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이 글을 끝까지 읽으면 얻을 수 있는 것
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실제 사례를 통해 AI가 실무에 어떻게 활용되는지 알 수 있어요.
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“나도 이렇게 써먹을 수 있겠다”는 아이디어를 얻을 수 있어요.
이제 AI를 배워야 한다는 건 알겠는데,
막상 ‘디자인 실무에서 어떻게 써야 하지?’ 싶을 때가 많지 않나요?
많은 디자이너들이 AI를 실무에 녹여내고 있어요.
Midjourney로 하루짜리 그래픽 작업을 30분 만에 끝내고,
Figma와 Stitch AI를 활용해 1시간 만에 랜딩페이지를 완성하기도 하죠.
그래픽, UXUI, 리서치 세 가지 영역에서
AI가 실무에서 어떻게 쓰이고 있는지 살펴봅시다.
읽고 나면, ‘이건 나도 이렇게 써먹을 수 있겠다’는 감이 올 거예요.
그래픽 디자인
그래픽 소스 제작에 드는 시간을 기하급수적으로 줄일 수 있다면?
<사례1. 듀오톤 프로모션 그래픽 제작 프로젝트>
방을 꾸미는 게임으로 마케팅 이벤트를 하려고 했어요.
이용자들에게 호기심과 재미, 성취감을 이끌어내는 메인 그래픽이 필요했죠.
육성형 시뮬레이션 게임 무드의 아이소메트릭 일러스트를 메인 그래픽으로 활용하기로 했어요.
무엇으로 만들었을까?MidJourney를 활용해 이미지를 생성했어요.
어떤 결과물이 나왔을까?단기간에 다양한 시안을 확보하고, 이벤트 페이지에 적합한 완성도 높은 메인 그래픽 제작할 수 있었어요.
돋보이는 프로모션의 그래픽을 빠르게 만들고 싶다면?
<사례2. 할인 프로모션 키비주얼 제작 프로젝트>
할인 혜택 프로모션 이벤트 페이지를 기획하고 있었어요.
단순한 할인 안내를 넘어, 이용자들의 시선을 단번에 사로잡을 강렬한 비주얼이 필요했죠.
슬롯머신 특유의 레트로한 감성에 초현실적인 분위기를 더한 3D 그래픽을 메인으로 활용하기로 했어요. 여기에 역동적인 움직임까지 더한다면 더욱 효과적일 거라고 판단했습니다.
무엇으로 만들었을까?MidJourney로 3D 그래픽을 생성하고, Runway로 모션을 입혔어요.
어떤 결과물이 나왔을까?할인 프로모션의 짜릿함을 전달하는 강렬한 비주얼과 생동감 있는 움직임을 구현했어요. 정적인 이미지를 넘어 움직이는 그래픽으로 이용자들의 눈길을 사로잡고, 프로모션의 매력을 극대화할 수 있었답니다.
UXUI 디자인
디자인 시스템 점검, 클릭 한 번으로 끝낼 수 있다면?
<사례1. Cursor AI를 활용한 디자인 시스템 진단기 개발>
디자인 시스템은 계속 업데이트되는데, 실무에서는 여전히 8종 이상의 레거시 라이브러리가 혼재되어 있었어요. 새로운 디자인 시스템을 적용할 때마다 컴포넌트를 일일이 찾아서 확인하고 교체해야 했죠. 피드백을 반영하다 보면 누락되는 것들도 생기고요.
이 반복적인 수작업을 자동화해서 팀 전체의 생산성을 높이고 싶었어요. 혼재된 레거시 라이브러리를 자동으로 검출하고 분류하는 시스템이 필요했습니다.
무엇으로 만들었을까?Cursor AI와 피그마 플러그인 API를 활용했어요.
어떤 결과물이 나왔을까?1주 만에 '디자인시스템 진단기 v1.0' 피그마 플러그인을 개발하고 배포했어요. 원하는 프레임을 선택하면 최신 디자인시스템이 적용되지 않은 요소들을 자동으로 검출해서 목록으로 보여주죠. 결과 카드를 클릭하면 해당 컴포넌트 위치로 바로 이동할 수 있어, 수작업으로 찾아야 했던 시간이 대폭 줄었어요.
플러그인 내부에서는 14종의 라이브러리를 자동으로 검출하고 분류하는 로직까지 구현했어요. 플러그인 내 '제보하기' 기능으로 팀의 피드백을 실시간으로 수렴할 수 있게 되었고요. 첫 플러그인의 성공 이후, UX Writing 봇과 가이드 문서 변환 플러그인까지 추가로 배포하며 팀의 생산성 도구를 지속적으로 확장해 나갔답니다.
