Google Opal, 디자이너도 AI로 앱을 만든다.

Jul 27. 2025

생성형 AI와
UX/UI 디자인의 변화

최근 UX/UI 디자인 분야에서도 생성형 AI의 영향력이 두드러지고 있다. AI 모델이 이미지와 텍스트를 생성하고 코드를 작성해줄 수 있게 되면서, 디자이너들은 반복적인 작업을 자동화하고 더 빠르게 시안을 만들 수 있는 새로운 도구들을 접하고 있다. 이제 디자이너는 AI를 똑똑한 인턴처럼 활용하여 아이디어를 빠르게 모형으로 만들고 실험해볼 수 있게 되었고, 디자인 과정은 예전보다 민첩하고 유연한 워크플로우로 진화하고 있다.

과거에는 디자이너의 구상과 실제 제품 구현 사이에 큰 간극이 존재했다. 디자이너가 그린 와이어프레임이나 시각 디자인은 개발자를 거쳐 코드로 옮겨져야 비로소 작동하는 제품이 되었고, 이 과정에 많은 시간과 소통 비용이 들었다. 구글은 한 걸음 더 나아가 프로덕트 디자인 전체 흐름을 아우르는 새로운 AI 도구를 내놓게 된되었다. 그 주인공이 바로 Google Opal이다.

Google Opal 공식 페이지: 현재 한국은 서비스 미제공 국가임.

https://opal.withgoogle.com/landing/

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Google Opal의 등장과 주요 기능

Google은 2025년 7월, 생성형 AI 기반 UX/UI 디자인 도구인 Opal을 공개했다. Opal은 Google Labs에서 선보인 실험적 프로젝트로, 사용자가 자연어로 앱의 동작을 설명하면 AI가 이에 맞는 미니 앱(작은 규모의 AI 응용 프로그램)을 구성해주는 도구다. 한 마디로 코드 한 줄 작성하지 않고도 아이디어를 바로 작동하는 앱 형태로 구현해볼 수 있는 노코드(No-Code) 플랫폼이라 할 수 있다. Opal 발표 당시 구글은 이 도구를 “AI 모델과 프롬프트를 활용한 앱 개발의 미래를 실험하는 제품”이라고 소개하며, 아이디어 프로토타이핑 가속화, 개념 증명(POC) 구현, 맞춤형 생산성 도구 제작 등의 활용 사례를 강조했다. 현재 Opal은 미국에서 퍼블릭 베타로 먼저 공개되어 사용자 피드백을 모으고 있으며, 다양한 스타터 템플릿(샘플 미니 앱) 갤러리를 제공해 처음 사용하는 이들도 손쉽게 실험을 시작해볼 수 있도록 하고 있다.

Opal의 템플릿 갤러리 화면을 보면 블로그 포스트 생성기, 패션 스타일리스트, 소셜 미디어 포스트 작성기 등 다양한 AI 미니 앱 예시가 제공되어 사용자가 이를 바로 활용하거나 변형하여 자신만의 앱을 만들 수 있다. Opal의 핵심 기능과 특징은 다음과 같이 정리된다.

자연어로 워크플로우 작성:

사용자는 Opal에 원하는 앱의 동작 논리를 말하거나 텍스트로 설명하기만 하면 된다. 그러면 Opal이 그 설명을 이해하여 필요한 프롬프트, AI 모델 호출, 외부 도구 연계 등을 자동으로 연결하고, 해당 작업 흐름을 시각적인 노드 기반 워크플로우 형태로 보여준다. 예를 들어 “사용자에게 질문을 입력받아, 이미지 생성 AI로 그림을 그리고, 결과를 이메일로 보내준다”라고 지시하면, Opal은 입력 노드 → 이미지 생성 모델 노드 → 이메일 발송 노드가 순서대로 이어진 멀티스텝 앱을 구성해주는 식이다. 이러한 워크플로우 개념은 사용자가 목표를 달성하기 위해 거치는 일련의 단계를 의미하는데, Opal은 복잡한 단계를 추상화하여 레고 블록을 조립하듯 직관적으로 다룰 수 있게 해준다.

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시각적 편집 및 대화형 수정:

Opal이 생성한 워크플로우는 시각적 편집기를 통해 세밀하게 조정할 수 있다. 사용자는 만들어진 노드(flow)들을 일일이 코드로 다루는 대신, 눈으로 보면서 연결선을 수정하거나 노드를 추가/삭제할 수 있다. Opal은 처음에 입력된 지시를 바탕으로 워크플로우를 자동 구성하지만, 이후 사용자가 자연어로 추가 지시를 내리면 이를 바로 반영해 워크플로우를 업데이트한다. 예를 들어 “중간에 사용자에게 확인 메시지를 추가해줘”라고 말하면 확인 단계 노드가 워크플로우에 삽입되는 식이다. 이러한 대화형 편집 기능 덕분에 코드를 전혀 몰라도 원하는 대로 논리를 리믹스(재구성)하거나 기능을 덧붙이는 일이 가능하다. 실제 인터뷰에 따르면, Opal 사용자(개발자 포함)는 코드 한 줄 들여다보지 않고도 시각적 인터페이스만으로 앱의 동작을 세밀히 제어할 수 있었다고 한다.

