UX 기획자는 AI에서부터 안전할까?
아직은.
UX 기획자는 AI에서부터 안전할까?
나도 AI를 배우지 않으면 언젠가 AI에게 대체돼서 직업을 잃게 되지 않을까? 근데 뭘 배워야 하는 걸까?
UX 기획자들이 정말 실무에서 사용하는 AI 툴은 뭐가 있을까?
그 정답은 나도 모르겠지만, UX 현업에서 실제로 AI가 어떻게 활용되고 있는지 내가 겪었던 경험을 여기에 적어보려고 한다.
나는 지금 다니는 에이전시에 입사하기 전까지는 UX 실무자들에 대한 환상을 가지고 있었다. 물론, 지금도 없지는 않다. 어떤 환상을 가지고 있었냐면...
신생 스타트업 같은 주먹구구식 UX가 아니라, 멋진 대학과 멋진 기업 출신인 UX 전문가들이 모여 전문적인 방법론을 교육시키고, 완성된 프로세스 내에서 체계적으로 프로젝트를 돌리며, 그 와중에 최신 기술 트렌드 조사까지 놓치지 않는 것.
에, 하지만 환상이라고 표현한 이유가 있다. 내 생각보다 에이전시는 상당히 체계가 없었다. 주먹구구였다. 심지어 예상보다 업무 스코프가 넓다. 넓다는 게 기획자가 개발을 한다던가 그런 직무 스코프의 얘기는 아니고, "아니 이걸 이렇게까지 해야 해?" "아니 이딴 것까지 요청을 해?"라는 얘기다.
에이전시에 다니며 생각보다는 일정에 과하게 쫓기는 일이 막 많지는 않았지만, 뭔가 있는 게 없다. 나는 입사하자마자 선행기획 프로젝트만 다다다다 맡아서 그런 건지, 언제나 필사적으로 머리를 굴리며 추상적인 아이디어를 발산해야 할 일이 많았다. 나는 아이디어라는 게 이렇게 중요한 단어일 줄은 몰랐다.
에이전시에 모이는 사람들은 전문가들이 맞다. 다만 그 전문성을 내세울 수 있는 프로젝트가 별로 오지 않으며, 프로젝트끼리 UX 프로세스는 달라도 너무 다르며, 최신 기술 발굴을 해야 한다는 건 느끼고 있지만 할 시간이 없다. 그래서 우리 회사는 AI에 대해 부랴부랴 연구는 하고 있지만, 조사 단계에서 횡보하고 있을 뿐 큰 수확은 없다.
우리 회사에서 AI에 대한 중요성이 화자된지는 꽤 예전부터였다. 대표님은 똑똑한 효율쟁이 스타일은 아니시고 성실한 모범생 스타일에 가까운 편으로, AI에 능숙하지는 못하시지만 AI에 관심이 많으셔서 항상 공부를 하고 계시는 모양이었다. 그래서 업무에 AI를 사용하라고 항상 독려를 하셨고, 얼마 전에는 없는 시간 쥐어짜내며 내부 프로젝트를 만들어서 어떻게 UX 프로세스에 AI를 끼워넣을지 팀장님을 데리고 연구를 하신다고 들었다. 내 동기 E도 그 AI 프로젝트에 관심이 많은지, 아직 본인이 진행하고 있는 프로젝트가 끝나지도 않았는데 팀장님에게 달려가서 끼워달라 자기어필을 하더랬다. 팀장님은 능숙하게 답변을 회피했지만.
그리고 나의 경우에는, 난 업무 통틀어서 AI를 많이 활용하는 편이지만 혼자서 연구를 해봤을 뿐 그리 전문적으로 배운 건 아니다. 어디까지나 챗GPT 수준이다.