1시간 만에 랜딩페이지 완성한 비결은?
<사례2. Figma site + Stitch AI를 활용한 랜딩페이지 제작 프로젝트>
서비스 소개 랜딩페이지가 필요했는데, 아직 실제 제품이 없고 컨셉만 있는 단계였어요.
IR용으로 바로 사용할 수 있는 반응형 웹페이지와 적당히 구색을 갖춘 서비스 UI 컨셉컷이 필요했죠.
기존 방식이라면 IA, PRD를 보며 와이어프레임, 스크린 플로우, 화면정의서를 그리는 데만 하루 이상 걸렸을 거예요.
무엇으로 만들었을까?피그마 사이트, 기본 제공되는 템플릿, Stitch AI를 활용했어요.
어떤 결과물이 나왔을까?단 1시간 만에 랜딩페이지 초안을 완성했어요. 피그마 사이트 템플릿에 브랜드 컬러만 변경했더니, 템플릿 전체에 자동으로 반영되어 스타일 통일 작업도 간편했죠. 디자인과 퍼블리싱이 동시에 이루어져 별도의 개발 작업 없이 바로 배포 가능한 웹페이지가 만들어졌어요.
실제 제품이 없는 서비스의 컨셉 UI는 Stitch AI로 자연어 프롬프트를 입력해 5분 만에 생성했어요. 3번의 수정을 거쳐 랜딩페이지에 사용할 컨셉컷을 완성했고, 생성된 UI는 피그마로 가져와 편집도 가능했답니다. 마우스 호버 같은 인터랙션까지 구현해서 개발 없이도 생동감 있는 웹페이지를 완성할 수 있었어요.
리서치
어떻게 데이터 정리 시간을 10시간에서 10분으로 단축했을까?
<사례1. 오늘의집 UX 리서치팀 - AI 기반 리서치 자동화 프로젝트>
UX 리서처들은 늘 시간에 쫓깁니다.
고객 VOC 수천 개를 분류하고, 인터뷰 녹음을 텍스트로 옮기고, 인사이트를 정리하고...
정작 중요한 건 "왜 고객이 이런 행동을 했을까?"를 해석하는 건데, 데이터 정리에 시간을 다 써버리는 거죠.
오늘의집 UX 리서치팀은 이 문제를 정면으로 마주했습니다.
무엇으로 만들었을까?ChatGPT 프롬프트 엔지니어링, 네이버 클로바노트, 구글 Gemini, GPT 기반 Agent, 슬랙 API를 활용했어요.
어떤 결과물이 나왔을까?수천 개의 고객 피드백을 ChatGPT에 입력하면, 키워드별로 자동 분류하고 문제점과 개선사항을 정리한 요약 리포트가 3초 만에 생성돼요. 각 문제점에는 원문 VoC가 함께 첨부되어 검증도 가능하죠.
1시간짜리 인터뷰 영상은 클로바노트와 Gemini를 활용해 텍스트로 자동 변환하고, 화면별 사용자 행동, 긍정/부정 피드백, 혼란 지점을 구조화된 형식으로 요약했어요. 기존 10시간 걸리던 작업이 10분으로 줄었답니다.
리서치 설계 단계에서는 ChatGPT에 목적과 초안 질문지를 입력하면, AI가 구매 여정 전반을 분석해 빠진 질문을 제안하고 질문 순서를 최적화해줘요. 그리고 '유저위키'라는 리서치 리포지토리를 만들어, 과거의 모든 리서치 데이터를 GPT 기반 Agent로 저장했어요. 슬랙에서 자연어로 질문하면 관련된 인터뷰 내용과 인사이트를 즉시 검색해 답변해주는 챗봇 시스템이죠.
결과적으로 리서처들은 반복 작업에서 벗어나 고객 행동 해석, 비즈니스 연결성, 본질적 문제 파악 등 전략적 사고에 더 많은 시간을 투자할 수 있게 되었어요.
생성형 AI로 UX 리서치 프로세스를 혁신할 수 있을까?
<사례2. 라이트브레인 - 생성형 AI를 활용한 UX 리서치 프로세스 혁신>
UX 디자인 프로세스 중에서도 리서치 단계(Discover)는 특히 시간과 비용이 많이 들어요.
