발전이 결국 사람을 향하고 있다는 신호에 가깝다. 사용자의 마음을 읽어내고, 그들이 겪는 맥락을 존중하며, 스스로의 선택을 돕는 방향으로 설계될 때 AI는 자연스럽고 의미 있는 경험을 만든다. 동시에 앞서 살펴본 것처럼 개인화의 장점과 폐쇄성의 위험 사이에서 균형을 유지하는 일 역시 핵심 요소다. 즉, AI 서비스의 전략은 더 많은 기능을 넣는 것이 아니라 소비자가 진짜로 원하는 것을 끌어내되, 과도한 개인화로 흐르지 않도록 스스로 조절할 수 있는 환경을 함께 마련할 때 완성된다.
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Introduction
AI services are shaped by how well they draw out and interpret what users truly need. More than technical refinement, what matters is understanding what users expect and the context in which they try to solve their problems. This perspective aligns with the core principles of UX, and AI service design follows the same foundation. Ultimately, AI functions most naturally when built upon efforts to understand human behavior and emotion.
Understanding Essence Through Observation
In AI services, the initial question becomes the key signal. A user’s first request defines the problem space, intention, and direction of the interaction. This structure resembles how UX forms hypotheses based on observed behavior and context—asking why a user might make a particular choice. The difference is that AI starts from the user’s explicit input, setting an immediate direction, while UX hypotheses derive from inferred motivations. Yet both rely on early information as the anchor of interpretation.
The importance of the first question lies in how AI expands context from that point. A vague question forces the model to explore multiple possibilities, while a specific one brings it closer to the user’s true intention. For example, a user asking “What should I eat for dinner?” leads to a wider range of interpretations than “Recommend a light dinner,” which narrows the model’s understanding of mood and need.
AI resembles UX most in its commitment to discovering the essence of user needs through observation. UX pays attention to behavior rather than words, and AI gathers patterns from data to identify recurring signals. Baemin (Baedal Minjok) demonstrates this well by analyzing real-time order flows, location-based demand, and recent searches or clicks to recommend dishes and restaurants. Rather than assuming a user simply “likes chicken,” it interprets what they are most likely to want at this moment in their specific situation. This leads to designs that reflect practical expectations, hesitation, and situational needs.
A Flow-Based Perspective on the User Journey
Another similarity between AI and UX is their shared perspective of the user experience as a continuous journey. UX observes the overall flow rather than isolated screens or functions, tracking how emotions shift across the service. AI models follow a similar logic, interpreting inputs within the broader context of past behaviors and choices.
YouTube’s auto-suggest feature illustrates this, using recent viewing topics, changing interests, and search history to guide users naturally toward their next step. Baemin applies a similar flow-based approach by analyzing frequently ordered menu types by time of day, items added and later removed from the cart, or selections a user hovered over for a long time. These signals help predict what the user is likely to do next, maintaining continuity in the overall journey.
Supportive Companionship and the Need for Balance
Between the convenience of personalization and the risks it carries, users today have access to several adjustable controls—algorithm sensitivity settings, pause options for search or watch history, category preference management, and ad personalization limits. These tools allow individuals to manage how much of themselves they reveal and how strongly personalization influences them.
AI services and UX both lean toward companionship rather than directive problem-solving. Good UX guides without taking over, allowing users to shape their own path. AI follows the same principle: instead of enforcing answers, it supplements and expands the user’s intention. Yet the system that understands users best can paradoxically trap them in an overly narrow feed, reinforcing only what they already prefer. As personalization deepens, the risk of a “closed internet” grows, highlighting the need for balance between privacy control and data-driven insight. With GDPR and global privacy awareness on the rise, understanding how AI continues to learn and taking active control of personal settings becomes essential.
Technology Oriented Toward People
The resemblance between AI services and UX reflects a simple truth: technology ultimately revolves around people. When a service understands users’ intentions, respects their context, and supports their choices, AI becomes meaningful and natural to use. At the same time, maintaining balance between personalization’s benefits and its potential to narrow perspective is crucial. An effective AI strategy is not about adding more features—it’s about uncovering what users genuinely want, while ensuring they can manage personalization and avoid excessive narrowing of their digital world.
