- AI 시대의 디자인 패러다임 전환: 프로세스부터 역할 변화까지

디자인 산업에서 생성형 AI의 존재감이 나날이 커지고 있습니다. 순식간에 초안 수백 개를 만들어 주는 AI의 등장은 발산과 수렴을 반복하며 문제를 좁혀나가던 기존의 디자인 프로세스에 의문을 던집니다. 일하는 방식의 변화는 디자이너의 역할 변화를 의미합니다. AI 전문 디자이너이자 AI 디자인 스튜디오 콜렉티브 턴을 운영 중인 김진영 디자이너가 전환의 기로에 선 디자인 프로세스 및 디자이너의 역할을 정리합니다.

알파고 모멘트: 디자인 분야의 창조적 패러다임 전환

2016년, 알파고와 이세돌의 대국은 단순한 바둑 경기를 넘어 “인간 고유의 영역으로 여겨졌던 직관과 창의성이 과연 기계에 의해 대체될 수 있을까?”라는 인간과 AI의 경계에 대한 근본적인 질문을 던졌습니다. 그로부터 9년이 흐른 지난 4월 11일, 이세돌은 UNIST(울산과학기술원) 교수로서 새출발을 알리는 인터뷰에서 “바둑을 잘 두는 사람이 필요한 것이 아니라 바둑을 만들 줄 아는 사람이 필요하다”고 말했습니다.

이 말은 오늘날 생성형 AI가 디자인 업계를 재편하는 상황에서 더욱 의미심장하게 다가옵니다. 왜냐하면 챗GPT, 미드저니(Midjourney)와 같은 생성형 AI 서비스들이 디자이너의 역량을 빠르게 따라잡고 있는 현 상황에서 “디자이너의 역할은 무엇인가?”라는 질문이 제기되고 있기 때문입니다. 마치 이세돌이 주어진 규칙 안에서 최고가 되는 대신, 새로운 규칙과 패러다임을 창조하는 “바둑을 만드는 사람”으로 자신의 역할을 재정의한 것처럼, 디자이너들도 자신의 정체성을 재정립해야 하는 순간입니다. 이에 대한 실마리를 찾고자, 생성형 AI로 인해 변화하는 디자인 프로세스와 그 속에서 새롭게 정의되고 있는 디자이너의 역할에 대해 살펴보고자 합니다.

AI가 바꾼 디자인 프로세스: 4D에서 3C로

대표적인 디자인 프로세스로 꼽히는 더블 다이아몬드는 2005년 영국 디자인 위원회(British Design Council)가 제안한 방법론입니다. 이 모델은 두 개의 다이아몬드 구조로 문제 해결 과정을 표현하며, 발견(Discover)-정의(Define)-발전(Develop)-전달(Deliver)의 단계를 통해 발산과 수렴을 두 번 반복합니다.

첫 번째 다이아몬드에서는 문제를 탐색하고 정의하며, 두 번째 다이아몬드에서는 해결책을 찾아 시각화합니다. 이 선형 프로세스에서 디자이너는 각 단계를 순차적으로 거치며 아이디어를 구체화하는데, 모든 단계에서 디자이너의 숙련도와 경험이 결정적 역할을 합니다. 발견 단계에서는 자료 수집 능력과 통찰력 있는 관찰이, 정의 단계에서는 복잡한 정보를 분석하고 핵심을 뽑아내는 능력이 요구됩니다.

특히 발전 단계에서는 디자이너의 창의적 사고와 시각화 기술이, 전달 단계에서는 방향에 맞는 정교한 디자인 능력과 디테일에 대한 감각이 결과물의 완성도를 결정합니다. 이처럼 더블 다이아몬드의 각 단계마다 디자이너의 전문성과 역량이 직접적으로 결과물의 완성도에 영향을 주는 구조입니다.

필자의 경험에 따르면, 최근의 AI 기반 디자인 프로세스는 위 다이어그램과 같이, 생성(Create), 큐레이션(Curate), 제작(Craft)이라는 세 가지 단계로 구성됩니다.

