이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
디자인 과정에서 AI 툴을 주로 반복 작업 단축에 활용하고 있습니다. Figma AI로 레이아웃 제안을 받거나 텍스트 자동 완성을 쓰면 초기 와이어프레임 작업 속도가 빨라집니다. GPT를 이용해 UX 카피를 여러 버전으로 빠르게 생성하고 그 중 맥락에 맞는 것을 선택하는 방식도 자주 씁니다. AI가 제안하는 시안을 그대로 쓰는 게 아니라 검토 출발점으로 쓴다는 점이 중요합니다.
아이디어 탐색 단계에서 AI 툴을 쓰면 막히는 시간이 줄어듭니다. 다만 사용자 인사이트를 해석하고 어떤 문제를 풀어야 하는지를 결정하는 건 AI가 대신하기 어려운 부분이라서, 그 판단은 여전히 디자이너 몫이라고 봅니다.
AI 툴을 디자인에 활용할 때 실제로 결과가 나아지는지 확인하는 방식을 중요하게 생각합니다. 배너 카피를 5가지 버전으로 생성한 후 팀원들에게 보여주고 가장 직관적인 것을 고르는 방식으로 빠르게 좁혔습니다. 처음 혼자 고민할 때 1~2개 시도하던 것과 비교해, 동일한 시간에 훨씬 많은 옵션을 검토할 수 있었습니다. 선택지가 늘어나면 기준이 생기기 때문에, 팀 리뷰에서 AI 생성 시안을 포함했을 때 의견이 더 빠르게 모이는 경향이 있었습니다. 아직 공식적인 성과 측정을 해본 경험은 없지만, 방향을 좁히는 속도가 줄어든 것은 체감할 수 있었습니다.
AI 툴의 효과는 결과물 수를 늘리는 것보다, 더 빠르게 방향을 좁히는 데 있다는 것을 그때 이해했습니다.
AI 툴을 디자인 초반 탐색 단계에서 가장 많이 활용합니다. 비주얼 방향을 잡기 위해 이미지 생성 AI로 무드보드를 여러 방향으로 생성해보고, 팀과 함께 어떤 톤이 브랜드에 맞는지 빠르게 논의했습니다. 직접 레퍼런스를 모으는 것보다 훨씬 빠르게 방향의 차이를 시각화할 수 있었습니다. 아직 공식 비주얼 가이드로 활용한 경험은 없지만, 팀 내 방향 정렬에 쓰는 것만으로도 충분한 효과가 있었습니다.
AI가 생성한 이미지를 그대로 쓰는 것이 아니라 방향 탐색을 위한 도구로 쓴다는 점이 중요합니다. 디자이너가 판단해야 하는 것은 어떤 방향이 이 서비스에 맞는가이고, AI는 그 선택지를 빠르게 늘려주는 역할이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 라인 프로덕트 디자이너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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