AI가 있는데, 피그마를 왜 배워요?
AI가 모든 것을 할 수 있을 것만 같은 세상입니다.
내가 취업할 때쯤 되면, AI만 있으면 모든 것을 할 수 있고, 디자이너 같은 일은 이제 진짜 사양길로 들어갈 듯 합니다.
하지만 안타깝게도. 뭔가 배우지 않으면, 큰일납니다.
디자인은 과정이고, 아직은 인간이 이 과정을 더 잘 이해합니다. 하지만, 대부분의 디자이너는 직업을 유지하기 위한 학습을 잘 하지 않기 때문에 대부분의 디자이너가 AI보다 디자인을 못하게 될 겁니다.
디자이너가 AI와 함께 디자인을 하거나 본인의 디자인을 유지하려면, 피그마와 같은 도구를 잘 활용해야 합니다.
피그마는 잘 정리된 도구이며, 디자이너가 가진 디자인 자산을 잘 활용하고, 다른 사람들이 쓸 수 있게 만들 수 있는 도구입니다.
디자인은 작업의 과정입니다.
디자인은 결과가 아니라 과정이며, 과정은 비용이 아니라 자산입니다. 과정이 만드는 자산은 상황을 이해하고, 판단을 반복하는 행동에서 축척됩니다.
쇼핑몰을 위한 상세 페이지를 만드는 과정에서 디자이너는 제품을 표현하고, 구매자를 설득하는 순서를 생각하게 됩니다. 그리고 디자인을 반복하면서 제품과 시장의 경쟁 상황, 구매자의 상태를 고려하여 디자인을 수정하는 행동을 반복합니다.
같은 제품이라도 시간이 흐르면서 생기는 시장의 변화와 유행은 디자이너에게 다양한 접근 방법이 요구하게 됩니다. 제품의 노출과 구매 주기를 개선하여, 매출이 잘 팔리는 상태로 가기 위해 상세 페이지의 디자인은 상세 페이지를 넘어서는 디자이너의 판단과 수정이 요구하게 되고 디자인의 범위는 상세 페이지를 넘어선 환경의 디자인이나 브랜딩으로 발전하게 됩니다.
상세 페이지에서 브랜딩까지 발전하는 과정에는 디자이너에게는 사회적인 신뢰라는 자원이 필요합니다. 하지만 추상적인 믿음을 갖는 것보다는 단기적인 이익이 중요해지면서, 디자인의 의미는 축소되었습니다. 디자이너와 협업하며, 사업을 발전시키는 과정보다는 플랫폼에서 빠르게 이익을 얻는 전략을 사용하는 사람이 많아졌습니다. 단기적인 판매에 집중하는 전략은 제품의 평가과 제품의 질을 모두 하향 평준화하여 플랫폼의 신뢰도 떨어뜨리게 됩니다.
AI는 디자인에 대한 지식과 숙련도와 디자인 결과물을 제공하지만, 작업의 과정을 통한 변화와 성장을 반영하지 못합니다. AI에게 과정을 이해시키려면, 다양한 디자인을 시도하면서 결과와 변화, 환경의 변화를 자동화하여 데이터로 제공하고, 그 데이터를 변화 시키기 위한 결정을 함께 입력해야 합니다.
데이터는 명확하지만, 작업과 판단 과정에서 생기는 수많은 신호를 잡음으로 처리하여 무시하게 됩니다. 신호가 데이터가 되면서 사람은 쉽게 알 수 있지만, AI는 입력받을 수 없는 과정에 대한 정보가 사라집니다. 과정은 제한된 환경에서 얻을 수 있는 신호를 통해서 경험을 얻을 수 있게 하고, 경험은 태도와 관점을 다르게 합니다.
따라서 AI가 인간 디자이너를 대체한다는 말은 과정을 통해서 배우지 못하는 사람을 대체한다는 말도 됩니다. 과정을 고려하지 않는다면, AI의 사용이 더 효율적입니다.
하지만 과정을 통한 학습이 AI보다 낫다고 생각하는 사람은 과정을 배우려고 할 것이고, 피그마는 지금까지 나온 툴 중에서 가장 효율적으로 과정을 고려할 수 있는 디자인 환경을 제공합니다.
AI는 디자이너보다
똑똑합니다.
두 사람의 디자이너가 있을 때, 협업을 할 수 있는 방법은 한 명의 디자이너가 다른 한 명의 디자이너보다 똑똑할 때입니다. 똑똑하다는 정의가 어렵지만, 배우고 배운 내용을 잘 활용하는 것을 똑똑하다고 하겠습니다.
안타깝지만 대부분의 디자이너는 공부를 크게 많이 하는 편이 아닙니다. 디자이너가 공부해야 하는 3가지 기술이 있습니다.
1. 코드
2. 디자인
3. 본인이 소속된 비즈니스의 영역
지난 20년간 디자이너는 직업적 지식을 포함하여 직업을 둘러싼 지식에 대해서 거부했습니다. 심지어 디자인 영역 내에서도 배타적인 태도로 접근했습니다.
