맥락은 인간이 만들고, 의미는 AI가 해석한다

디자인전략 AI의 본질

디자인에서 가장 중요한 것은 단순한 정보나 데이터가 아니라, 사람이 실제로 느끼고 경험한 맥락, 다시 말해 감성적으로 체감되는 날것의 데이터입니다.

사람이 제공하는 데이터의 가치

이러한 데이터는 크롤링만으로는 얻기 어렵습니다. 크롤링은 ‘무엇이 있었는가’를 수집할 수는 있지만, 왜 그렇게 느꼈는지, 어떤 상황에서 그 감정이 발생했는지라는 맥락까지 담아내기에는 구조적 한계가 있기 때문입니다. 사람의 감정과 경험은 이미 정리된 결과물이 아니라, 특정한 상황과 기대, 비교와 망설임 속에서 형성됩니다. 그렇기 때문에 디자인에서 중요한 맥락은 사후적으로 가공된 데이터가 아니라, 사람이 직접 전달해주는 경험의 원형에 가깝습니다. 이 지점은 AI가 대신 만들어낼 수 없고, 반드시 사람이 제공해야 하는 영역입니다.

또 하나 중요한 사실은, 디자인에는 정답이 없다는 점입니다.
사람에 대한 하나의 답은 존재하지 않으며, 디자인 전략 역시 정답을 찾는 문제가 아니라 여러 대안 중에서 무엇을 선택하고, 무엇을 배제할 것인가를 판단하는 과정입니다. 다시 말해, 디자인 전략의 본질은 트레이드오프(trade off) 기반의 의사결정입니다.

디자인 전략의 본질은 트레이드오프(trade off) 기반의 의사결정 구조

여기서 AI의 역할이 분명해집니다.
디자인 전략 AI가 지향하는 핵심은 단순한 정보 제공이나 지식 응답이 아닙니다. 사람이 제공한 이 날것의 맥락을 기반으로, 가능한 여러 해석과 대안을 안정적으로 제시하고, 선택의 지형을 넓혀주는 것이 AI의 역할입니다.

이를 위해 기존 AI 서비스에서 흔히 사용되던 페르소나 개념을 말투나 캐릭터 설정이 아닌, ‘페르소나 기반 추론 구조’로 재정의해야 합니다. 이는 특정 사용자를 흉내 내는 방식이 아니라, 그 페르소나가 어떤 기준과 맥락에서 판단하고 선택하는지를 AI 내부의 추론 구조로 반영하는 접근입니다.

AI서비스에서 페르소나의 재정의

결국 사람은 자신의 경험과 감정을 있는 그대로 던져주고, AI는 그 안에서 여러 방향의 의미와 대안을 정리해 주는 역할을 합니다. 그래서 우리는 정답을 받는 것이 아니라, 어떤 선택이 더 나은지 스스로 판단할 수 있게 됩니다.

사람 vs AI의 역할

이것이 바로, 맥락은 인간이 만들고, 의미는 AI가 해석하는 '디자인 전략 AI의 본질'입니다.