AI 디자인 시대, UX/UI 디자이너의 3가지 역량

Mar 7. 2025

인공지능(AI) 기술의 발전으로 UX/UI 디자인 분야는 빠르게 변화하고 있습니다. 특히 생성형 AI는 디자이너들의 작업 방식을 혁신하며, 새로운 역량을 요구하고 있습니다. 이번 장에서는 AI 시대에 UX/UI 디자이너가 갖추어야 할 3가지 핵심 역량을 알아보도록 하겠습니다.

LLM 프롬프트 엔지니어링 역량

LLM(Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 자연스러운 문장을 만들어내는 거대 언어 모델을 말합니다. 예를 들어 OpenAI의 ChatGPT나 Anthropic의 Claude, 그리고 곧 출시될 Google의 Gemini 같은 AI 챗봇이 모두 LLM에 속합니다. 마치 똑똑한 비서처럼 질문에 답하거나 글을 작성해주기 때문에, 요즘 디자이너들은 이 LLM을 업무에 적극 활용하고 있습니다.

프롬프트 엔지니어링이란 AI에게 정확한 작업을 시키기 위한 요청 기법을 뜻합니다. 쉽게 말해, 원하는 결과물을 얻기 위해 AI에게 무엇을 어떻게 물어볼지 설계하는 능력입니다. 이는 마치 팀원에게 업무 지시를 내릴 때처럼, 명확한 목적과 정보를 전달하는 과정과 비슷합니다. 좋은 프롬프트는 AI가 우리의 의도를 제대로 이해하게 해주어 높은 품질의 결과물을 얻도록 도와줍니다. 그렇다면 LLM을 UX/UI 디자인 작업에 어떻게 활용할 수 있을까요? 아래와 같이 몇 가지 예를 들어볼 수 있습니다.

UX 리서치 보조: 사용자의 피드백이나 설문 응답을 ChatGPT에게 요약해 달라고 하거나, 특정 사용자 페르소나(Persona)를 생성해 달라고 요청할 수 있습니다. 예를 들어 “20대 대학생 사용자 페르소나를 만들어줘” 같이 프롬프트를 주면, 관련 정보를 종합한 페르소나 초안을 얻을 수 있습니다. 실제로 AI는 사용자 연구부터 정보설계, 최종 인도물에 이르는 UX 디자인 전 과정에서 디자이너를 도울 수 있습니다

사용자 시나리오 작성: 제품 사용 시나리오나 유저 스토리 작성도 AI의 도움을 받을 수 있습니다. “신규 사용자 onboarding 시나리오를 가능한 실제와 같이 써줘”처럼 요청하면, 초안을 빠르게 생성할 수 있습니다. 이런 방식으로 얻은 시나리오는 아이디어 발상에 용이하며, 필요한 경우 수동으로 다듬어 최종 시나리오로 발전시킬 수 있습니다.

디자인 시스템 구축 지원: 디자인 시스템의 컴포넌트 설명이나 가이드 문서를 초안 작성할 때도 유용합니다. 예컨대 “우리 디자인 시스템의 버튼 컴포넌트 가이드 문장을 작성해줘” 라고 하면 ChatGPT가 초안을 만들어줍니다. 참고로 AI가 작성한 내용은 100% 신뢰하기보다는, 디자이너가 검토 및 수정하여 완성도 높은 문서로 다듬는 용도로 쓰는 것이 좋습니다. 실제 NN/g(닐슨 노먼 그룹)도 “생성형 AI 도구는 여러분의 UX 스킬을 보조하고 향상시키는 데 사용해야지, 대체해서는 안 된다”고 언급하였습니다. 항상 최종 판단과 맥락 이해는 디자이너가 해야합니다.

