[UXUI취업시리즈3] 디자이너는 AI를 이렇게 씁니다

AI가 디자인 업무에 들어오면서 UX/UI 디자이너의 일하는 방식도 빠르게 바뀌고 있습니다.

예전에는 레퍼런스를 찾고, 사용자 인터뷰 내용을 정리하고, 와이어프레임을 만들고, 버튼 문구를 다듬는 데 많은 시간이 필요했습니다.

하지만 이제는 AI를 활용해 아이디어를 빠르게 확장하고, 자료를 정리하고, 여러 디자인 대안을 비교하는 일이 가능해졌습니다.

그렇다고 해서 AI가 UX/UI 디자이너의 역할을 대신한다는 뜻은 아닙니다.

실무에서 AI는 디자이너를 대체하는 존재라기보다, 반복 작업을 줄이고 사고의 속도를 높여주는 보조 도구에 가깝습니다.

중요한 것은 AI에게 모든 판단을 맡기는 것이 아니라, 디자이너가 목적과 기준을 세운 뒤 AI를 필요한 단계에 활용하는 것입니다.

이번 글에서는 현직 UX/UI 디자이너가 실무에서 AI를 어떻게 활용하는지, 취업 준비생이 어떤 방식으로 연습하면 좋은지 정리해보겠습니다.

목차

• UX/UI 실무에서 AI는 어디에 쓰일까?

• AI 활용법 1: 리서치 자료를 빠르게 정리하기

• AI 활용법 2: 아이디어와 레퍼런스 확장하기

• AI 활용법 3: 와이어프레임과 화면 구조 초안 만들기

• AI 활용법 4: UX Writing과 마이크로카피 다듬기

• AI 활용법 5: 프로토타입과 사용자 흐름 점검하기

• AI를 쓸 때 디자이너가 반드시 직접 해야 하는 일

• 취업 준비생은 AI 활용 경험을 어떻게 포트폴리오에 담아야 할까?

• 자주 묻는 질문

• 마무리

UX/UI 실무에서 AI는 어디에 쓰일까?

UX/UI 실무에서 AI는 디자인 전 과정에 활용될 수 있습니다.

하지만 모든 과정을 AI에게 맡기는 방식은 좋은 활용법이 아닙니다.

현직 디자이너는 보통 AI를 다음과 같은 단계에서 보조 도구로 사용합니다.

• 리서치 자료 요약

• 사용자 인터뷰 정리

• 경쟁 서비스 분석

• 아이디어 발산

• 레퍼런스 방향 정리

• 와이어프레임 초안 작성

• UX Writing 문구 제안

• 프로토타입 흐름 점검

• 포트폴리오 설명 문장 정리

이 중 AI가 특히 잘하는 일은 반복적이고 시간이 오래 걸리는 정리 작업입니다.

반대로 디자이너가 직접 해야 하는 일은 문제 정의, 우선순위 판단, 사용자 맥락 해석, 최종 의사결정입니다.

AI는 작업을 대신하는 것이 아니라 생각을 빠르게 펼쳐주는 도구입니다

AI를 잘 쓰는 디자이너는 AI에게 정답을 요구하지 않습니다.

대신 여러 가능성을 빠르게 펼쳐보는 데 사용합니다.

예를 들어 “이 앱 화면을 어떻게 만들까?”라고 묻는 것보다, “초보 사용자가 첫 결제를 할 때 불안해할 수 있는 지점 10가지를 정리해줘”라고 요청하는 것이 더 좋습니다.

전자는 결과물을 바로 요구하는 방식이고, 후자는 문제를 더 넓게 탐색하는 방식입니다.

실무에서 AI를 잘 활용하려면 질문의 수준이 중요합니다.

AI에게 무엇을 만들라고 시키기 전에, 먼저 어떤 문제를 보고 있는지 정리해야 합니다.

AI 활용법 1: 리서치 자료를 빠르게 정리하기

UX/UI 실무에서 리서치는 많은 시간이 걸리는 작업입니다.

사용자 인터뷰, 설문 응답, 앱 리뷰, 경쟁 서비스 분석 자료를 읽고 정리해야 하기 때문입니다.

AI는 이 과정에서 큰 도움이 될 수 있습니다.

