오늘의집의 지난 12년은, 지도에 없는 길의 연속이었습니다.
콘텐츠에서 커머스로, 커머스에서 시공으로, 온라인에서 오프라인으로, 한국에서 일본과 미국으로.
매번 같은 질문이 따라붙었습니다. “이게 될까?”
그때마다 우리는 답을 기다리는 대신 먼저 발을 내디뎠고,
그 발자국이 모여 길이, 길이 다시 지도가 되었습니다.
지금 우리 앞에 놓인 건 AI라는 새 지형입니다. 이곳에선 아직 누구도 완성된 지도를 갖고 있지 않죠.
하지만 우리는 이미 알고 있습니다.
지도가 없을 때 가장 강한 팀은, 지도를 기다리는 팀이 아니라 직접 그리는 팀이라는 것을요.
AI Frontier. 지도 밖으로 다시 한번 발을 내딛습니다.
그 두 번째 이야기, 오늘의집 프로덕트 디자인팀입니다.
요즘 오늘의집 프로덕트디자인팀엔 이런 장면이 부쩍 늘었습니다. 디자이너가 아닌 동료가 AI로 직접 만든 화면을 들고 와 묻습니다.
“제가 AI로 화면 초안 잡아봤는데, 이 프로토타입 방향은 어떤가요?”
몇 년 전이라면 상상도 못 했을 풍경이죠. 어쩌면 이러한 변화는 디자이너에게 위기처럼 느껴지기도 합니다. 하지만 오늘의집 프로덕트 디자인팀은 오히려 그 풍경을 주도하고 있습니다. 앞장서서 함께 성장할 수 있도록 체계를 만들고, 그 기반에서 '프로덕트 디자이너의 길'을 다시 정의하고 있죠.
아무도 가지 않은 길, 그 위에서 답을 찾아가고 있는 팀의 이야기를 프로덕트 디자인팀 리드 요한님에게 물었습니다.
대체될까 두렵다면, 영역을 넓히면 됩니다
Q. AI가 화면까지 그려주는 시대예요. ‘디자이너의 일이 사라지는 건 아닐까?’하는 불안도 있을 것 같아요.
맞아요. 누구나 디자인할 수 있게 되면 디자이너들 사이에서 ‘그럼 우리는 필요 없어지나’ 하는 마음이 생기거든요. 저는 이런 질문을 덮어두고 싶지 않았어요. 오히려 팀 워크숍에서 먼저 꺼냈어요. 거기서부터 출발해야 진짜 답을 찾을 수 있다고 봤거든요.
질문을 끝까지 따라가 봤어요. ‘왜 불안하지?’ → ‘대체될까 봐.’ → ‘대체된다는 게 뭐지?’ → ‘내가 할 수 있는 일이 줄어드는 것.’ 그런데 옆을 보니 기획자도, 데이터 보는 동료도 비슷한 불안을 느끼고 있더라고요. 모두가 같은 상황이라면 답은 분명해져요. 줄어드는 것이 불안이라면, 반대로 넓히면 된다고요. 그래서 우리 팀의 방향은 하나에요. ‘할 수 있는 범위를 넓혀보자.’ 줄어드는 쪽이 아니라 넓어지는 쪽으로 가면, 불안은 경쟁력이 될 수 있습니다.
저는 디자이너가 결국 '제품을 직접 만드는 사람'이 된다고 봐요. 화면만 그리는 사람이 아니라, 유저에게서 출발해 기획과 데이터까지 함께 끌고 가며 제품을 만드는 사람이요. 그래서 지금 더 중요해진 건 디자인 스킬 그 자체가 아니라 한 직무에 갇히지 않는 유연함, 안 해본 걸 해보는 적극성, 빠르게 배우는 자세 같은 '태도'라고 생각합니다.
