"AI가 디자인도 하고 코딩도 다 한다는데, 신입 디자이너가 설 곳이 있을까요?"
요즘 취업 준비하시는 분들을 만나면 가장 많이 듣는 이야기입니다. 채용 시장은 얼어붙었고, 챗GPT나 미드저니 같은 생성형 AI의 등장은 막연한 두려움을 주기도 하죠. 하지만 위기는 곧 기회라는 말이 있습니다. 변화하는 흐름을 정확히 읽으면, 오히려 남들과 다른 강력한 경쟁력을 가질 수 있거든요.
이런 고민을 해결하기 위해, 테크 UX 디자이너이자 AI×UX 전문가인 강희주(실비아) 강사님을 모시고 <2026년 UX/UI 취업 필승 전략>에 대해 이야기를 나눴습니다.
2026년, 기업은 어떤 디자이너를 원할까요? 그리고 합격하는 포트폴리오는 무엇이 다를까요? 오늘 그 핵심 내용을 공유해 드릴게요.
1. 이제는 학력보다 권위가 중요한 시대
과거에는 어느 학교, 어느 회사 출신인지가 나를 증명하는 가장 큰 수단이었습니다. 하지만 AI 시대에는 판도가 바뀌었습니다. 이제는 학력보다 내가 쌓아 올린 기록과 지식이 곧 나의 '권위'가 됩니다.
이게 무슨 말이냐고요? 챗GPT나 퍼플렉시티 같은 AI 모델들은 답변을 내놓을 때, 신뢰할 수 있는 출처를 근거로 삼습니다. 여기서 중요한 점은 AI가 '어디 출신인가'보다 '어떤 지식을 꾸준히 생산하고 검증했는가'를 본다는 점이에요.
강희주 강사님은 특히 "네이버 블로그나 인스타그램 대신 브런치(Brunch)를 쓰는게 좋다"고 이야기했습니다. 폐쇄적이거나 비정형적인 데이터(감정, 일기)는 AI가 학습하지 않거나 신뢰도가 낮다고 판단하기 때문이죠. 검색 엔진과 AI가 잘 읽을 수 있는 플랫폼에 나의 인사이트와 전문적인 글을 꾸준히 발행해 보세요. 그것이 곧 AI 시대의 스펙이 될 거에요.
2. DX를 넘어 AX 시대로: '돈 벌어다 주는 디자이너'
디지털 전환(DX) 시대를 지나, 이제는 AI 전환(AX, AI Transformation) 시대입니다. DX 시대의 디자이너가 '화면을 예쁘게 잘 만드는 사람'이었다면, AX 시대의 디자이너는 '실행해서 비즈니스 임팩트를 내는 사람'입니다.
AI 툴이 화면 제작이나 단순 반복 작업을 대신해 주는 만큼, 기업은 디자이너에게 그 이상의 역할을 기대합니다. "이 디자인이 예뻐서요"라는 말보다, "AI 툴을 활용해 초기 비용을 절약했고, 남는 시간에 가설을 검증해서 전환율을 높였습니다"라고 말할 수 있어야 합니다.
즉, 제너럴리스트(Generalist)의 역량이 필요해졌습니다. 단순히 얕게 안다는 뜻이 아닙니다. 문제 정의부터 가설 설정, 실험, 그리고 데이터 검증까지 전체 프로세스를 주도하며 성과를 만들어 본 경험이 핵심 경쟁력이 된다는 뜻이죠.
물론 스페셜 리스트가 필요없다는 뜻은 아니에요 하지만 문제를 해결하는 방식은 제네럴하게 넓은 범위를 알고 있어야 하고, 목표하고자 하는 도메인은 깊게 알고 있어야 합니다.
3. AI 의존도가 높을수록 더 중요해지는 역량: '검증력'
AX 시대로 넘어가면서 아이러니하게도 기업이 지원자에게 가장 요구하는 역량 중 하나는 '꼼꼼함'과 '윤리 의식'이 되었습니다. AI 툴을 잘 다루는 것도 중요하지만, AI에 의존하지 않고 주체적으로 판단하는 능력이 더 중요해졌기 때문입니다.
채용 담당자들이 자기소개서를 검토하다 보면 AI가 쓴 듯한 문장이 수천 번씩 반복된다고 합니다. 예를 들어 '단순히(Simply)'라는 단어를 검색했더니, 215명의 지원자 서류에서 무려 1만 번 넘게 발견되기도 했다고 해요. 심지어 지원 서류에 AI가 말한 엉뚱한 문구를 그대로 복사해 넣은 사례도 있었죠.
