AI 시대, 마케터를 위한 바이브 디자인③ - 동적UX

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

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

* 이번편은 관련 참고 레퍼런스를 링크로 각각 넣어두고, 마지막에 종합편으로 묶음 버전으로 공유드립니다.

---

시리즈 3. 디지털 마케팅의 진화

감성 생성 AI로 설계하는 동적 UX

정적인 디자인을 깨고, 실시간으로 고객 감정에 반응하는 시스템을 만든다

바이브 디자인은 더 이상 UX 디자인을 ‘한 번 만들고 끝내는 결과물’ 수준에 두지 않습니다.
사용자의 상호작용과 감정 상태를 계속 받아들이면서 지속적으로 조정하고 반응하는 ‘살아 있는 시스템’으로 UX를 바꾸는 접근입니다.

---

참고(“정적 UI → 사용자 신호 기반 동적 UI”의 대표 구현)

- Android Dynamic Color(Material You): 사용자 월페이퍼/콘텐츠 기반으로 색 체계를 동적으로 생성·적용하는 공식 문서 (Android Open Source Project)

- Material Design 3 Dynamic color: “사용자 월페이퍼/앱 콘텐츠에서 source color를 얻어 UI 색 체계를 만든다”는 디자인 시스템 관점. (Material Design)

---

마케터는 이런 방식으로

개인화된 경험을 대규모로 운영하고

고객이 제품의 가치를 느끼기까지 걸리는 시간(Time-to-Value)을

눈에 띄게 줄일 수 있습니다.

한글 요약 버전 - 이미지, Google Nano Banana Pro(with Gemini)

(1) 실시간 시스템 적응성: 감정에 맞춰 바뀌는 UX

지능형 시스템은

사용자의 감정 상태를 해석해 콘텐츠, 인터페이스 피드백, 참여 메커니즘을 실시간으로 조정합니다.

예를 들어, 대화형 에이전트(챗봇)는

사용자의 기분(mood) 또는 텍스트를 통해서 전달되는 키워드의 문체를 감지한 뒤

말투와 응답 방식을 바꾸어 공감도를 높이고 고객 서비스 참여율을 끌어올립니다.

---

참고(감정/정서 신호를 “대화 흐름”에 붙이는 상용 기능 근거)

- Google Dialogflow CX Sentiment analysis: 발화 감정(긍/부정/중립) 분석 결과를 응답/흐름 제어에 활용하는 개념 문서. (Google Cloud Documentation)

- AWS Amazon Connect Conversational analytics: 음성/채팅 상호작용에 대해 감정 분석·이슈 탐지·분류를 수행한다는 공식 문서. (AWS Documentation)

---

교육 플랫폼에서도 비슷한 일이 벌어집니다.

감정 인식 학습 기술이 학습자의 표정, 행동, 반응 속도 등에서 감정 신호를 읽어내고

그에 맞춰 콘텐츠 난이도나 제시 방식을 조정합니다.

이렇게 하면

지루해지기 전에 난이도를 높이거나

포기하기 직전에 부담을 낮추면서

참여도와 학습 성과를 함께 높일 수 있습니다.

---

참고(적응형 학습 “기업 사례” + 감정 컴퓨팅 “학문 분야 근거”)

- Duolingo Birdbrain: 학습자 숙련도·문항 난이도를 추정해 다음 학습 콘텐츠를 개인화하는 ML 모델. (Duolingo Blog)

- MIT Media Lab Affective Computing: Emotion AI/감정 컴퓨팅을 다루는 대표 연구 그룹(분야 정당화에 유용). (affect.media.mit.edu)

---

(2) 생성형 AI로 구현하는 정교한 감정 제어

마케팅 비주얼과 카피를 만들 때,

생성형 AI(예를 들어, Diffusion Models이라고 가정 했을 때)는