Stripe의 디자인 리더 케이티 딜(Katie Dill)은 AI가 제품 제작을 극도로 쉽게 만든 시대에, 빠르게 만든 결과물이 획일적이고 영혼 없는 '좀비 UI'로 변질될 위험을 경고한다. 그녀의 핵심 주장은 단순하다. AI를 더 빠르게 만드는 도구로만 쓰지 말고, 명확한 관점·엄격한 품질 기준·집요한 편집·창의적 실험을 확장하는 도구로 사용해야 한다는 것이다.
궁극적으로 좋은 제품은 "AI로 만들었는가"가 아니라, 사용자 문제를 세심하게 해결하고 브랜드만의 개성을 담았는가로 판단된다.

1. 전후 건축 붐과 AI 제품 붐의 닮은 점

케이티 딜은 제2차 세계대전 이후의 거대한 건축 붐에서 이야기를 시작한다. 전쟁에서 돌아온 사람들, 새 건축 기술, 폭발적인 주택과 건물 수요가 만난 당시 미국에서는 건물이 놀라운 속도로 지어졌다. 건축가들은 1920년대의 모더니즘에서 영향을 받았다. 단순한 기하학적 형태, 장식 없는 깔끔한 표면, 제한된 색상, 불필요한 꾸밈의 제거가 특징인 양식이었다.

하지만 그녀는 모더니즘 자체를 비판하려는 것이 아니라고 말한다. 초기 모더니즘에는 분명한 철학과 목적이 있었다. 르 코르뷔지에의 빌라 사보아나 바우하우스 학교에는 단순한 외형 이상의 원칙이 담겨 있었다. 문제는 전후의 급박한 건설 수요 속에서 이 양식이 그저 복제 가능한 스타일로 소비되기 시작했다는 점이다.

"처음 이 운동을 만든 사람들에게는 분명한 목적이 있었습니다. 하지만 전쟁 이후, 빨리 지어야 한다는 압박 속에서 그 스타일은 의도 없이 반복해서 복제됐습니다."

그 결과는 맥락에 맞지 않는 일반적인 건물들이었다. 원래 은행 건물은 신뢰와 안정, 보안을 드러내는 모습이었지만, 시간이 흐르며 어디에나 있을 법한 비슷비슷한 상업 건물로 바뀌었다. 케이티는 이를 "좀비 빌딩"이라고 부른다. 목적도, 개성도, 사용자와 주변 환경에 대한 관심도 보이지 않는 건물들이다.

"어디에나 좀비 빌딩이 있습니다. 다른 것과 구별되는 점도 없고, '이건 의도적으로 만들었다'거나 '이 목적에 맞는 디자인이다'라고 말해주는 것도 없습니다."

그녀는 지금 우리가 또 다른 건설 붐, 즉 AI 건설 붐 한가운데에 있다고 본다. 과거에는 30명이 하던 일을 이제는 3명 팀이 해낼 수 있다. 이 생산성의 도약은 흥미롭지만, 전후 건축 붐이 남긴 실패를 되풀이할 위험도 함께 품고 있다.

2. AI가 만들어낼 수 있는 '좀비 UI'의 세 가지 위험

케이티는 AI 시대의 제품 제작에서 특히 경계해야 할 세 가지 문제를 짚는다.

첫째, 대규모 언어 모델은 가장 그럴듯하고 확률 높은 답을 잘 낸다는 것이다. 이는 곧 과거에 유행했고 지금도 흔한 것을 재현하는 데는 능하지만, 특정 브랜드와 사용자 맥락에 맞는 독창적 해답을 내는 데는 약할 수 있다는 뜻이다.

그녀는 예시로, 얼핏 보면 평범한 소프트웨어 회사 웹사이트처럼 보이는 디자인을 보여준다. 하지만 실제로는 한국식 바비큐 식당의 웹사이트였다. 디자인의 완성도는 나쁘지 않지만, 식당의 분위기나 음식 경험, 방문자의 기대가 거의 느껴지지 않는다는 것이다.