긴 텍스트를 요약하고, 반복적으로 등장하는 불편사항을 분류하고, 주요 키워드를 뽑는 데 사용할 수 있습니다.

예를 들어 앱 리뷰 데이터를 분석할 때 AI에게 다음과 같이 요청할 수 있습니다.

“아래 사용자 리뷰를 기능 불편, 가격 불만, 사용성 문제, 긍정 의견으로 분류해줘.”

또는 사용자 인터뷰 내용을 정리할 때 이렇게 요청할 수도 있습니다.

“이 인터뷰 내용에서 사용자가 겪는 핵심 불편사항과 감정 표현을 구분해서 정리해줘.”

이렇게 하면 리서치 자료를 처음부터 끝까지 혼자 정리하는 시간을 줄일 수 있습니다.

리서치 요약은 AI가, 인사이트 해석은 디자이너가 해야 합니다

AI가 리서치 자료를 요약해준다고 해서 인사이트까지 자동으로 만들어지는 것은 아닙니다.

요약은 자료를 짧게 줄이는 일입니다.

인사이트는 그 자료에서 의미 있는 문제를 발견하는 일입니다.

예를 들어 사용자가 “앱이 복잡하다”고 반복해서 말한다고 가정해보겠습니다.

AI는 이 내용을 “사용자는 앱이 복잡하다고 느낀다”라고 요약할 수 있습니다.

하지만 디자이너는 더 깊이 봐야 합니다.

복잡함의 원인이 정보 구조인지, 용어의 어려움인지, 버튼 위치인지, 첫 화면의 선택지가 너무 많은 것인지 확인해야 합니다.

따라서 리서치 단계에서 AI는 정리 도구로 활용하고, 최종 문제 정의는 디자이너가 직접 해야 합니다.

AI 활용법 2: 아이디어와 레퍼런스 확장하기

디자인을 시작할 때 가장 어려운 부분 중 하나는 방향을 잡는 일입니다.

어떤 레이아웃이 적합할지, 어떤 사용자 흐름이 자연스러울지, 어떤 톤의 인터페이스가 맞을지 고민해야 합니다.

AI는 이때 아이디어를 넓히는 도구로 사용할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 요청을 할 수 있습니다.

• “처음 가계부 앱을 쓰는 사용자를 위한 온보딩 아이디어를 10개 제안해줘.”

• “20대 취업준비생 대상 포트폴리오 서비스의 핵심 화면 구성을 제안해줘.”

• “초보 사용자가 부담 없이 시작할 수 있는 UX Writing 톤을 5가지로 정리해줘.”

• “B2B SaaS 대시보드에서 사용자가 자주 확인해야 할 정보 우선순위를 정리해줘.”

이렇게 AI를 활용하면 혼자 생각할 때보다 더 많은 방향을 빠르게 검토할 수 있습니다.

레퍼런스는 많이 찾는 것보다 기준을 세우는 것이 중요합니다

AI가 여러 아이디어를 제안해도 모든 방향이 좋은 것은 아닙니다.

실무 디자이너는 AI가 제안한 아이디어를 그대로 쓰지 않습니다.

서비스 목표, 타깃 사용자, 브랜드 톤, 개발 가능성, 정보 구조를 기준으로 걸러냅니다.

예를 들어 AI가 화려한 인터랙션을 제안하더라도, 사용자가 빠르게 정보를 확인해야 하는 서비스라면 적합하지 않을 수 있습니다.

반대로 단순한 화면이더라도 사용자의 목적 달성에 도움이 된다면 좋은 디자인이 될 수 있습니다.

따라서 AI를 활용한 레퍼런스 확장은 “많이 뽑기”가 아니라 “기준에 맞게 고르기”가 핵심입니다.

AI 활용법 3: 와이어프레임과 화면 구조 초안 만들기

AI는 와이어프레임 초안을 만드는 데도 활용할 수 있습니다.

특히 초기 기획 단계에서 여러 화면 구성을 빠르게 비교할 때 유용합니다.

예를 들어 “온라인 강의 상세페이지에 필요한 섹션을 사용자 설득 흐름에 맞게 구성해줘”라고 요청하면, AI는 다음과 같은 구조를 제안할 수 있습니다.