생성형 AI를 기존 UX Design 프로세스에 접목시켜, 리서치 단계의 효율성을 높이고 싶었어요. 데스크 리서치부터 사용자 니즈 조사, 리서치 계획서 작성, 휴리스틱 분석까지 AI를 활용하여 UX 디자이너들이 더 전략적인 업무에 집중할 수 있는 워크플로우를 구축하고자 했죠.
무엇으로 만들었을까?ChatGPT, Google Gemini, MS Copilot, 뤼튼 등 주요 생성형 AI 도구들을 활용했어요.
어떤 결과물이 나왔을까?시장 조사, 경쟁사 분석, 트렌드 파악 같은 기본적인 데스크 리서치를 생성형 AI를 통해 빠르게 수행할 수 있게 되었어요.
사용자 니즈와 고충 조사를 위해 5단계 프롬프트 방식(역할 부여 → 임무 부여 → 리서치 목표 제시 → 고려사항 전달 → 최종 목표 명령)을 구축했어요. 필드리서치를 완전히 대체하지는 못하지만, 보조 자료로서 충분한 활용 가치가 있었죠.
모르는 분야나 새로운 프로젝트에 대한 리서치 계획서 초안을 AI가 작성하도록 하니, 기획 단계에서 큰 시간 절약 효과를 경험했어요. 특히 익숙하지 않은 도메인일수록 효과가 컸답니다.
휴리스틱 분석도 시도해봤는데, 참고 수준의 결과물은 나왔지만 전문가 수준의 깊이 있는 분석에는 미치지 못했어요. 이를 통해 생성형 AI가 보조 도구로는 유용하지만, UX 전문가의 전문성을 완전히 대체할 수는 없다는 것을 확인했습니다.
정리 - 그래서 AI를 통해 어떤 변화를 이루었나?
듀오톤 프로모션 그래픽 제작기존에는 일러스트 시안을 일일이 그려야 했지만,
Midjourney로 다수의 콘셉트 시안을 단시간에 생성
→ 아이디어 탐색과 결정 속도가 획기적으로 빨라졌어요.
할인 프로모션 키비주얼 제작Midjourney + Runway 조합으로 3D 그래픽과 모션을 빠르게 합성,
그래픽 퀄리티와 제작 효율을 동시에 확보.
→ 한정된 예산, 시간에서도 몰입감 있는 시각물을 만들어낼 수 있었어요.
Cursor AI 디자인시스템 진단기 개발팀 내 혼재된 라이브러리를 AI가 자동 검출
→ 반복적인 수작업 검증 과정이 자동화되며, 디자이너는 ‘검사자’에서 ‘문제 해결자’로 전환되었어요.
Figma Site + Stitch AI 랜딩페이지 제작AI + 템플릿 조합으로 기획–디자인–퍼블리싱을 통합,
→ 하루 이상 걸리던 웹페이지 제작을 1시간 내 완성시키며 시간을 압축적으로 사용할 수 있었어요.
오늘의집 UX 리서치 자동화 프로젝트ChatGPT·Clova·Gemini를 연계해 데이터 분류·요약·검색을 자동화
→ 리서처가 반복 작업에서 벗어나 ‘데이터 정리’에서 ‘통찰을 발견’하는 시간을 벌 수 있었어요.
라이트브레인 UX 리서치 프로세스 혁신생성형 AI를 리서치 전 단계에 도입,
시장조사·질문설계·분석까지의 리드타임 단축
→ 디자이너들이 정보 수집보다 전략적 해석에 집중할 수 있게 되었어요.
AI는 디자이너를 대체하는 도구가 아니라, 디자이너의 능력을 ‘확장’시키는 파트너가 되고 있어요.
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그래픽 디자이너에게는 아이디어와 시각 완성도를 넓혀주는 동료
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UX/UI 디자이너에게는 반복을 줄이고 생산성을 높여주는 파트너
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리서치 단계에서는 통찰에 집중할 수 있도록 도와주는 조력자가 되었어요.
더 이상 디자이너는 제작하는 능력을 키우는데 시간을 쏟기보다
구조를 설계하고 방향을 제시하는 데 에너지를 많이 쏟아야 합니다.
AI를 통해 생산성을 높이고 우리는 더 ‘의미 있는 문제’를 해결하는 데 집중해야 해요.
이번 2회차에서는
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분야별로 AI가 어떻게 활용되고 있는지 살펴보았어요.
여러분은 어떤 업무에 AI를 활용해보고 싶으신가요?
혹은 이미 AI를 활용하고 있다면 댓글로 공유해주세요!
(당신의 경험이 누군가에게는 큰 힌트가 될 수 있어요)