AI가 있으니, 다 알아서 해줄까?
구현의 시대에서 판단의 시대로, 디자이너가 살아남는 법
최근 Figma Config에서 발표된 'Make', 구글의 'Stitch' 같은 AI 기능들을 보며 많은 디자이너 분들이 기대와 동시에 막연한 불안감을 느낍니다.
"화면만 그리면 AI가 알아서 연결해 줄 텐데, 굳이 머리 아픈 프로토타이핑 로직을 배워야 할까요?"
결론부터 말씀드리면, AI가 발전할수록 우리가 '로직(Logic)'을 이해해야 할 필요성은 오히려 더 커집니다. AI는 우리의 손을 편하게 해주지만, 우리의 머리까지 대신해주지는 않기 때문입니다. 오늘은 그 이유를 객관적인 데이터와 현장의 목소리를 통해 이야기해 보려 합니다.
AI에 대한 환상 vs 실무의 현실 (Reality Check)
우리는 종종 AI가 모든 귀찮은 작업을 마법처럼 해결해 줄 것이라 기대합니다. 하지만 최근 발표된 데이터는 우리가 마주한 현실이 생각보다 냉정함을 보여줍니다.
Figma 2025 AI Report (전 세계 2,500명 대상)에 따르면, 실무자들의 평가는 명확하게 갈렸습니다.
효율성은 인정한다 (78%): "AI가 업무 속도를 높여준다"
하지만 신뢰할 순 없다 (32%): "AI의 결과물을 신뢰할 수 있다"는 응답은 고작 32%에 불과했습니다.
- 보고서 내용 요약
여기서 주목해야 할 점은 직군별 온도 차입니다. 개발자는 핵심 업무의 59%에 AI를 활용한다고 답했지만, 디자이너는 31%에 그쳤습니다. 왜 디자이너들은 AI를 실무에 깊숙이 적용하지 못하고 있을까요?
코드는 정답(True/False)이 명확한 반면, 디자인의 맥락(Context)은 AI가 단번에 이해하기엔 여전히 복잡하기 때문입니다.
실제로 Reddit 등 해외 UX 커뮤니티의 실무자들은 현재의 AI 프로토타이핑 수준을 "손이 많이 가는 주니어"에 비유하곤 합니다.
"AI는 화면(UI)은 그럴싸하게 그려주지만, 그 안의 논리적인 연결(Logic)은 엉성하다. 결국 '로그인이 되었을 때', '결제에 실패했을 때' 같은 조건(Condition)이 얽힌 흐름은 사람이 처음부터 다시 뜯어고쳐야 한다."
- 커뮤니티 글 인용
도구는 바뀌어도 '설계의 논리'는 남는다
이 데이터들이 시사하는 바는 명확합니다. AI는 우리가 '어떻게(How)' 만들지를 도와줄 뿐, '왜(Why)' 그렇게 흘러가야 하는지는 결정해주지 못한다는 것입니다.
지금까지 우리가 피그마를 배우는 방식이 화면을 그리고 선을 연결하는 '구현(Implementation)'에 집중되어 있었다면, 앞으로는 AI가 내놓은 결과물이 비즈니스 로직에 맞는지 검증하는 '판단(Judgment)'으로 중심축이 이동해야 합니다.
바로 이 지점에서 디자이너의 진짜 실력이 드러납니다.
AI 이전: 복잡한 인터랙션을 직접 구현하는 '손기술'이 중요했습니다.
AI 이후: AI가 짜준 로직이 사용자 경험에 구멍을 내지 않는지 검수할 수 있는 '판단력'이 중요해집니다.
내가 의도한 대로 사용자 흐름(User Flow)이 설계되었는지 판단하려면, 그 근본적인 원리(분기와 조건의 구조)를 내가 먼저 완벽하게 이해하고 있어야 합니다. 원리를 모르면 AI가 잘못된 길을 알려줘도 무엇이 틀렸는지 알 수 없는 '블랙박스'가 되어버리기 때문입니다.
변하지 않는 본질을 잡으세요
피그마라는 툴은 매년 업데이트되고, AI는 더 똑똑해질 것입니다. 하지만 사용자가 어떤 조건에서 어디로 이동해야 하는지 설계하는 '기획의 논리력'은 변하지 않는 본질입니다.
지금 당장은 직접 로직을 짜고, 변수를 설정하고, 조건문을 만드는 과정이 번거로워 보일 수 있습니다. 하지만 이 과정을 통해 기른 '기초 체력(판단력)'이야말로, 훗날 AI라는 강력한 도구를 자유자재로 다루며 주도권을 쥐는 디자이너의 가장 큰 무기가 될 것입니다.
우리는 툴에 종속되는 오퍼레이터가 아니라, 툴을 지배하는 설계자가 되어야 하니까요.
[참고] AI 시대에도 흔들리지 않는 '설계의 논리'와 '프로토타입 구조화'에 대해 더 깊이 고민해보고 싶으신 분들은 제가 최근에 만든 아래 강의를 참고해 보셔도 좋습니다.