• 강의 핵심 가치

• 수강 대상

• 커리큘럼

• 수강 후 얻을 수 있는 결과

• 포트폴리오 예시

• 수강 후기

• 상담 신청 CTA

이 구조를 바탕으로 디자이너는 실제 와이어프레임을 만들 수 있습니다.

또한 AI를 활용해 화면별 정보 우선순위를 정리할 수도 있습니다.

“첫 방문자가 가장 먼저 확인해야 할 정보와 나중에 봐도 되는 정보를 구분해줘”처럼 요청하면 설계 방향을 잡는 데 도움이 됩니다.

와이어프레임은 화면 배치보다 사용자 흐름이 먼저입니다

와이어프레임을 만들 때 초보자는 종종 “어디에 무엇을 배치할까?”부터 고민합니다.

하지만 실무에서는 배치보다 흐름이 먼저입니다.

사용자가 어떤 순서로 정보를 이해하고, 어떤 행동으로 이어져야 하는지를 먼저 정리해야 합니다.

AI는 화면 구성 아이디어를 줄 수 있지만, 사용자의 행동 흐름을 검증하는 것은 디자이너가 해야 합니다.

예를 들어 CTA 버튼을 상단에 둘지 하단에 둘지는 정답이 없습니다.

사용자가 충분한 정보를 본 뒤 행동해야 하는 서비스라면 하단 CTA가 자연스러울 수 있습니다.

반대로 빠른 신청이나 반복 구매가 중요한 서비스라면 상단 CTA가 효과적일 수 있습니다.

이런 판단은 AI가 아니라 디자이너의 UX 사고에서 나와야 합니다.

AI 활용법 4: UX Writing과 마이크로카피 다듬기

UX/UI 디자인에서 문구는 매우 중요합니다.

버튼 하나, 안내 문구 하나가 사용자의 행동에 영향을 줄 수 있기 때문입니다.

AI는 UX Writing과 마이크로카피 초안을 만드는 데 유용합니다.

예를 들어 다음과 같은 문구를 만들 때 AI를 활용할 수 있습니다.

• 회원가입 안내 문구

• 결제 완료 메시지

• 오류 안내 문구

• 빈 화면 문구

• 버튼 문구

• 온보딩 설명 문구

• 푸시 알림 문구

AI에게 여러 톤을 요청할 수도 있습니다.

예를 들어 “친절한 톤”, “전문적인 톤”, “짧고 명확한 톤”, “브랜드 신뢰감을 주는 톤”처럼 나눠서 비교할 수 있습니다.

좋은 UX Writing은 예쁜 문장이 아니라 행동을 돕는 문장입니다

AI가 자연스러운 문장을 만들어준다고 해서 그것이 좋은 UX Writing은 아닙니다.

좋은 UX Writing은 사용자가 다음 행동을 이해하도록 돕는 문장입니다.

예를 들어 “다시 시도해주세요”라는 문구보다 “인터넷 연결을 확인한 뒤 다시 시도해주세요”가 더 좋은 안내일 수 있습니다.

“입력값이 잘못되었습니다”보다 “이메일 형식에 맞게 입력해주세요”가 더 구체적입니다.

UX Writing에서 중요한 것은 감성적인 표현이 아니라 명확성입니다.

AI는 문장 초안을 만들 수 있지만, 사용자의 상황에 맞는 최종 문구를 선택하는 것은 디자이너가 해야 합니다.

AI 활용법 5: 프로토타입과 사용자 흐름 점검하기

AI는 프로토타입 단계에서도 활용할 수 있습니다.

특히 화면 흐름을 점검하거나 예상 사용 시나리오를 만들어보는 데 도움이 됩니다.

예를 들어 다음과 같이 요청할 수 있습니다.

“처음 방문한 사용자가 이 서비스에서 회원가입 후 첫 구매까지 진행하는 시나리오를 단계별로 정리해줘.”

또는 이렇게 요청할 수도 있습니다.

“이 결제 플로우에서 사용자가 이탈할 수 있는 지점을 찾아줘.”

이런 방식으로 AI를 활용하면 디자이너가 놓칠 수 있는 흐름상의 문제를 빠르게 점검할 수 있습니다.

물론 AI가 지적한 내용이 모두 맞는 것은 아닙니다.