앞서 말했다시피 나는 운영, 개선 프로젝트보다는 선행 프로젝트를 많이 맡는 편이며 보통 선행 플젝은 기간이 길다. 그래서 나는 같은 프로젝트를 해가 지나서도 붙잡고 있으며, 언제 끝날지 기미가 안 보여 AI 내부 프로젝트고 뭐고 내 할 거 하느라 바쁘다. 작년엔 도와주는 동기 하나 없이 나 혼자 일을 진행했으며, 팀장이란 새끼는 또 날 방치하고 다른 플젝의 부름을 받고 날 떠났으며, 고객사 요청 메일조차 읽지 않고 나한테 설명해달라 달라붙는다. 다신 날 두고 떠나지마라.
즉 나는 나와 나의 결과물을 온전히 혼자서 케어해야 한다는 뜻. 선행연구라는 '답 없는' 프로젝트에서 혼자 피똥 싸고 혼자 피드백 하고 혼자 고민하고 쌈뽕을 다 해야 한다는 뜻이다.
그런 상황에서 날 도와주는 건 AI밖에 없다. 사수? 사수는 GPT에 "으앙 도와줘요ㅠ"라며 AI에게 존댓말부터 던지고 보는 바보다. 대학원을 다니고 UX 프로세스를 잘 알고 인터뷰를 잘 진행하고 그런 거랑 AI는 하나도 관계가 없다. AI에 대해 물어볼 수 있는 사람은 회사에 없었고, 각 잡고 AI를 공부하고 연습할 시간은 당연히 없다. 나는 내가 야근을 하지 않기 위해 AI를 쓸 수 있는 쉬운 방안을 고민해왔고, 지식도 뭣도 없지만 일단 부딪혀봤고, 이건 그런 지극히 현실적인 얘기다.
UX 프로세스에서 AI를 어떻게 쓸 수 있는가... 현실적으로. 혼자서.
세간에는 뭐, 가상 사용자로 유저 인터뷰를 대체할 수 있는 Synthetic Users(https://brunch.co.kr/@ghidesigner/176) 같은 AI 툴도 있다는 모양이지만... '가상 사용자'라는 점에서 난 이미 탈락이라고 보는 입장이라 이게 초기 스타트업처럼 극한으로 인력이 없는 상황 같은 게 아니라면 뭐 얼마나 도움이 될지는 모르겠다.
그리고 리서치 분석에 AI를 쓴다? 가장 달콤하고 그럴듯한 활용 방식이지만 그만큼 가장 위험하기도 하다. 일단 최소한 챗GPT로 분석을 돌리는 실수는 하지 않길 바란다. 그놈은 거짓말쟁이다. 분석에 AI를 쓰려면 생성형 AI보다 보안과 환각 문제가 전부 해결된 신뢰도 높은 전문 분석 툴을 쓰는 게 맞지만... 그건 기업 차원이지 개개인이 구할 수 있는 난이도가 아니라고 본다.
가장 현실적인 AI 툴은 와이어프레임이나 플로우 제작에 도움이 되는 피그마 메이크일 거라 생각한다. 다만 나도 아직 피그마 메이크엔 익숙하지 않아서 일단 논외로 치겠다.
다시 얘기를 돌려보자. 현재 나와 사람들이 가장 많이 사용하는 범용적인 AI 툴을 얘기해보자면...
우리 모두의 친구 GPT, 클로드, 그리고 구글의 제미나이. 검색 특화 툴 퍼플렉시티나 이미지 생성 전용 툴 미드저니도 있다. 그록도 있지만 그록은 내가 아직 써보지 않았고 얘는 X(트위터)가 배경이라 실무에 직접 도입하기에는 조금 애로사항이 있을 것 같다.
이것들의 공통점은 생성형 AI 툴이라는 것이다. 통계 데이터 기반으로 사용자에게 답변을 생성해주는 AI라는 뜻이다. GPT의 최대 단점인 할루시네이션이라는 '거짓말' 개념이 생겨나는 이유이기도 하다. 얘네들은 있는 그대로 우리들의 말을 듣지 않고, 기존에 학습된 빅데이터의 경향성, 패턴대로 우리의 말을 인식한다. 가끔 묘하게 맥락에서 벗어난 소리를 하거나 이순신 장군이 임진왜란에서 사용한 배는 퀸 엘리자베스 항공모함이라고 지껄이던가, 2+2는 5라는 등신 같은 대답을 내놓는 이유이기도 하다. 아마도.
