AI가 찍어내는 '좀비 UI' 시대, 당신의 제품은 무엇으로 기억될까?
핵심 요약
AI 덕분에 누구나 빠르게 제품을 만들 수 있게 되었습니다. 하지만 속도에는 대가가 따릅니다. 맥락과 개성 없이 **외형만 그럴듯한 '좀비 UI'**가 쏟아지고 있다는 경고입니다.
이 글은 Stripe 디자인팀의 경험을 바탕으로, AI 시대에 의도와 품질, 예술성을 어떻게 확장할 수 있는지 네 가지 권고로 정리합니다.
- 맥락 없는 결과물이 늘어나는 구조적 이유
- 빠른 생성이 만드는 세 가지 위험
- 기준 세우기 → 시스템에 내장 → 편집 → 창의성 확장
전후 건설 붐이 남긴 교훈
제2차 세계대전 직후 미국에서는 역사상 최대 규모의 건설 붐이 일어났습니다. 귀환 인구와 새로운 건축 기법이 맞물린 결과였죠.
당시 건축은 1920년대 모더니즘의 영향을 받았습니다. 단순한 기하학적 형태, 장식 없는 표면, 단색 계열이 특징이었습니다. 문제는 원본에 있던 생각이 사라졌다는 점입니다.
- Villa Savoy에는 철학적 비전이 있었습니다
- Bauhaus에는 확립된 원칙이 있었습니다
- 하지만 전후의 시급한 수요 속에서 양식만 반복 복제되었습니다
맥락에 맞지 않는 일반적 형태가 확산되자, 사용자·주변 환경·브랜드에 대한 관심이 전혀 드러나지 않는 건물이 늘어났습니다. 신뢰와 안정성을 상징했던 은행 건축조차 서로 구별하기 어려운 외형으로 변했습니다. 이 '좀비 건물'은 수십 년이 지난 지금까지 남아 있습니다.
AI는 3명으로 과거 30명이 하던 일을 할 수 있게 합니다. 놀라운 일이지만, 전후 건설 붐과 닮은 위험 신호도 함께 옵니다.
빠른 생성이 만드는 세 가지 위험
1. 가장 그럴듯한 답이 고유한 답은 아닙니다
대규모 언어 모델은 과거와 현재에 흔한 답을 잘 내놓습니다. 반대로 특정 브랜드와 사용자 맥락에 맞는 독창적인 답에는 덜 능숙합니다.
한국식 바비큐 식당 사이트가 소프트웨어 회사 사이트처럼 보이는 사례를 떠올려 보세요. 외형이 깔끔해도, 업종과 이용 맥락에 맞는 개성은 없을 수 있습니다.
2. 빠른 결과와 세련된 외형이 품질 판단을 흐립니다
냉동 부리토를 전자레인지에 90초 돌려 식사를 해결하면, 속도에 만족한 나머지 심각한 품질 결함을 그냥 넘기기 쉽습니다.
AI도 비슷합니다. 한 문장과 버튼 클릭만으로 모서리와 그림자가 잘 다듬어진 인터페이스가 나옵니다. 하지만 실제 문제 해결과 차별성까지 보장하지는 않습니다.
3. 쉽고 빠른 제작은 결과물을 소모품처럼 다루게 합니다
만들기가 쉬워지면 결정에 대한 책임과 장기적 관리가 느슨해집니다. 누가 유지보수할지조차 충분히 생각하지 않게 되죠.
세 위험이 겹치면, 튀르키예의 획일적인 건축 단지처럼 단조롭고 공허하며 방치된 '좀비 UI'가 늘어납니다.
사용자는 '배려'를 알아챕니다
깨어 있는 시간의 절반을 화면 앞에서 보내는 사용자에게는, 누군가 신경 써서 만든 소프트웨어가 필요합니다. 배려는 거창한 기능이 아니라 작은 디테일과 맥락 이해에서 드러납니다.
