우리는 종종 AI가 피그마에 완벽한 컴포넌트를 배치해 화면을 단숨에 완성해 줄 것이라는 허상에 빠진다. 그러나 시스템과 룰이 엄격한 실무 환경에서는 AI가 만든 결과물을 프로덕션 레벨로 다듬는 데 오히려 더 긴 시간이 소요된다.
AI의 진정한 가치는 ‘결과물의 완성’이 아니라 작업 흐름을 가로막는 ‘병목 구간의 해소’에 있다. 며칠씩 걸리던 초기 방향성 탐색을 반나절 만에 시각화하여 논의 테이블에 올리거나, 수동으로 입력해야 했던 테스트용 더미 데이터를 일괄 주입하는 식이다.
결국 AI는 디자이너의 손을 대신하는 것이 아니라, 디자이너의 판단과 검증 주기를 극단적으로 압축시키는 가속기 역할을 한다. 완벽을 기대하면 실망하지만, 검증 도구로 활용하면 프로세스 전체의 ROI가 기하급수적으로 높아진다.
근거
오늘의집 디자이너의 사례에서도 피그마 화면을 바로 그리려던 시도는 실패(15~20분 소요 및 재작업 필요)로 끝났지만, 방향성을 탐색하고 프로토타입에 실제 데이터를 씌우는 용도로 전환하자 작업 시간이 2시간에서 15분으로 대폭 감소했다.
AI가 디자인을 완성해 주길 기대하기보다 디자이너의 판단을 더 빠르게 검증하는 도구로 쓸 때 가장 잘 맞았어요.
연결된 생각
- prototyping-as-thinking — 생각을 정리한 후 프로토타입을 만드는 것이 아니라, 프로토타입을 만드는 과정 자체가 생각과 검증의 과정이 된다.