"이 브랜드가 무엇을 파는지 맞혀보세요. 소프트웨어일까요? 아닙니다. 한국식 바비큐 식당입니다."

둘째는 너무 빠르게 '완성된 것처럼 보이는' 결과물의 유혹이다. 케이티는 자신이 자주 먹는 전자레인지 부리토를 비유로 든다. 냉동 상태의 부리토를 전자레인지에 넣으면 90초 만에 식사가 된다. 충분히 맛있거나 건강해서가 아니라, 너무 빨리 해결되기 때문에 사람은 품질의 문제를 너그럽게 넘기게 된다.

"솔직히 말하면 거의 먹을 수 없는 수준일 때도 있어요. 그런데도 저는 그 속도에 매료됩니다."

AI로 UI를 만들 때도 비슷하다. 한 문장을 입력하고 버튼을 누르면, 둥근 모서리와 그림자가 들어간 그럴듯한 인터페이스가 즉시 등장한다. 겉으로는 완성품처럼 보이지만, 실제로 문제를 해결하는지, 제품을 차별화하는지, 사용자에게 의미 있는지는 별개의 질문이다.

"광택 나는 외관은 자주 우리를 속입니다. 정말 문제를 해결하나요? 정말 차별성을 더하나요?"

셋째는 제작 비용과 시간이 너무 낮아지면서 결과물이 소모품처럼 취급되는 문제다. 쉽게 만들었으니 쉽게 버리고, 누가 유지보수할지나 장기적으로 어떤 영향을 미칠지 충분히 고민하지 않게 된다. 이 세 가지가 결합되면 맥락과 개성이 없고, 관리되지 않은 좀비 UI가 세상에 넘쳐날 수 있다.

케이티는 우리가 깨어 있는 시간의 절반을 화면을 보며 보낸다고 말한다. 그래서 사람들은 단순히 기능만 하는 소프트웨어가 아니라, 누군가 자신을 위해 신경 써서 만든 것 같은 제품을 원한다.

"우리는 누군가가 진짜로 신경 썼다고 느껴지는 소프트웨어를 원합니다."

그녀는 작은 생동감과 움직임을 가진 Grok의 로봇 캐릭터, 캘린더 탭에 실제 날짜가 표시되는 사소한 디테일, 그리고 온라인 구매 중 에이전트가 겪을 문제를 미리 예상해 해결 도구를 넣어 둔 지갑 경험을 예로 든다. 이런 요소들은 단순히 예쁜 장식이 아니라, 개발자가 사용자의 맥락을 이해하고 제품에 관심과 배려를 심었다는 신호다.

3. 첫 번째 원칙: AI보다 먼저 분명한 관점을 세워라

AI로 영혼 있는 제품을 만들기 위한 첫 번째 조언은 "자신만의 관점을 가져라"이다. 관점이 없다면 AI가 대신 관점을 채워 넣을 것이고, 그 결과는 대체로 일반적이고 과거 지향적인 답이 되기 쉽다.

"당신에게 관점이 없다면 AI가 관점을 제공할 겁니다. 그리고 이미 이야기했듯, 그것은 일반적이고 과거를 바라보는 관점일 가능성이 큽니다."

여기서 관점은 브랜드가 누구인지, 사용자에게 어떤 존재가 되고 싶은지, 무엇을 중요하게 여기는지를 뜻한다. 이것이 곧 제품의 품질 기준을 이루는 토대가 된다. 특히 AI 시대에는 제작이 여러 팀과 도구, 에이전트에 분산되므로, 공유된 기준이 없으면 각자가 서로 다른 방향으로 결과물을 만들어낼 수 있다.

Stripe는 자신들의 중요한 가치 중 하나로 낙관주의를 든다. 이 가치는 거대한 브랜드 캠페인에만 적용되지 않는다. 색상 선택, 문장의 어조, 어떤 주제를 말하는지, 창업가를 돕기 위해 어떤 제품을 출시하는지 같은 모든 크고 작은 결정에 반영된다.

"우리는 Stripe에서 낙관주의를 아주 중요하게 생각합니다. 그래서 크든 작든 모든 디테일에 그것을 담습니다."