- Grok 로봇의 움직임과 생동감은 제품에 개성을 더합니다
- 캘린더 탭에 실제 날짜를 표시하는 작은 장치도 사용자를 신경 썼다는 흔적입니다
- 에이전트용 지갑은 온라인 구매 중 에이전트가 겪을 문제를 미리 예상하고 해결 도구를 내장했습니다
중요한 건, 이런 세부 요소도 AI로 충분히 구현할 수 있다는 점입니다. 문제는 도구가 아니라 의도입니다.
권고 1: 자신만의 기준과 지향점을 세우기
브랜드가 무엇을 지향하는지 먼저 정해야 합니다. 사용자에게 어떤 존재가 되고 싶은지, 사용자가 무엇을 중요하게 여기는지가 품질 기준의 토대가 됩니다.
이를 정하지 않으면 AI가 대신 결정합니다. 그 결과는 일반적이고, 과거의 패턴에 머물 가능성이 큽니다.
제작 주체가 분산되고 소유권이 파편화될수록 공통 기준은 더 중요해집니다. 더 많은 사람이 기여하고 변화도 많아지는 상황에서는 AI에 책임을 넘기기 쉽기 때문입니다.
Stripe는 '낙관주의'라는 가치를 색상, 문체, 다루는 주제, 창업자를 지원하는 제품까지 크고 작은 결정에 일관되게 반영합니다.
"AI로 만들었으니까"는 변명이 될 수 없습니다
Stripe의 평행사변형 브랜드 요소와 사용자 이미지를 넣은 광고 검토 과정에서, 빠른 출시를 원하는 협업 파트너가 AI 결과물의 품질 기준을 질문했습니다.
답은 명확합니다. 사용자는 제작 방식보다 결과물이 좋은지를 중요하게 여깁니다. 그러니 기준도 최종 결과에 맞춰야 합니다.
팀은 합의를 거쳐 가장자리를 부드럽게 하고 작은 원형 요소의 크기를 줄이는 등 17개의 개선점을 찾아냈습니다. 이런 세밀한 다듬기를 사내에서는 "popping Pepsi"라고 부릅니다.
목표는 완벽주의가 아닙니다. 고객이 직접 알아차리는 수준보다 한 단계 더 깊게 다듬는 것입니다.
사용자는 그 세심함을 '전체적인 품질'로 느낍니다. 그래서 관찰력과 안목을 길러 개인의 기준을 높이고, 이를 조직으로 확장해야 합니다.
- 사용자가 말하는 것뿐 아니라 실제로 필요로 하고 원하는 것을 살피기
- 사용하는 제품과 주변 세계에서 평범함·좋음·탁월함을 구분하기
- 예술과 과학 등 다른 분야에서도 영감을 얻기
권고 2: 기준을 시스템에 내장하기
앞으로는 모든 결정에 사람이 참여하지 않습니다. 그러므로 품질 기준을 기계가 활용할 수 있는 형태로 만들어야 합니다.
이미 이런 일이 벌어지고 있습니다.
- 디자이너 없이 인터페이스가 만들어집니다
- 사람이 자는 동안 에이전트가 문제를 찾아 수정합니다
- 사용자에게 실시간으로 생성형 UI가 제공됩니다
과거에는 디자이너가 문서의 빈틈을 알아서 채웠습니다. 하지만 분산된 제작과 자동화된 구현에서는 더 명시적인 결정 기준이 필요합니다. 디자인의 대상이 개별 화면을 넘어 시스템 자체가 되는 것이죠.
Gutenberg의 290개 활자
Gutenberg는 소문자와 대문자 26개씩만 만들지 않았습니다. 변형 글자와 약자, 연결 형태까지 포함해 290개의 고유한 활자를 만들었습니다.
정렬된 본문에 보기 싫은 공백이 생기지 않도록 세밀한 선택지를 미리 마련한 것입니다. 기계로 인쇄해도 수작업 같은 품질을 유지하려는 설계였죠.
과거 디자인 시스템이 일관성을 확장했다면, 새로운 시스템은 의도를 확장해야 합니다.
