AI가 다 만들어 주는 시대, 디자이너는 무엇을 쥐고 있어야 할까: OPEN SQUARE 2026
안녕하세요, 오픈패스(OPENPATH)입니다.
지난 10월 17일(토), 한국컨퍼런스센터에서 OPEN SQUARE 2026이 열렸습니다. 올해 주제는 「AI 시대, 디자이너의 관점」이었어요. AI로 화면도, 코드도 금방 만들어지는 요즘, 인하우스와 에이전시, 스타트업에서 일하는 디자이너들이 각자 어떤 고민을 하며 일하고 있는지 이야기를 나눴습니다.
피그마(Figma)의 오프닝 키노트를 시작으로 오늘의집, 강남언니, 듀오톤, 앳홈, 전 Else의 연사분들이 발표했고, 두 번의 패널토크에서는 사전 질문과 현장 질문에 답했습니다. 세션별로 어떤 이야기가 오갔는지 정리해 공유합니다.
01. "AI와 함께하는 창작과 제품 개발의 미래" — Figma Eric Ertmann
첫 순서는 피그마에서 Figma Agent와 Figma Make를 이끄는 제품 디자인 디렉터 Eric Ertmann 님의 키노트였습니다. Eric 님은 AI 덕분에 누구나 빠르게 만들 수 있게 됐지만, 그만큼 새로 생긴 문제가 두 가지 있다고 말했습니다.
첫 번째 문제는 AI가 만든 '새로운 사일로(New Siloes)', 즉 팀원들이 각자 고립돼 따로 움직이게 되는 현상입니다. AI 에이전트는 내 아이디어를 반박하기보다 응원하면서, 그 아이디어의 가장 좋은 버전으로 다듬어 줍니다. 그러다 보니 저마다 자기만의 언덕을 오르듯 한 방향으로만 파고들게 되죠. AI로 만든 프로토타입은 공유하기도 번거로워서 공유는 줄고 늦어지고, 피드백도 슬랙이나 영상에 흩어집니다. Eric 님은 그 결과를 「개인은 저마다 더 생산적이 됐지만, 팀 전체로 보면 조금도 빨라지지 않았다」고 정리했어요.
두 번째 문제는 '조용한 항복(The Quiet Surrender)'입니다. AI는 흔한 패턴을 배워서 흔한 답을 돌려주기 때문에, 매번 나오는 '충분히 괜찮은' 결과를 그대로 받아들이게 된다는 설명이었습니다.
Eric Ertmann 님 · Figma
"이것이 바로 '조용한 항복'입니다. 통제권을 거대하게 잃어버린다고 느끼는 사람은 없습니다."
"That's the quiet surrender. Nobody feels it as a dramatic loss of control."
Eric 님은 이 두 문제를 넘으려면 도구와 팀 문화가 함께 바뀌어야 한다며, 디자인 리뷰에서 "이거 좋아?"라고 묻는 대신 "이거 너무 당연하고 뻔한 답 아니야?"라고 물어보자고 제안했습니다.
이 질문에 '그렇다'는 답이 나왔을 때 어떻게 하면 좋을지, 그리고 AI 변화에 뒤처질까 불안한 디자이너에게 건넨 조언은 다시보기에 담겨 있어요.
02. "프로덕트 디자이너에서 프로덕트 빌더로" — 오늘의집 이요한
오늘의집은 2026년부터 PO(프로덕트 오너), PD(프로덕트 디자이너), 데이터 분석가, 사용자 리서처의 역할을 '프로덕트 빌더'로 넓혔습니다. 오늘의집 이요한 님(Product Design Lead)은 처음엔 이 변화에 반발했지만, 디자이너의 이름과 역할은 늘 바뀌어 왔다는 걸 떠올리며 받아들였다고 해요. 그리고 팀에 필요한 역량을 말하기 전에, 리더인 자신이 먼저 빌더로 일해 보기로 했습니다.
이요한 님이 직접 맡은 건 마이페이지 개편이었습니다. PO와 PD가 나눠 맡던 일을 혼자 하면서 개발자 세 명과 함께 진행했고, 화면은 피그마 대신 AI로 바로 만들었죠. 이요한 님은 예전엔 SQL을 몰라서 데이터를 다루는 PO의 말을 따를 때가 많았는데, 이번에는 사내 데이터를 AI로 바로 뽑아 볼 수 있어서 분석까지 직접 했다고 말했습니다.
이요한 님은 혼자 여러 역할을 맡다 보니 자신이 디자이너인지 PO인지 헷갈릴 때도 있었다고 해요. 그래서 오전에는 PO의 관점으로 지표를 보고, 오후에는 PD의 관점으로 화면을 다듬는 식으로 시간을 나눠 일했습니다. 그러면서 프로덕트 빌더는 여러 직군이 하나로 합쳐진 것이 아니라, 한 사람이 여러 관점을 오가며 일하는 것이라고 정리했습니다.
