AI 시대, 진화하는 디자이너의 역할

AX(AI Transformation) 시대의 디자인 프로세스는 프롬프트 엔지니어링을 중심으로 변화하고 있다. 디자이너는 이제 AI 프롬프트 디자이너로서 AI, 데이터, 창의성, 경험, 그리고 디자인툴의 결합을 통해 최상의 결과물을 도출하는 임무를 수행한다. AI가 창작의 경계를 확장하는 패러다임 전환 속에서, 디자이너가 직면할 새로운 기회와 전략적 AI 활용 방안을 심층적으로 탐색한다.

글_주다영
국민대학교 AI디자인학과 / TED AI디자인랩 교수
산업통상자원부 디자인테크핵심기술 자문교수
한국HCI학회, 한국감성과학회 부회장
한국디자인학회 이사
dyju@kookmin.ac.kr

---

AI와 디자인의 만남

AI(인공지능)와 디자인의 융합은 기술과 창의성의 결합을 의미하며, 현재 다양한 산업과 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있다. AI는 디자인 프로세스를 자동화하고, 데이터 기반의 창의적 인사이트를 제공하며, 믿을 수 없이 빠른 결과를 제시하고, 새로운 사용자 경험을 창출하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 최근 가장 돋보이는 AI 기술은 생성형 AI(Generative AI)로, 텍스트, 이미지, 동영상, 3D 모델 등을 자동으로 생성하여 디자이너의 작업을 지원함으로써 빠르게 디자인 분야에 변화를 주고 있다. 데이터 기반 디자인 또한 서비스 산업을 중심으로 사용자의 행동 데이터를 분석하여 UX/UI를 최적화하고 개인화된 디자인을 제공하는 데 수년간 활용되고 있다.

생성형 AI의 창의적인 결과물에 힘입어 현재는 창의성에 대한 화두가 더욱 많이 논의되지만, 근본적으로 AI는 반복적인 디자인 작업을 빠르게 처리하여 더욱 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 지원하는 자동화 및 효율화에 기여하고 있고, 추가로 AI 기반 추천 시스템, 인터페이스 최적화, AR/VR 등의 기술과 결합하여 동적인 사용자 경험을 제공하는 등의 분야에서도 영향을 주고 있다.

AI와 디자인의 협업은 이제 시작 단계에 있지만, 그 미래를 전망하자면 인간 디자이너와 AI의 협업이 더욱 강화될 것은 당연하다 하겠다. 기존의 AI가 단순 반복 작업을 처리하고, 디자이너는 창의적이고 감성적인 부분에 집중하는 협업의 형태는 지속되지만, 점차 매우 새롭고 존재하지 않았던 디자인에 대한 제시나, 제조 과정과 관련 프로세스를 향상시키는 관점의 디자인 등 인간 디자이너 1인이 모두 관여하기에는 어려웠던 분야에서 성과가 클 것으로 예상된다. 저작권 및 창의성의 역할과 한계 등에 대한 윤리적 문제에 대한 논의는 지속될 수밖에 없으며, 창조적 혁신을 위해 어떠한 방향으로 향할지는 우리의 몫이다.

AI와 디자인 융합의 핵심 요소

AI와 디자인의 효과적인 융합 및 좋은 결과를 위해서는 각각의 핵심 요소가 조화를 이루어야 하지만, 완전히 이전에 없던 새로운 무엇인가가 아닌 뛰어난 인간 디자이너와 뛰어난 AI 기술이 필요한 것이므로 여전히 기존의 디자인 과정이나 협업과 근본적으로는 크게 다르지 않다.

좋은 디자인을 위해서는 분야를 막론하고 창의성과 적절한 표현기법, 타겟에 대한 이해, 분야에 대한 이해, 독창성, 트렌드, 조형미, 감성적 표현과 같은 기본적인 디자인 요소들과 문법들이 존재한다. 이러한 요소들은 AI를 활용한 디자인에서도 동일하게 필요하며, 이는 AI와의 프롬프트 엔지니어링에서 활용되거나, 여러 개의 시안에서 좋은 시안을 고르는 등의 과정에 반영된다.

AI를 디자인에 활용할 때, 여러 사례 및 실증 연구를 통해 알아낸 사실은 매우 초보적인 디자이너 및 일반인 그룹과 숙련된 디자이너 그룹이 AI와의 협업으로 큰 효과를 얻어냈다는 점이다. 가장 크게 효과를 느끼는 그룹은 기존의 디자인 훈련을 받지 않고, 기존의 디자인 툴을 거의 사용하지 못하는 그룹이며, 이들은 효과성과 만족도를 가장 크게 느끼게 된다. 다소 경력이 있는 디자이너 그룹의 경우에는 여러 차례의 반복을 통해 시행착오가 많다는 점에서 오히려 인간 디자이너가 스스로 기존 툴을 이용하여 디자인하는 것이 유리하다는 의견이 상당했다. 마지막으로 숙련되고 많은 경력을 가진 디자이너의 경우, 생각지 못한 매우 특별한 디자인과 새로운 방향성, 리서치 등의 과정을 생략할 수 있는 효율성 등에서 만족도가 컸다.