Q. 직군의 경계가 허물어지면, 역설적으로 ‘디자이너’라는 직군 고유의 전문성이 흐려지진 않을까요?
오히려 반대예요. 경계가 흐려질수록 디자이너의 가치가 더 또렷해지는 지점이 있거든요. 바로 “누군가는 '이게 유저에게 정말 좋은 경험인가'를 최종적으로 결정하고, 그 결정에 책임을 져야 한다”는 사실입니다.
저는 팀에 건축사라는 직업에 대해 이야기를 자주 해요. 요즘은 고도화된 소프트웨어가 도면을 자동으로 그려주지만, 거기에 도장을 찍고 책임지는 사람은 여전히 건축사잖아요. 건물이 잘못되면 책임질 사람이 있어야 하니까요. AI가 화면을 다 그려줘도, 그 화면들이 조합된 프로덕트가 정말 유저에게 매끄럽고 좋은 경험을 주는지 판단하고 '서명'하는 일은 디자이너의 몫으로 남습니다. 그리고 그 자리를 지키면서 할 수 있는 일을 넓혀가는 것, 그게 우리가 다시 쓰고 있는 디자이너의 정의입니다.
모두의 평균을 높이고, 디자이너는 더 중요한 판단에 집중하도록
Q. 그 정의가 선언에 그치지 않으려면, 팀의 일하는 방식도 함께 바뀌어야 했겠네요.
AI를 깊이 파볼수록 분명해지는 게 있었어요. AI는 디자이너의 ‘최고치’를 대신 만들어주진 않더라고요. 디테일과 맥락, ‘오늘의집다움’이 배어 있는 그 정점은 결국 사람의 손에서 나오거든요. 대신 AI가 정말 잘하는 영역은 따로 있어요. 누가 손을 대도 일정 수준은 나오도록, 전체의 ‘평균’을 끌어올리는 일이요.
그래서 AI를 소수의 결과물을 더 뛰어나게 만드는 데 쓰기보다, 프로덕트 트랙 전체가 더 좋은 기준에서 시작할 수 있게 하는 데 쓰기로 했습니다. 논의의 시작이 되는 디자인 초안의 평균이 올라가면, 모두 더 좋은 출발선 위에서 움직일 수 있으니까요. 그리고 디자이너는 정점을 끌어올릴 수 있는 판단에 몰입할 수 있고요. 그 핵심이 지금 팀이 함께 만들고 있는 Ohouse Design MCP입니다.
한마디로, 디자이너가 아닌 사람도 오늘의집 화면의 초안을 만들 수 있도록 돕는 도구입니다. 오늘의집이 이미 쌓아온 화면과 디자인 시스템, 그리고 디자인팀의 판단 기준을 AI가 활용할 수 있는 형태로 연결했어요.
디자이너가 아닌 동료가 화면을 만들 때 가장 막막한 건 ‘어디서부터 시작해야 하지?’라는 점이라고 해요. 맨땅에 헤딩하지 않도록 특정 화면 초안을 말만 해도 불러오고, 색과 버튼과 레이아웃까지 공통 요소가 배치될 수 있게 설계했어요. 예를 들어, "쿠폰 설정 화면을 개선하고 싶어"라고 클로드에 치기만 해도 기존 화면과 규칙들이 적용되도록 한거죠.
Q. 누구나 빠르게 화면을 만들 수 있게 됐는데, 더 중요하게 본 건 따로 있다고요.
맞아요. 사실 화면을 쉽고 빠르게 만들 수 있게 되면, 오히려 새로운 문제가 생기거든요. 설계가 약한 경우에도 겉으로는 그럴듯해 보일 수 있다는 거예요. 판단하는 기준이 없으면 결국 디자이너가 뒤에서 다시 다듬어야 하고요. 그래서 ‘이렇게 만들 수 있다’를 가능하게 하는 동시에, ‘이 상황에선 이렇게 판단하는 게 맞다’까지 함께 돕도록 만들었어요.
