이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
생성형 AI를 활용한 디자인 작업에서 가장 의미 있는 성과는 무드보드 제작 시간을 크게 단축한 것이었습니다. 예전에는 레퍼런스 이미지를 직접 검색하고 수집하는 데 시간이 많이 걸렸는데, AI 이미지 생성 도구를 쓰면서 컨셉 키워드를 입력하면 방향 시뮬레이션 이미지가 바로 나오는 속도로 초기 방향 탐색이 빨라졌습니다. 팀에서 두 방향을 비교할 때 구두 설명보다 시각 자료가 훨씬 효과적이었습니다.
AI 생성 이미지는 아이디에이션 도구로 쓴다는 기준을 갖고 있습니다. 생성된 이미지를 그대로 쓰는 게 아니라 방향 판단에 쓰고, 실제 디자인은 직접 합니다. 아직 워크플로에 AI를 깊게 통합한 경험은 짧지만, 탐색 단계를 빠르게 하는 도구로서의 가치는 확인했습니다.
생성형 AI를 디자인 작업에 도입한 뒤 가장 명확하게 확인한 효과는 초기 방향 탐색 시간이 줄어든 것이었습니다. 예전에는 레퍼런스 이미지를 수집하는 것만으로 1~2시간이 걸리는 경우가 있었는데, 이미지 생성 도구로 컨셉 키워드를 입력하면 방향 시뮬레이션이 몇 분 안에 나오는 방식으로 바뀌었습니다.
같은 시간 안에 더 많은 방향을 탐색할 수 있게 됐고, 팀 논의에서 구두 설명 대신 시각 자료로 먼저 보여주는 것이 의사소통 속도를 높였습니다. AI 생성물의 품질 검수 — 스타일 일관성, 브랜드 가이드라인 일치, 저작권 리스크 — 를 매번 확인하는 과정이 추가됐는데, 이 검수 시간을 포함해도 전체 탐색 시간이 짧아졌습니다. 생성형 AI는 결과물이 아니라 출발점을 만드는 도구라는 인식으로 씁니다. 도구의 가치는 더 많은 것을 더 빠르게 시도할 수 있느냐로 측정됩니다.
생성형 AI 디자인 작업에서 처음에 기대했던 것과 달리 프롬프트를 잘 쓰는 것이 별도 스킬이라는 것을 배웠습니다. 원하는 스타일을 그냥 설명해도 생성물이 의도와 다른 경우가 많아, 구체적인 스타일 참조·조명 방향·색조를 명시하는 방식으로 프롬프트를 구체화했습니다.
반복 실험을 통해 어떤 키워드가 원하는 결과에 가까운지를 축적해두면, 비슷한 스타일이 필요한 다음 작업에서 탐색 시간이 줄었습니다. 네거티브 프롬프트 — 원하지 않는 요소를 명시하는 방식이 생성물 방향을 더 빠르게 좁히는 방법이었습니다. 브랜드 가이드라인에 맞는 색상 팔레트와 스타일 키워드를 프롬프트 템플릿으로 만들어두면 팀 내에서 일관된 생성물을 반복 사용하는 것이 가능해졌습니다. 생성형 AI는 쓸수록 더 잘 쓰게 되는 스킬입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 카카오 프로덕트 디자이너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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