[AI 학습 후기] "내 기준과 요구를 가장 잘 아는 팀이 생겼어요" - 광화문라이언즈 4기 승미 님

'광화문라이언즈'에 어떻게 참여하게 되셨나요?

저는 커머스 스타트업에서 프로덕트 디자이너로 일하고 있어요. AI를 업무에 적극적으로 쓰라는 회사 지침이 있기는 했는데, 막상 어디서부터 어떻게 써야 할지는 잘 모르겠어서 배워야 할 필요성을 느끼고 있었고요. AI 교육을 검색하다가 광화문라이언즈의 존재를 알게 되었죠. 특히 직장인들끼리 모여서 스터디 방식으로 AI를 배운다는 점이 매력적으로 느껴졌어요. 여기 오면 저와 같은 고민을 하는 직장인들이 분명히 있을 거라고 생각했거든요. 여러 직무에 계신 분들과 함께 팀으로 모여서 같은 고민을 어떻게 풀어가는지 볼 수 있다는 점에 가장 끌렸습니다. 단순 강의식 교육이었다면 신청하지 않았을 것 같아요.

스터디 참여 전에는 AI를 업무에서 어떻게 활용하고 계셨나요?

챗봇을 통해 기획안 초안을 잡는 데 도움을 받거나 회의록을 정리하는 정도로만 썼습니다. 경쟁사 분석한 자료를 정리해서 대표님께 보고하기 위해 직접 리서치한 자료들을 주고 "정리해줘" "PDF로 만들어줘" 정도를 요청하는 수준이었죠. 그래서 올해 초까지만 해도 보고용 PDF도 결국 제가 피그마로 하나하나 직접 만들었어요.

활용은 초보 수준이었지만, AI의 가능성에 대한 기대는 컸어요. 작은 회사인데다 최근 프로젝트매니저(PM)가 부재한 상황에서 업무 영역이 매우 넓었거든요. 그런 만큼 AI를 적용할 수 있는 영역도 많을 것 같다는 생각도 있고 해보고도 싶었지만, 어떻게 해야 할지 모르겠다는 막연함이 있어서 좀 답답했습니다.

스터디에서 어떤 AI 에이전트를 만드셨나요?

웹사이트 디자인 업무 전반을 수행하는 에이전트를 만들었습니다. 이름이 'UXUI 리뉴얼 팀'인데, 실제 여러 에이전트가 팀으로 작동하는 구조예요. 먼저 회사에서 중요하게 생각하는 지점과, 그 지점을 디자인에 반영하기 위한 기초 맥락과 정보를 학습시켰고요, 동시에 주요 레퍼런스들을 지정해서 리서치 풀로 만들어두었어요. 여기에 기존에 수집한 유저의 불편사항과 건의사항, 내부 직원들이 리뉴얼 때 냈던 의견들까지 전부 맥락 정보로 저장해뒀어요.

이렇게 학습을 시켜두고, 바꾸고자 하는 특정 화면에 대한 요구를 에이전트에 입력하면 우선 레퍼런스의 해당 화면을 전부 자동으로 캡처하고, 제가 학습시켜둔 기준으로 정리해 자체 순위를 매긴 스코어보드를 만들어줍니다. 제가 중요하다고 얘기한 기준이 학습된 상태이기 때문에, 그걸 바탕으로 해당 화면에 포함되는 각종 UI/UX 요소의 유무를 점수로 쭉 나열해줍니다. AI가 워낙 똑똑하기 때문에, 점수 이외에도 종합 결과, 클로드가 제안한 개선안, 사이트별 미비점, PC와 모바일 캡처까지 정리해서 한눈에 확인할 수 있도록 보여줘요.