어떤 화면에서 어떤 정보가 가장 중요하게 보여야 하는지, 사용자의 다음 행동을 어떻게 자연스럽게 이끌어야 하는지, 오늘의집의 경험 안에서 어떤 선택이 더 적절한지를 짚어주는 거죠. 결국 중요한 건 화면을 많이 만드는 게 아니에요. 더 많은 사람이 더 좋은 출발선에서 시작하되, 그 출발선 위에 오늘의집다운 판단 기준이 함께 놓여 있어야 한다고 봤습니다.
Q. 그 ‘오늘의집다운 판단 기준’은 어디에서 찾았나요?
하루아침에 새로 만든 기준은 아니에요. 도메인별 정책, 그동안의 실험과 인사이트, 디자인 지식처럼 여러 층위의 판단이 이미 팀 안에 쌓여 있었습니다. 그중에서도 가장 단단한 바탕이 된 것은 디자이너들이 2년 동안 #des_pd_design_critique 슬랙 (업무용 메신저) 채널에서 서로 주고받은 크리틱 198건이었어요.
그냥 지나간 대화처럼 보일 수도 있지만, 저는 ‘오늘의집 디자인팀의 안목이 축적된 자산’이라고 판단했어요. 어떤 상황에서 무엇을 중요하게 봤는지, 왜 특정 선택을 했는지, 어떤 표현을 더 오늘의집답다고 판단했는지가 남아 있었거든요.
그래서 AI가 1차로 정리한 내용을 팀이 다시 보면서, ‘이게 정말 우리 팀이 할 법한 말인가?’를 직접 보고 다듬었습니다. 너무 일반론적이면 오늘의집의 기준을 더 입력하고, 어긋나면 원칙을 고쳤죠. 이 과정을 거쳐 198건의 크리틱을 관통하는 10개 원칙과 12개 인사이트로 정리했어요.
이 기준이 있기 때문에 범용 AI와는 결이 달라집니다. 일반적인 AI가 “여백을 더 주세요”처럼 어디서나 통하는 조언을 한다면, 저희가 만들고 있는 두뇌는 “오늘의집이 비슷한 상황에서 무엇을 왜 선택해왔는지”를 근거로 판단을 돕습니다. 사례를 단순히 외운 AI가 아니라, 오늘의집의 판단 방식을 체화한 AI에 가까워지는 거죠.
Q. 생각보다 복잡한 과정이었네요. 잘 풀리지 않았던 지점도 있었을 것 같아요.
있었어요. 처음에는 만들어진 화면을 AI가 피드백까지 하도록 맡겨보려고 했어요. 화면을 올리면 봇이 알아서 크리틱을 주는 방식이었죠.
시도해 보니 좋은 피드백은 단순히 정답처럼 전달되는 말이 아니더라고요. 왜 그렇게 바꿔야 하는지 서로 이해하고, 맥락을 맞춰가는 과정에 가까웠습니다. 봇의 피드백이 참고가 될 수는 있었지만, 받는 사람이 그 말을 다시 해석해야 하는 순간도 있었고요.
이 과정에서 방향이 더 분명해졌습니다. ‘AI에게는 초안의 평균을 높이는 역할을 맡기고, 결과물에 대한 결정 만큼은 넘기지 않는다.’ 결국 신뢰를 보장하는 건 사람이에요. 시행착오에서 얻은 가장 분명한 기준이었어요.
Q. 그 도구와 기준이 자리를 잡으면, 일하는 풍경은 어떻게 달라지나요?
기획자가 새 기능을 떠올렸을 때, 디자이너에게 "화면 좀 그려주세요" 하고 며칠 기다리지 않아요. 자기가 직접 초안을 만들어 오는데, 그게 오늘의집 기준에서 크게 벗어나지 않죠. 그러면 디자이너는 '0에서 화면을 만드는 일'에서 풀려나, '유저에게 정말 좋은 경험인가'를 판단하고 끌어올리는 일 — 디자이너만 할 수 있는 일에 시간을 쓰게 돼요.