위의 연구 결과가 시사하는 점은 AI와 디자인의 융합이 고도로 발전되고 우수한 결과를 도출하기 위해서는 이 융합의 핵심 요소로서 여전히 디자인 자체에 대한 디자이너로서의 노력과 시도, 좋은 디자인을 보는 눈 등이 필요하며, AI 툴을 제대로 활용하기 위한 프롬프트 엔지니어링 측면의 숙련 또한 핵심이라 하겠다.

AI를 활용한 디자인 실무 적용 전략

AI를 활용한 디자인 실무 적용 전략의 기본은 AI의 데이터 분석 및 자동화 기능을 활용하여 디자인 프로세스를 효율화하고, 생성형 AI 기술을 통해 빠르고 다양한 시안을 제작하며, 인간 디자이너와 AI 간의 협업을 통해 창의성과 감성적 설득을 최대한 이끌어내는 것이다. 특히 각 디자인 분야에 맞춰 최적의 AI 도구를 활용하는 것이 필요하며 분야별로 예를 들자면 다음과 같다.

시각디자인 분야에서는 생성형 AI를 활용하여 로고, 포스터, 배너, 이미지 등의 디자인 시안을 빠르게 제작하고, AI 기반 색상 추천 및 레이아웃 자동 조정을 통해 완성도를 높일 수 있다. 예를 들어, Adobe Sensei, Canva AI 등을 사용하여 자동 디자인 생성 및 스타일 가이드를 빠르게 최적화할 수 있다.

제품 및 산업 디자인에서는 Autodesk Fusion 360이나 Midjourney, DALL·E를 사용하여 다양한 콘셉트를 시각화하거나 3D를 디자인할 수 있다. 현재는 3D를 파트별로 쉽게 생성하는 AI 툴이 완전하지 않지만, 다양한 툴이 개발 중이며, 제조 과정에서 AI가 제안하는 재료 및 형태 최적화를 통해 디자인의 기능성과 생산성을 향상시키는 전략이 앞으로 유용해 보인다.

패션디자인에서는 AI를 이용해 최신 트렌드를 분석하고, DeepDream이나 CLO 3D 같은 AI 기반 디자인 도구를 활용하여 가상의 패션 아이템을 생성하며, AI 기반 스타일 추천 시스템을 통해 소비자 맞춤형 디자인을 제안할 수 있다.

건축 및 인테리어 디자인에서는 AI 알고리즘을 활용하여 공간 설계를 자동화하고, Dream by Wombo나 Arkdesign AI 같은 도구를 통해 가상 이미지 및 시뮬레이션을 빠르게 생성할 수 있다.

UX/UI 디자인에서는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 기반 AI 툴의 데이터 분석 기능을 활용해 데이터 기반 UX나 서비스 등을 설계하고, Figma의 AI 플러그인이나 Uizard와 같은 도구를 통해 와이어프레임과 UI 등을 자동 생성하며, 각종 사용자조사 분석 또한 가능하다.

위의 예시로 언급한 AI 툴들은 대부분 프롬프트를 통해 지시 혹은 디자인하므로, 아래에서는 제품디자인을 중심으로 좀 더 프롬프트를 어떻게 효과적으로 적용하는지 방법을 설명하고자 한다. 원하는 결과물을 얻기 위해 가장 중요한 점은 구체적이고 구조화된 프롬프트를 설계하는 것이며, 정리하면 다음과 같다.

a. 디자인 목표를 명확하게 설정: 제품의 용도, 타겟 사용자, 핵심 기능을 명확히 지정
예시 프롬프트: “환경 친화적인 소재를 활용한 미니멀한 전동 칫솔 디자인해줘, 사용자 친화적인 곡선형 핸들, 충전 독 포함해서”

b. 스타일과 형태를 구체적으로 기술: 제품의 스타일(미니멀, 인더스트리얼, 레트로 등)과 형태(곡선형, 각진, 유체적 등)를 명확히 설정
예시 프롬프트: “미래지향적이고 심플한 스마트 스피커 디자인으로 매끄러운 원형 디자인, 터치 인터페이스 포함하여 디자인해줘”

c. 소재 및 질감을 지정: AI가 텍스처나 재질을 반영할 수 있도록 원하는 소재를 포함한 프롬프트를 작성
예시 프롬프트: “알루미늄과 유리 소재를 사용한 고급스러운 무선 헤드폰 디자인이며, 부드러운 가죽 이어패드 포함한 제품 제시해줘”