콘텐츠 작성 및 UX 라이팅: UX/UI 디자인에서는 버튼 문구나 에러 메시지처럼 짧지만 중요한 문장을 많이 다루는데요. 이러한 UX 라이팅(UX Writing)에도 LLM이 큰 도움이 됩니다. 예를 들어 “항공권 예매 앱의 긴급함을 전달하는 CTA 버튼 문구 5가지만 제안해줘” 라고 프롬프트를 작성하면, ChatGPT가 “지금 예매하기”, “특가 놓치지 마세요” 등 다양한 문구를 제시해줍니다. 이러한 초안을 기반으로 톤앤매너에 맞게 다듬으면 시간을 크게 절약할 수 있습니다.

이처럼 LLM 활용 능력을 갖춘 디자이너는 조사, 기획, 문서화, 콘텐츠 작성 등 여러 분야에서 생산성을 높일 수 있습니다. 효과적인 프롬프트 엔지니어링을 위해서는 구체적으로 지시하고, 필요한 맥락이나 형식도 함께 알려주는 것이 중요합니다. 예를 들어 “친근한 말투로 3문장 정도의 오류 안내 문구를 작성해줘”처럼 원하는 톤과 분량까지 명시하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어링은 연습할수록 감이 잡히니, 처음엔 작은 것부터 시도하며 점차 활용 범위를 넓혀보는 것이 좋습니다.

실무 사례로, 한 UX 디자이너는 ChatGPT를 활용해 사용자 설문조사 질문지를 손쉽게 생성했습니다. “영어 학습 앱 사용자 만족도 조사를 위한 설문 문항을 10개 만들어줘” 라는 프롬프트에 대해 ChatGPT는 사용자 경험 관점을 반영한 질문 리스트를 척척 내놓았습니다. 디자이너는 이 초안을 바탕으로 설문지를 완성하여 리서치 시간을 단축할 수 있었습니다. 또 다른 사례로, 어떤 스타트업 팀은 새로운 기능 아이디어 브레인스토밍에 Claude를 활용했는데요. 팀원이 Claude에게 기능 아이디어에 관한 질문을 던지면 AI가 다양한 접근법을 제안해주어, 회의 전에 아이디어 스케치를 여럿 얻을 수 있었다고 합니다. 이렇듯 LLM을 활용하면 디자인 프로세스 초반의 아이데이션과 정보 수집 단계를 효율적으로 수행할 수 있습니다.

마지막으로, LLM을 쓸 때 유의할 점도 있습니다. AI의 한계도 분명히 존재합니다. 때때로 환각현상(hallucination)이라고 불리는, 그럴듯하지만 잘못된 정보를 생성하거나, 맥락에 맞지 않는 결과를 줄 때가 있습니다. 그러므로 AI의 답변을 맹신하지 말고 반드시 검토하는 태도가 필요합니다. 또 민감한 정보나 사내 비밀 자료는 함부로 입력하지 않아야 합니다. LLM 프롬프트 엔지니어링 역량은 디자이너에게 새로운 업무 경험을 전달해주고 있습니다. 제대로 활용하면 업무 효율과 창의성 모두를 높일 수 있는 만큼, 다양한 시도와 테스트를 통해 나만의 활용법을 찾아보는 것이 필요합니다.

AI 이미지 모델 활용 역량

두 번째로 중요한 역량은 AI 이미지 생성 모델을 활용하는 능력입니다. 이는 Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion 등 텍스트를 넣으면 이미지를 생성해주는 AI 모델들을 잘 다룰 수 있는 역량을 의미합니다. 과거에는 디자이너의 머릿속 아이디어를 시각화하려면 손으로 스케치하거나 그래픽 툴을 다뤄야 했지만, 이제는 “이런 느낌의 그림을 보여줘”라고 명령하는 것만으로도 AI가 이미지를 만들어주는 시대입니다.

