AI 시대, 디자이너는 ‘노련한 큐레이터’가 돼야 한다 [기고] - 디지털 인사이트 DIGITAL iNSIGHT

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. 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 던졌다. 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 말했다. 이 말은 오늘날 생성형 AI가 디자인 업계를 재편하는 상황에서 더욱 의미심장하게 다가온다. 왜냐하면 챗GPT, 미드저니(Midjourney)와 같은 생성형 AI 서비스들이 디자이너의 역량을 빠르게 따라잡고 있는 현 상황에서 “디자이너의 역할은 무엇인가?”라는 질문이 제기되고 있기 때문이다. 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 순간이다. 이에 대한 실마리를 찾고자, 생성형 AI로 인해 변화하는 디자인 프로세스와 그 속에서 새롭게 정의되고 있는 디자이너의 역할에 대해 살펴보고자 한다. AI가 바꾼 디자인 프로세스: 4D에서 3C로 대표적인 디자인 프로세스로 꼽히는 더블 다이아몬드는 2005년 영국 디자인 위원회(British Design Council)가 제안한 방법론이다. 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 반복한다. 첫 번째 다이아몬드에서는 문제를 탐색하고 정의하며, 두 번째 다이아몬드에서는 해결책을 찾아 시각화한다. 이 선형 프로세스에서 디자이너는 각 단계를 순차적으로 거치며 아이디어를 구체화하는데, 모든 단계에서 디자이너의 숙련도와 경험이 결정적 역할을 한다. 발견 단계에서는 자료 수집 능력과 통찰력 있는 관찰이, 정의 단계에서는 복잡한 정보를 분석하고 핵심을 뽑아내는 능력이 요구된다. 특히 발전 단계에서는 디자이너의 창의적 사고와 시각화 기술이, 전달 단계에서는 방향에 맞는 정교한 디자인 능력과 디테일에 대한 감각이 결과물의 완성도를 결정한다. 이처럼 더블 다이아몬드의 각 단계마다 디자이너의 전문성과 역량이 직접적으로 결과물의 완성도에 영향을 주는 구조이다. 필자의 경험에 따르면, 최근의 AI 기반 디자인 프로세스는 위 다이어그램과 같이, 생성(Create), 큐레이션(Curate), 제작(Craft)이라는 세 가지 단계로 구성된다. 초기 단계에서 디자이너는 프롬프트(엔지니어링)를 통해 빠르고 대량으로 디자인 시안을 생성(Create)한다. 이 과정에서 디자이너는 특정 디자인을 직접 만드는 것이 아니라, AI가 탐색할 수 있는 창의적 방향과 한계를 정의한다. 추가로 생성된 수많은 시안들 속에서 디자이너는 일종의 큐레이터로서 가능성 있는 방향성을 선택(Curate)하는 역할을 한다. 이는 단순한 선택이 아닌, 프로젝트의 목적과 가치에 부합하는 정확한 판단 과정이어야 한다. 마지막으로, 선택된 디자인 방향을 바탕으로 실제 출판이나 생산에 필요한 세부적인 디테일을 수정하는(Craft) 제작 단계를 거친다. 이러한 프로세스는 초기 아이디어 발상에 더 많은 자원을 투자하고, 실행 단계는 효율화함으로써 디자인 프로세스의 창의성과 효율성을 동시에 높이는 특징이 있다. 더블 다이아몬드 프로세스와 AI 기반 디자인 프로세스는 시간 배분과 작업 효율성 측면에서 뚜렷한 차이를 보인다. 더블 다이아몬드의 발견(Discover), 정의(Define), 발전(Develop), 전달(Deliver)의 네 단계는 각 단계별로 비교적 균등하게 진행되며, 전체 프로세스가 선형적으로 진행된다. 디자이너는 각 단계마다 많은 시간을 투자하며, 특히 리서치와 아이데이션, 시각화 작업에는 많은 노력과 전문성이 필요하다. 반면, AI 기반 디자인 프로세스는 앞 부분의 생성(Create)과 큐레이션(Curate) 단계가 최적화(Craft) 단계에 비해 상당히 빠르게 진행된다. 디자이너는 프롬프트 입력으로 짧은 시간 안에 수십, 수백 개의 디자인 안을 생성할 수 있으며, 그 중에서 적절한 안을 선택하는 과정도 빠르게 이루어진다. 이렇게 가속화된 프로세스는 전체 작업 시간을 대폭 단축시킨다. 다만 이와 달리 최적화(Craft) 단계에서는 예상치 못한 시간 지연이 발생할 수 있다. 현재 생성형 AI 기술은 구현의 한계가 있어, 미세한 디테일이나 표현의 일관성 등의 구현에서 완벽하지 않은 결과물을 생성하는 경우가 많다. 이로 인해 디자이너는 AI가 생성한 결과물을 수작업으로 정교하게 다듬고, 환각현상(Hallucination)으로 비현실적으로 왜곡된 세부 요소들을 직접 수정해야만 한다. 