"AI를 '내 분야에서만 깊게 써야겠다'라는 생각을 빨리 버려야 했어요."
"이젠 정말 업종의 경계가 없어지는 것 같아요. 그래서 '업의 확장'이 필수인 것 같고요."
"AI 시대 디자이너는 '안 보이는' 것까지 기획하는 사람이 되어야 한다고 봐요." 

지난 8월 29일 'AI 시대, 디자이너들은 어떻게 적응해야 할까?'를 주제로 한 토론에 참석했습니다. 김묘영 바이스 버사 디자인 스튜디오 대표님으로부터 초대를 받았는데요. 계원예술대학교 박진현 교수님이 진행을 맡은 이번 토론에는 강동훈 프롬랩스 대표님, 임성묵 DLS 대표님도 참여했습니다. AI 영향을 가장 크게 받은 업계의 베테랑분들이 지난 2년 동안 AI를 도입하고, 비즈니스로 연결한 날것의 과정을 들을 수 있었습니다. 

Q. AI 같은 신기술을 도입할 때는 그 기술에 적응하고, 작업 등을 쇄신하는 과정이 따라오죠. 세 분도 같은 과정을 거치셨을 텐데, 특히 어려웠던 점은 무엇이었나요?

강동훈 대표님(이하 K2): 참고할 게 전혀 없다는 거였어요. 저는 원래 인플루언서 관련 비즈니스를 했는데요. 예전부터 새로운 분야에 대한 호기심이 커서 AI를 알게 됐어요. 하지만 그게 바로 일로 이어지지는 않더라고요. 어떤 도구를 어떻게 써야 저한테 도움이 될지, 그걸 학습하는 데 정말 많은 시간을 썼죠. 

김묘영 대표님(이하 K1): 저는 솔직히 처음에는 신기하고 재밌어서 AI를 썼어요. 익숙해진 후에는 효율성을 높이는 데 AI를 활용하려 했죠. 그런데 제 상상을 뛰어넘는 AI 도구들이 쏟아지는 걸 보면서 생각이 달라졌어요. AI가 제가 상상했던 것보다 훨씬 거대한 변화를 몰고 오는 무언가였던 거죠. 그때부터 적극적으로 AI에 관심을 가졌지만, '내 업무 프로세스를 어떻게 개선해서 가치 창출에 도움을 줄까?'는 계속 고민되더라고요. 

모든 사업은 결국 경제적 가치를 창출해야 하잖아요. 디자인도 마찬가지고요. 그런 면에서 AI를 어떻게 쓸지, 저만의 관점을 잡는 게 힘들었어요. 솔직히 저는 지금도 제가 AI를 잘 쓴다고 생각 안 해요. 다만 여러 가지를 계속 시도하면서 가능성을 찾으려고 노력 중이죠.

임성묵 대표님(이하 L): 저는 지속 가능한 제품을 디자인하는, 제조업 분야 디자이너인데요. 저는 AI를 도입하는 것 자체가 도전이었어요. 좋은 건 알겠는데, 도면 작업이나 제품 제작 같은 실무에 어떻게 도입할지 막막하더라고요. 그래서 김묘영 대표님과 같이 작은 커뮤니티도 만들고, 다른 전문가분들 사례도 정말 많이 찾아봤어요. 

Q. 시행착오도 많이 겪으셨을 것 같은데,
어떻게 돌파구를 찾으셨나요?

Q. 세 분 모두 생성형 AI가 막 알려질 때부터 AI를 활용하셨는데요. 지금처럼 잘 쓰시게 된 과정이 정말 궁금했습니다. 

L. 목마른 사람이 우물을 판다고 하잖아요. 저는 압도적으로 목이 말랐어요(웃음). AI 등장 후 디자인 업계는 하루가 다르게 바뀌는 게 보이더라고요. 그런 와중에 AI를 제대로 알지 못하면 안 될 것 같았어요. 그래서 국내 해외 안 가리고 튜토리얼 영상 같은 걸 따라 했어요. 그러면서 AI에 대한 개념을 잡고, 실무에도 써보면서 AI와 친해지려 했죠. 

K2: 저는 위기감이 들어서 AI를 공부했어요. 인플루언서들을 지원, 관리하는 MCN 사업을 하다 보니 크리에이터에 관심을 가지게 됐는데요. Stable Diffusion을 써보니 발전 속도나 결과물이나, 인간을 금방 따라잡을 것 같았어요. 크리에이터 논란 같은 문제에서도 자유롭고요. 그런 가능성을 보고 정말 밤낮없이 몰두했어요. 그때가 GPT-3이 막 공개됐을 때였어요. 타이밍이 좋았죠.