케이티는 Stripe의 광고 디자인 리뷰 사례를 소개한다. 브랜드의 특징인 평행사변형 요소와 고객 이미지를 활용한 광고는 처음에는 충분히 좋아 보였다. 그러나 팀은 세부적인 몇 가지가 정확하지 않다고 느꼈다. 빠르게 출시하고 싶은 다른 부서의 파트너는 중요한 질문을 던졌다.

"AI가 만든 결과물의 품질 기준은 무엇인가요?"

케이티는 이 질문 자체에 중요한 통찰이 있다고 본다. 사용자는 그것을 AI가 만들었는지 사람이 만들었는지보다, 좋은 결과물인지를 본다. 따라서 기준은 제작 방식이 아니라 최종 경험이어야 한다.

"사용자는 어떻게 만들어졌는지 신경 쓰지 않습니다. 좋은지가 중요합니다. 그리고 그것이 우리 기준의 토대입니다."

이 논의 끝에 팀은 광고에서 개선할 점을 무려 17개 찾아냈다. 모서리를 조금 더 부드럽게 만들고, 말풍선 크기를 약간 줄이는 식의 미세한 수정이었다. Stripe 내부에서는 이런 세밀한 다듬기를 'Pepsi popping'이라는 동사처럼 부른다고 한다.

"우리는 완벽을 추구하는 것이 아닙니다. 고객이 보게 될 수준보다 한 단계 더 깊이 들어가려는 겁니다."

이런 정교한 손질은 사용자가 모든 변경점을 의식적으로 알아차리지는 못해도, 결과적으로 제품이 주는 신뢰감과 완성도에서 분명히 드러난다. 그러기 위해서는 사용자가 말하는 것만 듣지 말고, 실제로 무엇을 필요로 하고 원하는지 관찰해야 한다. 또한 주변 제품, 예술, 과학 등 다양한 분야에서 무엇이 평범하고 무엇이 탁월한지 살피며 자신의 취향과 판단력을 길러야 한다.

4. 두 번째 원칙: 디자인 시스템에 '일관성'이 아니라 '의도'를 코딩하라

두 번째 조언은 기준을 기계 안에 코드화하라는 것이다. 앞으로 모든 결정에 사람이 직접 참여할 수는 없다. 디자이너가 없는 자리에서 UI가 만들어지고, AI 에이전트가 사람이 자는 동안 문제를 발견하고 수정하며, 사용자별 생성형 인터페이스가 실시간으로 만들어지는 환경이 이미 오고 있다.

그래서 디자인 시스템의 역할이 다시 중요해진다. 다만 케이티는 과거의 디자인 시스템과 지금 필요한 시스템은 다르다고 말한다. 과거에는 디자이너가 항상 팀 안에 있었기 때문에 문서에 적히지 않은 빈틈을 사람이 메울 수 있었다. 하지만 이제는 분산된 제작과 자동화된 생성이 가능해야 하므로, 의사결정 기준이 훨씬 더 명시적이어야 한다.

"이제 디자인의 목표는 화면이 아닙니다. 시스템 자체입니다."

그녀는 구텐베르크의 인쇄술을 비유로 든다. 많은 사람은 그가 활자를 발명했다는 사실은 알지만, 그가 만든 세밀한 조판 시스템은 잘 모른다. 구텐베르크는 단순히 알파벳 대소문자를 만든 것이 아니라, 다양한 폭의 글자와 축약형, 글자 간 연결까지 포함해 약 290개의 고유 활자를 설계했다. 문장을 정렬했을 때 보기 싫은 빈 공간이 생기지 않도록 하려는 목적이었다.

"기계로 만들었지만 손으로 만든 것 같은 품질을 느끼게 하도록, 충분히 확장 가능하면서도 충분히 구체적인 시스템을 만든 것입니다."

이것이 AI 시대의 디자인 시스템이 지향해야 할 모습이다. 과거의 시스템이 일관성의 확장을 목표로 했다면, 새로운 시스템은 의도의 확장을 목표로 해야 한다.