가장 등한 시한 부분은 코드입니다. 단순한 코드 혹은 코드가 작동하는 방식, 코드의 특징에 대해서 잘 모르는 사람이 많습니다. 소프트웨어 엔지니어링에 관심이 없기 때문에, AI는 고사하고, 컴포넌트 제작이나 디자인 시스템이라는 말도 디자이너의 지식 내에서만 이해하고 있습니다.
디자인 영역에서는 끊임없이 비주얼, UI, 인터렉션과 UX, 프로덕트 디자인 분야를 나누었습니다. 이 분화는 업무는 물론 직종 그 자체에서도 이루어졌습니다. 그 분류는 외주 디자인 혹은 다른 디자인 분야에 대해서 협업이 어렵고, 같이 일해야 하는 부분에 대한 지식이 생산되지 않는 일이 많아졌습니다.
또 사업의 영역에서 비즈니스에 기여하는 정도는 마케터와의 밥그릇 싸움 혹은 경영진과의 갈등으로 이어졌습니다.
AI는 코드, 디자인, 사업 영역의 구분을 두지 않습니다. 게다가 입력되는 요소와 함께 모델의 발전으로 지식을 만들어냅니다.
AI가 만들어내는 지식은 디자인을 기반으로 코드를 생성하는 방법, 디자인을 통해서 비즈니스에 접근하는 방식, 비즈니스 환경에서 더 나은 결과를 내는 방법을 계속해서 찾아낼 겁니다. AI가 일자리를 대체하는 이유는 싸고, 퇴근을 안 해서가 아니라 더 잘 배우기 때문일 겁니다. 심지어 인간 디자이너는 디자인 그 자체를 더 잘 만들려는 노력을 잘 안 하고 개인주의적이라 협업도 쉽지 않습니다.
피그마는 오픈된 환경에서 안정된 협업 환경을 제공하고, 디자인과 함께 디자인 리소스와 에셋을 관리할 수 있습니다.
디자인과 디자인 리소스, 에셋을 함께 관리할 수 있는 작업 환경은 아직까지는 피그마가 유일합니다.
결국 AI가 인간을 따라잡을텐데,
왜 디자인을 열심하고 피그마를 써야하나요?
제 2차 세계대전이 끝나고, 풍부한 자원과 생산 시설은 본격적인 대량 생산의 시대에 접어들었습니다. 수많은 장인이나 소규모 생산 공장이 폐업했습니다.
없어진 직업도 많지만, 새로운 작업도 많이 생겼습니다. 이전의 산업혁명이 인간의 힘과 체력을 대체했다면, 지금은 지식을 대체하는 혁명이 진행 중입니다. AI는 인간 대신 일을 하는 것이 아니라 인간 대신 지식을 생산하고 있습니다.
대부분의 경우 인간보다 뛰어나겠지만, 인간이 필요한 일을 하려면, 인간이 필요합니다. 가장 중요한 것은 창의적인 영역에 있습니다. 지금은 기계가 이미 학습된 창의력을 많이 학습했습니다. 하지만 트랜드는 계속 변합니다.
AI와 같은 기계는 제한된 환경에서 제한된 행동으로 최대의 결과를 내는 일에 서투릅니다. AI는 항상 막대한 자원을 갖고 있고, 사업은 그 자원을 돈으로 바꿔서 지식의 형태로 서비스하고 있습니다. AI의 사용 비용은 지속적으로 저렴해지겠지만, 정말 창의적이거나 중요한 지식을 다루기 위한 비용은 저렴해지지 않을 겁니다.
디자인 작업에서 화이트보드의 역할을 예로 들겠습니다. 수많은 사람들이 화이트보드를 씁니다. 많은 와이어프레임이 그려지지만 실제로 성공하는 사업의 아이디어는 소수입니다. 그리고 그 아이디어를 낸 사람은 그 분야를 모두 아는 사람이 아닙니다. 모든 정보를 가진 사람도 아니었습니다.
혁신적인 사람이 성공하는 것은 아이디어를 꾸준히 현실로 만들었기 때문입니다. 지금 도구 중에서 피그마는 아이디어부터 시장의 전개까지 프로세스를 모델링하고 있는 툴이고, 아이디어와 리소스, 에셋을 하나의 시스템 안에서 관리하고 발전시킬 수 있는 툴입니다.
배우고, 배운 것을 공유하고, 개선하지 않는 사람은 AI가 없어도 사라집니다. 지금은 무능한 사람이 사라지는데 많은 시간이 걸린 이유는 똑똑함의 기준이 모호했기 때문이고, 그 판단이 어려웠기 때문입니다. 지금은 AI에 의한 파도가 모든 해변에 들이닥치고 있습니다.
협업을 통해 지식을 모으고, 통합적인 시각화로 바로 작업할 수 있는 도구를 써야 할 때입니다.
