이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 도구를 활용한 디자인 작업 경험은 발표 자료와 소셜 콘텐츠 이미지 제작에서 있었습니다. 텍스트 프롬프트로 초안 이미지를 생성한 뒤, 피그마에서 레이아웃을 조정하고 텍스트를 추가하는 방식으로 작업했습니다. 초안 생성 시간이 크게 줄어들어 수정과 개선에 더 많은 시간을 쓸 수 있었습니다. 다만 AI가 생성한 이미지의 일관성과 품질은 프롬프트 작성 방식에 크게 달라졌고, 좋은 결과물을 얻으려면 프롬프트를 세밀하게 다듬는 과정이 필요합니다. AI는 도구이기 때문에 기획과 판단은 사람이 해야 더 나은 결과가 나온다는 것도 배웠습니다. AI와 협업하는 방식을 계속 발전시켜 나가고 있습니다.
AI를 디자인 작업에 활용할 때, 제가 직접 확인하고 싶었던 건 시간이 실제로 얼마나 줄었는가였습니다. 쓸 만하다는 느낌이 아니라 전후 비교가 있어야 다음에도 쓸 근거가 생긴다고 생각했습니다. 포트폴리오 제작 과정에서 이미지 생성 AI를 처음 써봤을 때, 직접 스케치하던 시간과 비교했습니다. 이미지 1장에 평균 30분 걸리던 작업이 10분 이내로 줄었는데, 그 대신 프롬프트를 다듬는 데 새로운 시간이 생겼습니다. 전체 시간이 줄었다기보다 어디에 시간을 쓰는지가 달라진 것이었습니다. 그 이후로는 AI 도구를 쓸 때 "어느 단계에서 얼마나 쓰는지" 간단히 메모해두는 습관이 생겼습니다. 아직 실무 디자인에서 AI를 본격 활용한 경험은 없습니다. 하지만 AI의 효과는 느낌이 아니라 전후 비교로 확인해야 한다는 감각은 생겼습니다.
AI를 디자인에 활용하면서 제가 느낀 한계는, AI가 만든 결과물이 맥락을 담지 못할 때가 있다는 것입니다. 기술적으로 완성도 있어 보이는 이미지인데, 실제 사용 목적이나 브랜드 감각과 어긋나는 경우가 생겼습니다. 이미지 생성 AI로 발표 자료 삽화를 만들었는데, 생성된 이미지들이 각각 스타일이 달라서 자료 전체의 통일감이 무너졌습니다. AI 결과물을 그대로 쓰면 빠르지만, 일관된 시각 언어를 유지하는 건 여전히 사람이 개입해야 했습니다. 그 이후로는 AI 결과물을 쓸 때 "이게 전체 맥락에서 어울리는가"를 한 번 더 확인하는 단계를 넣었습니다. 아직 실무에서 AI 디자인 도구를 폭넓게 활용한 경험은 없습니다. 하지만 AI는 속도를 높이는 도구이지, 맥락을 판단하는 역할은 대체하지 못한다는 감각은 생겼습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 대학내일ES 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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