d. 색상 및 디테일을 구체적으로 표현: 기본 색상 팔레트와 강조 색상을 지정하여 AI가 더욱 정밀한 디자인을 생성하도록 유도
예시 프롬프트: “우드 패턴과 메탈릭 마감이 조화를 이루는 고급스러운 스마트 테이블, 다크 브라운과 골드 포인트 색상 적용할 것”

e. 기능 및 인터페이스 고려: 제품의 기능적 요소(버튼, 터치패드, 디지털 디스플레이 등)를 명확하게 설명
예시 프롬프트: “OLED 디스플레이가 내장된 스마트 냉장고 디자인해줘. 터치스크린 인터페이스, AI 음성 비서 지원 기능 포함되어야 함”

f. AI 생성 결과를 피드백하며 조정: AI가 첫 번째 시안을 생성한 후, 결과를 분석하고 부족한 부분을 보완하여 추가 프롬프트를 입력하며 원하는 결과가 나올 때까지 반복
예시 프롬프트: “첫 번째 시안에서 버튼 디자인을 더 작게 조정하고, 색상을 더 밝게 변경한 안을 제시해줘.”

기업 및 산업에서 AI 디자인이 적용된 대표 사례

AI 디자인은 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있으며, 많은 기업이 성공적으로 AI와의 협업을 통해 새로운 디자인을 제시하고 있다. 대표 사례로 음료기업 Coca-Cola의 AI 기반 광고 및 그래픽 디자인이 있다. 코카콜라는 DALL·E 및 ChatGPT 기술을 활용하여 브랜드 캠페인의 이미지를 생성하는 프로젝트를 진행해 오고 있으며, 2023년에는 ‘Create Real Magic’ 캠페인을 통해 고객들이 직접 생성한 12만 개의 이미지 중 우수작을 선정하여 각종 광고에 활용, 성공적인 AI 디자인 캠페인이 되었다.

AI를 활용한 Coca-Cola의 다른 사례로 공식 영상광고인 Masterpiece가 있다. 박물관을 배경으로 유명 예술작품들이 살아있는 듯 표현한 작품으로 생성형 AI 애니메이션이 적극 활용되었다.

기업의 새로운 시도 외에도 인스타그램 등의 소셜네트워크를 기반으로 많은 디자이너와 파이오니어들이 생성형 AI 기반의 새로운 디자인을 자랑하고 있으며, AI가 만든 의류와 런웨이 이미지로 아트워크를 업로드하는 소셜네트워크 계정도 생겨났다.

이렇듯 AI 디자인은 기업의 혁신적인 마케팅과 크리에이티브 분야에서도 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 글로벌 브랜드뿐만 아니라, 개별 디자이너들도 AI를 활용해 새로운 표현 방식을 실험하며 디자인의 경계를 확장해 나가고 있다.

AI가 가져올 디자인 패러다임의 변화

AI의 발전은 디자인 패러다임을 자동화, 데이터 기반 디자인, 협업 중심의 창의성 강화로 변화시키고 있으며, 이에 따라 디자이너의 역할도 단순한 미적 창작에서 AI를 활용한 창의적 문제 해결자로 전환되고 있다. 이런 관점에서 AI 시대 디자이너의 핵심 역량은 AI 도구 활용 능력, 데이터 해석 및 분석 능력, AI가 제공하는 디자인 초안을 기반으로 감성과 철학을 반영하여 최종 결과물을 완성하는 능력, AI의 예측 모델의 활용 능력, 프롬프트 엔지니어링 기술 등이 대두되고 있다.

디자인 교육도 같은 맥락에서 변화가 일어나고 있는데, 많은 학생이 이미 패스트캠퍼스와 같은 온라인교육 플랫폼에서 생성형 AI 기반 디자인 방법을 익히고 있으며, 대학에서도 기존의 디자인툴과 함께 AI 기반 디자인툴 교육을 강화하고 있다. 앞으로 좀 더 중점을 두어야 할 교육 방향으로는 창의적 문제 해결 및 기획 역량을 강화하는 것과 디자인 외의 AI 중심 과학기술 분야와의 다학제적 교육을 들 수 있는데, AI가 단순 반복 시안 위주의 작업을 하는 반면, 디자이너는 브랜드 스토리텔링, 사용성 분석, 디자인 전략 수립 등의 고차원적 문제 해결에 집중해야 하며 빠르게 변화하는 AI 분야 또한 이해해야 하기 때문이다.

AI 기술은 하루가 다르게 발전 중이며, 곧 인간의 능력을 넘어설 것이라는 전망도 상당하다. 이러한 기술이 발전할수록 디자인은 더욱 인간 중심의 시각을 가지고 공감하는 디자인이기를 바라며, 앞으로의 디자이너는 AI를 뛰어난 조수로 둔 창의적 기획자이자 전략가로 성장하기를 바란다.