💡 25-06-24 (화)
🐜.......🐜..🐜...🐜..................🐜
바이블코딩
: 단순히 코딩의 도구를 뜻하는게 아니라, 디자이너랑 개발자 사이를 허물고 아이디어를 빠르게 실제로 구현할 수 있게 하는 방법으로 UI 디자인의 새로운 접근법
▶︎ 디자이너가 개발자처럼 직접 구현할 수 있음❗️
☑️ 전통적인 UI 및 개발 프로세스
디자이너가 Figma 등 디자인 툴을 활용해 UI를 설계하고 개발자는 이를 바탕으로 다양한 프로그래밍 언어를 사용해 실제로 구현한다
실제로 작동하는 화면을 확인하려면 개발에 시간이 소요되며, 완성된 결과물은 디자이너가 의도한 디자인과 개발자가 구현한 화면 사이에 차이가 발생하는 경우가 종종 있습다
▶︎ 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라, 서로 간 오해도 쉽게 생김
☑️ 디자인 업계에 바이블 코딩이 도입 된 후
이제는 AI가 자연어를 이해해서 디자이너도 코딩 없이 웹 프로토타입을 만들 수 있게 되었다
AI가 내가 원하는 내용을 입력하면 HTML, CSS 코드를 자동으로 생성해주기 때문에 실제 작동하는 웹사이트 형태로 바로 확인할 수 있고, 배포 도구와 연동해 실제 사용자에게 테스트까지 해볼 수 있다
(간단한 경우, 하루 만에 모든 과정을 끝낼 수도 있음 !)
▶️ 이제 디자인과 개발의 경계가 사라지고, 디자이너가 직접 사이트를 구현하는 시대가 열리고 있다
전통적 워터폴
: 단계별로 순차적으로 진행되는 전통적인 프로젝트 개발 방법
▶︎ 요구사항 분석 → 설계 → 디자인 → 개발 → 테스트 → 출시 → 운영
✔️ 과거에는 앱이나 웹을 만들 때 모든 단계를 순서대로 꼼꼼히 거치는 고립된 방식으로 진행되어 계획을 쉽게 바꾸기 어렵고 출시 직전에 중요한 문제가 발견되더라도 되돌아가기 힘든 구조였다
✔️ 전체 계획을 꼼꼼히 세울 수 있다는 점은 장점이었지만, 중간에 피드백을 받을 수 없어 제품이 어느 정도 완성된 후에야 의견을 반영할 수 있다는 한계가 있었다
➡️ 시장의 변화 속도가 빠른 시대에는 전통적인 워터폴 방식으로는 변화에 유연하게 대응하기 어려워 결국 도태될 수밖에 없다
애자일 (Agile) 방법론
: 빠르게 만들고, 빠르게 피드백 받고, 계속해서 개선해 나가는 유연한 개발 방식
▶︎ 처음부터 완벽하지 않더라도 사용자 피드백을 바로 반영하며 점차 개선해 나감
✔️ 핵심은 짧은 주기를 반복하며 피드백을 실시간으로 받아 개선해 나가는 것이며, 작업을 작은 단위로 나눠 바로 테스트하고 수정할 수 있어 협업 중심의 진행이 가능하다
✔️ 결과적으로 서비스 출시 시점에는 사용자 중심의 핵심 기능들이 반영된 완성도 높은 제품이 만들어지며, 더 빠르게 결과를 확인하고 기능 결정이나 협업 또한 효율적으로 이루어진다
☝️ 로그인 기능만 먼저 만들고 테스트한다
린 UX (Lean UX) 방법론
: 빠르게 가설을 세우고, 최소한의 디자인으로 테스트하면서 사용자 피드백을 바탕으로 반복 개선하는 UX 디자인 방법론
▶︎ 완벽한 결과물 보다는 빠른 실험이 중요함
MVP 수준의 결과물을 빠르게 만들어 사용자 반응을 확인하고 그 데이터를 기반으로 지속적으로 개선해 나간다
➕ MVP : 가벼운 시제품 느낌
