AI 시대, 준비된 디자이너가 도태되지 않는 이유
변화는 반복되고, 기회는 다시 찾아온다.
오랫동안 주니어는 기초부터 배우며 비교적 단순한 작업을 맡았고, 시간이 지나면 점점 더 중요한 역할을 할 수 있었다. 경험을 쌓으면 자연스럽게 시니어가 되었고, 그렇게 일의 흐름을 배워나갔다.
하지만 요즘은 그 과정이 흔들리고 있다. AI가 코드를 작성하고, 디자인을 만들고, 데이터를 분석한다. 주니어가 맡았던 업무는 AI가 빠르게 처리하고 있고, 시니어 역시 판단을 내리는 과정에서 AI를 활용하게 되었다.
이런 변화를 마주할 때 가장 먼저 사람들이 느끼는 생각은 불안이다. "AI가 내 일을 대신하면 나는 어떤 역할을 해야 할까?" "이렇게 계속 가다 보면, 나는 필요 없는 사람이 되는 걸까?" 하지만 이 질문은 오래전 닷컴 버블 이후에도, 모바일 전환 시기에도 반복되었다.
변화의 흐름은 반복된다. 그리고 우리는 적응해왔다.
2000년대 초반, 인터넷이 급성장하며 닷컴 기업들이 쏟아져 나왔다. 모두가 온라인에서 돈을 벌 수 있을 것처럼 보였다. 하지만 거품이 꺼지면서 많은 회사들이 사라졌고, 그때 "인터넷 기업은 더 이상 미래가 아니다"라는 말과 함께 사람들은 길을 잃었다.
하지만 몇 년 후, 살아남은 기업들은 새로운 시장을 개척했다. 이베이, 아마존, 구글 같은 회사들은 닷컴 붕괴 후 오히려 더 크게 성장했다. 왜냐하면 그들은 인터넷이 어떻게 변하는지 이해했고, 그 안에서 자신들의 역할을 다시 정의했기 때문이다.
이런 흐름을 보면 알 수 있다.
- 새로운 기술이 등장하면 시장이 빠르게 변화한다.
- 기술이 자리 잡으면서, 기존 방식으로 일하던 사람들은 점차 밀려나기 시작한다.
- 그러나 변화를 받아들이고, 새로운 기술을 제대로 활용할 줄 아는 사람들은 더 큰 기회를 얻는다.
- 새로운 시장과 채용 시장이 더 활성화되고, 필요한 인력은 다시 부족해진다.
과거에도 자동화 기술이 등장할 때마다 '일자리가 사라진다'는 우려가 있었지만, 결국 새로운 시장이 열리면서 오히려 더 많은 기회가 생겼다. AI도 마찬가지다.
지금은 기존 방식의 일이 줄어들고 있지만, AI를 능숙하게 활용하는 사람들은 더 높은 가치를 창출하며 결국 가장 필요한 인재가 될 것이다. 이제 중요한 것은 AI가 우리의 일을 대신하는 것에 대한 걱정이 아니라, 우리가 AI를 활용해 어떤 가치를 만들어낼 것인가다.
AI가 할 수 없는 것은 무엇일까?
AI는 문제를 해결하는 도구다. 하지만 "어떤 문제를 풀어야 하는지"는 여전히 인간이 결정해야 한다. AI는 데이터를 분석할 수 있지만, 이 데이터가 정말 의미 있는지는 사람의 판단이 필요하다. AI는 디자인을 만들 수 있지만, 이 디자인이 브랜드에 맞는지는 사람이 결정해야 한다. AI는 코드를 작성할 수 있지만, 이 코드가 근본적인 문제를 해결하는지는 사람이 검토해야 한다.
우리가 해야 할 일은 AI를 거부하는 것도, AI에 의존하는 것도 아니다. AI를 활용해 더 나은 결과를 만들어낼 수 있는 사람이 되는 것이다.
우리는 어떻게 준비해야 할까
AI가 없던 시절과 같은 방식으로 일할 수는 없다. 하지만 AI를 제대로 활용하면 지금보다 훨씬 빠르게 성장할 수 있다.
주니어라면
AI는 빠르게 답을 내놓지만, 그 답이 항상 최선은 아니다. 제대로 검증하고 보완할 수 있는 관점을 가져야 한다.
- AI가 만든 결과를 스스로에게 다시 질문하는 습관을 가져야 한다.
- 작은 프로젝트라도 반복적으로 시도하면서, 빠르게 피드백을 받고 성장해야 한다.
- AI 없이도 제대로 작동할 수 있는 기초 지식과 논리를 갖춰야 한다.
시니어라면
시니어라면 AI를 잘 활용하는 것만으로는 부족하다. AI가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 명확하게 구분하고, 팀이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 방향을 제시할 수 있어야 한다.
- AI가 제공하는 결과를 비판적으로 검토하고, 더 나은 방향을 고민해야 한다.
- 팀 전체가 AI와 협력할 수 있도록 가이드해야 한다.
AI가 대신해주는 일이 많아질수록, AI가 대신할 수 없는 문제를 해결할 수 있는가가 더 중요해진다.
우리는 어떻게 도태되지 않을까
AI 시대에서 경쟁력을 가지려면, AI를 사용할 줄 안다는 수준을 넘어서야 한다. 특히 최근에는 '바이브 코딩'이라는 개념도 등장하며, 제품 디자인과 개발의 경계를 빠르게 허물고 있다. 기존에는 개발자가 AI를 활용해 더 빠르게 코드를 작성하는 수준이었다면, 이제는 디자이너를 비롯한 비개발자도 AI를 활용해 직접 제품을 만들 수 있는 환경이 열리고 있다. 일의 방식 자체가 바뀌고 있는 것이다.
AI는 새로운 시대를 열었다. 그리고 100명이 하던 일을 10명이 해낸다는 것은 문제가 아니다.
앞으로의 100명은 과거 1,000명이 필요했던 더 큰 문제를 해결해나갈 것이다.
이제, 우리가 일하는 방식과 관점은 변화해야 한다.
- 내 역량과 AI를 결합해서 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는가?
- AI를 활용해서 제품의 더 빠른 성장을 만들 수 있는가?
시간을 들이고 노력하면 성장할 수 있다는 공식은 정답이 아니다.
기술이 바뀔 때마다 위기와 기회는 함께 찾아왔고, 변화에 적응한 사람들은 항상 빠르게 성장했다.
과거로 흘러갈 것인가, 계속 나아갈 것인가.
선택은 지금 나에게 달려 있다.
이 글은 최근 서핏 대표님과의 대화를 정리한 내용이다.
그리고 이러한 변화를 반영해, AI를 활용해 포트폴리오 논리를 강화하고, 신규 프로젝트를 구성하는 과정이 포함된 '포트폴리오 리빌딩 스프린트'를 준비했다고 한다. 무엇보다 디자이너가 자신의 강점을 키우면서도, AI를 활용해 사고의 폭을 계속 확장해 나가는 부분이 인상적이었다.
개인적으로도 글을 작성할 때마다 서핏 대표님에게 많은 인사이트와 도움을 얻고 있다. 변화하는 시대에 맞춰 디자이너에게 필요한 역량과 관점을 배우고 싶다면, 개인에 맞춰 커리어 방향을 잡아주는 이 과정을 확인해봐도 좋을 것 같다.
포트폴리오 리빌딩 스프린트
Hayley K
실리콘밸리에서 프로덕트 디자인 리드로 일하고 있습니다. 서핏에서 흥미로운 디자인 아티클, 글로벌 테크 소식을 전합니다. from.hayley.k@gmail.com