생성형 AI가 프로토타입을 뽑아주고, v0.dev가 컴포넌트를 그려주고, Figma AI가 디자인 시스템을 자동 완성해주는 시대가 됐다. 진입장벽이 낮아진 건 분명 좋은 일이다. 하지만 이 흐름이 가져온 불편한 질문이 있다. AI가 만든 화면은 과연 좋은 사용자 경험인가?
전자신문이 보도한 'UX Korea 2026 - Fall' 콘퍼런스는 이 질문에 정면으로 맞선다. 행사의 캐치프레이즈가 'AI가 경험을 만드는 시대, 인간 중심 UX의 새로운 기준을 묻다'인 데서 알 수 있듯, 핵심 화두는 AI의 생산 능력이 아니라 그 결과를 어떻게 검증하고 통제할 것인가에 있다. LG전자 UX연구소 안신희 소장의 발표 제목이 이를 압축한다. 'AI가 참고할 UX는 누가 만드는가.' AI가 UX를 생성하더라도 그것이 참조할 지식 체계, 판단 기준, 설계 원칙은 여전히 인간이 구축해야 한다는 것이다.
그렇다면 AI가 놓치는 것은 무엇인가. GeekNews가 소개한 GUI 디자인 10대 원칙 아티클은 이 물음에 구체적인 답을 제시한다. 버튼, 폼, 메뉴, 링크, 대화상자, 알림, 아이콘, 체크박스, 탭, 검색—이 열 가지 요소로 거의 모든 화면이 구성된다. 수십 년간 수많은 제품이 함께 쌓아올린 집단 학습의 결과다. Jakob의 법칙이 설명하듯, 사용자는 이미 아는 방식으로 작동하기를 기대한다. AI가 새로운 패턴을 생성하는 것 자체가 문제가 될 수 있는 이유가 여기 있다.
세부 원칙을 들여다보면 AI가 간과하기 쉬운 지점들이 명확해진다. 버튼 레이블 하나만 해도, OK 대신 Delete 3 Files나 Place Order처럼 결과 중심 동사구로 써야 한다. 폼에서 가장 강력한 개선은 필드를 추가하는 것이 아니라 삭제하는 것이다. Expedia는 Company 필드 하나를 없앤 것만으로 연간 1,200만 달러의 추가 매출을 얻었다. 대화상자는 되돌릴 수 없는 행동에만 모달로 써야 하고, 아이콘에는 반드시 텍스트 레이블이 붙어야 하며, 색만으로 오류를 표현하면 색각 이상 사용자를 배제하게 된다. 이 원칙들은 Fitts의 법칙부터 지각된 어포던스까지 수십 년간 검증된 인지과학과 사용성 연구의 축적이다. AI 생성 UI가 그럴듯해 보여도 이 디테일들을 자동으로 지키는 것은 전혀 다른 문제다.
여기에 성능이라는 세 번째 축이 더해진다. dev.to에서 공유된 content-visibility: auto 활용 사례는, UI를 잘 만드는 것과 그 UI가 실제로 빠르게 동작하는 것은 별개라는 사실을 다시 상기시켜 준다. 브라우저는 뉴스피드 500개 카드를 사용자가 보든 안 보든 전부 렌더링한다. 레이아웃을 계산하고, 페인트하고, 컴포지팅한다. content-visibility: auto는 이 낭비를 막는 CSS 한 줄이다. 뷰포트 근처에 있지 않은 요소는 렌더링을 건너뛰고, 사용자가 스크롤하면 그제야 처리한다. Google이 뉴스 페이지에 적용했을 때 렌더링 시간이 7배 빨라졌다고 측정했다. 단, contain-intrinsic-size: auto 300px를 반드시 함께 써야 한다. 이게 없으면 건너뛴 요소의 높이가 0으로 계산되어 스크롤바가 제멋대로 움직이는 UX 문제가 생긴다. 기술적 최적화도 결국 사용자 경험의 문제로 귀결된다는 사실이 흥미롭다.
세 가지 소스가 가리키는 방향은 하나로 수렴한다. AI가 UI를 생성하는 속도는 이미 인간을 압도한다. 그러나 그 결과물이 수십 년간 축적된 UX 원칙을 지키는지, 인지 부하를 줄이는지, 접근성 요건을 충족하는지, 렌더링 성능이 실제 사용자 경험에 영향을 주지 않는지—이것들을 판단하고 검증하는 역할은 여전히 사람의 것이다. UX Korea 2026의 발표자들이 공통으로 강조하는 것도 같은 맥락이다. AI의 판단 근거와 한계를 이해하고, 사용자가 결과를 비판적으로 검토할 수 있도록 경험을 설계하는 것이 인간 중심 UX의 핵심이라고.
앞으로의 전선은 더 넓어진다. 화면을 넘어 휴머노이드 로봇과 AI 글래스, 공간 컴퓨팅까지 UX의 영역이 확장되고 있다. 동시에 생성형 AI와 MCP가 디자이너의 역할을 '화면 제작자'에서 '문제와 기준을 설계하는 사람'으로 이동시키고 있다. Figma AI가 디자인을 만들어도, 무엇을 만들어야 하는지를 정의하는 것은 사람이다. AI가 86개의 사용성 지침을 학습하더라도, 이 맥락에서 어느 원칙을 우선해야 하는지 판단하는 것도 사람이다.
결론은 간단하다. 누구나 AI로 디자인할 수 있는 시대일수록, 검증하고 판단하고 기준을 세우는 능력이 실질적인 경쟁력이 된다. 좋은 UX는 AI가 생성하는 것이 아니라 사람이 설계하는 것이다. 그 설계의 재료가 수십 년간 검증된 원칙들이고, AI는 그 원칙을 더 빠르게 적용하기 위한 도구다. 도구가 강력해질수록 원칙의 무게는 오히려 더 무거워진다.