✔️ 피드백을 기반으로 UI를 수정하고 짧은 주기로 테스트를 반복함으로써 사용자 반응을 빠르게 반영할 수 있어 결과적으로 더욱 사용자 친화적인 앱을 만들 수 있다
✔️ 최소한의 노력으로 최대한의 인사이트를 얻을 수 있어 시간 낭비를 줄이고 효율적인 방식으로 많은 사람들이 활용하고 있다
➡️ 애자일과 린 UX 방법론은 작은 사이클을 반복하며 지속적으로 개선해 나간다
디자이너-개발자 경계의 변화
바이블 코딩이 등장하면서 디자이너와 개발자의 경계가 서서히 허물어지고 있다
바이블 코딩이 가능한 앱들 ⤵︎
🌑 과거 - 디자이너는 화면 설계, 개발자는 그것을 실제로 작동하게 만드는 역할로 분리
🌕 요즘 - AI 도구의 등장으로 디자이너도 코드를 다룰 수 있고, 개발자도 디자인을 쉽게 테스트할 수 있음
▶️ 두 역할 간의 경계가 점점 허물어지면서 소통이 쉬워지고 시간도 더욱 효율적으로 절약할 수 있게 되었다
향상된 워크플로우
✅ 빠른 출시
요즘의 트렌드는 모든 걸 완벽하게 만들기보다, 빠르게 만들어 사용해보고 개선하거나 아니라면 과감히 버리는 방식으로 변화하고 있다
▶︎ 이러한 흐름은 바이블 코딩의 등장으로 더욱 가속화되고 있다
✅ 원할한 소통
바이블 코딩을 통해 디자이너가 직접 구현해보며 "이런 식으로 하면 된다"는 방향을 명확히 제시할 수 있어, 개발자와의 소통이 훨씬 더 빠르고 원활해진다
✅ 사용자 피드백 반영
바이블 코딩을 활용하면 결과물이 바로 나오기 때문에 즉각적인 피드백이 가능하고, 회사 내부에서도 곧바로 테스트할 수 있다
프로토타입이 아닌 실제 구현된 화면이기 때문에 바로 실사용 테스트가 가능하다
기업 사례
☑️ 코스모폴리탄
디자인 업계에서 AI를 처음 도입해 활용하면서, AI도 창작이 가능하다는 사실을 알리는 시작점이 되었다
☑️ 새벽의 자리아
AI 기반의 그래픽 노블로, 인물 표현 등 시각 요소는 미드저니를 활용해 생성했지만 스토리는 작가가 직접 구성한 창작물이다
➕ 그래픽 노블 : 스토리가 있는 책 형태의 만화 + 문학성과 예술성을 갖춘 시각적 콘텐츠
☑️ 하인즈 케찹 마케팅
AI를 마케팅 전략에 효과적으로 접목한 사례
AI에게 "케찹을 그려줘"라고 했더니, AI는 하인즈 케찹과 유사한 병을 만들어냈다
이를 하인즈는 재치 있게 마케팅에 활용했는데, AI조차 ‘케찹 하면 하인즈’라고 인식할 만큼 브랜드가 시장에서 강력한 포지셔닝을 하고 있다는 것을 보여줬다
☑️ 11번가
AI를 활용해 제작한 이미지로, 디자인 시안 단계에서 빠른 컨셉 도출은 물론 다양한 소재 실험과 비용 절감까지 가능하다고 발표했다
☑️ 코카콜라
캔바랑 협력해서 이미지를 만들었다
☑️ 삼성생명
AI를 활용해 제작한 광고 사례
AI를 활용해 비용을 절감하고 제작 속도를 획기적으로 높였으며, 결과물의 다양성도 크게 향상되었다고 밝혔다
또한 하루 이틀 만에 작업을 마무리할 수 있었을 만큼 효율적인 제작이 가능했다고 발표했다
☑️ 디자이너 김지현
AI는 이제 단순한 도구를 넘어 창작의 파트너로 자리 잡고 있다
패션, 예술, 광고 등 다양한 분야에서 AI와 인간의 협업을 통해 새로운 미적 가능성이 실현되고 있다
☑️ 롯데 백화점
롯데백화점은 네덜란드 AI 아티스트 노엘 반다이크와 협업해 미드저니를 활용한 ‘도심 속 봄’ 테마 비주얼을 공개했다
현실과 상상의 경계에서 탄생한 시각적 경험은 AI를 활용한 비주얼 콘텐츠 제작의 새 장을 열었다는 평가를 받는다
