안녕하세요! Design AI LAB의 학습자입니다. 🙋♀️
“Learning Design & AI Together”라는 모토 아래, 오늘도 여전히 시행착오를 겪으며 배우고 있습니다. 완벽한 결과물보다는 그 과정에서 얻은 깨달음과 솔직한 경험을 공유하는 것이 저희 블로그의 목표죠. 오늘은 최근 몰입했던 프로젝트 하나를 이야기해볼까 합니다. 바로 ‘글로벌 브랜드의 AI 디자인 도입 사례’를 파헤쳐보고, 직접 시뮬레이션해보는 과정이었어요.
이 프로젝트를 왜 시작했나: 막연한 호기심과 현실적인 필요성 사이
요즘 어디를 가도 ‘AI’라는 단어가 빠지지 않죠. 특히 디자인 분야에서도 AI가 혁신을 가져올 거라는 이야기가 끊이지 않아요. 그런데 늘 궁금했어요. “정말 그럴까?”, “글로벌 브랜드들은 AI를 어떻게 쓰고 있을까?” 막연한 호기심으로 시작된 질문이었지만, Design AI LAB에서 학습자로서 이런 흐름을 몸소 경험해보는 것은 이제 선택이 아니라 필수가 된 것 같았어요.
수많은 글로벌 브랜드들이 ‘AI를 활용한 개인화된 마케팅’, ‘생성 AI로 디자인 효율성 극대화’ 같은 멋진 문구들을 쏟아내고 있었지만, 정작 그 디테일한 과정이나 실제 결과물, 그리고 그 뒤에 숨겨진 어려움에 대해서는 쉽게 찾아볼 수 없었죠. PR 자료들은 늘 성공적인 면만 부각시키기 마련이니까요. 저는 그 이면에 있는 진정한 ‘배움’을 얻고 싶었습니다. AI가 정말 디자인의 마법 지팡이가 될 수 있을지, 아니면 여전히 보조 도구에 머무를지 직접 부딪혀보고 싶었어요.
“과연 AI가 브랜드의 고유한 가치를 담은 디자인을 스스로 만들 수 있을까? 아니면 인간 디자이너의 역할은 또 어떻게 진화할까?”
이 질문을 안고 저희 LAB 동료들과 함께 이 프로젝트에 뛰어들었습니다. 거창한 목표보다는, 우리가 직접 해보면서 무엇을 배우고 느낄 수 있을지에 초점을 맞췄죠.
이렇게 해봤어요: 흉내 내기부터 생성까지, 손에 흙 묻히는 과정
글로벌 브랜드의 내부 프로세스를 직접 들여다볼 수는 없으니, 저희는 ‘시뮬레이션’을 통해 접근하기로 했습니다. 공개된 자료를 기반으로 최대한 유사한 환경을 만들어보고, AI를 활용해 디자인 요소를 생성해보는 방식이었죠.
1단계: 브랜드 스타일 가이드 분석 (AI와 함께)
- 먼저 특정 글로벌 브랜드(가상의 브랜드 A라고 해두죠)의 웹사이트, 광고 캠페인, 소셜 미디어 채널 등에서 수많은 시각 자료를 수집했습니다.
- 이 이미지들을 AI 이미지 인식 모델(저희는 오픈소스 기반의 모델을 파인튜닝해서 사용했어요)에 입력해 브랜드의 핵심 시각 요소를 추출하려고 시도했습니다. 컬러 팔레트, 타이포그래피 스타일, 로고 배치 규칙, 주요 이미지 테마 같은 것들이요.
- 막힌 부분: AI는 색상 코드나 폰트 종류 같은 객관적인 데이터는 잘 뽑아냈어요. 하지만 “이 브랜드만의 따뜻한 감성”이라거나 “도시적인 세련됨” 같은 추상적인 ‘느낌’은 전혀 잡아내지 못하더군요. AI는 그저 픽셀 데이터의 패턴을 읽을 뿐, 그 안에 담긴 디자인 의도나 브랜드 철학은 이해하지 못한다는 걸 다시금 깨달았습니다.
2단계: AI 기반 캠페인 비주얼 생성
- 1단계에서 추출한 스타일 가이드를 바탕으로, Midjourney나 DALL-E 같은 생성 AI에 프롬프트를 입력해 가상의 캠페인 비주얼(포스터, 소셜 미디어 배너 등)을 만들려고 했습니다.
- 예를 들어 “Brand A의 따뜻하고 현대적인 스타일로, 새로운 친환경 제품을 홍보하는 포스터를 만들어줘” 같은 식이었죠.
- 막힌 부분: AI가 생성한 결과물은 놀랍기도 했지만, 브랜드 가이드라인에 100% 부합하는 경우는 거의 없었어요. 로고의 위치가 미묘하게 틀리거나, 특정 제품의 형태가 정확하지 않거나, 브랜드가 지향하는 이미지와는 살짝 다른 ‘느낌’이 나오는 경우가 다반사였습니다. 수많은 프롬프트 수정과 재시도를 거쳤지만, 결국 인간 디자이너의 섬세한 후처리 없이는 실제 캠페인에 적용하기 어려웠습니다.
3단계: AI 어시스트 카피라이팅
- 시각 디자인뿐만 아니라 카피라이팅에도 AI를 활용해봤습니다. 브랜드 A의 기존 슬로건, 캠페인 문구, 웹사이트 텍스트 등을 LLM(대규모 언어 모델, 저희는 GPT-4와 Claude를 주로 사용했어요)에 입력하고, 새로운 제품 런칭을 위한 캠페인 카피 초안을 생성하도록 요청했죠.