Stripe의 디자인 시스템 CLI
Stripe는 아이디어에서 완성된 제품으로 빠르게 이동하도록 돕는 디자인 시스템 기반 CLI를 개발했습니다.
- 처음에는 디자인 문서를 이해하는 MCP 기반 접근을 시도했지만, 정확도가 부족했고 세 사람이 같은 명령을 입력해도 결과가 달랐습니다
- 이후 개발자가 실제로 작업하는 환경에서 AI가 기준을 더 잘 따르도록 하는 CLI로 발전시켰습니다
- 문서를 필요한 시점과 위치에서 활용하게 해, 불필요한 맥락으로 주의가 분산되는 일을 줄였습니다
- 기본 컴포넌트뿐 아니라 완전한 템플릿과 작업 흐름까지 포함해, 제품의 동작 방식과 요소 간 결합을 시스템에 담았습니다
다만 명확하고 엄격한 기준은 결과의 일관성을 높여줄 뿐, 좋은 제품을 위한 기반일 뿐입니다. Christopher Alexander의 말처럼 시스템은 모든 규칙을 충족하고도 생명력이 없을 수 있습니다.
권고 3: '구현됨'과 '좋음'을 구분하고 편집하기
AI는 제작 과정에 있던 품질 필터의 위치를 바꿔 놓았습니다.
과거에는 20개 아이디어 중 하나에만 자원을 배분하고, 개발 중에도 시험과 검토를 반복했습니다. 이제는 일주일에 20개를 만들 수 있어, 가상의 제품을 논의하는 대신 실제 결과물을 경험할 수 있습니다.
문제는 이전에 과정 전반에서 이뤄지던 선별이 제작 이후로 밀렸다는 점입니다. 이미 만들어진 결과물에 "아니오"라고 말하기는 훨씬 어렵습니다.
편집자의 역할
'구현됨'이 '완성됨'을 뜻하지 않고, '완성됨'이 '좋음'을 뜻하지 않습니다.
편집자는 처음부터 끝까지 살펴 결과물이 하나의 일관된 제품인지 판단해야 합니다.
- 사용자처럼 직접 사용하며 문제를 해결하는지 확인하기
- 사용자의 사고방식에 맞는지, 전체 경험이 일관적인지 점검하기
- 개별적으로 좋아 보이는 요소도 사용자 여정으로 연결하면 어색할 수 있음을 인지하기
- 단순 승인/거절을 넘어, 무엇이 미완성이고 어떻게 완성도를 높일지 판단하기
뛰어난 예술에는 뜻밖의 디테일, 표면 아래의 의미, 전체를 연결하는 주제가 있습니다. Kureishi가 다룬 이런 요소는 AI가 잘하지 못하는 영역입니다. 그 빈틈을 알아야 보완할 수 있습니다.
Nabil이 지적한 저품질 AI 결과물의 불쾌함에는 "세부 사항은 중요하지 않다"는 느낌이 깔려 있습니다. 컵이 초록색이어도 파란색이어도 상관없다는 식이 아니라, 편집자는 모든 결정과 모든 픽셀에 책임을 져야 합니다.
56번의 시도
행사 오프닝 애니메이션은 56번의 시도를 거쳐 다듬어졌습니다.
Stefan과 팀은 3D 장면을 만든 뒤 AI로 여러 애니메이션을 시도했습니다. 첫 결과는 재미있고 움직임도 귀여웠지만, 자세히 보면 동작이 끊기고 풍경도 충분히 보여주지 못했습니다. 반복 수정 후에야 더 자연스럽고 생동감 있는 결과에 도달했습니다.
AI가 없었다면 그만큼 복잡한 장면이나 다양한 시점을 시도하지 않았을 가능성이 큽니다. 큰 노력과 검토가 필요했지만, 탐색 가능한 범위는 분명히 넓어졌습니다.
권고 4: 창의성과 예술성을 확장하기
AI는 획일성을 만들 수도 있지만, 창의적 탐색을 크게 자극하는 도구이기도 합니다. 누구나 무언가를 만들 수 있게 되면 차별화는 더 어렵고 더 중요해집니다.