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AI 이미지 모델의 개요를 간단히 짚어보겠습니다. Midjourney와 DALL·E는 텍스트 프롬프트를 입력하면 이에 어울리는 그림이나 그래픽을 생성해주는 서비스입니다. Stable Diffusion도 비슷한 생성형 모델이지만 오픈 소스로 공개되어 있다는 점이 차이가 있습니다. 현재 다양한 커뮤니티를 기반으로 활발히 활용되고 있습니다. 이러한 도구들은 짧은 문장만으로 컨셉에 맞는 이미지를 자동 생성해주기 때문에, 디자이너의 시각적 발상 도구로 각광받고 있습니다. UX/UI 디자인 작업에서 AI 이미지 모델을 활용할 수 있는 다양한 방식이 있습니다.

콘셉트 아트 및 무드보드 생성: 제품이나 서비스의 초기 콘셉트 이미지를 구상할 때, Midjourney 같은 툴로 빠르게 이미지를 몇 장 만들어볼 수 있습니다. 예를 들어 새로운 여행 앱을 디자인한다면, “여행의 설렘을 담은 일러스트”, “사용자가 지도를 보는 장면의 컨셉 아트” 등을 프롬프트로 넣어 이미지를 생성하고, 이를 무드보드로 활용할 수 있습니다. 이렇게 하면 팀원들과 시각적 상상을 공유하기가 훨씬 수월해집니다. 실제로 AI는 몇 초 만에 사용자 경험과 스타일 아이디어가 담긴 맞춤 이미지를 생성해주기 때문에, 아이데이션 과정을 크게 가속화할 수 있습니다.

UI 비주얼 디자인 발상: UI 디자인 단계에서도 화면 레이아웃 아이디어를 얻는 데 쓸 수 있습니다. 예를 들어 Midjourney에 “깔끔한 전자상거래 앱 메인 화면 디자인”이라고 요청하면, 관련된 화면 디자인 시안을 몇 가지 생성해줍니다. 물론 AI가 준 이미지를 그대로 쓸 수는 없지만, 여러 시안을 순간적으로 확인하면서 영감을 얻고 방향성을 잡는 용도로 유용합니다. “디자이너의 블로킹(blocking)을 해소”하는 데 도움을 준다고 할 수 있습니다.

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아이콘 및 일러스트 생성: 서비스에 들어갈 아이콘, 로딩 애니메이션용 일러스트 등 세부 그래픽 요소도 AI로 만들어볼 수 있습니다. 예를 들어 DALL·E에 “심플한 카메라 아이콘 디자인”이라고 하면 여러 스타일의 아이콘 이미지를 보여줍니다. Midjourney를 활용해 “모던한 앱 아이콘 세트”를 생성한 뒤, 그중 마음에 드는 것을 참고하여 벡터 아이콘으로 재제작하는 식이죠. 실제 UI 디자이너들은 Midjourney로 버튼 스타일이나 아이콘 세트를 만들어보고, 거기서 영감을 받아 최종 결과물을 세부적으로 수정하여 마무리합니다. 이런 접근법을 통해 시안 제작 시간을 아낄 수 있습니다.

배경 이미지 및 장식 요소: 앱이나 웹의 배경에 깔릴 이미지나 패턴도 AI를 통해 손쉽게 얻을 수 있습니다. 가령 Stable Diffusion에 “푸른색 계열의 추상 패턴 배경”이라고 입력하면 고해상도의 추상 배경 이미지를 만들어주는데, 이를 시안에 활용해보며 디자인 분위기를 실험해볼 수 있습니다. 디자이너는 여러 대안을 빠르게 시도해보고 가장 어울리는 이미지를 선정하여 사용하면 됩니다.

AI 이미지 모델을 쓰면 분명 얻는 이점이 많습니다. 몇 초 만에 다채로운 비주얼 시안을 확보할 수 있으니, 과거라면 몇 시간씩 들였을 일을 훨씬 빠르게 해낼 수 있습니다. 덕분에 디자인 초안 단계에서 여러 아이디어를 폭넓게 탐색할 수 있고, 이는 창의력 향상으로 이어질 수 있습니다. 또한 시각적 커뮤니케이션이 쉬워져서, 팀 내 논의나 클라이언트와의 소통에서도 유용합니다. 말로 설명하기 어려운 컨셉도 AI가 그려준 그림 한 장으로 소통을 보다 빠르게 진행할 수 있습니다.