제가 결과를 확인하고 수정 방향을 확정해주면, 클로드(Claude)가 미리 MCP(Model Context Protocol, AI 모델(LLM)과 외부 데이터 소스 및 도구를 표준화된 방식으로 연결해 주는 오픈소스 통신 규약)로 연결해둔 UX 디자인 툴인 피그마(figma)에서 회사의 디자인 시스템 가이드와 디자인 토큰을 활용해 화면을 직접 구현해줍니다. 단순히 모형을 그리는 게 아니라 컴포넌트도 잡아주고 오토 레이아웃도 걸어주고요. 스터디 마지막 날 데모데이 때 공유했던 로그인 화면의 경우 전 과정에 50분 정도 걸렸는데, 저 혼자 기존에 했던 방식으로 구현했다면 아무리 빠르게 해도 하루 안에 못 끝냅니다. 신입 디자이너에게 시켰다면 며칠 걸렸을 일이에요.

왜 이 에이전트를 만들어야겠다고 생각하셨나요?

회사 내 리소스 부족이라는 현실 문제가 제일 컸습니다. 디자인을 할 수 있는 시간은 제한적인데, PM의 영역인 리서치나 VOC 분석도 같이 해야 하는 상황이 한동안 계속됐거든요. 가장 큰 문제는 디자인이 안 나오면 개발을 완료할 수 없다는 거예요. 그렇다고 개발자들이 저를 마냥 기다려줄 수만은 없잖아요. 뭔가 다른 방법을 찾아야 했습니다. 이제 에이전트가 충분히 고도화가 되어서 실무에서도 활용을 시작했고요, 회사 제품의 로그인 화면과 장바구니 화면은 이 에이전트가 만들어준 걸 기초로 실제 구현 작업에 들어갔어요.

에이전트를 만들고 학습시키는 과정은 어떻게 진행했나요?

말 그대로 신입 디자이너를 온보딩하듯이 계속 가르쳤습니다. 기존에 작업해왔던 디자인 결과물과 실제 서비스 화면 등을 AI에게 보여주면서 ‘이게 이전 화면이고, 이러이러한 피드백이 있었고, 경쟁사 분석 캡처를 해서 이런 식으로 의견을 도출해 이런 결과가 나왔다’ 등등 계속 알려줬어요. AI가 만든 결과물에 대해서도 텍스트 줄바꿈부터 하나씩 피드백을 했고요. 당연히 처음에는 디자인 품질이 많이 아쉬웠는데, 학습을 거치면서 이제는 레이아웃까지 잡아줍니다.

기억에 남는 에피소드가 하나 있어요. 에이전트에게 일을 시켜두었더니, 중간중간 확인 요청이 너무 많더라고요. 번거롭고 귀찮아서 ‘제발 그만 물어보면 안 되겠느냐’며 화를 크게 냈거든요. 그랬더니 이 친구가 50개의 세션 대화 로그를 스스로 분석해서, 제가 어느 지점에서 그만하라고 하고 어디서는 조용히 수락하는지를 알아낸 다음에 비슷한 확인 절차를 줄이겠다고 말하는 거예요. 그만하라고 했다고 해서 그냥 중단한 게 아니라, 다음 스텝으로 이어갈 근거까지 스스로 찾아낸 거예요. 정말 똑똑하다고 느꼈고, 화를 너무 많이 내서 미안하기도 했어요. 실제로 이후로는 확인 빈도가 꽤 줄었고요.

이렇게 되기까지 그냥 몇번의 대화만 있었던 건 아니에요. 에이전트를 학습시키는 데 시간을 정말 많이 투자했어요. 퇴근 후, 점심시간, 주말 가리지 않고 가능한 시간에는 계속 학습시키고 이야기를 나누었던 것 같아요. 저는 이 4주 안에 무조건 결과물을 내고 싶었거든요. 시간과 비용을 쓰면서 스터디에 온 이상, 이 스터디를 유의미하게 남기고 싶었거든요. 마지막에 과제를 제출한 뒤 데모데이에서 발표도 하고 싶었고, 솔직히 1등도 해보고 싶었고요.