하지만 검토할 체크리스트를 빠르게 만들 수 있다는 점에서 실무에 도움이 됩니다.

AI는 테스트를 대신할 수 없지만 체크리스트를 만들어줄 수 있습니다

사용자 테스트는 실제 사용자의 행동을 확인하는 과정입니다.

AI가 사용자처럼 답변할 수는 있지만, 실제 사용자의 행동을 완전히 대체할 수는 없습니다.

따라서 AI를 사용자 테스트의 대체물로 쓰기보다는 사전 점검 도구로 활용하는 것이 좋습니다.

예를 들어 테스트 전에 AI에게 다음과 같이 요청할 수 있습니다.

• “이 화면에서 사용자가 헷갈릴 수 있는 표현을 찾아줘.”

• “첫 방문자가 다음 행동을 예측하기 어려운 지점을 알려줘.”

• “이 플로우에서 이탈 가능성이 높은 단계를 정리해줘.”

• “사용자 테스트 질문지를 만들어줘.”

이렇게 하면 실제 테스트 전에 기본적인 문제를 미리 점검할 수 있습니다.

AI를 쓸 때 디자이너가 반드시 직접 해야 하는 일

AI를 잘 활용하는 디자이너일수록 모든 것을 AI에게 맡기지 않습니다.

AI는 빠르게 만들어주지만, 정확하게 판단하지는 못할 수 있습니다.

따라서 디자이너가 반드시 직접 해야 하는 일이 있습니다.

1. AI 결과물은 반드시 검토해야 합니다

AI가 만든 결과물은 그럴듯해 보일 수 있습니다.

하지만 그럴듯함과 정확함은 다릅니다.

AI가 제안한 화면 구조가 실제 사용자에게 적합하지 않을 수도 있고, UX Writing 문구가 브랜드 톤과 맞지 않을 수도 있습니다.

리서치 요약에서 중요한 맥락이 빠질 수도 있습니다.

그래서 AI 결과물은 항상 검토해야 합니다.

디자이너는 AI가 만든 결과물을 그대로 사용하는 사람이 아니라, 목적에 맞게 수정하고 판단하는 사람입니다.

2. AI에게 좋은 답을 얻으려면 좋은 질문이 필요합니다

AI 활용 능력은 결국 질문 능력과 연결됩니다.

막연하게 요청하면 막연한 답이 나옵니다.

“랜딩페이지 만들어줘”보다 다음과 같이 요청하는 것이 좋습니다.

“20대 취업준비생이 UX/UI 국비지원 교육을 처음 알아볼 때 궁금해할 정보를 기준으로 랜딩페이지 섹션 구조를 제안해줘. 각 섹션의 목적도 함께 설명해줘.”

이렇게 요청하면 AI가 단순 화면이 아니라 사용자와 목적을 고려한 구조를 제안할 가능성이 높아집니다.

취업 준비생은 AI 활용 경험을 어떻게 포트폴리오에 담아야 할까?

AI를 사용한 경험은 UX/UI 포트폴리오에 충분히 담을 수 있습니다.

다만 “AI로 만들었다”가 핵심이 되어서는 안 됩니다.

중요한 것은 AI를 어떤 문제 해결 과정에 활용했고, 그 결과를 어떻게 판단했는지입니다.

예를 들어 포트폴리오에는 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

• 사용자 리뷰 100개를 AI로 1차 분류한 뒤 핵심 불편사항을 직접 도출했다.

• AI를 활용해 온보딩 문구 초안을 여러 톤으로 생성하고, 타깃 사용자에게 맞는 표현을 선택했다.

• AI가 제안한 화면 구조 3가지를 비교한 뒤 사용자 흐름에 맞게 재구성했다.

• 프로토타입 테스트 전에 AI로 예상 이탈 지점을 점검하고 체크리스트를 만들었다.

이렇게 작성하면 AI 활용이 단순 편법이 아니라 실무형 문제 해결 과정으로 보일 수 있습니다.

포트폴리오에는 AI 활용 단계와 본인의 판단 기준을 함께 써야 합니다

AI 활용 경험을 포트폴리오에 넣을 때는 반드시 본인의 판단 기준이 들어가야 합니다.

예를 들어 다음처럼 작성할 수 있습니다.