이 과정에서 생성(Create)과 큐레이션(Curate) 단계에서 절약된 시간의 상당 부분이 소요될 수 있다. 그럼에도 불구하고 전체적인 디자인 프로세스는 더블 다이아몬드 방식에 비해 여전히 짧은 시간 내에 완료된다는 점은 주목할 만하다. 아이디어-결과물 관계 더블 다이아몬드 디자인 프로세스와 AI 기반 프로세스는 초기 아이디어와 최종 결과물 간의 관계에서도 뚜렷한 차이가 있다. 더블 다이아몬드에서 처음 떠올린 아이디어는 사용자 인터뷰, A/B 테스트, 프로토타입 검증 등 다양한 피드백 과정을 통해 진화한다. 어도비 프로그램이나 다른 시각화 도구를 활용한 최종 제작 단계로 이어지는 이 흐름에서, 콘셉트가 변화하며 발전하는 점은 더블 다이아몬드 프로세스의 자연스러운 특징이자 강점이라 할 수 있다. AI 기반 디자인 프로세스는 이와는 반대 양상을 보인다. 생성형 AI를 활용하면 처음부터 다양하면서도 완성도 높은 디자인을 다수 생성할 수 있고 이를 바탕으로 디자이너가 방향성을 빠르게 결정할 수 있다. 이렇게 초반에 확정된 방향성은 이후 생산을 위한 세부적인 조정과 개선 과정을 거치더라도 크게 변하지 않는다. 결과적으로 더블 다이아몬드 프로세스와는 다르게 초기에 선택한 디자인 안과 최종 결과물 간의 차이를 줄일 수 있다. 이런 특징으로 인해 디자인 제작과 판매 방식에도 큰 변화가 일어나고 있다. 변화를 잘 보여주는 사례로 ‘Offscript’ 앱이 있다. 이 앱은 크리에이터가 생성형 AI를 사용해 만든 이미지를 업로드하면, 인기 있는 디자인(앱 내 ‘좋아요’ 기준)을 실제로 생산해준다. 의류뿐 아니라 의자와 같은 가구에 이르기까지 다양한 디자인이 이 과정을 통해 실제로 양산되어 판매되고 있다. 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 예상된다. 그렇다면 이러한 디자인 프로세스 및 생산 과정의 변화 속에서 디자이너의 역할은 무엇일까? 큐레이터가 돼야 하는 디자이너 더블 다이아몬드 프로세스와 같은 전통적인 디자인 과정에서는 디자이너가 시각 작업의 주도자로서 많은 디자인 요소를 결정했다. 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 필요했다. 이러한 진입장벽으로 인해 비전문가들은 실제 디자인 작업에 참여하기 어려웠고, 소수 디자이너만이 시각화 과정을 주도하였다. 하지만 생성형 AI의 발전은 이러한 구조를 대대적으로 재편하고 있다. 이제 디자인 소프트웨어를 능숙하게 다루지 못해도 프롬프트(텍스트 형태의 지시문)만으로 누구나 완성도 높은 시각 결과물을 만들어낼 수 있다. 마케터, 기획자, 개발자, 고객 모두가 “a minimal red chair made of wood” 와 같은 간단한 프롬프트만으로 아이디어를 직접 시각화 할 수 있다. 따라서 이제 디자이너는 모든 것을 직접 작업하기보다, 다양한 이해관계자들과 함께 창의적인 방향을 찾고, 생성된 수많은 결과물 중에서 가장 적합한 디자인을 식별해야 한다. 또한 선택된 디자인이 브랜드 아이덴티티, 사용자 경험, 시장 상황에 적합하도록 다듬고, 기술적 한계를 보완하며, 최종 결과물의 완성도를 책임지는 전문가로서의 역할을 맡게 된다. 결과적으로 디자이너는 이제 모든 픽셀을 직접 컨트롤하는 사람이 아니라, 디자인의 궁극적 목적과 가치를 제시하는 큐레이터로 자리매김해야 한다. 이 과정상에서 내용의 맥락을 이해하고, 가치를 이해하며, 의미를 창출하는 능력이 그 어느 때보다 중요하기 때문에 텍스트 이해 및 해석 능력이 핵심 역량으로 요구되고 있다. 이러한 역량을 바탕으로 디자이너는 프롬프트에 자신의 요구사항을 정확히 담아, 이를 시각적으로 표현할 수 있어야 한다. 또한 생성된 결과물이 의도한 메시지와 가치를 표현하고 있는지 비판적으로 분석하고, 때로는 텍스트와 이미지 사이의 미묘한 불일치를 포착하여 수정할 수 있는 리터러시(Literacy)가 필수적이다. 이는 단순한 언어 이해를 넘어, 다양한 맥락과 뉘앙스를 읽어내는 고도의 해석 능력을 의미한다. 프롬프트 디자인 : 시각 언어에서 텍스트 설계로 AI 활용이 사회 전 분야로 확대되면서 프롬프트 엔지니어에 대한 수요가 급증하고 있다. 디자인 분야에도 생성형 AI가 본격적으로 적용되면서, 디자이너의 역할이 프롬프트 엔지니어로 확장되고 있다. 프롬프트 엔지니어링 시장은 2024년 3801억2000만 달러였던 시장 규모가 2025년 5051억8000만 달러로 증가하고, 2034년까지 약 6조5338억7000만 달러에 이를 것으로 예측된다. 이러한 급성장은 경제적 관점에서도 디자이너의 역할이 바뀔 수밖에 없음을