구축 과정에서 가장 기억에 남는 순간은 언제였나요?

여러 스킬이 하나의 대화 맥락에서 자동으로 일들을 서로 이어받아 수행하는 걸 목격했을 때가 가장 놀란 지점이었어요. 에이전트 구축 초기에는 업무마다 새로 대화를 열어서 진행했어요. 여기서 레퍼런스 캡처하고, 저기서 학습시키고, 다시 넘어가서 이걸 토대로 VOC를 통합해 분석해달라고 하고, 또 넘어가서 디자인 시스템 토큰에 연결해달라고 하고, 마지막으로 피그마로 구현해달라고 하는 식이었습니다. 각 업무를 제가 직접 넘어가면서 잇고 있었죠. 이 전환이 너무 불편한데 어떻게 해야 할지 모를 때, 마침 스터디에서 ‘스킬’ 개념을 다루는 세션이 있었어서 개념을 알게 됐고요. 에이전트에게 그간 학습한 내용들을 스킬로 나눠달라고 해서 몇개 스킬을 구성해두고, 각각에게 따로 말하지 않고 대화창 한 군데에서 명령을 내리고 싶다고 했더니, 알아서 지침과 스킬을 작성해줬습니다. 그다음부터는 하나의 대화창에서 엔터 한 번 치면 리서치부터 리뉴얼까지 하나의 흐름에서 다 해주더라고요. 중간에 오류가 있으면 제가 봐줘야 하지만, 그 정도는 쉽죠.

스터디를 하면서 가장 좋았던 점은 무엇인가요?

매 주차마다 멘토님들이 주시는 맞춤 피드백이 가장 크게 도움이 되었어요. 저는 멘토님들의 한마디 한마디가 귀하게 느껴져서, 물어볼 것을 만들기 위해서라도 주말까지 AI를 붙들고 실행했거든요. 하는 만큼 가져갈 수 있으니까요. 실제로 과정에서 막히는 지점들에 대해 물어보면 같이 고민해주시고, 해결책을 찾는 데 여러 도움을 주셨어요. 그리고 가장 큰 깨달음은, ‘모르는 것이 있으면 그 모르는 것 자체를 AI에게 물어보라’는 것이었어요. 되게 당연하고 쉬운 말 같아 보이지만, 막상 그런 도구로 생각하지 못하는 경우가 많거든요.

그리고 함께 스터디를 진행했던 팀도 큰 도움이 되었어요. 매 스터디 시간 마지막에 팀과 회고하면서 다양한 경험과 인사이트를 나눌 수 있었어요. 어디서 막혔는데 어떻게 해결해보려고 한다, 이렇게 해결할 수도 있을 것 같다 같은 이야기가 활발하게 오고갔어요. 혼자였다면 여기까지 못 왔을 것 같아요.

학습 목표로 제시됐던 멘탈 모델의 변화 중 가장 크게 체감한 것은 무엇인가요?

저는 스스로 제 업무의 시스템 설계자가 된 것이 가장 큰 변화라고 느껴요. 이번 결과물은 결국 제가 혼자 하던 일의 흐름을 멀티 에이전트를 통한 AI와의 협업 구조로 바꿔 구축해둔 셈이거든요. 에이전트에게 리서처 역할, 분석하고 통합하는 역할, 피그마랑 연결되어 실제 구현 단계를 담당하는 역할 등등을 나눠서 부여해두었고요. 또 결국 실제 디자인을 구현하는 단계 직전에는 전체 내용을 제가 직접 검토할 수밖에 없더라고요. 모든 과정이 한번에 끝나는 것이 아니라, 지휘자인 제가 중간에 전체 내용을 직접 검토하고 실행을 이어나갈 수 있도록 흐름을 짜두었어요. ****단순히 제가 하는 일을 ‘UI 디자인’이라고 뭉뚱그렸다면 특정한 업무만 AI가 보조하거나, 아니면 핵심 업무를 건드리지 못하는 단계에 멈췄을 수도 있을 것 같아요.