우리가 꼭 기억해야 할 점은 AI는 거짓말을 꽤 그럴듯하게 한다는 것입니다. 오픈AI의 조사에 따르면 AI의 허위 답변율은 약 4.8% 정도라고 합니다. 문제는 AI가 틀린 정보도 전문가처럼 아주 당당한 어조로 말한다는 점이에요.
그래서 이제 기업은 AI가 쓴 글을 그대로 가져오는 사람이 아니라, AI의 결과물을 비판적으로 보고 팩트체크(검증)할 수 있는 사람을 찾습니다. AI는 초안을 잡는 훌륭한 도구지만, 그 결과물에 대한 책임과 검증은 오로지 디자이너의 몫이라는 점, 잊지 마세요
4. 합격하는 포트폴리오의 숨은 공식
그렇다면 이 흐름을 포트폴리오에 어떻게 녹여내야 할까요? 수많은 합격 사례를 분석해 보니 공통적인 패턴 3가지가 보였습니다.
첫째, 문제 정의와 의사결정 과정을 강조하세요.
합격하는 포트폴리오는 첫 장(썸네일)부터 다릅니다. 단순히 예쁜 이미지가 아니라, [어떤 문제를] - [어떤 가설로] - [어떻게 해결해서] - [어떤 숫자로 개선했는지]가 한눈에 보이도록 정리되어 있습니다. 담당자가 잘 이해할 수 있도록 논리적인 흐름을 보여주는 것이 중요합니다.
둘째, 데이터로 증명해 주세요.
작게라도 UT/Maze 같은 툴을 통해서 실험을 하고 그 결과를 담는 사람들이 합격률이 훨씬 높았다고 합니다. 사용자가 실제로 어디를 클릭했는지(히트맵), 미션 성공률은 몇 %인지 데이터를 뽑아보시는 것을 추천 드려요.
셋째, '협업의 흔적'을 남기세요.
포트폴리오에 단순히 최종 결과물만 넣지 말고, 협업의 과정을 캡처해서 넣어보세요. 지라(Jira)나 컨플루언스(Confluence)로 업무를 공유한 기록, 개발자와 컴포넌트 구조를 조율했던 대화 내용, QA 테스트 케이스 문서 같은 것을 넣으면 좋습니다.
5. 포트폴리오에 AI로 차별성 더하기
많은 분이 "AI를 쓴다고 하면 성의 없어 보이지 않을까요?"라고 걱정합니다. 하지만 AX 시대에는 AI를 얼마나 영리하게 활용해 설득력을 높였느냐가 중요한 평가 요소가 됩니다. 강희주 강사님은 특히 ‘시각화'를 강조했어요.
1) 텍스트 페르소나는 그만, '상황'을 보여주세요
보통 포트폴리오에 넣는 "30대 직장인 김철수 씨" 같은 텍스트 위주의 페르소나는 이제 약간 식상해 보일 수 있어요. 미드저니(Midjourney) 같은 이미지 생성 AI를 활용해 우리 사용자가 처한 '구체적인 상황'을 시각적으로 보여주세요. 예를 들어 택시 앱을 개선한다면, 단순히 '운전기사'라고 적는 게 아니라 "늦은 밤, 어두운 차 안에서 급하게 호출 수락 버튼을 눌러야 하는 기사님"의 이미지를 생성해서 넣어보는 거예요. 면접관이 그 이미지를 보는 순간, 좀 더 빠르게 여러분의 포트폴리오를 이해할 수 있을 거에요.
2) 프로세스 전반에 AI를 녹이세요
기획 단계에서는 퍼플렉시티(Perplexity)나 클로드(Claude)로 시장 조사를 하고, 리서치 단계에서는 메이즈(Maze)나 유저페르소나(UserPersona.AI)로 데이터를 모으세요. 그리고 프로토타입 단계에서는 피그마(Figma) AI 기능을 활용해 다양한 시안을 빠르게 테스트해 본 과정을 보여주는 겁니다. 이런 툴을 활용해 "반복 작업 비용을 줄이고, 그 시간에 더 깊은 고민을 했다"는 것을 증명한다면 차별성을 더해 줄 수 있어요.
6. "신입이라 데이터가 없는데요?"
아마 이 부분에서 많은 분이 좌절하실 것 같아요. "실무 경험이 없는데 데이터를 어디서 가져오나요?" 강희주 강사님이 현실적인 팁 3가지를 공개 했습니다.
프로토타입 테스트: 메이즈(Maze) 같은 툴을 써보세요. 내가 만든 화면으로 히트맵, 체류 시간, 이탈률 같은 정량 데이터를 직접 확보할 수 있습니다.
