AI로 디자이너의 업무 효율과 완성도를 높이는 방법

본문에서는 디자이너들이 AI를 활용하여 반복적인 컬러 추출 및 보정 작업을 자동화한 사례를 소개한다. 기존에는 수년간 진전이 없던 과제였으나, AI를 통해 코드 초안 생성 및 빠른 반복 사이클을 구축하여 실제 토스 쇼핑 상품 카드 디자인에 적용하는 성과를 거두었다. 이는 AI가 기존 업무의 효율성 증대에 기여할 수 있음을 보여주는 대표적인 예시이다.

디자인 관련 질문에 반복적으로 응대하는 시간을 줄이기 위해, 개인의 지식과 커뮤니케이션 패턴을 학습한 슬랙 봇(Slack Bot)을 개발했다. 이 봇은 과거 논의 내용과 참고 자료를 기반으로 답변 초안을 생성하며, 사용자의 피드백을 통해 지속적으로 학습하여 정확도를 높인다. 이를 통해 '1.5인분'의 업무 효율을 달성했으며, 다른 디자이너들도 유사한 봇 개발에 참여하며 협업 비용 절감(Collaboration Cost Reduction) 효과를 확산시키고 있다.

정적인 디자인 시안과 말로 설명하는 방식의 한계를 극복하기 위해, 실제 제품 코드와 유사하게 동작하는 프로토타입을 제작했다. 이를 통해 패널 이동이나 창 크기 조절과 같은 인터랙션을 직접 시연하며 개발자 및 PO(Product Owner)와의 의사소통 간극을 좁히고 설득력을 높였다. 이는 디자인 의도를 명확히 전달하고 개발 과정에서의 오해를 줄이는 데 효과적인 방법론이다.

토스뱅크 공채 웹페이지의 키비주얼 제작 시, 촉박한 일정 속에서 AI(kling)를 활용하여 직군별 모션 그래픽을 단 하루 만에 완성했다. 모션의 뼈대 이미지는 직접 제작하고, AI를 통해 원하는 결과가 나올 때까지 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)을 반복했다. 비록 시작과 끝 프레임은 수작업이 필요했지만, AI의 빠른 결과 도출 능력을 통해 높은 완성도를 단기간에 달성할 수 있었다.