특히나 데이터 분석에서 이 할루시네이션 문제가 심각한데, 대강 경향성만 그럴 듯하게 뽑아내고 디테일은 다 사라지지 않나, 특이한 행동패턴을 보이는 사용자는 증발되지를 않나, 표본 수가 갑자기 늘어나질 않나... 논문 번역을 시킬 때도 없는 문장을 막 만들어내고, 1문단부터 3문단까지 제발 좀 순서대로 번역해달라고 애걸복걸 달라붙어도 3문단 -> 1문단 -> 2문단이라는 근본 없는 순서로 번역본을 퉤 내뱉질 않나.
내가 실무에서 실제로 사용해본 AI 툴은 GPT, 클로드, 구글 AI, 퍼플렉시티, 노트북LM, 피그마 AI 수준에서 정리된다. 이 중 취미로 사용하는 클로드와 많이 써보지 않은 피그마 메이크를 제외하고, 업무 내 중요성과 실질적인 만족도 기준으로 잘 쓰는 툴을 뽑아보자면 다음과 같다.
노트북LM. 그리고 챗GPT.
일단 나는 개발자가 아니라 코딩 목적으로 AI 툴을 사용하지 않는다. 그래서 비개발자 중심으로 글이 흘러가는 점 알아두셨으면 좋겠다. 코딩은 클로드가 제일 잘한다고 들었다. 나는 LLM 시장의 성능 개발 방향성이 완벽하게 개발자 중심으로 흘러가는 이 현실을 저주하고 있는 문과 비개발자 중 한 명이다. 추론 기능이고 나발이고 그냥 문해력이나 올려줬으면 좋겠다. 평소에 장기 맥락 까먹는 거랑 메모리 섞이는 거나 어떻게 좀 해봐라.
내가 결제까지 해서 사용해본 건 챗GPT, 클로드, 제미나이(노트북 LM 포함) 세 종류다. 회사에서 준 피그마까지 합하면 네 가지가 되겠다.
하나씩 평가해보자.
1. 챗GPT(유료): 가장 접근성 좋은 근본 AI 툴. 범용성이 최강이며, 그만큼 모든 성능에서 하나씩 삐꾸가 있긴 하다. 그럼에도 AI 툴을 딱 하나만 쓴다면 무조건 GPT를 결제할 것이다. 리서치, 아이데이션, 맥락 파악, 글쓰기, 대부분의 영역에서 상위권이다. 내가 가장 욕을 많이 퍼붓는 애증의 AI이기도 하다. 잘하자 친구야. 갈아타기 전에.
2. 클로드(유료): 코딩을 제일 잘한다고 들었다. 기업에서 주로 많이 사용한다고. 난 개발자가 아니라서 안타깝다. 다만, 클로드 이 자식은 사실 코딩만 잘하는 게 아니라 인문학에도 꽤 능통하다. 일단 수시로 말을 바꿔대는 GPT와 달리 말귀를 잘 알아먹으며, 분량 많은 텍스트 데이터 파악에 상당히 일관성과 정확성을 보인다. 처음에 써봤을 땐 매우 감탄했다. 게다가 일주일 단위로 토큰 사용량이 얼마나 남았는지 UI로 보여주기도 해서 사용자 친화라고 하면서 아첨만 해대는 GPT 따위보다 매우 실질적인 사용자 친화적이라고 느꼈다.
단점이 있다면, 답변이 재미가 없어서 금방 질린다는 점이다.
3. 퍼플렉시티: 데스크 리서치용으로 가장 좋다고 알려져 있으나... 나는 그냥 GPT에도 딥리서치 있어서 그거 쓴다. 일단 무료계정이라 한계가 있기도 하고, 나는 보통 리서치를 할 때 일회성 검색이 아니라 프로젝트 단위에서 관리를 하며 한 채팅 내에서 맥락을 디벨롭하고 검색 방향도 다각도로 벌려대는 사람이라 퍼플렉시티 같이 맥락 지속이 안되는 단발성 툴은 별로 안 쓴다. 옛날에밖에 안 써봐서 요즘은 어떻게 달라졌는지 잘 모른다.