Stripe는 처음에 디자인 문서를 이해하는 MCP 모델을 만들었지만 기대만큼 정확하지 않았다고 한다. 같은 프롬프트를 세 사람이 입력하면 세 가지 다른 결과가 나왔다. 그래서 이후에는 자사 디자인 시스템을 바탕으로 한 CLI(명령줄 인터페이스)를 구축했다. 개발자가 일하는 위치에서 필요한 문서를 적절한 시점에 제공하고, AI가 정해진 틀과 원칙을 더 잘 따르도록 만든 것이다.

중요한 변화는 이 시스템이 버튼이나 색상 같은 개별 컴포넌트만 다루지 않는다는 점이다. 템플릿과 전체 워크플로까지 포함해, Stripe 제품이 어떤 방식으로 작동하고 요소들이 어떻게 함께 연결되는지를 이해하도록 한다.

"이전 디자인 시스템이 일관성을 확장했다면, 새로운 시스템은 의도를 확장해야 합니다."

하지만 시스템은 어디까지나 출발점일 뿐이다. 케이티는 건축가 크리스토퍼 알렉산더의 말을 인용한다.

"시스템은 모든 규칙을 충족할 수 있지만, 그럼에도 죽어 있을 수 있다."

즉, 규칙을 잘 지킨다고 해서 자동으로 살아 있는 제품이 되지는 않는다.

5. 세 번째 원칙: '만들었다'와 '좋다'를 혼동하지 말고, 편집하라

세 번째 조언은 완료와 품질을 혼동하지 말라는 것이다. 과거에는 자원과 시간이 부족했기에 개발 과정 자체에 자연스러운 필터가 있었다. 20개의 아이디어가 있어도 하나만 선택해야 했고, 그 하나를 끊임없이 테스트하고 검토하며 발전시켰다.

반면 지금은 일주일 만에 20개의 아이디어를 모두 만들어볼 수 있다. 이는 회의실에서 가상의 제품을 두고 끝없이 논의하는 대신, 실제 결과물을 빠르게 만져볼 수 있게 한다는 점에서 훌륭하다. 그러나 이전에는 제작 전에 작동하던 필터가 이제는 제작 후에 작동해야 한다. 그리고 이미 만들어진 것을 거절하는 일은 훨씬 더 어렵다.

"우리는 이제 20개의 아이디어를 일주일 안에 만들 수 있습니다. 하지만 과정 내내 존재했던 필터는 이제 만든 뒤에 작동해야 하고, 그때는 '아니오'라고 말하기가 훨씬 어렵습니다."

여기서 결정적인 역할을 하는 사람이 편집자(editor)다. 조직 안에서 누가 처음부터 끝까지 제품을 보고, 모든 요소가 하나의 응집된 경험을 이루는지 판단하는가가 중요하다. 케이티는 '만들었다'가 '완성됐다'를 뜻하지 않고, '완성됐다'가 '좋다'를 뜻하지도 않는다는 생각을 조직이 버려야 한다고 강조한다.

"우리는 '구축됨'이 '완료됨'을 의미하고, '완료됨'이 '좋음'을 의미한다는 생각을 버려야 합니다."

좋은 편집자는 사용자처럼 제품을 경험한다. 기능 하나하나가 좋아 보이는지뿐 아니라, 사용자의 전체 여정 안에서 자연스럽게 이어지는지 점검한다.

• 이 제품은 정말 사용자의 문제를 해결하는가?
• 사용자가 생각하는 방식과 실제로 맞는가?
• 개별 요소는 좋아도, 전체 흐름은 서로 어색하게 분리되어 있지 않은가?
• 결과물을 단순히 승인하거나 거절하는 데서 멈추지 않고, 어떻게 더 완전한 상태로 밀어붙일 수 있는가?

케이티는 작가 나빌 쿠레시의 글을 인용해 위대한 예술의 두 가지 특징을 설명한다. 하나는 "그것까지 생각했다고?"라고 감탄하게 만드는 예상 밖의 작은 디테일이고, 다른 하나는 작품 전체를 하나로 묶는 더 깊은 의미와 반복되는 주제다.