VOC 및 이슈 빈도 분석: 기존 서비스의 앱 리뷰나 고객 불만(VOC)을 분석해 보세요. 예를 들어 "전체 리뷰 중 38%가 로그인 오류를 언급했다"는 식으로 문제의 크기를 숫자로 증명할 수 있습니다.
경쟁사 데이터 활용: 비슷한 기능을 도입한 경쟁사의 보도자료나 성과 지표를 찾아보세요. “경쟁사 M기업에서는 이 기능으로 클릭률이 6~10배 올랐다"는 데이터를 내 가설의 레퍼런스로 활용할 수 있습니다.
만약 정량 데이터가 없다면?
경쟁 제품 분석, 이해관계자/팀원 피드백, 당시 서비스/앱 리뷰, 앱스토어 리뷰, 소셜 미디어의 사용자 반응 등 정성적인 데이터를 적극적으로 포트폴리오에 담으시는 것을 추천 드려요.
7. 포트폴리오와 관련한 궁금증
웨비나 마지막에는 정말 많은 질문이 쏟아졌는데요, 그중 꼭 공유하고 싶은 내용을 추려봤습니다.
Q. 자소서나 포트폴리오, AI한테 맡겨도 될까요?
A : 절대 그대로 쓰지 마세요. 채용 담당자들은 AI가 쓴 문장(영어식 번역투, A to B 구조 등)을 기가 막히게 알아챕니다. 게다가 AI는 없는 사실을 지어내기도 해요(할루시네이션). AI는 초안을 잡는 용도로만 쓰고, 반드시 여러분의 경험과 언어로 재구성하고 팩트체크해야 합니다.
Q. 경력이 없거나 미미한 '물경력'인데 어떡하죠?
A: 누군가에게 월급을 받으며 했던 모든 일에는 배운 점이 있어요. 그 경험을 [문제 정의 → 가설 → 해결 → 배운 점]의 구조로 재해석해 보세요. 작은 프로젝트라도 논리적인 구조가 잡히면 훨씬 힘이 생깁니다.
Q. AI 활용 능력, 어디까지 보여줘야 가산점이 될까요?
A: AI를 쓴다는 것 자체 보다 '비용 절약' 관점에서 접근해 보세요. "AI로 카피라이팅과 시나리오를 10분 만에 뽑았고, 덕분에 초기 시안 비용을 아껴서 UT(사용자 테스트)를 더 많이 돌릴 수 있었다"는 식의 스토리가 좋습니다. 기업은 결국 적은 비용으로 빠른 실험을 통해 성과를 내는 사람을 좋아하니까요.
Q. 개발 지식(코딩)이나 포토샵/일러스트 능력도 필수인가요?
A: 코딩을 직접 할 줄 알아야 하는 건 아닙니다. 그보다는 '개발자와 말이 통하는지'가 중요해요. 구현 가능한 디자인인지, 개발 비용 대비 효과가 좋은지 우선순위를 조율할 줄 아는 능력을 봅니다. 툴의 경우, UI 직무라면 포토샵이나 일러스트레이터보다 피그마(Figma) 하나를 깊게 파는 것을 추천합니다. 현업에서는 피그마로 협업하는 비중이 압도적으로 높으니까요.
2026년 취업, 혼자 준비하기 막막하다면?
오늘 이야기한 데이터 기반의 문제 해결, 실무 협업 툴 사용, 그리고 AI 활용 능력. 이 모든 걸 혼자서 준비하기란 쉽지 않습니다. 학원 템플릿에 맞춘 포트폴리오로는 경쟁력을 갖기 힘든 게 현실이고요.
그래서 오픈패스가 준비했습니다. 단순히 보기 좋은 포트폴리오를 넘어, 실무 프로세스를 그대로 경험하며 '설득력 있는' 결과물을 만드는 과정입니다.
🚀 [국비지원] 실무 프로젝트 UXUI 포트폴리오 과정
강희주 강사님과 함께 8주 동안, 차별화된 나만의 포트폴리오를 완성해 보세요.
누구와 함께하나요?
테크 UX 디자이너 강희주 강사님
무엇을 배우나요?
UX 리서치부터 UI 디자인, 그리고 오늘 강조한 데이터 검증(Maze, VOC 분석)과 협업까지 풀 프로세스 경험
어떤 혜택이 있나요?
수강료 최대 65% 국비 지원 (내일배움카드)
현직 듀오톤 디렉터의 1:1 포트폴리오 피드백
우수 수료생 대상 인턴십 연계 기회
2026년에는 국비 지원으로 이 과정을 만나기 어렵습니다.
올해가 마지막 기회일 수 있어요. 남들과 똑같은 '앱 리디자인'이 아니라, 데이터와 논리로 무장한 '진짜 포트폴리오'를 만들고 싶다면 지금 바로 확인해 보세요!