4. 구글 AI(유료): 제미나이와 노트북LM으로 갈린다. 제미나이가 요즘은 GPT보다 더 정확하고 좋다는 말을 들었는데, 나는 답변의 재미를 최고로 중시하는 스타일이라서 대놓고 비즈니스 성격인 구글 AI는 잘 사용하지 않는다. 게다가 사실 할루시네이션 같은 건 체감상 GPT나 제미나이나 또이또이 해보인다. GPT가 절대 따라할 수 없는 제미나이의 최고 장점을 말해보자면 구글이라는 매우 방대한 생태계 내에서의 확장성인데...
사실 제미나이는 완전히 다른 이유로 기업에서 못 쓰는 이유가 많다. 보안과 정책 때문이다. 일단 이미 GPT가 인프라를 선점해두기도 했고... 에이전시의 경우에는 특히 보안 이슈가 심하며, 대기업이 클라이언트인 경우엔 구글 자체가 막혀있는 경우가 허다하다. 얼마 전에 미팅을 갔을 때 클라이언트 쪽 얘기를 들어보니, 다들 개인용 PC에서 따로 AI 연습을 해보고, 결과물을 회사 PC로 옮겨서 우회하는 방식으로 사용하고 있다고 한다. 쓸 수 있는 툴은 MS 코파일럿인데, 사실 코파일럿은 다른 AI 툴에 비하면 좀 답답한 면이 없잖아 있다.
내가 제미나이를 썼던 이유는 제미나이 자체보다는 제미나이에 딸려 있는 이미지 생성 툴 나노바나나 때문이었는데, 내가 이미지 생성 공부를 따로 하지 않아서 그런지 생각보다는 결과물이 성에 차지 않았다. 사실 Unsplash나 iStock에서 찾는 게 훨씬 빠르고 질도 좋다. Unsplash는 감성적인 이미지가 태반이지만 내가 하는 일이 선행기획이다 보니 이미지 필요할 일이 많아서 잘 쓰는 편이고... 특히 시나리오 시각화용 이미지를 찾을 때 iStock은 "아니 이런 사진까지 있어?" 라는 생각이 들 정도로 별의별 특화된 이미지가 다 있다. 그래서 나노바나나까지 사용할 일이 크게 많지는 않았다. '마라톤을 하면서 입에 바나나를 물고 있고 피부에 주름 하나 없이 매끈매끈한 80대 코트디부아르 출신 할머니 사진' 수준까지 필요하다면야 그때는 나노바나나를 쓰겠지만.
단, 구글 AI에 딸려오는 서비스 중 하나인 노트북LM은 차원이 다르다. 이 자식은 정말 좋다.
5. 노트북LM(유료): 생소하게 들리실 지 모르겠지만 노트북LM은 제미나이 기반의 연구 및 데이터 분석 툴이다. 검색 용도는 아니고, 자료를 미리 건네주고 내 자료에만 있는 데이터 기반으로 내용을 정리하고 분석한다. 그 말은 할루시네이션 없이 순식간에 자료 이해를 할 수 있다는 것이다. 출처도 따박따박 보기 편하게 걸어줘서 한 화면 내에서 검증까지 한번에 할 수 있어서 그 점이 가장 좋았다.
나는 UX를 하면서 뭐 자동화를 할 정도로 능숙하게 AI를 활용하진 않지만, 중간 중간 인지 부하가 걸리는 지점에서 AI를 쓰며 병목을 줄여나가는 짤짤이 방식을 취하고 있다. 그 과정에서 노트북LM과 챗GPT는 정말 실질적인 도움을 준다. 노트북LM은 유저 리서치 데이터를 이해하고 내가 원하는 형식에 맞게 정제하고 잊어버린 데이터를 떠올리게 해주며, 챗GPT는 딥리서치를 통한 데스크 리서치(정확도가 높진 않지만..) 및 리크루팅에도 도움을 주며, 아이데이션 할 때는 그야말로 자유로운 AI, GPT의 시대다. 여담으로 GPT 5.2가 업데이트됐지만, 5.2는 맥락과 뉘앙스 파악도 떨어지고 장기기억력도 떨어지는데 답변도 엄청 틀에 박혀 있는 느낌이라 난 아직도 4o와 5.1로 다운그레이드해서 GPT를 쓰고 있다.