하지만, AI가 만들어준 이미지의 한계도 알아두어야 합니다. 첫째, 실제 사용을 위해서는 추가 편집이 필요하다는 점입니다. 예를 들어 Midjourney로 생성한 앱 UI 화면 이미지는 어디까지나 컨셉 수준의 참고용으로만 활용이 가능합니다. 그 결과물을 그대로 앱에 넣을 수는 없고, 디자이너가 Sketch나 Figma 같은 툴로 다시 제작해야 합니다. AI가 준 이미지는 픽셀 단위로 보면 일관성이 없거나 엉뚱한 부분이 있습니다. 그러므로 AI 이미지는 시안/참고 자료로 활용하고, 최종 산출물은 직접 디자인하는 것이 원칙입니다.

둘째, 창의적 통제권의 문제가 있습니다. AI가 그려준 그림은 학습 데이터의 영향을 받기 때문에, 가끔 원하던 것과 다른 스타일이 나올 수 있습니다. 이를테면 미묘한 표정의 일러스트를 원했는데 AI는 과하게 밝게 웃는 캐릭터를 만든다드는 경우가 있습니다. 이럴 땐 프롬프트를 수정해 재생성하거나, 아예 디자이너가 수동으로 손봐야 합니다. 즉, AI 결과물을 맹신하기보다는 디자이너의 안목으로 옳은 방향을 선별하고 최종적인 수정으로 마무리를 해야 합니다.

셋째, 저작권 및 윤리 문제도 고려해야 합니다. AI가 학습한 데이터 중에는 저작권이 있는 이미지도 있을 수 있고, 생성 결과물이 특정 아티스트의 스타일을 모방할 때 법적 이슈가 제기되기도 합니다. 따라서 상업적 사용 시에는 라이선스 검토가 필요하고, 가능하면 상업용으로 허용된 모델이나 옵션을 선택하는 것이 안전합니다.

이러한 한계에도 불구하고, AI 이미지 모델 활용 역량은 현대 디자이너에게 매우 가치 있는 스킬입니다. 예를 들어 어떤 스타트업의 UI 디자이너는 Midjourney를 활용해 앱 테마별 시안 보드를 여러 개 만들었습니다. 전통적인 방법이라면 그래픽 리서치에 며칠 걸렸겠지만, AI가 만들어준 미니멀, 다크 모드, 비비드 컬러 등의 스타일 시안을 참고해 빠르게 방향을 결정할 수 있었다고 합니다. 또 다른 사례로, 한 디자인 에이전시는 클라이언트 제안서 작업에 DALL·E로 생성한 이미지를 활용했습니다. 서비스 콘셉트를 설명하는 장면을 AI 그림으로 넣어 임팩트를 주었고, 클라이언트에게 좋은 반응을 얻었다고 합니다. 이처럼 AI 이미지 모델을 잘 쓰면 프로토타입의 완성도와 전달력을 높일 수 있습니다.

정리하면, AI 이미지 모델 활용 역량은 UX/UI 디자이너에게 새로운 가능성을 선물해주었다고 할 수 있습니다. 초보 디자이너도 Midjourney나 Stable Diffusion 웹 데모 등을 사용해보며 간단한 아이콘이나 배경을 만들어볼 수 있습니다. 사용법도 생각보다 간단하고 재미있어서 금방 익숙해지는 것을 경험할 수 있습니다. 중요한 것은 AI가 주는 결과물을 비판적으로 보고, 필요한 경우 직접 수정하며 사용하는 자세입니다.