앞으로의 AI 학습과 활용 계획이 있다면요?

우선 이 에이전트를 고도화해서, 앞단의 요구사항 정의부터, 최종 보고용 노션 업로드까지 하나의 대화 맥락에서 한번에 수행하도록 만들고 싶어요. 그러면 제가 회사에서 수행하고 있는 일의 종류를 100% 커버할 수 있게 되고, 저는 각 지점에서 디테일과 방향성을 잡는 관리자 역할이 되는 거죠. 제 AI 에이전트 이름이 'UX 리뉴얼 팀'인 것처럼, 저는 이미 다른 사람들의 눈에는 보이지 않는 저만의 팀을 갖고 있다고 생각합니다.

이후로도 계속 AI를 학습하고 쓰면서, 제 직무를 다르게 정의해보고 싶다는 목표도 생겼어요. UX/UI 디자인에 한정하지 않고, 프롬프트 디자인의 영역으로 넘어가서 다양한 매체와 결과물을 디자인하고 세상에 내놓는 작업들을 해보고 싶어요. AI의 가능성을 알면 알수록 두려운 감정도 분명히 있습니다. 어떻게 보면 제가 만든 것이 저를 대체하는 것이기도 하니까요. 그런데 저는 오히려 기회라고 생각하기로 했어요. 도태되거나 나아가거나 둘 중 하나일 텐데, 이건 저라는 사람의 활용 가능성이 결정하는 것일 거거든요. 회사 입장에서도 UX/UI 디자이너가 본업은 물론 AI 활용까지 잘하면 더 이득이잖아요. AI가 이제 막 활발해지고 있는 상황에서 제가 조금 더 잘 다루고 여러 영역에서 먼저 활용할 줄 안다면 설 자리가 넓어질 수 있겠다 싶어요. 그래서 이후로 AI 챗봇 서비스도 만들어보고 싶고, 해보고 싶은 일들이 많습니다. 물론 그만큼 배워야 할 것도 많고 애도 먹겠지만 그만큼 또 성장할 테니까요.

'광화문라이언즈'를 어떤 분들에게 추천하고 싶으신가요?

우선 AI를 채팅으로만 써보셨던 분들이 꼭 경험해보시면 좋겠어요. 챗봇 이상으로 AI를 써보고는 싶은데 방법을 모르는 분들께 강력하게 추천하고 싶어요. 당장 저 역시 한 달 전 첫 수강 때까지만 해도 AI를 채팅으로만 알고 쓰고 있던 사람이고, 그래서 광고를 보고도 믿지 않았거든요. ‘한 달만에 어떻게 에이전트를 만들어?’ 하고요. 어쨌든 혼자서는 AI를 못 배울 것 같으니 스터디에 들어가서 네트워킹이라도 해보자며 반신반의하는 마음이었어요. 그런데 광고가 말하는 대로 제가 바뀌었으니까요. 4주 만에 이렇게까지 할 수 있을 줄은 정말 몰랐습니다.

또 추천하고 싶은 쪽은 1인 사업자와 프리랜서분들입니다. 스터디를 통해 자기만의 AI 에이전트 팀을 만들어가신다면 정말 큰 도움이 될 거예요. 1인 사업자는 인건비를 감당하기도 쉽지 않은데다, 또 여러 태스크를 하나씩 차근차근 수행하는 것도 어렵잖아요. 그렇다고 일의 속도를 늦추면 그만큼 바로 수입과 직결되는 상황이니까요. 여러 일 중에서 이걸 버리고 저걸 한다는 의사결정 대신, 내 일을 함께 수행하는 에이전트 팀을 만드신다면 효용이 더욱 크게 다가올 것 같습니다.

마지막으로, 광화문라이언즈를 한 문장으로 표현한다면요?

"완벽한 시간이었다!"