실제로 한 디자이너가 만든 자동화 도구는 관리자 화면 9개의 작업 기간을 20일에서 5일로 줄였어요. 더 중요한 건, 그게 한 사람의 성과로 끝나지 않았다는 거예요. 만든 방법이 팀에 공유되면서, 이제는 다른 직군 동료들도 자기 화면을 만들 때 그 기준을 그대로 가져다 써요.
AI 쓰는 회사는 많아요. 근데 우리만의 차이는, 도구와 교육과 일하는 방식이 따로 놀지 않고 하나로 연결돼 있다는 거예요. 사실 'AI를 잘 쓴다'는 말은 이제 흔하잖아요. 저는 그보다 ‘이 팀은 같은 시간에 더 중요한 일을 한다’는 쪽이 진짜 차이라고 봐요. 반복 작업은 시스템에 맡기고, 그렇게 아낀 시간을 유저에게 더 좋은 경험을 고민하는 데 쓰는 거죠. 그래서 디자이너 한 명이 '직접 해낼 수 있는 범위'가 다른 곳보다 넓어져요.
개인의 시도가, 팀의 방식이 되기까지
Q. AI 전환은 도구를 만드는 일만큼이나 팀이 실제로 움직이게 만드는 것이 중요하잖아요. 그 과정은 어땠나요?
당연히 처음부터 술술 풀리진 않았어요.(웃음) 올해 초에 "다 같이 AI 써보자" 하고 팀 전체에 이야기했는데, 한 달이 지나도 쓰는 사람이 거의 없었어요. 돌아보니 저부터도 충분히 쓰고 있지 않았고요. 이유는 비슷했어요. "현업이 바빠서 해볼 시간이 없다." AI가 일 위에 얹힌 '숙제'가 되면, 아무도 하지 않더라고요.
그 때 가장 크게 배운 게 있습니다. 조직을 바꾸는 건 AI를 잘 아는 것만으로 되는 일이 아니라, 결국 사람을 움직이는 일이라는 거예요. 그래서 방식을 바꿨습니다. 모두에게 똑같이 요구하는 대신, 먼저 몰입할 수 있는 사람에게 시간을 비워주고 무엇을 해볼지 함께 정했어요. 막막해하는 동료에게는 어디서부터 시작하면 좋을지 같이 찾고, 배움이 필요할 때는 다른 동료들에게 부탁해 사내 강의 자리도 여러 번 열었습니다. 매주 목요일 정기 세션에서 함께 실습하다 보니, ‘나도 할 수 있구나’ 하는 경험이 조금씩 쌓였고요.
이 모든 과정을 흩어지지 않게 묶어준 것이 일하는 방식의 지도였습니다. 디자이너의 업무 전체를 잘게 나누고, 내 작업이 팀 전체의 어느 조각에 해당하는지 한눈에 보이게 한 거예요. 그러면 누군가 좋은 방법을 찾았을 때, 그게 개인의 노하우로 흩어지지 않고 지도 위 한 칸에 쌓입니다. 다음 사람은 그 위에서 다시 출발할 수 있고요. 그렇게 흩어지던 개인의 속도가 팀의 자산이 되기 시작했습니다. 리더가 6개월 늦으면 저 혼자 늦는 게 아니에요. 팀원 20명이 같이 늦는 거죠. 그래서 리더가 먼저, 더 빨리 움직여야 한다고 봐요.
Q. 개인이 혼자 빠르게 달리는 것과 팀이 함께 속도를 내는 건 다른 일이었을 것 같아요.
맞아요. 처음에는 각자 자기 문제를 푸는 데서 시작했어요. 누군가는 반복되는 번역 작업을 줄이기 위해 String Master를 만들었고, 누군가는 관리자 화면을 매번 다시 그리는 비효율을 줄이기 위해 기획서만 넣으면 초안을 뽑아주는 /prd-to-prototype을 만들었습니다. ‘시킨 일’이 아니라 ‘내 문제’였기 때문에 동기가 강했죠.
