🧐 Summary
1️⃣ AI가 현재 제일 잘하는 건 예측기반 작업입니다.
2️⃣ AI 시대에 필요한 능력은 나만의 시각과 기획력입니다.
3️⃣ 디자인 단계마다 AI도구를 활용한 새로운 디자인 방법론 필요합니다.
안녕하세요. 오늘은 최근에 다녀온 서울 디자인 2024 컨퍼런스에서 얻은 인사이트를 공유해보려고 합니다. 저는 ‘ 생성형 AI가 일으키는 디자인의 미래’라는 주제의 컨퍼런스에 참석했어요. AI가 디자인 분야에 어떤 변화를 가져오는지 학계와 산업현장의 이야기를 들을 수 있는 자리였습니다. 하루 동안 여러 연사들의 이야기를 듣고 제가 느낀 3가지 인사이트들 정리해보았어요.
인사이트1: AI가 현재 제일 잘하는 건 예측기반 작업
현재 생성형 AI를 디자인에 활용할 때 가장 유용한 작업은 예측이에요. AI는 많은 데이터를 인간보다 빠르게 분석하고, 생각하지 못한 다양한 방식의 결과물을 내놓을 수 있기 때문이에요. 여기까지만 하면 실제 제품을 개발하기에는 부족하죠. 제품은 공학적인 관점에서 문제없이 시장에 나가야해요. 그래서 수많은 테스트를 합니다. 예를 들어, 자동차 휠을 디자인하려면 디자인 관점에서 우리 브랜드의 정체성과 아름다움을 시각적으로 표현할 수 있으면서도 공학적으로 안정한지를 같이 검토해야하죠. 디자이너가 컨셉을 제시하면 엔지니어가 공학적인 수정사항을 요청하는 프로세스가 반복됩니다.
기존에 제한된 데이터를 기반으로 사람이 디자인 성능 테스트를 하던 부분을 AI가 대신한다면 어떨까요. 시각적으로 보기 좋은 디자인 뿐만 아니라 실제 성능을 예측하고 최적화 할 수 있는 디자인을 만들 수 있죠. 우리가 앞에서 자동차 휠 디자인 예시를 생각해봤죠? 휠을 시장에 출시하기 위해서는 휠이 받는 압력을 계산하는 작업이 필요해요. 이걸 AI가 해주는 겁니다. 그러면 디자인하고, 공학적 검토를 하고, 압력 시뮬레이션을 하는 과정을 한번에 할 수 있어요. AI가 휠을 디자인할 때 공학적인 조건들을 함께 검토해서 결과물을 제안 하도록 하는거죠. 이런 AI 예측 기반 작업은 디자인 프로세스의 반복적인 부분과 비용을 줄여주고, 디자이너와 엔지니어가 더 효율적으로 작업할 수 있는 환경을 만들어 줍니다.
인사이트2: AI 시대에 필요한 능력은 나만의 시각과 기획력
이제는 AI가 다양한 시안을 자동으로 만들어낼 수 있는 시대입니다. 그래서 디자이너의 독특한 시각과 기획력이 더 중요해지고 있어요. AI는 혼자서도 특정 키워드를 기반으로 많은 시안을 만들고 시각적 품질을 높일 수 있지만, 디자이너가 AI의 결과물을 검토하고 프로젝트의 방향성에 맞게 결과물을 개선하는 작업이 필요하기 때문이에요. 예를 들어, AI가 어떤 브랜드의 정체성에 맞는 제품을 디자인했다고 해도, 최종적인 결정을 하고 세부사항을 조정하기 위해서는 여전히 디자이너가 필요하죠.