“AI를 활용해 리뷰 데이터를 기능 오류, 사용성 불편, 가격 불만, 긍정 피드백으로 1차 분류했습니다. 이후 반복적으로 등장한 ‘초기 설정 어려움’을 핵심 문제로 정의하고, 첫 사용자의 진입 장벽을 낮추는 온보딩 개선안을 설계했습니다.”

이 문장에는 AI 활용 단계와 본인의 UX 판단이 함께 들어 있습니다.

이런 방식은 취업 포트폴리오에서 좋은 인상을 줄 수 있습니다.

▼ Paparecipe UXUI 디자인 및 웹기획 프로젝트 ▼

자주 묻는 질문

Q1. UX/UI 디자이너는 실무에서 AI를 어디에 가장 많이 쓰나요?

UX/UI 디자이너는 AI를 리서치 자료 요약, 사용자 리뷰 분류, 아이디어 확장, 와이어프레임 초안, UX Writing 문구 작성, 프로토타입 점검 등에 활용할 수 있습니다.

다만 AI가 만든 결과물을 그대로 쓰기보다는 디자이너가 서비스 목적과 사용자 맥락에 맞게 검토하고 수정하는 과정이 필요합니다.

Q2. AI를 쓰면 UX/UI 디자인 실력이 줄어들지 않나요?

AI에 모든 판단을 맡기면 실력이 줄어들 수 있습니다.

하지만 AI를 반복 작업을 줄이고 더 많은 대안을 검토하는 도구로 사용하면 오히려 사고의 폭을 넓히는 데 도움이 됩니다.

중요한 것은 AI가 만든 결과물을 비판적으로 보고, 왜 선택했는지 설명할 수 있는 기준을 갖추는 것입니다.

Q3. 취업 준비생도 AI 활용 경험을 포트폴리오에 넣어도 되나요?

넣어도 됩니다.

다만 AI로 만들었다는 사실만 강조하면 좋지 않습니다.

AI를 어떤 단계에서 활용했고, 그 결과를 본인이 어떤 기준으로 판단하고 수정했는지를 함께 보여줘야 합니다.

이렇게 정리하면 AI 활용 경험이 실무형 문제 해결 능력으로 보일 수 있습니다.

Q4. UX/UI 취업 준비생은 어떤 AI 활용법부터 연습하면 좋나요?

처음에는 리서치 요약, 앱 리뷰 분류, UX Writing 초안 작성, 화면 구조 아이디어 정리부터 연습하는 것이 좋습니다.

이 단계들은 디자인 초보자도 비교적 쉽게 활용할 수 있고, 포트폴리오 프로젝트에 바로 적용하기 좋습니다.

이후에는 와이어프레임 대안 비교, 사용자 흐름 점검, 프로토타입 테스트 질문지 작성까지 확장할 수 있습니다.

Q5. AI 시대에도 피그마를 배워야 하나요?

배워야 합니다.

AI가 화면 초안을 도와줄 수는 있지만, 실제 UX/UI 디자인 결과물을 구조화하고 수정하고 협업 가능한 형태로 만드는 데는 피그마 같은 디자인 툴이 여전히 중요합니다.

AI 활용 능력과 피그마 실무 능력을 함께 갖추면 취업 준비에서 더 경쟁력 있는 포트폴리오를 만들 수 있습니다.

마무리

현직 UX/UI 디자이너는 AI를 모든 일을 대신해주는 존재로 쓰지 않습니다.

리서치를 정리하고, 아이디어를 확장하고, 문구를 비교하고, 화면 흐름을 점검하는 보조 도구로 활용합니다.

AI가 잘하는 일은 빠르게 만들고 정리하는 일입니다.

디자이너가 해야 하는 일은 사용자의 문제를 정의하고, 서비스 목적에 맞게 판단하고, 최종 방향을 결정하는 일입니다.

따라서 AI 시대의 UX/UI 취업 준비는 단순히 새로운 툴을 배우는 것에서 끝나면 안 됩니다.

AI를 활용하되, 본인의 판단 기준과 디자인 사고를 함께 키워야 합니다.

결국 좋은 디자이너는 AI를 많이 쓰는 사람이 아니라, AI를 필요한 순간에 정확히 쓰고 그 결과를 제대로 판단할 수 있는 사람입니다.

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