초기 단계에서 디자이너는 프롬프트(엔지니어링)를 통해 빠르고 대량으로 디자인 시안을 생성(Create)합니다. 이 과정에서 디자이너는 특정 디자인을 직접 만드는 것이 아니라, AI가 탐색할 수 있는 창의적 방향과 한계를 정의합니다. 추가로 생성된 수많은 시안들 속에서 디자이너는 일종의 큐레이터로서 가능성 있는 방향성을 선택(Curate)하는 역할을 합니다. 이는 단순한 선택이 아닌, 프로젝트의 목적과 가치에 부합하는 정확한 판단 과정이어야 합니다. 마지막으로, 선택된 디자인 방향을 바탕으로 실제 출판이나 생산에 필요한 세부적인 디테일을 수정하는(Craft) 제작 단계를 거칩니다.

이러한 프로세스는 초기 아이디어 발상에 더 많은 자원을 투자하고, 실행 단계는 효율화함으로써 디자인 프로세스의 창의성과 효율성을 동시에 높이는 특징이 있습니다.

두 프로세스의 차이점: 효율성

더블 다이아몬드 프로세스와 AI 기반 디자인 프로세스는 시간 배분과 작업 효율성 측면에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 더블 다이아몬드의 발견(Discover), 정의(Define), 발전(Develop), 전달(Deliver)의 네 단계는 각 단계별로 비교적 균등하게 진행되며, 전체 프로세스가 선형적으로 진행됩니다. 디자이너는 각 단계마다 많은 시간을 투자하며, 특히 리서치와 아이데이션, 시각화 작업에는 많은 노력과 전문성이 필요합니다.

반면, AI 기반 디자인 프로세스는 앞 부분의 생성(Create)과 큐레이션(Curate) 단계가 최적화(Craft) 단계에 비해 상당히 빠르게 진행됩니다. 디자이너는 프롬프트 입력으로 짧은 시간 안에 수십, 수백 개의 디자인 안을 생성할 수 있으며, 그 중에서 적절한 안을 선택하는 과정도 빠르게 이루어집니다. 이렇게 가속화된 프로세스는 전체 작업 시간을 대폭 단축시킵니다.

다만 이와 달리 최적화(Craft) 단계에서는 예상치 못한 시간 지연이 발생할 수 있습니다. 현재 생성형 AI 기술은 구현의 한계가 있어, 미세한 디테일이나 표현의 일관성 등의 구현에서 완벽하지 않은 결과물을 생성하는 경우가 많습니다. 이로 인해 디자이너는 AI가 생성한 결과물을 수작업으로 정교하게 다듬고, 환각현상(Hallucination)으로 비현실적으로 왜곡된 세부 요소들을 직접 수정해야만 합니다. 이 과정에서 생성(Create)과 큐레이션(Curate) 단계에서 절약된 시간의 상당 부분이 소요될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 전체적인 디자인 프로세스는 더블 다이아몬드 방식에 비해 여전히 짧은 시간 내에 완료된다는 점은 주목할 만합니다.

두 프로세스의 차이점: 아이디어-결과물 관계

더블 다이아몬드 디자인 프로세스와 AI 기반 프로세스는 초기 아이디어와 최종 결과물 간의 관계에서도 뚜렷한 차이가 있습니다. 더블 다이아몬드에서 처음 떠올린 아이디어는 사용자 인터뷰, A/B 테스트, 프로토타입 검증 등 다양한 피드백 과정을 통해 진화합니다. 어도비 프로그램이나 다른 시각화 도구를 활용한 최종 제작 단계로 이어지는 이 흐름에서, 콘셉트가 변화하며 발전하는 점은 더블 다이아몬드 프로세스의 자연스러운 특징이자 강점이라 할 수 있습니다.

AI 기반 디자인 프로세스는 이와는 반대 양상을 보입니다. 생성형 AI를 활용하면 처음부터 다양하면서도 완성도 높은 디자인을 다수 생성할 수 있고 이를 바탕으로 디자이너가 방향성을 빠르게 결정할 수 있습니다. 이렇게 초반에 확정된 방향성은 이후 생산을 위한 세부적인 조정과 개선 과정을 거치더라도 크게 변하지 않습니다. 결과적으로 더블 다이아몬드 프로세스와는 다르게 초기에 선택한 디자인 안과 최종 결과물 간의 차이를 줄일 수 있습니다.이런 특징으로 인해 디자인 제작과 판매 방식에도 큰 변화가 일어나고 있습니다.