"좋은 예술에는 '와, 그걸 생각했다고?'라고 말하게 만드는 작은 놀라움이 있고, 표면 아래에서 작품 전체를 하나로 연결하는 더 깊은 의미가 있습니다."

AI는 바로 이런 부분에서 약할 수 있다. AI 결과물은 종종 모든 디테일이 우연히 놓인 것처럼 보인다. 예를 들어 컵이 초록색이지만, 파란색이어도 아무 상관없었을 것 같은 느낌을 준다. 반대로 편집자는 모든 선택에 책임을 진다.

"AI의 나쁜 결과물에서 특히 거슬리는 점은 디테일이 중요하지 않아 보인다는 것입니다. 컵은 초록색이지만, 파란색이어도 됐을 것처럼 느껴집니다."

56번의 반복이 만든 생동감

케이티는 이번 행사 오프닝 애니메이션을 만든 Stripe 팀의 사례를 든다. 팀은 먼저 장면의 3D 모델을 만들고, AI를 활용해 여러 애니메이션을 생성했다. 첫 시도도 흥미롭고 귀여웠지만, 자세히 보면 움직임이 다소 뻣뻣하고 어색했다. 장면도 더 보고 싶다는 아쉬움이 남았다.

그래서 디자이너는 다시 만들고, 또 다시 만들었다. 그렇게 56번을 반복한 끝에 훨씬 자연스럽고 살아 있는 결과에 도달했다.

"한 번 더 했습니다. 또 한 번. 그리고 또 한 번, 56번이나요."

최종 결과는 아주 작은 차이처럼 보일 수 있다. 그러나 보는 사람은 그 안에 담긴 관심을 느낀다. 동시에 AI가 없었다면 복잡한 장면을 만들거나 이렇게 많은 시점을 실험하기 어려웠을 것이라는 점도 중요하다. AI는 첫 결과물로 끝내야 하는 도구가 아니라, 사람이 더 폭넓은 가능성을 탐색하도록 도와주는 도구다.

"AI는 가능성의 공간을 열어줬습니다."

6. 네 번째 원칙: 효율이 아니라 창의성과 예술성을 해방하라

마지막이자 케이티가 가장 좋아하는 조언은 창의성과 예술성을 풀어놓으라는 것이다. AI는 뻔하고 반복적인 결과물을 대량 생산하는 데 쓰일 수도 있다. 그러나 동시에 역사상 가장 강력한 창의적 촉매가 될 가능성도 있다.

모두가 무엇이든 쉽게 만들 수 있게 될수록, 차별화는 더 어렵고 더 중요해진다. 오늘날의 대화형 UI, 그래프, 명령어 기반 인터페이스가 현대 상호작용의 정점은 아니다. 컴퓨터와 실제로 대화할 수 있는 지금, 우리는 더 생성적이고, 생생하고, 반응적이며, 역동적인 인터페이스를 상상해야 한다.

"새로운 인터페이스를 발명할 때입니다. 새로운 미학을 발명할 때입니다. 아직 모범 사례는 쓰이지 않았습니다. 바로 우리가 그것을 쓸 사람들입니다."

케이티는 멀티터치 기술이 전혀 새로운 상호작용을 열었고, 신시사이저가 전에 없던 소리를 만들 수 있게 했던 것처럼, AI도 새로운 창작 형식을 가능하게 한다고 본다. 실제로 인터넷에서는 더 흥미로운 데이터 시각화, 독특한 개성을 가진 레스토랑 웹사이트, AI를 활용한 개인 창작과 예술 활동이 나타나고 있다.

Stripe 역시 AI를 창의성의 대체물이 아니라 창의 팀의 역량을 증폭하는 수단으로 활용한다. 예를 들어 잡지 Built to Grow의 표지에서는 인간 컬러리스트가 만든 훌륭한 반복 작업을 바탕으로, AI를 통해 색과 선의 세부 위치를 더 정밀하게 다듬었다. 이는 인간의 좋은 판단을 없앤 것이 아니라, 그 판단을 더 넓게 확장한 사례다.