배포 직후에는 기대와 달리 지표 하나가 떨어졌는데, AI에게 물어도 데이터 분석가에게 물어도 데이터는 맞다는 답이 돌아왔다고 해요. 그래도 이요한 님은 납득이 되지 않아 지표를 끝까지 다시 살폈습니다.
이요한 님 · 오늘의집
"AI가 하는 말을 다 믿을 필요가 있는 게 아니라, 말하는 게 진짜 사실인지 아닌지를 판단하는 역할이 중요합니다."
결과적으로 처음 목표로 잡았던 주요 서비스 클릭률이 27.3% 올랐고, 다른 지표들도 함께 좋아졌다고 이야기했어요.
이요한 님은 발표 후반에 오늘의집의 화면과 디자인 시스템, 디자인 원칙을 AI가 읽을 수 있게 한곳에 모은 사내 도구 LOOM을 소개했습니다. 디자이너가 아닌 사람이 화면 초안 하나를 만드는 데 4시간이 걸리던 문제를 풀려고 만든 도구인데, 같은 요청을 넣어도 LOOM을 거치면 실제 오늘의집 화면과 같은 결과가 나오는 모습을 직접 보여 줬습니다.
무엇을 남기고 뺄지 정할 때 세운 네 가지 기준, 떨어진 지표의 원인, 그리고 LOOM을 어떻게 만들었는지는 다시보기에서 보실 수 있어요.
03. "프롬프트 한 줄로 화면이 나오는 시대, '강남언니다움'을 지키는 방법" — 강남언니 신승훈 · 이수빈
강남언니 신승훈 님(Product Designer)과 이수빈 님(Platform Designer)은 AI를 쓰는 방식은 사람마다 달라도, 제품으로 내보낼 선택은 결국 동료와 함께 정하게 된다는 이야기로 발표를 시작했습니다.
이어서 신승훈 님은 강남언니가 최근 진행한 리브랜딩과, 그때 새로 정리한 미션과 코어 밸류를 소개했습니다.
새 브랜드 가치는 모두가 알고 있었지만, 디자이너마다 화면을 나눠 맡다 보니 하나씩 볼 때는 괜찮던 화면들이 모아 놓고 보면 조금씩 달랐다고 해요.
신승훈 님 · 강남언니
"같은 키워드를 알아도 각자가 그 키워드를 떠올리는 모습은 달랐던 거죠."
두 분은 이 경험이 지금 강남언니의 디자인 리뷰 방식으로 이어졌다고 설명했습니다. 리뷰에서 서로 왜 그렇게 골랐는지 이야기하고, 그 이유를 기록으로 남기는 방식이죠.
두 분은 리뷰에서 실제로 다룬 사례도 보여 줬습니다. 병원과 상품에서는 '찜', 후기와 커뮤니티에서는 '저장'으로 따로 부르던 기능을 하나로 합칠지 고민한 사례입니다. 찜은 핵심 지표와 바로 연결된 기능이라 쉽게 바꿀 수 없었고, 일정상 A/B 테스트를 넉넉히 할 여유도 없었다고 합니다.
다시보기에는 찜과 저장을 두고 내린 결정의 근거와, 리뷰에서 반복해서 묻는 세 가지 질문이 담겨 있습니다. 이수빈 님이 쌓인 리뷰 기록을 AI로 모아 다시 찾아볼 수 있게 만든 방법, 그리고 그 기록을 보며 공통 컴포넌트를 정하는 기준을 바꾼 이야기도 들으실 수 있어요.
04. "디자이너의 손이 어디까지 닿을까: 구현은 AI가, 감각은 우리가" — 듀오톤 한대진
애니메이션 감독 출신인 듀오톤 한대진 님(Creative Director)은 "이 화면은 어떻게 전환되나요?"처럼 프로젝트를 하며 자주 듣는 질문으로 발표를 시작했습니다.
한대진 님은 AI가 바꾼 가장 큰 변화로 '보는 비용'을 꼽았습니다. 디자인이 실제로 움직이는 모습을 확인하기까지 드는 시간과 노력을 말하죠. 예전에 한 기업 소개 페이지의 스크롤 흐름을 영상 프로토타입으로 만들 때는 1주 반이 걸렸는데, 지금은 5분도 걸리지 않는다고 해요.
그러면서 보는 비용이 줄어 같은 시간에 더 많은 안을 나란히 놓고 비교할 수 있게 됐지만, 그중 무엇이 좋은지 알아보는 건 여전히 디자이너의 몫이라고 강조했습니다.