변화를 잘 보여주는 사례로 ‘Offscript’ 앱이 있습니다. 이 앱은 크리에이터가 생성형 AI를 사용해 만든 이미지를 업로드하면, 인기 있는 디자인(앱 내‘좋아요’기준)을 실제로 생산해줍니다. 의류뿐 아니라 의자와 같은 가구에 이르기까지 다양한 디자인이 이 과정을 통해 실제로 양산되어 판매되고 있습니다.

이는 AI로 만들어진 디자인(이미지)을 대중이 먼저 선택하고 인기 있는 디자인이 후에 제품화되는 새로운 디자인 제작 과정을 보여주는 예로, 앞으로 이러한 방식의 디자인 프로세스가 더욱 확산될 것으로 예상됩니다. 그렇다면 이러한 디자인 프로세스 및 생산 과정의 변화 속에서 디자이너의 역할은 무엇일까요?

노련한 큐레이터가 돼야 하는 디자이너

더블 다이아몬드 프로세스와 같은 전통적인 디자인 과정에서는 디자이너가 시각 작업의 주도자로서 많은 디자인 요소를 결정했습니다. 어도비 포토샵, 일러스트레이터 같은 디자인 전용 소프트웨어를 능숙하게 다룰 수 있는 사람만이 디자인 작업이 가능했으며, 이러한 소프트웨어를 익히는 시간뿐 아니라  조형 원리, 색채 이론, 타이포그래피 등의 조형 지식을 습득하는 데 상당한 시간과 노력이 필요했습니다. 이러한 진입장벽으로 인해 비전문가들은 실제 디자인 작업에 참여하기 어려웠고, 소수 디자이너만이 시각화 과정을 주도하였습니다. 하지만 생성형 AI의 발전은 이러한 구조를 대대적으로 재편하고 있습니다. 이제 디자인 소프트웨어를 능숙하게 다루지 못해도 프롬프트(텍스트 형태의 지시문)만으로 누구나 완성도 높은 시각 결과물을 만들어낼 수 있습니다. 마케터, 기획자, 개발자, 고객 모두가 “a minimal red chair made of wood” 와 같은 간단한 프롬프트만으로 아이디어를 직접 시각화 할 수 있습니다.

따라서 이제 디자이너는 모든 것을 직접 작업하기보다, 다양한 이해관계자들과 함께 창의적인 방향을 찾고, 생성된 수많은 결과물 중에서 가장 적합한 디자인을 식별해야 합니다. 또한 선택된 디자인이 브랜드 아이덴티티, 사용자 경험, 시장 상황에 적합하도록 다듬고, 기술적 한계를 보완하며, 최종 결과물의 완성도를 책임지는 전문가로서의 역할을 맡게 됩니다. 결과적으로 디자이너는 이제 모든 픽셀을 직접 컨트롤하는 사람이 아니라, 디자인의 궁극적 목적과 가치를 제시하는 큐레이터로 자리매김해야 합니다.

이 과정상에서 내용의 맥락을 이해하고, 가치를 이해하며, 의미를 창출하는 능력이 그 어느 때보다 중요하기 때문에 텍스트 이해 및 해석 능력이 핵심 역량으로 요구되고 있습니다. 이러한 역량을 바탕으로 디자이너는 프롬프트에 자신의 요구사항을 정확히 담아, 이를 시각적으로 표현할 수 있어야 합니다. 또한 생성된 결과물이 의도한 메시지와 가치를 표현하고 있는지 비판적으로 분석하고, 때로는 텍스트와 이미지 사이의 미묘한 불일치를 포착하여 수정할 수 있는 리터러시(Literacy)가 필수적입니다. 이는 단순한 언어 이해를 넘어, 다양한 맥락과 뉘앙스를 읽어내는 고도의 해석 능력을 의미합니다.

