AI 시대, 마케터를 위한 바이브 디자인① - 그 시작

짤막한 내용으로 6편의 바이브 디자인과 감성 AI, 마케팅을 위한 이야기

* 본 글은 Design with AI - Vibe Designing with AI의 원문 글을 참고하여

* 보다 마케터들에게 2026년의 업무에 도움이 되고자, 마케터 입장에서 작성된 글입니다.

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시리즈 1.

디자인 패러다임의 혁신: '속도'와 '신뢰'를 모두 잡는 전략

(1) 바이브 디자인, ‘예쁘게 꾸미기’에서 ‘행동을 설계하는 일’로

바이브 디자인은 단순히 화면을 예쁘게 꾸미는 작업이 아닙니다.
사람의 행동을 바꾸는 것을 목표로 하는 전략 분야에 가깝습니다.

특히 생성형 AI가 만들어 내거나 조정한 디자인 요소를 활용해, 사용자와 제품, 그리고 매장 환경 사이에 강하고 오래가는 감정적 애착(emotional attachment)을 만들고자 합니다. 그 결과, 장기적인 참여와 심리적 만족도가 함께 높아집니다.

생성형 AI가 여는 새로운 디자인 영역

바이브 코딩을 진행하다 보면, 생성형 AI가 마케터의 기획과 디자이너의 상상 사이에서 예상치 못한 다양한 디자인 결과물을 쏟아냅니다. 예전에는 사람의 ‘감’과 경험에 의존해 선택하던 영역입니다. 이제는 데이터와 패턴을 바탕으로 훨씬 넓은 가능성을 탐색할 수 있습니다.

시리즈1 내용 요약 - 이미지 생성, Google Nano Banana Pro(with Gemini)

감(感)이 아닌, 실시간 증거에 기반한 디자인 의사결정

이 과정에서 마케터는 더 이상 본능에만 기대어 디자인을 결정하지 않아도 됩니다.

실시간 데이터와 증거(real-time evidence)에 기반해 무엇이 효과적인지 바로 확인하고 조정할 수 있습니다. 제품 경험도 한 번 정해 놓으면 끝나는 정적인 과정이 아닙니다. 사용자의 행동 패턴과 감정 상태를 감지해 계속 업데이트되는 ‘살아 있는 시스템’으로 진화합니다.

AI가 없애 주는 맹점, 선명해지는 마케팅 판단

결국 AI는 그동안 의사 결정을 늦추던 맹점(blind spot)을 크게 줄여 줍니다.

덕분에 마케팅 팀은 더 많은 근거와 명확한 데이터를 바탕으로 더 빠르게, 더 자신 있게 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

(2) 전략적 선택: Vibe Coding과 Prompt Engineering을 나눠 쓰기

AI를 어떻게 쓸지 정할 때는 목표와 작업 과정의 엄격함을 먼저 따져야 합니다.

마케터는 두 가지 축을 가지고 생각하면 편합니다.

아이디어 확산과 감도(感度)를 높이는 Vibe Coding(여기서는 모든 AI 도구 사용에 대해서 V/C 로 정의함)

실제 사용자에게 보여 줄 결과물을 다루는 Prompt / AI-Assisted Engineering

이 둘을 전략적으로 나눠 쓰면 콘텐츠 제작과 아이디어 구상 속도를 크게 끌어올릴 수 있습니다.

(3) 마케터를 설득할 핵심 포인트

1) 아이디어 가속화

AI를 활용하면 아이디어의 ‘양’이 56% 늘어납니다. 아이디어의 ‘다양성’도 13% 증가합니다.

초기 캠페인 기획 단계에서 브레인스토밍 속도와 효율이 눈에 띄게 좋아집니다.

2) 리스크 관리

아이디어 단계에서는 Vibe Coding으로 가볍고 빠르게 방향을 잡으면 됩니다.

하지만 사용자에게 바로 노출되는 user-facing 콘텐츠와 제품 기능은 다릅니다.

이 단계에서는 반드시 AI-Assisted Engineering의 구조적 통제 아래 두어야 합니다.
그리고 마지막에는 "인간의 감독(Human Oversight)"이 필요합니다. 이 과정을 거쳐야 운영 리스크를 초기에 차단할 수 있습니다.

즉, ‘빠른 실험’(Speed Test)과 ‘안전한 실행’(Safety Execution)을 함께 가져가는 전략이 중요할 겁니다.

3) 반드시 잊지 말아야 할 것

- 바이브 디자인을 실무에 적용할 때 주의해야 할 점