그런데 그렇게 각자 빨라지기 시작하니, 또 다른 문제가 보이더라고요. 도구가 개인용으로 흩어지고, 나만 편한 방식으로 고립될 수도 있었습니다. 그래서 Ohouse Design MCP처럼 팀에 핵심이 되어야 하는 도구는 한두 명에게 몰아서 만들지 않았어요. 오히려 여러 명이 한 조각씩 나눠 함께 만들었습니다. 속도만 보면 한두 명이 만드는 편이 더 빠를 수도 있어요. 하지만 팀 전체가 쓰는 도구가 되려면, 만드는 과정에서부터 함께했다는 감각이 필요하다고 봤습니다. ‘우리가 같이 만들었다’는 느낌이 없으면, 결국 안 쓰거든요. 빨리 가는 것과 함께 올바른 방향으로 속도를 내는 것은 다릅니다. 같이 가야 다 같이 씁니다.
Good에 닿기 쉬워질수록, Great은 더 귀해집니다
Q. 지금까지의 이야기는 결국, 더 많은 사람들이 좋은 출발선에서 시작할 수 있게 만든 과정이었던 것 같아요. 그럴수록 디자이너의 한끗은 어디서 나올까요?
저는 ‘평균을 높인다’는 말이 ‘디자인이 다 비슷해진다’는 뜻으로 오해되는 것을 가장 경계해요. 오히려 정반대라고 생각합니다. 누구나 Good에 닿을수록, Great은 점점 더 희소해지고 그만큼 더 중요해져요.
그럼 오늘의집의 Great은 무엇일까요. 다들 비슷해진 화면 위에서 “오늘의집은 왜 다르지?”를 유저가 느끼게 하는 지점이라고 생각합니다. 일반적인 완성도가 아니라, 우리만의 안목에서 나오는 다름이죠.
사실 이건 저도 요즘 가장 많이 고민하는 부분입니다. 다들 같은 AI를 쓰다 보니 결과물이 비슷해질 수밖에 없거든요. ‘어떻게 다를 것인가.’ 이 질문이 이제 디자이너에게 남은 중요한 고민 중 하나라고 봐요. 답을 다 찾은 것은 아니고, 지금도 계속 풀어가는 중입니다. 그래도 Great을 알아보는 신호는 분명해요. ‘유저의 문제에서 출발했는가’, ‘왜 이 선택을 했는지 자기 언어로 풀어낼 수 있는가’, 그리고 ‘직접 실행해 본 깊이가 있는가’. 그럴듯한 화면은 이제 AI도 어느 정도 만들 수 있지만, 이 세 가지는 여전히 사람의 몫이라고 봅니다.
Q. 마지막 질문입니다. 빠르게 변화하는 AI 시대에서 프로덕트 디자이너가 끝까지 붙잡아야 하는 것은 무엇일까요?
두 가지 질문이라고 생각해요. ‘이 속도가 더 나은 디자인으로 이어지고 있는가, 아니면 더 많은 결과물만 만들어내고 있는가?’ 그리고 ‘그 결과에 대한 책임은 누가 지는가?’ 속도가 빨라질수록 이 질문은 더 중요해집니다. AI가 결과물을 빠르게 만들어줄수록, 디자이너는 그 결과가 정말 좋은 경험으로 이어지는지 더 집요하게 봐야 하니까요.
결국 변하지 않는 것은 디자이너의 뿌리예요. 누구보다 유저를 직접 만나고, 유저가 말하고 행동하는 것과 데이터가 보여주는 것 사이의 틈을 발견해 메우는 일. 그건 AI가 대신할 수 없어요. 이 뿌리를 잊지 않는다면, AI는 디자이너를 흔드는 도구가 아니라 더 멀리 데려다 주는 도구가 될 수 있습니다.