그리고 이것도 포함시켜야 할지 모르겠지만 네이버의 클로바노트. 클로바노트는 음성 파일을 텍스트로 변환하는 STT(Speech-to-Text) 서비스인데, 이거 필수다. 아마 대부분의 UXer들은 입사하면 다른 AI 툴보다 클로바노트를 먼저 접하게 될 것이다. 회의록 쓰기, 유저 리서치 스크립트 작성 이 두 가지 때문이다. 특히 스크립트 작성을 클로바노트 없이 해야 한다고 생각하면 벌써부터 심정이 막막해진다. 한번은 어떤 프로젝트에선 기업 보안 이슈로 클로바노트를 못 쓰고 수기로 모든 스크립트를 작성해야 할 일이 있었는데... 그때 우리 회사는 속기사 고용을 진지하게 고민했다.
사실 현재 내가 하고 있는 업무 사이클 중에서는 이 정도만 알아둬도 업무에 아무 문제 없으며, 이걸 심지어 모른다고 해도 단기적으로는 큰 문제 없을 것이다. AI는 어디까지나 '내가 결과적으로 할 수 있는 작업을 더 빠르게 처리해주는' 툴이라 생각해야 하며, 내가 지금 못하는 일은 AI로도 못한다고 보는 게 맞다. 왜냐하면 작업을 AI를 통해 끝낸다고 쳐도, 그 작업물의 의도를 이해를 못하고 있으면 그건 '기획'이 아니기 때문이다.
내 의도, 산출 방식이 명확하게 정의가 되고 방향성 컨트롤이 되는 상태에서 AI를 써서 중간 과정을 줄여나가는 방식으로 사용해야지, 방향부터 정해달라고 하면 멍청한 GPT가 (진짜 멍청한 건 나겠지만) 내가 인지도 못하는 사이에 프로젝트를 차츰 차츰 망쳐갈 것이다. AI에게 컨트롤러를 맡겨서는 안된다.
다만 어디까지나 이건 UX 기획이라는 틀 안에서의 이야기.
만약 이 틀에서 벗어날 일이 있다면 이것만으로 충분할까? 글쎄...
더 넓은 세상으로 나가기 위해서는 더 넓은 시야가 필요하다. 아직까지도 내 시야는 생성형 AI 수준에서 머물러 있다. 나도 남들이 한다는 자동화니 효율화니 그런 걸 알아보고 싶다. 근본적인 사고력 없이 무작정 자동화와 기술에만 목숨을 거는 무지성 AI 추종자들을 바보 취급하면서도, 한편은 나는 시대에서 뒤처지고 있지는 않을까 라는 불안감에 휩싸인다. 나는 원래 이런 모순적인 사람이다.
내가 하고 있는 UX 업무는 기술이나 효율보다는 순수한 사고력에 기반한 아이디어성 업무들이 많아, 상대적으로 AI를 쓸 일이 더 줄어들고는 한다. 물론 당연히 AI로 아이데이션을 하곤 있지만, 이거는 AI로 효율성을 늘린다기보다는 뭔가 개인적인 연구 느낌이랄까..?
GPT에게 아이디어를 내놓으라며 채찍질하고 더 좋은 건 없냐며 계속 맥락 정보를 주입하고 디벨롭하고 이것밖에 못하냐고 다그치고 혼내고 시안 10개만 더 가져오라는 내 무자비한 모습을 보고 있자면 어딘가 다른 별세계로 가고 있는 듯하다. 나중에 내가 매니저가 됐을 때 후배 갈구는 능력 같은 건 많이 키울 수 있을 것 같다.