한대진 님 · 듀오톤
"AI가 대안을 100개, 1000개, 만 개를 만들어도 뭘 보여줘야 될지 모르면 전부 다 의미가 없어요. 그 중에 뭐가 제일 좋은지를 알아보지 못하면 그냥 제일 무난한 거 쓰게 되는 경우 많이 봤어요."
AI에게 모션을 맡길 때 겪는 어려움도 이야기했습니다. 고쳐 달라고 하면 AI는 고쳤다고 답하지만, 다시 보면 여전히 아쉬운 결과가 반복된다는 거죠.
한대진 님은 "카드 애니메이션 좀 더 자연스럽게 해줘" 같은 요청에는 두 가지가 빠져 있다며, 같은 모션을 세 가지 방식으로 요청해 결과를 비교해 보여 줬습니다. 빠져 있던 두 가지가 무엇인지, AI와 오래 일할 수 있도록 작업 환경을 만드는 방법, 발표 마지막에 소개한 실제 작업 흐름 13단계는 다시보기에서 보실 수 있어요.
📌 SESSION 04 · 앳홈 나세훈 님의 「앳홈의 디자인, 문제를 해결하고 비즈니스에 기여하는 디자인에 대해서」 세션은 현장에서만 공개하기로 해 이 글에서는 다루지 않았습니다.
05. "AI 네이티브 서비스는 어떻게 만들어질까?" — 강영화 (전 Else)
강영화 님은 토스에서 프로덕트 디자이너로 일한 뒤 창업해 우주고양이 보라, 엘스(Else), 링고너츠(LingoNuts)까지 AI 서비스 세 개를 만들었습니다. 발표에서는 만드는 방법보다, 세 서비스를 만들며 생각이 바뀐 지점들을 이야기했어요.
강영화 님이 처음 만든 서비스는 우주고양이 보라입니다. 고양이 캐릭터가 사주와 운세를 봐 주는 앱으로, 토스에 다니던 2023년에 사이드 프로젝트로 시작해 올해 초 매각했어요. 처음 출시할 때는 오늘의 운세와 설문, 두 가지 기능뿐이라 애플이 "스캠 아니냐"며 3주 가까이 앱 심사를 통과시켜 주지 않았다고 합니다.
그래서 강영화 님 팀은 보라가 사용자에게 따뜻한 메시지를 보내는 편지 기능을 넣고, 사용자가 답장을 보낼 수 있게 했습니다. 처음에는 그 답장에 팀원 네다섯 명이 퇴근 후 직접 다시 답을 써 줬는데, 그렇게 주고받은 사용자가 천 명 가까이 됐어요. 강영화 님은 사람들과 직접 대화해 보면서 운세 서비스에서는 위로와 공감이 핵심이라는 걸 느꼈다고 말했습니다. 그 뒤에 답장은 LLM이 쓰게 했고, 운세 콘텐츠도 점점 AI가 만드는 방식으로 바꿔 갔죠.
두 번째로 만든 서비스 ELSE는 정해진 시간이 되면 AI가 전화를 걸어 영어로 대화해 주는 앱입니다. 강영화 님은 AI 네이티브 서비스를 'AI가 없으면 성립하지 않는 서비스'라고 정의했어요. 메모 앱이나 음악 앱은 AI가 없어도 돌아가지만, AI 전화영어 앱은 AI가 없으면 존재할 수 없다는 거죠. 그래서 AI를 많이 쓴 보라도 AI 네이티브 서비스라기보다는 AI를 활용한 서비스였다고 구분했습니다.
AI가 서비스의 중심에 있다 보니, 강영화 님은 디자이너도 AI가 어떻게 동작하는지 알아야 했다고 말했습니다. 사용자가 말을 하면 음성을 글자로 바꾸고, LLM이 답을 만들고, 그 답을 다시 목소리로 바꿔 들려주는데, 이 모든 단계에 모델이 들어가 있거든요. 이 과정을 만들면서 모델과 프롬프트, 컨텍스트 윈도우 같은 개념도 자연스럽게 익혔다고 해요.
엘스의 첫 버전은 석 달 동안 결제, 리뷰, 피드백까지 넣을 수 있는 기능을 다 넣었지만 아무도 쓰지 않았다고 합니다. 결국 전부 내리고 3주 만에 다시 만들었고, 그제야 사람들이 조금씩 쓰기 시작했어요.
강영화 님 · 전 Else
"그냥 다 할 수 있다고 다 만들면 아무도 안 쓰는 제품이 되어버리더라고요."