프롬프트 디자인 : 시각 언어에서 텍스트 설계로

AI 활용이 사회 전 분야로 확대되면서 프롬프트 엔지니어에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 디자인 분야에도 생성형 AI가 본격적으로 적용되면서, 디자이너의 역할이 프롬프트 엔지니어로 확장되고 있습니다. 프롬프트 엔지니어링 시장은 2024년 3801억2000만 달러였던 시장 규모가 2025년 5051억8000만 달러로 증가하고, 2034년까지 약 6조5338억7000만 달러에 이를 것으로 예측됩니다.

이러한 급성장은 경제적 관점에서도 디자이너의 역할이 바뀔 수밖에 없음을 보여줍니다. 단순히 시각 결과물을 만드는 사람에서, LLM 기반의 언어를 잘 이해하고 AI에게 효과적으로 지시할 수 있는 프롬프트 전문가로 진화해야 하는 것입니다.

2023년부터 챗GPT, 미드저니, Runway, Luma와 같은 생성형 AI 도구들의 이미지, 영상 생성 성능이 비약적으로 향상되면서, 이러한 프롬프트 작성의 중요성은 더욱 강조되고 있습니다. 지금까지 디자이너는 머릿속의 아이디어를 이미지로 표현하는 훈련을 받아왔지만, 이제는 자신의 아이디어를 이미지가 아닌 먼저 ‘글’의 형태로 정확하게 표현할 수 있어야 합니다.

이는 AI가 사용자의 의도를 이해하고 해석할 수 있는 방식의 프롬프트 작성 능력을 의미합니다. 예를 들어, 단순히 “의자 디자인”이라고 프롬프트를 입력하는 것과 “스칸디나비안 미니멀리즘에서 영감을 받아 디자인한 유리와 대나무 소재의 유기적 곡선 라운지 체어, 자연광 아래에서 35mm 렌즈로 선명한 디테일과 깊이감 있는 구도로 촬영한 제품 사진”이라고 작성하는 것 사이에는 결과물의 완성도와 활용 가능성에 있어 큰 차이가 있습니다.

위와 자세하게 아이디어를 묘사하는 것과 동시에 디자이너는 의도적인 모호함과 추상적 개념을 전략적으로 활용하는 법도 익혀야 합니다. ‘행복한 의자’와 같은 논리적으로 연결되지 않는 낯선 조합은 인공지능의 다양한 해석을 유도해 기존의 고정관념을 뛰어넘는 새로운 디자인 가능성을 열어주고 디자이너에게 풍부한 아이디어 발상의 원천이 됩니다. 결국 정확한 묘사와 창의적 모호함 사이의 균형을 찾는, 전략적 프롬프트 작성 능력이 생성형 AI 시대의 디자이너에게 요구됩니다.

디자이너는 무엇을 준비해야 할까?

지금까지 AI의 발전으로 인해 변화하는 디자인 프로세스와 그 안에서 요구되는 디자이너의 역할 변화에 대해서 알아보았습니다. 마지막으로 이러한 급격한 변화 속에서 살아남기 위해 디자이너가 가져야 할 태도에 대해 살펴보고자 합니다. 크게 세 가지 유연함으로 정리할 수 있습니다.

✅ 유연한 소프트웨어 활용

디자인 툴의 생태계는 AI 기술의 등장으로 그 어느 때보다 다양하고 복잡해졌습니다. 이제 디자이너는 어도비와 같은 전통적인 디자인 소프트웨어뿐 아니라, 다양한 AI 기반 도구(서비스)들을 자유롭게 넘나들며 사용할 수 있어야 합니다. 이는 단순히 여러 소프트웨어를 다룰 수 있다는 의미를 넘어, 각 도구의 강점과 한계를 이해하고 이를 상황에 맞게 조합해 사용할 수 있는 능력을 뜻합니다.

챗GPT로 초기 콘셉트를 정하고, 미드저니로  중요 이미지를 생성한 후, 포토샵으로 후보정을 하는 등 여러 도구를 유기적으로 연결하는 프로세스가 하나의 예입니다. 궁극적으로 디자이너가 익숙한 툴에 얽매이는 것이 아닌, 변화하는 기술 환경 속에서 자신만의 창의적 비전을 실현할 수 있는 유연한 소프트웨어 활용 능력을 갖추어야 할 것입니다.