지금의 채팅, 차트, 명령 인터페이스가 상호작용의 정점은 아닙니다. 컴퓨터와 대화할 수 있는 시대에는 새로운 인터페이스와 미학을 만들어야 합니다. 더 생성적이고, 생동감 있고, 반응적이고, 역동적인 경험을 탐색할 여지가 남아 있습니다.
- 멀티터치가 새로운 상호작용을 가능하게 했습니다
- 신시사이저가 새로운 소리를 가능하게 했습니다
- AI도 같은 방식으로 새로운 창작을 가능하게 합니다
모범 사례는 아직 정해지지 않았습니다. 지금 만드는 사람들이 그것을 구축하게 됩니다. 실제로 온라인에는 흥미로운 데이터 시각화, 개성 있는 식당 사이트, AI를 활용한 그림과 예술 작업이 계속 등장하고 있습니다.
판단을 대체하지 않고 확장하기
Stripe는 AI를 창작팀의 역량을 확장하는 수단으로 활용합니다. 《Built to Grow》 잡지 표지에서는 사람이 색채 작업과 반복 시안을 주도했고, AI는 색과 선이 원하는 위치에 놓이도록 세부 요소를 정교하게 다듬는 데 쓰였습니다.
인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 확장하는 방식입니다.
실천 체크리스트
입력의 구체성을 높이기
"한국식 바비큐 식당 웹사이트가 필요하다"에서 멈추지 마세요.
- 브랜드가 믿는 것과 품질의 정의, 중요하게 여기는 가치를 전달하기
- 자신의 기준을 세울 때 활용한 원자료를 함께 제공하기
- AI가 다른 방식으로 사고하도록 돕기
출력을 엄격하게 시험하기
- 빠르게 나왔다는 이유로 품질 결함을 받아들이는 '부리토 딜레마' 피하기
- 항상 한 단계 더 다듬기
- 반대 입장에서 비평하는 에이전트로 검토·수정하되, 더 나은 결과를 추구하는 기준은 유지하기
탐색을 허용하는 문화 만들기
더 어려운 과제는 도구 사용법이 아니라 조직 문화입니다.
익숙한 패턴을 따르는 일은 안전하고 편합니다. 반면 기존 수준을 넘어서는 독특한 결과물을 만드는 일은 훨씬 어렵습니다.
- 리더는 AI 사용을 지시하는 데 그치지 말고 탐색할 여유를 줄 것
- 낯설고 특이한 시도를 보호할 것
- AI가 줄인 제작 비용의 일부를 특별한 결과물에 재투자할 것
기존 작업을 더 빨리 하는 데만 AI를 쓰면 가장 흥미로운 가능성을 놓칩니다. AI는 최소 수준만이 아니라 목표와 야심의 수준도 높이는 데 쓸 수 있습니다. 그러려면 지향점, 시스템, 품질 기준, 실현하려는 목표를 의식적으로 정해야 합니다.
좀비 건물 대신, 창작의 르네상스로
전후의 획일적 건축과 대비되는 사례로 고딕 건축의 장인정신이 있습니다. John Ruskin은 1850년 품질과 장인정신을 다루며 고딕 건축을 높이 평가했습니다. 같은 건물도, 같은 기둥도 없을 만큼 세부가 고유했고, 제작자의 손길과 생각이 그대로 드러났기 때문입니다.
사용자가 원하는 것은 제작 속도가 아닙니다. 문제 해결과 세심한 배려입니다.
3js와 Blender로 30분 만에 만들었다는 사실보다, 자신의 문제를 해결해 주고 필요를 미리 헤아린 디테일, 그리고 브랜드 고유의 개성에 감동합니다.
이번 제작 붐은 디지털 좀비 건물을 양산하는 시대가 될 수도 있고, 창작의 르네상스가 될 수도 있습니다. 제작자의 손길과 관심이 드러나는 더 탄탄한 제품을 만드는 선택이 지금 필요합니다.