"인간의 좋은 판단을 가져와, 정말 놀라운 무언가를 만들 수 있도록 확장한 것과 같았습니다."

AI를 더 나은 창작 파트너로 만드는 방법

케이티는 실무적으로 다음과 같은 태도를 제안한다.

1. 입력을 더 구체적으로 만들어야 한다.
   단순히 "한국식 바비큐 식당 웹사이트를 만들어줘"라고 말하지 말고, 브랜드가 믿는 것, 품질의 정의, 중요하게 생각하는 경험, 참고 자료를 함께 제공해야 한다.

   "이것이 내가 믿는 것입니다. 이것이 우리의 품질 기준입니다. 이것이 우리가 중요하게 생각하는 것입니다."

2. 출력물을 강하게 검증해야 한다.
   빠르게 나온 첫 결과물에 만족하는 '부리토의 딜레마'에 빠지지 말고, 한 단계 더 나아가야 한다. 필요하다면 서로 다른 관점을 가진 AI 에이전트에게 비평을 시키고 결과를 다듬되, 최종적으로 더 나은 것을 향해 밀어붙이는 책임은 사람에게 있다.

3. 조직 문화가 실험을 보호해야 한다.
   익숙한 패턴을 반복하는 일은 안전하고 편하지만, 현 상태를 더 낫게 만드는 독특한 시도는 훨씬 어렵다. 리더는 팀에게 AI를 쓰라고만 지시할 것이 아니라, 낯설고 이상하고 아직 완성되지 않은 실험을 할 공간을 제공해야 한다.

   "이상하고 낯선 것을 보호하세요."

AI가 제작 비용을 낮췄다면, 그 절약분의 일부는 더 특별한 결과물을 만드는 데 다시 투자해야 한다. 이미 하던 일을 더 빨리 하는 데만 AI를 쓰면, 가장 흥미로운 가능성을 놓치게 된다.

"AI를 우리가 이미 만들던 것을 더 빨리 만드는 데만 쓴다면, 가장 흥미로운 부분을 놓치게 됩니다."

7. 마무리: 디지털 좀비 건물이 아닌 창의적 르네상스를 선택하자

케이티는 전후 모더니즘의 복제와 대비되는 사례로 고딕 건축을 꺼낸다. 1850년 존 러스킨은 고딕 건축의 장인정신과 품질을 높이 평가했다. 고딕 건물은 서로 완전히 같지 않았고, 심지어 기둥 하나하나에도 만든 사람의 손길과 고유한 판단이 남아 있었다.

"고딕 건물 중에 같은 것은 하나도 없었습니다. 솔직히 말하면 기둥 하나도 다른 기둥과 완전히 같지 않았습니다."

사용자는 30분 만에 3D 도구와 AI로 무언가를 움직였다는 사실 자체에 감탄하지 않는다. 그들이 감탄하는 것은 제품이 자신의 문제를 얼마나 잘 풀었는지, 작은 디테일에서 자신의 필요를 얼마나 미리 예상했는지, 그리고 브랜드가 얼마나 고유한 목소리를 갖고 있는지다.

"사용자는 우리가 30분 만에 3js와 Blender로 무언가를 움직였다는 사실에 감탄하지 않습니다. 그들은 우리가 문제를 어떻게 해결했는지, 디테일에서 어떻게 필요를 예상했는지에 감탄합니다."

결국 AI 시대의 선택지는 분명하다. AI로 디지털 세계에 또 다른 좀비 UI를 가득 채울 수도 있고, 반대로 더 강하고 세심하며 창작자의 손길이 느껴지는 제품을 만들 수도 있다. 케이티가 강조하는 기준은 기술 자체가 아니라, 그것을 사용하는 사람의 관점, 시스템, 품질 기준, 그리고 야망이다.

"AI는 우리의 야망의 바닥을 높이는 데만 쓰일 것이 아니라, 야망의 천장을 높이는 데 쓰여야 합니다."