엘스 팀에서 나온 뒤 시작한 세 번째 서비스가 링고너츠입니다. 강영화 님이 2년 동안 해 온 영어 스터디에서 출발했는데, 화상 회의의 소모임 방은 녹음이 되지 않아 피드백을 받기 어려웠다고 해요. 그래서 디자이너 두 명이 개발자 없이, 피그마도 거치지 않고 녹음과 피드백이 되는 영어 스터디용 화상 회의 도구를 직접 만들었습니다. 수업 진행과 출석 관리 같은 일도 자동화했는데, 그렇게 아낀 시간은 사람들을 돌보는 데 쓴다고 합니다. 강영화 님은 영어를 할 수 있다는 것만으로 좋아하게 되지는 않는다며, '누구랑 말하는가'가 중요하다고 덧붙였어요.
AI의 답은 같은 질문에도 매번 달라지는데, 강영화 님은 이 답을 제품 안에 안정적으로 담는 설계를 '천재 요리사에게 주는 도시락 통'에 빗대 설명했어요. 이 설계가 어떤 모습인지, 엘스를 다시 만들 때 무엇을 남겼는지, 그리고 세션 시작 1분 전에 링고너츠가 멈췄던 날의 이야기는 다시보기에서 보실 수 있습니다.
06. 패널토크 — 사전 질문과 현장 질문
패널토크는 1부와 2부로 나눠, 연사들이 참여자들의 사전 질문과 현장 질문에 답하는 시간으로 진행했습니다. 1부에는 이요한 · 신승훈 · 이수빈 님이, 2부에는 한대진 · 나세훈 · 강영화 님이 함께했어요.
1부에서는 AI로 일하는 방식이 바뀌면서 생기는 고민들이 질문으로 나왔습니다. 디자이너가 개발 영역까지 다룰 때 개발자와 마찰은 없느냐는 질문에, 이요한 님은 마찰은 생길 수밖에 없다며 개발자들이 무엇을 걱정하는지 이해하고 합의점을 찾아간 방법을 이야기했습니다.
어디까지 AI에게 맡기고 어디부터 사람이 해야 하느냐는 질문에는 이수빈 님이 맡길 수 있는 범위가 너무 넓어져 선을 긋기 어렵다면서도, AI가 그럴듯하게 내놓은 답이 우리 제품에 맞는지 따지고 무엇을 우선할지 정하는 일은 아직 사람의 몫이라고 답했습니다. 이요한 님은 일단 다 맡기되, 맡긴 결과를 대충 넘기지 말고 끝까지 읽은 뒤 직접 다시 써 보며 비교해 보라고 했고요.
2부에서는 주니어의 성장부터 사용자를 이해하는 방법까지 질문이 이어졌습니다. 주니어는 어디서 경험과 실력을 쌓아야 하느냐는 질문에 강영화 님은 예전엔 회사 안에서 다른 사람이 일하는 모습을 보며 배웠다면 이제는 회사 밖 커뮤니티가 그 역할을 한다며, 내가 어떻게 판단하고 일하는지 기록해 두는 것도 중요하다고 답했어요. 사용자가 원하는 것을 어떻게 찾느냐는 질문에는 사용자가 문제를 풀려고 이미 하고 있는 행동에서 힌트를 찾고, 광고도 눈여겨보라고 했습니다.
강영화 님 · 전 Else
"유튜브 광고 그리고 인스타 광고를 그냥 안 흘려보내요. 왜냐하면 광고를 한다는 것은 돈을 벌고 있다는 거거든요."
두 패널토크의 마지막 질문은 같았습니다. 「AI 시대에도 디자이너로서 끝까지 놓지 않을 것은 ( )이다」. 이요한 님은 다양한 관점을 잃지 않으려는 태도를, 신승훈 님은 취향을, 이수빈 님은 좋은 것을 알아보는 안목을, 한대진 님은 자존감을, 강영화 님은 애정을 꼽았어요.
발표에서 다 하지 못한 이야기를 참여자들이 실제로 궁금해한 고민에 맞춰 조금 더 구체적으로 들어 볼 수 있는 시간이었습니다. 각자 그 단어를 고른 이유를 포함해 패널토크 전체도 다시보기에 담겨 있어요.
마무리
OPEN SQUARE 2026은 AI 사용법보다, AI가 일상이 된 지금 디자이너들이 어떤 관점으로 일하고 있는지를 나누고 싶어서 준비했습니다. 각자의 자리에서 어떤 기준으로 판단하고 있는지 들어 볼 수 있는 시간이었어요.
강영화 님이 마지막 장표에 남긴 질문을 독자분들께도 전합니다. 누구나 무엇이든 만들 수 있다면, 여러분은 무엇을 만들고 싶으신가요?
다시보기는 11월 2일(월)부터 2027년 1월 31일까지 오픈패스(openpath.kr)에서 볼 수 있고, 가격은 49,000원입니다. 앳홈 나세훈 님의 세션은 다시보기에 포함되지 않습니다.
긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
이 글은 OPEN SQUARE 2026 현장 녹취와 발표 장표를 바탕으로 OPENPATH 블로그 에디터가 AI의 도움을 받아 정리·작성했습니다.