UI 상세 디자인 도구 활용 역량

세 번째 핵심 역량은 AI 기반 UI 디자인 도구들을 활용하는 능력입니다. 앞서 LLM이나 이미지 생성 모델은 비교적 범용적인 도구였다면, 이제 소개할 것은 디자인 실무에 특화된 AI 도구들인데요. 대표적으로 Galileo AI, Relume AI, Creatie, Visily AI, Figma의 AI 플러그인 등을 들 수 있습니다. 이들은 디자인 작업 자체를 보조하거나 자동화해주는 아주 유용한 도구들입니다.

AI UI 디자인 도구란?

AI UI 디자인 도구는 말 그대로 UI 디자인 과정에 AI를 접목한 소프트웨어입니다. 전통적인 디자인 툴(Figma, Sketch 등)에 생성형 AI의 기능들이 강력하게 추가가 되었다고 보면 됩니다. 예를 들어 Galileo AI는 “텍스트 프롬프트만 넣으면 바로 UI 시안을 생성”해주는 툴이고, Visily AI는 “그린 스케치나 스크린샷을 업로드하면 대응하는 와이어프레임을 만들어주는” 도구입니다. Creatie는 기존 디자인 편집기와 유사하지만 곳곳에 AI 기능(예: 이미지 자동 보정, 아이콘 자동 생성, 스타일 가이드 자동화)이 통합되어 있어서 작업 효율을 극대화해줍니다. Relume AI는 웹 디자인 특화 AI 도구입니다. “사이트맵 작성 -> 와이어프레임 생성 -> 컴포넌트 적용”까지 일련의 과정을 아주 손쉽게 진행할 수 있도록 도와줍니다.

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요컨대 이러한 도구들의 공통된 강점은: 디자이너의 반복적인 작업을 줄여주고, 더 빨리 시각화하여 수정해볼 수 있게 도와준다는 점입니다. 예를 들어 Galileo AI에 “여행자를 위한 모바일 데이팅 앱 화면”이라고 설명을 넣으면, AI가 몇 초 만에 관련 UI 디자인 시안을 생성해줍니다. 디자이너는 그 결과물을 바로 편집하거나, Figma로 내보내어 세부 수정을 이어갈 수 있습니다. Visily의 경우 “종이에 그린 와이어프레임 스케치”를 사진으로 찍어 올리면 AI가 이를 읽어들여 디지털 와이어프레임으로 변환해줍니다. 즉, 초기 밑그림 단계를 자동화해주는 셈입니다. Relume AI는 텍스트로 “5페이지짜리 여행 블로그 사이트 구조”를 적으면 페이지 구조도를 자동 생성해주고, 거기서 특정 페이지를 선택하면 해당 와이어프레임을 제안해줍니다. 이런 기능들은 특히 프로젝트 초반 설계 단계에서 유용하게 쓸 수 있습니다.

AI 디자인 도구 활용 사례와 주의점

이미 일부 현업에서는 이러한 AI 도구를 활용해 업무 효율을 극대화한 사례들이 나오고 있습니다. 가령 한 스타트업 디자인 팀은 Galileo AI를 “주니어 디자이너”처럼 활용했다고 합니다. 초기 아이디어 스케치를 Galileo에게 여러 개 받아보고, 팀 회의에서 그중 괜찮은 방향을 골라 실제 디자인을 전개하는 식이었죠. 이 덕분에 “디자인 발상에 걸리는 시간이 절반으로 단축”되었다고 합니다. 또 다른 예로, 프리랜서 웹디자이너는 Relume AI로 제작한 와이어프레임을 기반으로 빠르게 웹사이트를 완성해 의뢰 건을 조기에 납품할 수 있었다고 합니다. 그는 “처음에 AI가 뼈대를 잡아주니 디자인에 살을 붙이는 데 집중할 수 있었다”고 후기를 남겼습니다.