☑️ 랜드로버
💡 https://youtu.be/KnV-OJbi0nQ?si=rKJMBJQAbXcDW9eP
랜드로버 차량은 실제 촬영된 장면이고 이후 등장하는 자연 배경은 AI를 통해 제작되었다
실사와 AI 그래픽을 자연스럽게 결합해 현실과 상상을 넘나드는 몰입감 있는 비주얼을 완성한 사례다
☑️ CJ 영화
AI를 활용해 기획부터 제작까지 진행한 단편영화
한 달 이내라는 짧은 제작 기간에도 불구하고 배경과 캐릭터의 감정선을 섬세하게 담아냈다는 평가를 받으며 AI 기반 창작의 새로운 가능성을 보여준 사례로 주목받았다
Infinite Loop
: 인간과 AI가 각자의 강점을 살려 디자인 프로세스를 반복적으로 발전시키는 순환 구조
▶︎ AI와 인간이 함께 협업할 수 있으며, AI 또한 인간과 유사한 방식으로 디자인 프로세스 전반에 참여할 수 있음을 보여준다
1️⃣ Perceive (인지)
AI는 방대한 빅데이터를 빠르게 분석해 시장 상황과 사용자 요구를 신속하게 파악할 수 있다
☝️ 이케아는 과거 카탈로그 데이터를 AI에 학습시켜, AI가 새로운 가구 디자인에 대한 인사이트를 제안할 수 있도록 활용하고 있다
2️⃣ Think (사고)
🤖 AI는 방대한 데이터를 바탕으로 깊이 있는 사고와 폭넓은 아이디어 도출이 가능하며, 스스로 학습하며 창의적인 결과물을 제시할 수 있다
👩🏻💻 디자이너는 이러한 AI의 제안을 기반으로 지속적으로 창의적인 실험과 확장을 이어갈 수 있다
3️⃣ Express (표현)
미드저니와 같은 생성형 AI를 활용하면 아이디어를 빠르게 시각화할 수 있어, 초기 컨셉 구상과 커뮤니케이션이 훨씬 효율적이다
4️⃣ Collaborate / Build
실제 구현 단계에서는 AI가 시뮬레이션, 최적화, 프로토타이핑을 통해 수백 가지 디자인을 빠르게 생성하며, 다양한 가능성을 실험하고 검증할 수 있게 해준다
☝️ 기아자동차는 컨셉 디자인 과정에서 발생했던 병목구간을 AI를 활용해 해소하고,
고품질의 결과물을 더욱 빠르고 효율적으로 도출하고 있다고 밝혔다
이를 통해 디자인 프로세스의 생산성과 완성도 🆙
☝️ 토스 역시 반복적이고 단순한 작업들을 AI로 자동화함으로써 업무 효율성을 높이고 디자이너가 보다 창의적인 작업에 집중할 수 있는 환경을 만들고 있다
5️⃣ Test (검증)
AI는 다양한 프로덕트 시나리오를 시뮬레이션하고 분석하며 검증하는 역할을 수행해
시간과 비용, 시행착오를 크게 줄일 수 있다
✏️ 오늘 강의내용 간략하게 정리하기
SK텔레콤이 발표한 AI 전략을 담은 기사를 보며, 앞으로 내가 어떤 마음가짐으로 공부하고 성장해 나가야 할지 다시금 생각하게 되었다
SKT는 "AI 전문가가 없다면 직접 육성하자"는 철학 아래, 전 구성원이 AI 전환의 주체가 될 수 있도록 다양한 교육 프로그램을 운영하고 있다
다양한 기업들의 사례를 보며, 많은 조직들이 AI를 적극 도입해 비즈니스 혁신을 이끌고 있다는 걸 실감했다
하지만 정작 AI를 전문적으로 다룰 수 있는 인재는 여전히 부족한 상황...
수요는 넘치지만 공급은 부족한 지금, 나는 단순히 프로덕트 디자이너에 머무르지 않고 AI를 능숙하게 활용할 수 있는 디자이너로 성장해야만 경쟁력 있는 디자이너로 살아남을 수 있다고 느꼈다 🔥🔥
✏️ Google Essential AI 수강 완료 뱃지 올리기