따라서 AI를 잘 활용하기 위해서는 디자이너가 전략적인 시각으로 AI를 통제할 수 있어야 합니다. 예전에는 많은 팀원들과 함께 할 수 있었던 일을 AI와 나의 기획력으로도 해낼 수 있어요. 우리 모두가 디자인 팀장이 될 수 있는 거죠. 그래서 리더의 시각으로 의사결정을 할 수 있어야 합니다. 원하는 방향대로 디자인 결과물을 만들기 위해서이기도 하지만, AI의 실수를 중간에 관리할 수 있어야하기 때문이에요. AI는 기존에 학습한 데이터를 기반으로 작업하기 때문에 특정 제품과 비슷한 디자인을 만들어낼 수도 있어요. 또, 정교한 도면 등을 제대로 만들기 어려울 때도 있죠. 이런 문제 상황을 미리 염두에 두고 할상 디자인 결과물을 검토하는 습관이 필요합니다.
결국, 이러한 문제를 해결하기위해서는 디자이너의 기획력과 독착성이 중요해요. 일반적인 관점으로 디자인하는 작업은 AI에게 맡기고, 우리는 독창적인 시각으로 그 결과물을 발전시키는 역할을 해내야합니다. AI가 제안하는 다양한 것들 중에서 목적에 맞는 것을 선택하고 조정하는 능력, 이것이 AI 시대의 디자이너에게 필수적인 역량입니다.
인사이트3: 디자인 단계마다 AI도구를 활용한 새로운 디자인 방법론 필요
AI시대에서는 디자인의 각 단계마다 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 방법론이 필요해요. 몇 가지 사례들이 소개되었는데요, 초기 리서치 단계에서는 AI가 사용자가 실제 제품을 활용하는 관찰 사진을 통해 사용자 환경을 분석해주거나 디자이너가 놓친 관찰 결과들을 찾아줄 수 잇습니다. 리서치 작업을 보완해주는거죠. 냉장고를 디자인한다고 가정해볼까요. 수많은 주방 사진을 모아서 AI가 사용자 환경 이미지를 분석하고, 이것을 기반으로 필요한 요소들을 추론해서 디자인 방향성을 제안할 수 있습니다. AI가 특정 브랜드 이미지와 경쟁사 디자인을 모아서 분석한 다음, 그 결과를 디자인 키워드로 정리해줄 수도 있어요. 목업 단계에서는 AI가 특정 디자인 키워드를 변경해가면서 여러가지 시각적 변화를 쉽게 테스트할 수 있어요. AI가 주어진 디자인 키워드로 제품 이미지를 만들고, 재질이나 스타일에 따라 다양한 버전을 자동으로 만들어주는거죠. 이런 다양한 버전을 여러번, 다양한 범위로 만들어볼 수 있어요.
디자인 검토 단계에서는 AI 를 활용해서 디자인 일관성을 평가할 수 있습니다. 디자인 평가 기준을 설정해서 AI가 이를 기반으로 디자인 적합성을 검토하면 사람이 미처 확인하지 못한 요소들까지도 평가할 수 있어요.그런데 사실, 현재의 AI도구를 제품 전체 디자인에 활용하기에는 여러가지 문제가 있어요. 미적인 요소가 중요한 제품보다는 리모콘이나 자동차 췰 같은 제품의 일부, 그리고 기능적인 제품을 디자인할 때 더 유용하다고 합니다.
본질은 늘 변하지 않는다죠. 하지만 어려움에 빠졌을때, 고민이 들 때, 전혀 생각나지 않는 것이 본질인 것 같아요. AI도구들을 디자인에 활용할 생각만 한다면 왜 그걸 사용해야할지 목적 자체를 잊을 수 있습니다. 저는 컨퍼런스를 들으면서 우리가 인간다움과 디자이너의 정의를 더 깊고 다양하게 논의해야 한다고 느꼈어요. 우리가 AI의 속도와 범위를 따라잡을 수는 없지만, 우리에게는 ‘선택한다’라는 능력이 있기 때문이죠. 어떤 기준으로 왜 그것을 선택하는가. 앞으로 디자이너들이 가장 자주 고민할 주제이지 않을까요.
우리 같이 고민해보면서 다음주에 만나요!
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