나는 전문성을 키우고 싶은 한 명의 UXer로서, 좀 더 기술적이고 효율적인 방법론을 깨우치고 싶다. 내 머리로 때우는 것보다 더 객관성을 지니고 싶은 욕구가 입사하기 전부터 항상 있었다. 나도 가끔은 체계 안에서 신뢰도 높은 말끔한 톱니바퀴가 되어보고 싶다. 그래서 UX에서 사용될 수 있을 법한 UX 전문 툴을 찾아보기도 했고, AI 기본기나 다름없는 생성형 AI에 대해서도 많은 조사와 연구를 개인적으로 했다. 지하철에서 AI 아티클을 찾아보고, 책도 읽고 강의도 듣고는 하지만 명확한 목표가 없다 보니 아무래도 지속하기 어렵다. 하지만 유혹되기는 쉽다.
요즘은 AI 관련해서 아티클이나 강의가 보이면 눈부터 돌아가는 것 같다. 지하철에서 인스타를 하다가 광고로 AI 강의가 나오면 무지성으로 클릭해서 들어가고는 한다. 예를 들면 이런 광고.
앞으로 모든 PM/기획자가 갖춰야 할 가장 중요한 핵심 역량은 바로 AI 서비스 기획 역량.
시장은 계속 변하고 있지만, 정말로 준비된 기획자는 많지 않습니다.
정말?
그런 소리가 또 내 마음을 조급하게 시동을 건다. 평생 소장, 30만원짜리 강의가 또다시 내 지갑을 열려고 부릉부릉 어택을 걸어온다. 나는 뒤처진다는 것에 상당한 불안을 가지고 있는 데다가, 강의와 책을 소장하는 데서 기묘한 만족감을 느끼는 사람이라서.
실제로 완주한 책과 강의는 많지 않다. 언젠간 읽겠지. 언젠간 듣겠지. 마냥 내팽겨치고 잊고 있는 것도 아닌지라, 어쨌든 진전은 되고 있다. 엄청나게 느릴 뿐.
그 강의를 보고, 강의 소개 링크와 내 상황 맥락을 다다다다 GPT에게 쥐어주며 "이거 강의 나한테 적합할지 분석해봐"라고 명령을 내린다. GPT는 "흠, 사이트 특유의 깊이 없는 마케팅이지만 네가 방향을 잡기엔 좋은 개괄적인 강의 같아. 난 7.2점을 주겠어"라고 평가를 내려준다. 그 평가를 보고 나는, 결국은 '아 졸려 죽겠으니 내일 고민해보자'라며 침대로 걸어간다. 그렇게 하루가 마무리된다.
내일은 또 강의에 대해선 까맣게 잊고 회사에서 레퍼런스북... UX 가이드라인을 쓰면서 GPT한테 "야 이 워딩 한번 봐봐 내 의도가 잘 반영이 됐니?" 꼬치꼬치 캐물으며 괴롭힐 것이고, GPT는 또 평가를 내리고, 나는 GPT의 평가에 평가를 내리고... 이런 하찮은 루틴이 내 실무 사이클에서 반복될 것이다.
내가 AI를 써보면서 최소한 이런 생각은 들었다. AI 시대에 적응하는 데 중요한 건 찌끄레기 같은 업무라도 내 루틴 안에 AI를 슬그머니 들여오는 게, 현실적으로 AI를 잘 쓸 수 있는 방법인 것 같다. 아무리 쓸데없는 고민이라도 "야 이거 어때"라고 만만한 GPT한테 물어보기 같은. 괴롭힐수록 정감 가는 법.
그리고 다른 건 몰라도 AI를 불신하는 마음가짐. AI가 한 결과물에 "야 이건 말이 안되잖아 장난하냐"라고 딴지를 걸 수 있는 깡과 시야를 갖춘 사람이라면, 어차피 AI 툴이야 코딩도 아니고 나중에라도 쉽게 익힐 수 있는 영역이니까... 괜찮을 것 같다.
