기업이 AI를 디자인에 활용하는 방법

🧐 Summary

1️⃣ 카르텔은 AI를 활용하여 미적 가치와 자원 효율성을 극대화한 AI 가구 컬렉션을 출시하였습니다.

2️⃣ 토스는 내부 디자인 툴에 AI를 도입한 Tosst로 그래픽 작업의 효율성을 높이고 있습니다.

3️⃣ AI를 통해 디자인팀이 반복 작업에서 벗어나 더 창의적인 프로젝트에 집중할 수 있도록 업무 환경이 점차 개선될 것으로 기대합니다.

올해 피그마와 어도비의 발표에서는 정말 말 그대로 AI 기능이 쏟아져 나왔죠. 모두가 아시다시피 디자인을 도와주는 AI 툴들이 정말 다양하게 나오고 있는데요, 그러다보니 실제 기업에서는 자신들의 인하우스 디자인팀의 업무에 AI를 얼마나 사용하고 있을지 궁금해졌어요. 오늘은 기업이 AI를 디자인에 활용한 사례 중 언론에 공개된 두 가지 내용을 함께 나눠보려 합니다.

가구 디자인에 AI를 활용한 사례 - Kartell AI Family

플라스틱으로 자동차 부품을 제조하는 회사였던 카르텔은 1960년대에 플라스틱 가구를 통해 큰 성공을 거두며 지금은 너무나도 유명해진 이탈리아 가구 브랜드죠. 특히 스타 디자이너들과의 협업을 통해 싸구려 소재로 여겨지던 플라스틱도 미적인 대상이 될 수 있다는 이미지를 만들어내며 플라스틱 가구의 고급화에 성공했어요. 늘 적극적으로 새로운 시도를 하는 브랜드답게, 2019년 세계 최초로 AI를 이용한 디자인을 선보였습니다. 카르텔의 의뢰를 받은 필립 스탁이 오토데스크의 Geneartive design AI를 활용해 AI Chair를 디자인한 것이죠. 필립 스탁은 이 의자를 디자인하기 위해 ‘최소한의 물질을 이용해 가장 편하게 몸을 쉬게 할 수 있는 형태’가 무엇인지부터 시작해 AI에게 선명한 형태, 강도와 견고함 등을 요구한 끝에 AI 컬렉션을 구현해 냈어요. 이들의 작업은 이후로도 이어져 최근엔 콘솔, 라운지체어가 추가된 ‘AI 패밀리’를 공개했죠.

AI 컬렉션의 디자인 과정에서 AI는 필립 스탁과 Kartell의 디자이너들이 설정한 특정 기준과 목표에 따라 가구 디자인을 자동 생성하고 수정하는 데 활용되었다고 해요.

목표 설정: 먼저 디자이너들이 가구의 기능성, 안정성, 구조적 조건 등의 요구 사항을 입력했어요. 예를 들어, 의자의 경우 사람이 앉았을 때 안정적이어야 하고, 디자인이 미적으로 만족스러우면서도 제조 가능한 형태여야 한다는 조건이 설정되었습니다.

디자인 생성: AI는 이러한 조건에 맞춰 다양한 형태의 디자인을 생성했습니다. 필립 스탁과 카르은 그중 AI가 생성한 수많은 디자인 옵션을 보고, 디자이너가 직접 수정하기보다는 AI가 선택한 최적의 구조를 활용해 디자인을 발전시켰다고 해요. AI를 최대한 활용하겠다는 컨셉때문이었겠죠. 이 과정에서 AI는 인간 디자이너와 협력하여 더 안정적이고 최적화된 디자인을 만들어냈어요.

반복적인 수정 및 개선: AI가 생성한 디자인들은 기능성과 미적 기준을 충족시키기 위해 반복적으로 개선되었다고 해요. 특히 AI는 각 디자인이 설정된 조건을 얼마나 잘 충족하는지 계산하고, 디자인을 자동으로 조정하여 결과적으로 최소한의 소재로 안정성을 최대화하는 형태로 최적화하였습니다.

이 과정에서 AI는 수천 개의 디자인 옵션을 빠르게 생성하고 평가했으며, 이를 통해 디자인 완성까지 걸리는 시간을 대폭 단축했어요. AI는 지정된 조건을 준수하면서도 기능적으로 안정적이고 미적으로 아름다운 형태를 유지하는 것에 집중했구요, 반복적 최적화를 통해 필요한 소재를 최소화하면서도 안정성, 미적 감각, 실용성을 동시에 고려했습니다. 또한 다양한 옵션을 생성하고 평가해 디자인 팀이 최적의 결과를 선택할 수 있게 지원한거죠.

그래픽디자인에 AI를 활용한 사례 - 토스의 Tosst

2023년 12월, 금융 플랫폼 토스(Toss)가 내부적으로 그래픽 디자인에 AI를 어떻게 활용하고 있는지 공개했어요. 토스는 독자적으로 개발한 AI 기반 그래픽 생성 툴인 Tosst를 통해 사내에서의 그래픽 작업 효율성을 극대화하고 있다고 해요. Tosst는 Stable Diffusion AI를 기반으로, 기존에 토스의 그래픽 팀이 보유한 약 2,000여 개의 자산을 학습하여 토스만의 톤 앤 매너를 그대로 반영한 그래픽을 자동으로 생성할 수 있는 시스템이에요.