다만 AI 디자인 도구를 사용할 때에도 신경 써야 할 부분이 있습니다. 첫째, 디자이너의 창의성입니다. AI는 주어진 입력에 따라 디자인을 뽑아내지만, 거기엔 브랜드 고유의 감성이나 맥락이 부족합니다. 브랜드 일관성이나 사용자 정서를 파악하는 것은 여전히 인간 디자이너의 몫입니다. 예를 들어 AI가 생성한 화면 구성은 멋져 보여도, 해당 프로젝트 서비스의 톤앤매너와 안 맞을 수 있습니다. 그러므로 디자이너는 항상 결과물을 비평적으로 검토하며 브랜드에 맞게 조율해야 합니다.

둘째, 사용자 경험 중심의 판단입니다. AI는 미적으로 그럴듯한 디자인을 내놓을 수는 있지만, 실제로 사용하기 편한지는 별개 문제입니다. 버튼 배치나 색상 대비, 접근성 요소 등은 디자이너가 직접 판단하고 개선해야 합니다. AI 도구의 제안을 그대로 적용하기보다는, 프로토타입 테스트 등을 통해 UX 관점에서 검증하는 과정이 필요합니다.

셋째, 학습 데이터의 편향 문제입니다. AI 도구들은 과거의 방대한 디자인 데이터를 학습한 것이므로, 자칫 유행이 지난 디자인 트렌드를 답습할 수도 있습니다. 최신 트렌드나 혁신적인 아이디어는 AI가 잘 모를 수 있으니, 트렌드 리서치와 창의적 시도는 여전히 디자이너의 역할로 남겨둬야 합니다.

넷째, 보안과 프라이버시입니다. 작업 중인 디자인을 그대로 클라우드 AI 서비스에 올리는 것이 찜찜할 수도 있는데요. 회사의 민감한 프로젝트라면 내부에 설치된 AI 솔루션이나 공개 자료만을 활용하는 등 데이터 유출 위험을 관리해야 합니다.

AI 디자인의 한계와 전망

AI 기반 디자인 도구들은 아직 완벽하지 않지만 빠르게 발전하고 있습니다. 오늘의 한계가 내일은 해결될 수도 있습니다. 중요한 것은 디자이너가 이러한 신기술에 열려있는 태도를 갖는 것입니다. AI 도구의 한계를 명확히 이해하고, 내 역량을 보완하는 파트너로 활용한다면 큰 경쟁력을 얻을 수 있습니다. Nielsen Norman Group 역시 “경험 많은 UX 전문가가 작은 작업부터 AI를 활용해보라”고 권고하였습니다.

결론적으로, AI 시대의 UX/UI 디자이너는 단순히 픽셀을 예쁘게 그리는 것 이상으로, AI와 협업하여 더 나은 사용자 경험을 만들어내는 역량이 요구됩니다. LLM 프롬프트 엔지니어링으로 언어 기반의 창의적 업무를 돕고, AI 이미지 모델 활용으로 시각적 디자인 작업을 가속하며, AI 디자인 도구 활용으로 전체 디자인 프로세스의 효율을 높일 수 있습니다. 이러한 기술들은 초급 디자이너와 숙련된 디자이너 모두에게 큰 도움이 되는 도움을 줄 것입니다.

마지막으로 강조하고 싶은 점은, AI는 도구일 뿐 디자이너의 대체물이 아니라는 것입니다. 최상의 결과물을 위해서는 여전히 인간 디자이너의 공감 능력, 문제 정의 능력, 미적 판단력이 중요합니다. AI를 통해 반복 작업에 쓰는 시간을 줄이고, 그만큼 사용자에 대해 더 고민하고 창의적인 시도를 해보세요. 그것이 AI 시대에도 디자이너가 가치 있는 이유입니다. 새로운 도구들을 두려워하지 말고 배우면서, 디자이너 고유의 디자인 철학과 결합을 시켜야 합니다. 그러면 AI와 사람의 시너지를 극대화하여 더욱 멋진 UX/UI를 만들어낼 수 있을 것입니다.