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앱 공유와 실행:

Opal로 완성한 AI 미니 앱은 즉시 배포하여 다른 사람들이 써볼 수 있게 할 수 있다. Opal 인터페이스에서 “공유”를 선택하면 곧바로 해당 앱의 URL이 생성되고, 이를 타인과 공유하면 누구나 자신의 Google 계정으로 해당 AI 앱을 실행해볼 수 있다. 별도의 호스팅이나 복잡한 배포 과정 없이 곧바로 결과물을 공유할 수 있으므로, 팀원이나 클라이언트와 프로토타입을 실시간으로 테스트하고 피드백을 주고받는 데 유용하다. 이를 통해 디자인 시안 단계에서 한 걸음 더 나아가 작동하는 형태의 프로토타입을 손쉽게 배포함으로써, 이해관계자들이 실제 사용감을 경험하며 논의할 수 있다. Opal은 이렇게 “만들고 바로 공유”하는 과정을 염두에 두고 설계되어, 결과물 활용까지의 장벽을 최소화했다.

이 밖에도 Opal에는 앞서 언급한 데모 갤러리가 있어, 블로그 글 자동 작성기, 동영상으로 학습 퀴즈 생성기, 맞춤형 상품 추천 도구 등 다양한 예제 앱을 제공한다. 초급 디자이너나 비개발자라도 이 템플릿들을 실행해보고 필요한 부분을 수정해가며 Opal의 작동 방식을 배울 수 있다. Opal을 개발한 팀은 “간단한 프롬프트를 강력한 앱으로 탈바꿈시키는 새로운 창작 방식”이라고 이 도구의 의의를 설명한다. 그만큼 Opal은 기존의 UX/UI 디자인 툴과는 궤를 달리하는, 생성형 AI 시대의 새로운 디자인 플랫폼이라 할 수 있다.

Opal이 바꾸는
디자인 워크플로우

Opal의 등장은 디자이너들의 업무 흐름(워크플로우)에도 적지 않은 변화를 가져올 전망이다. 첫째, 프로토타이핑 속도가 비약적으로 빨라진다. 이제 아이디어 단계에서 “이게 실제로 가능할까?” 싶었던 구상을 몇 번의 자연어 지시만으로 실제 동작하는 형태로 만들어 시험해볼 수 있다. 예컨대 사용자의 입력을 받아 다른 서비스 API를 호출하고 결과를 시각화하는 복잡한 연쇄 작업도 Opal에서 몇 분 내에 구성해볼 수 있다. 이는 기존에 디자이너가 개발자와 협업하여 며칠 혹은 몇 주 걸려 만들던 것을 스스로 빠르게 만들어볼 수 있다는 뜻이다. 짧아진 프로토타입 제작 주기는 더 많은 실험과 다양한 대안 탐색을 가능하게 해준다. 실제 한 디자이너는 “AI 덕분에 며칠 걸리던 시안 테스트를 하루 만에 여러 가지 해볼 수 있게 되었다”고 언급하며, 아이디어 검증 사이클이 크게 단축되었음을 강조한다.

둘째, Opal은 디자이너와 개발자 사이의 경계를 허물어 협업 방식을 변화시킨다. 비개발자인 디자이너도 Opal을 통해 어느 정도 기능하는 앱을 직접 만들 수 있게 되므로, 초기 단계에서 개발자에게 의존하지 않고도 자신이 구상한 사용자 경험 흐름을 구현해볼 수 있다. 이는 디자인 팀과 개발 팀 사이의 핸드오프(hand-off) 단계를 일부 줄여주거나, 최소한 프로토타입 단계에서 공통의 참조점을 만들어주는 효과가 있다. Opal로 만든 프로토타입을 공유하면 개발자들은 디자이너의 의도를 보다 구체적으로 파악할 수 있고, 디자이너는 개발 가능성을 염두에 둔 설계를 할 수 있어 소통의 격차가 줄어든다. 나아가 팀원 모두가 이해하기 쉬운 시각적 워크플로우 다이어그램 형태로 앱 동작을 볼 수 있어, 기획자나 사업 부서와의 의견 교환도 원활해질 수 있다.