학습과 데이터 입력: Tosst는 먼저 토스의 기존 그래픽 자산과 텍스트 프롬프트를 학습하여 토스 특유의 색감과 스타일을 이해하도록 설정되었어요. 이를 위해 약 2,000개의 이미지 리소스가 사용되었고, 디자인 요구사항에 맞춰 세부적인 텍스트 프롬프트가 AI에 전달되었습니다. 예를 들어, 사용자가 ‘동화 같은’ 스타일의 이미지를 원할 경우, Tosst는 ‘dreamlike atmosphere, soft pastel colors’와 같은 특정 프롬프트를 적용하여 적절한 색감과 분위기를 표현할 수 있게 학습된거죠.

그래픽 요청 및 자동 생성: 토스의 임직원들은 Tosst에 필요한 키워드와 이미지 유형을 입력함으로써, 톤 앤 매너를 유지하는 맞춤형 그래픽을 손쉽게 생성할 수 있게 되었어요. Tosst는 사용자가 선택한 이미지 유형에 따라 해당 스타일에 맞는 프롬프트를 자동으로 생성하고, 이에 맞는 그래픽 결과물을 제공합니다. 예를 들어, 같은 키워드 ‘통나무집’을 입력하더라도 ‘기본’, ‘동화 같은’, ‘인포그래픽’ 등 다른 스타일로 쉽게 표현할 수 있어요.

반복 학습과 최적화: Tosst는 그래픽 자산의 정확도와 일관성을 높이기 위해 주기적으로 추가 학습을 진행합니다. 특히 Tosst는 사내 디자인 작업을 보조하면서, 디자이너들이 원하는 결과를 더 잘 이해할 수 있도록 데이터베이스를 업데이트하며 정교한 그래픽 스타일을 유지하도록 설계되었어요. 이를 통해 디자인 팀은 반복적인 작업 대신 더 복잡하고 창의적인 프로젝트에 집중할 수 있게 되었고, Tosst는 손쉽게 다양한 그래픽 실험과 컨셉 테스트를 가능하게 하는 역할을 하고 있다고 해요.

오늘은 기업이 AI를 디자인에 어떻게 활용하고 있는지 이야기해보았어요. 가구 디자인과 같은 제품 디자인의 영역은 아무래도 예술성, 독창성을 중시하는 경우도 많기 때문에 새로운 시도라는 차원에서 AI를 접목해보는 경우가 종종 있는 것 같아요. 포문을 연 카르텔 뿐 아니라, AI를 활용한 디자인 자체가 브랜드 컨셉이 된 곳들도 있더라구요. 스웨덴 스톡홀름에 위치한 디자인 스튜디오 Interesting Times Gang(ITG)은 AI를 통해 지속 가능한 디자인을 추구하는 브랜드입니다. 이들은 AI를 활용해 내구성을 최대한 확보하되 최소한의 재료만으로 상판을 지지할 수 있는 친환경적인 테이블 다리를 가진 커피테이블 Aibio, 사용 후 분쇄하여 다시 재사용 가능한 Kelp 컬렉션 등을 선보이고 있어요.

하지만 개인적으로 좀 더 인상적이었던건 토스의 토스트 사례였어요. 기업이 인하우스 디자인팀의 업무 환경을 보다 효율적으로 개선하기 위해 AI를 똑똑하게 활용한 사례라고 생각되더라구요. 사실 회사에서 디자이너들의 업무는 남들이 상상하듯이 독창성과 창의성을 발휘해서 아이디어를 내는 업무보다는 많은 시간을 투자해 반복적으로 유사한 작업물을 생산해내야 하는 업무의 비중이 더 크잖아요. 이런 업무들에 AI를 활용한다면 그 시간에 디자이너들이 보다 창의적인 아이디어를 더 많이 낼 수 있어서 더 우수한 결과물이 나올 수 있다고 생각해요.

각 기업의 인하우스 디자인팀이 어떻게 일하는지는 외부에 그리 잘 공개되지 않기에, 토스와 같은 똘똘한 사례가 더 많을텐데 제가 접하지 못한걸 수도 있을 것 같아요. 특히 디자이너의 수가 적은 스타트업의 경우 이렇게 AI를 활용하면 그 효용성이 매우 높을 것 같은데요, 혹시 자신이 속한 조직에서 AI를 활용하고 있는 사례를 공유해주실 수 있다면 댓글로 남겨주시면 좋을 것 같네요. 혹은 본인이 생각하는 아이디어를 나누어주셔도 좋을 것 같아요.

더 많은 기업에서 이렇게 AI를 활용해서 직원들이 보다 인간의 고유한 능력을 잘 발휘할 수 있도록 지원해주는 날이 오기를 바래보며, 오늘의 뉴스레터는 여기서 마칠게요. 다음주 월요일에 다양한 업계 소식으로 다시 찾아뵙겠습니다!