✅ 유연한 작업 방식

디자인 프로세스는 AI 기술의 발전에 따라 너무나 빠르게 변화하고 있습니다. 오늘 최적화된 프로세스가 내일은 이미 구식이 될 수 있는 상황에서, 디자이너는 특정 방식에 고착되지 않고 유연하게 적응해야 합니다.

생성형 AI 기술의 예고 없던 혁신적인 발전으로 인해 이전에 불가능하던 작업이 갑자기 가능해지거나 접근 방식이 완전히 달라져야 하는 상황도 있습니다. 예를 들어, 최근 챗GPT의 이미지 생성 성능 향상과 실사 표현이 더 자연스러워진 미드저니 7버전의 오픈은 이미 많은 디자이너들의 작업 프로세스를 바꿔 놓고 있습니다. 이러한 변화를 수용해 빠르게 적용하는 능력은 디자이너의 생존과 직결될 것입니다.

따라서 끊임없이 학습하고 적응하는 자세로 변화를 기회로 바꿀 수 있는 유연한 작업 태도가 중요합니다. 이를 위해서 정기적으로 새롭게 등장하는 도구와 기술을 탐색하고, 다양한 커뮤니티를 통해 지식을 공유하며, 실험적인 접근을 통해 새로운 가능성을 모색하는 습관을 길러야 합니다.

✅ 유연한 사고

생성형 AI는 딥러닝 모델을 기반으로 하기 때문에 그 원리와 생성 과정이 아직 명확하게 밝혀지지 않았습니다. 이는 일종의‘블랙박스 특성을 가진다는 의미로, 일반적인 문제 해결 방식인'원인 분석 후 해결' 접근이 항상 효과적이지 않을 수 있습니다.

예를 들어 만약 특정 프롬프트가 원하는 결과를 도출하지 못한다면, 그 이유를 찾아 깊이 고민하기보다는 다양한 변형을 빠르게 시도해보는 것이 더 효율적입니다. 이는 마치 과학 실험과 유사한데, 여러 가설을 빠르게 테스트하며 최적의 결과를 찾아가는 방식입니다. 디자이너는 이러한 실험적이고 유연한 사고를 통해 AI와의 협업 방식을 지속적으로 발전시켜 나가야 합니다. 특히 AI의 특성상 동일한 프롬프트(인풋)이라도 모델의 버전이나 설정에 따라 다른 결과가 나올 수 있다는 점을 알고, 이를 불안정성이 아닌 창의적 가능성의 기회로 바라보는 유연한 사고가 중요합니다.

이러한 세 가지 유연성, 즉 소프트웨어 활용의 유연성, 작업 방식의 유연성, 사고의 유연성은 생성형 AI 시대 디자이너에게 필수적입니다. 알파고가 바둑 세계를 재편했듯이, 생성형 AI는 디자인 분야의 근본적인 패러다임 전환을 가져오고 있습니다. 이 변화 속에서 성공적으로 적응하고 살아남기 위해서는 디자이너가 단순한 도구 사용자나 규칙을 따르는 역할을 넘어, 바둑판 자체를 설계하는 디자이너로 진화해야 합니다. 이는 도전이자 기회로, 유연성을 갖춘 디자이너들에게는 전례 없는 무한한 가능성의 시대가 될 것입니다.

김진영 AI 디자이너

AI 디자인 전문가이자 AI 디자인 스튜디오 콜렉티브 턴의 대표를 맡고 있는 김진영 디자이너는 생성형 AI를 활용한 디자인 방법론을 연구하며 다양한 프로젝트를 진행 중이다. 인천공항, 서초구 등과 작업을 했으며, 대학 겸임교수, 강연가로 활동 중이다.

■ 現 콜렉티브 턴 대표

■ 現 국민대학교 AI 디자인랩 박사 과정 및 겸임교수

제작 장준영

출처 : 디지털 인사이트(DIGITAL iNSIGHT)

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작성자 ｜김진희 (070-7775-9542)