셋째, 디자이너의 역할과 필요한 역량에도 미묘한 변화가 생길 것이다. Opal과 같은 생성형 AI 도구를 잘 활용하려면, 디자이너는 원하는 결과를 얻기 위한 프롬프트 작성 능력과 논리를 단계별로 명시하는 절차적 사고가 필요하다. 다시 말해, 기존에 화면의 레이아웃이나 비주얼에 집중하던 것에서 한 발 더 나아가, 사용자 상호작용의 흐름과 데이터 처리 과정까지 설계해야 하는 역할로 확장되는 면이 있다. 이는 디자이너들이 프롬프트 엔지니어링이나 간단한 스크립트 로직에 익숙해져야 함을 의미하기도 한다. 반면 디자이너가 직접 AI 기술의 한계와 가능성을 탐색하면서 디자인에 적용해볼 수 있기 때문에, AI 시대에 걸맞는 새로운 UX 패턴을 개척할 기회도 늘어난다. 예를 들어 Opal로 다양한 대화형 UI나 개인화된 경험을 시험해보며, 어떤 접근이 사용자에게 더 만족스러운지 빠르게 피드백을 얻어낼 수 있다. 이런 식의 실험이 축적되면, 디자이너들은 AI와 공존하는 미래 지향적 UX 설계에 대한 노하우를 얻게 될 것이다.

넷째, 업무 자동화와 생산성 향상 측면에서도 Opal의 파급효과가 기대된다. 현재 베타 버전의 Opal은 Google 계정 및 일부 Google 서비스와의 연계를 시도하고 있는데, 예를 들어 사내 문서나 스프레드시트와 Opal 앱을 연결하면 반복적인 사무 작업을 자동화하는 도구를 디자이너 스스로 만들어낼 수도 있다. 실제로 Opal을 활용한 예시로, “PDF로 된 청구서를 요약하여 스프레드시트에 자동 정리”하거나 “동영상 URL을 입력받아 핵심 내용을 추출하고 슬라이드로 만들어주는” 등의 업무 앱이 소개되었다고 한다. 이는 더 이상 디자이너의 역할이 화면 디자인에 국한되지 않고, 업무 프로세스 개선이나 서비스 설계 전반으로 확대되고 있음을 보여준다. Opal 같은 도구를 통해 디자이너는 문제 해결을 위한 맞춤형 AI 도구를 직접 만들어내고 조직 내에 확산시킬 수 있으며, 이는 작업 효율을 높이고 디자인의 영향력 범위를 넓혀주는 결과로 이어질 것이다.

Google Opal의
새로운 가능성과 과제

요약하자면, Google Opal은 생성형 AI를 활용하여 UX/UI 디자인 프로세스를 혁신적으로 지원하는 차세대 도구다. 자연어로 아이디어를 전달하면 즉각적으로 작동하는 프로토타입을 얻을 수 있고, 이를 시각적으로 편집하며 다듬어 나가 실험을 거듭할 수 있다는 점에서 디자인 작업의 속도와 창의성을 크게 향상시킨다. 초급 디자이너에게는 낮은 진입장벽으로 AI 시대의 프로토타이핑을 경험할 기회를, 전문 디자이너에게는 더 넓은 설계 영역에서 활약할 수 있는 무대를 제공한다고 볼 수 있다.

물론 해결해야 할 과제도 존재한다. AI의 도움으로 쉽게 만든 결과물일수록 디자이너의 검증과 판단이 더욱 중요해진다. 프롬프트에 따라 생성된 콘텐츠나 기능이 사용자 경험 측면에서 적절한지, 혹은 윤리적 문제는 없는지 살펴보는 것은 결국 디자이너의 몫이기 때문이다. 또한 Opal이 현재는 실험적 단계이므로 안정성과 지원 범위 면에서 제한이 있다. 실제 구글은 Opal을 포함한 실험적 프로젝트에 대해 “우선 커뮤니티와 함께 만들어가며 완성도를 높이겠다”고 밝히고 있는데, 이 과정에서 사용자 피드백이 제대로 반영되고 꾸준한 개선이 이뤄져야만 진정으로 현업에 도움이 되는 도구로 자리잡을 수 있을 것이다. 과거 Google Labs의 여러 프로젝트들이 정식 출시로 이어지지 못한 사례도 있었던 만큼, Opal이 일시적인 실험에 그치지 않고 장기적으로 발전할지 지켜볼 필요가 있다.

그럼에도 분명한 것은, Opal이 제시한 “프롬프트로 앱을 만든다”는 패러다임이 디자인 업계에 신선한 자극을 주고 있다는 점이다. 앞으로 Opal을 필두로 한 생성형 AI 도구들이 본격적으로 보급되면, 미니 앱 마켓플레이스의 탄생, 프롬프트 전문 역량에 대한 수요 증가, 도메인 특화 AI툴의 폭발적 등장 등 새로운 생태계의 형성도 기대된다. 디자이너들은 이제 AI와 협업하며 자신들의 창의력을 증폭시키는 크리에이티브 테크놀로지스트로 거듭나야 할지도 모른다. Google Opal은 이러한 미래를 향한 하나의 이정표로서, 생성형 AI와 디자인의 만남이 가져올 무궁무진한 가능성을 보여주고 있다. 앞으로 Opal이 발전하고 유사한 도구들이 늘어남에 따라, UX/UI 디자인의 지평은 더욱 확장되고 풍부해질 것이라고 기대된다.