당시에는 지금보다 AI를 쓰는 게 불친절했어요. 전용 프로그램도 설치하고, 코딩도 할 줄 알아야 했고요. 저는 프로그래밍은 전혀 몰라서 처음에 정말 답답했는데요(웃음). 그래서 더더욱 새로운 서비스가 발표되면 일단 써봤던 것 같아요. 그 습관이 지금까지도 도움이 되고요. 지금은 디자인뿐만 아니라 데이터 분석, 클라이언트 상담 때 정보를 가시화하는 것처럼 AI를 쓰는 분야도 넓어졌어요.

K1: '이 AI가 뭘 어디까지 할 수 있을까?'를 계속 실험했어요. 인포그래픽은 잘 만들까? 데이터 정리는 잘할까? 그걸 디자인으로 만드는 건 어느 수준까지 할 수 있나? 그런 궁금증이 들 때마다 실제로 AI로 만들어봤어요. 제가 AI에 쓴 돈만 1500만 원인데요. 그렇게 써보니까 AI별로 노하우가 쌓이더라고요.

회사에서 직원을 새로 채용하면 3개월 정도는 다양한 업무를 주잖아요. 이 사람은 어떤 일을 어디까지 해낼 수 있는지 찾아야 하니까요. 저는 AI도 똑같이 생각했어요. ChatGPT, Midjourney, Runway를 신입사원이라 생각하고 업무를 부여했죠. 그러면서 제 의도를 AI로 구현하는 재미도 붙였고요. 결국 AI 경쟁력은 좋은 데이터, 상상력, 꾸준한 실험이 있어야 생기는 것 같아요.

Q. 생성형 AI 등장 직후부터 디자인 업계에서 말이 정말 많았죠. 에이전시들 작업 단가가 하락하는 문제도 생기고 있고요. 이렇게 AI가 디자인 업계에 주는 영향에 대해서는 어떻게 보시나요?

L: AI를 쓰기 시작했을 때부터 그게 고민이 됐어요. AI로 디자인을 만들어서 클라이언트에게 보여줬을 때, 'AI로 만들면 더 쉬우니까 단가가 낮아져야 하는 것 아니냐'하는 피드백도 받아봤고요. 제가 속한 산업디자인 업계는 이런 영향을 특히 크게 받았어요. 지금 자리를 잡은 산업디자인 에이전시 중에 40대 이하가 대표인 곳은 하나도 없거든요. 이젠 정말 디자이너가 디자인만 해서 되는 시대가 아닌 것 같아요.

K2: 저도 비슷한 일을 겪어서 더 공감됐어요. 아직도 AI로 작업하면 '쉽게 일했다'는 인식이 있는 것 같아요. 물론 같은 결과물을 만들 때 AI를 활용하면 시간과 비용을 많이 아낄 수 있는 건 사실이죠. 하지만 그게 작업 단가를 지나치게 낮출 이유가 되면 안 될 것 같아요. 프롬프트 한 번 입력하면 클라이언트가 원하는 결과물이 바로 나오는 건 아니잖아요. 

K1: '특정 직종만 가능한 일'의 장벽이 많이 사라져서 그런 것 같아요. 지금 업계 단가가 낮아지는 이유도, 생성형 AI로 디자인 결과물을 만들기 쉬워져서 그런 거잖아요. 그런데 제가 경험한 바로는, 클라이언트는 결과물이 AI로 만든 건지 아닌지 크게 신경 안 써요. 내가 원하는 대로 결과물이 나오고 시장에서 경쟁력이 있는가. 결국 그게 중요하죠. 

결국 디자이너는 눈에 안 보이는 요소까지 디자인하는 사람이 되어야 하는 것 같아요. 로봇에 생성형 AI가 탑재되면 버튼이 필요 없어지잖아요. 그러면 사용자를 바라보는 눈빛, 대화할 때의 말투와 톤 같은 것까지 전부 디자인의 영역이 되는 거예요. 요즘 전기차에도 굳이 가상 주행음을 넣는 것처럼요.

P: 세 분 말씀해 주신 것들을 종합해 보면, 디자이너가 '현재'를 넘어 '미래'까지 그려줄 수 있는 사람이 되어야겠네요. 그동안 디자이너는 '이렇게 될 것이다'를 보여주는 데 주력했잖아요. 이제는 AI가 그 일을 할 수 있으니까, 고객이 생각 못 한 포인트까지 설계하고 기획할 수 있어야 되겠네요. '이런 것도 디자인이다'라고 설득할 수 있는 능력도 필요해질 것 같고요.

월 천만원, 팔로워 몇만 명, 투자 유치...
'AI'하면 이런 숫자들이 항상 강조되죠. 
이런 숫자들을 볼 때마다 부러웠고, 질투도 났지만, 시간이 지나면서 궁금해졌습니다. 

저 사람들은 어떻게
AI에서 가능성을 찾았을까?

어떻게 자기 전문성에 AI를 결합했을까?

시행착오나 실패한 경험은 없었을까?

그런 질문에 대한 답을 찾고,
여러분과 나눕니다.

2주에 한 번씩, 국내외 AI 솔로프리너들의

솔직담백한 이야기를 만나보세요.