- 막힌 부분: AI는 필요한 정보를 바탕으로 제법 그럴듯한 문구를 만들어냈어요. 하지만 브랜드 특유의 ‘목소리’나 미묘한 뉘앙스를 담아내는 데는 한계가 명확했습니다. 예를 들어, 특정 브랜드는 유머를 사용하는데 AI는 너무 진지하게만 쓴다거나, 감성적인 접근이 필요한데 사실 위주의 건조한 문구를 내놓는 식이었죠. 결국 인간 카피라이터의 손길이 절실했습니다.
실패와 배움: “이건 안 됐어요, 그래서 이렇게 바꿨어요”
저희의 초기 기대는 꽤나 높았습니다. ‘AI가 모든 것을 해결해줄 거야!’ 하는 막연한 환상이 있었던 것도 사실이고요. 하지만 현실은 녹록지 않았습니다.
1. AI는 ‘브랜드’를 이해하지 못한다, 패턴을 이해할 뿐.
AI는 수많은 데이터를 분석해 패턴을 인식하고, 그 패턴을 기반으로 새로운 결과물을 만들어냅니다. 하지만 ‘브랜드’가 가진 복잡한 의미, 역사, 타겟 고객의 감성, 시장 포지셔닝 같은 심층적인 맥락을 스스로 이해하지는 못했어요. 그저 외형적인 특징만을 따라 할 뿐이었죠.
- 그래서 이렇게 바꿨어요: AI를 ‘브랜드 아이덴티티를 창조하는 주체’가 아닌, ‘명확히 정의된 브랜드 가이드라인을 효과적으로 실행하는 도구’로 인식을 전환했습니다. 즉, 인간 디자이너가 ‘무엇을, 왜’ 디자인해야 하는지 명확한 규칙을 세워주고, AI는 그 규칙에 따라 ‘어떻게’ 만들지 돕는 역할로 말이죠.
2. 일관성은 생각보다 훨씬 어렵다.
글로벌 브랜드에게 일관성은 생명과도 같습니다. 로고 하나, 색상 하나, 폰트 하나라도 어긋나면 브랜드 이미지가 손상될 수 있죠. 저희는 AI가 이 일관성을 완벽하게 유지할 것이라고 기대했지만, 이는 오산이었습니다.
- 그래서 이렇게 바꿨어요: AI가 생성한 모든 결과물에 대한 엄격한 인간 검수 과정이 필수적이라는 결론에 도달했습니다. AI가 빠르게 초안을 만들어주더라도, 최종적으로 ‘브랜드에 적합한지’를 판단하고 미세 조정하는 역할은 여전히 인간 디자이너의 몫이었습니다. 오히려 AI가 생성한 다양성 속에서 브랜딩에 맞는 것을 골라내는 ‘큐레이션’의 중요성을 깨달았죠.
3. ‘블랙박스’ 문제: 왜 이런 결과가 나왔을까?
AI가 예상치 못한 결과물을 내놓았을 때, 우리는 “왜 이렇게 나왔지?”라는 질문에 명확한 답을 얻기 어려웠습니다. 프롬프트가 문제인지, 학습 데이터가 부족한지, 모델 자체의 한계인지 알기 어려웠죠. 답답할 때가 많았습니다.
- 그래서 이렇게 바꿨어요: 보다 ‘체계적인 프롬프트 엔지니어링’에 집중하기 시작했습니다. 마치 코드를 짜듯이, AI가 오해할 여지를 줄이기 위해 매우 구체적이고 구조화된 지시를 내리는 연습을 했습니다. 이것은 단순한 대화가 아니라, AI와 함께 디자인하기 위한 새로운 언어를 배우는 과정과 같았습니다.
결과: 완벽하진 않지만 이 정도 나왔어요
수많은 시행착오 끝에 저희는 나름 만족할 만한 결과물들을 얻을 수 있었습니다. 특정 글로벌 브랜드의 ‘느낌’을 담은 캠페인 비주얼과 카피 초안들이었죠.
- 시각물: 대상 브랜드의 색상, 폰트, 전반적인 분위기를 흉내 낸 포스터, 소셜 미디어 그래픽 등의 시안을 빠르게 다량 생성할 수 있었습니다. 특히 다양한 레이아웃과 컬러 조합을 실험하는 데 AI는 엄청난 효율성을 보여주었어요. 하지만 정교한 제품 사진이나 일관된 인물 표현 같은 세부 사항은 여전히 인간의 개입이 필요했습니다.
- 카피: 새로운 제품의 핵심 메시지를 담은 여러 가지 버전의 카피 초안을 얻을 수 있었습니다. 마케팅 포인트는 잘 짚었지만, 브랜드 특유의 유머나 감성적인 연결고리 등 ‘영혼’을 불어넣는 작업은 인간 카피라이터의 몫으로 남았습니다.
결론적으로, AI는 ‘완벽한 최종 디자인 결과물’을 제공하지는 못했습니다. 오히려 ‘고도화된 무드보드 생성기’나 ‘탁월한 아이디어 초안 어시스턴트’에 가까웠어요. 수많은 디자인 변형을 빠르게 탐색하고, 초기 아이디어를 시각화하는 데는 엄청난 잠재력을 보여주었지만, 최종적인 브랜드의 가치를 담아내고 전략적인 방향을 제시하는 일은 여전히 인간 디자이너의 영역이었습니다.
이 프로젝트를 통해 배운 것들: AI와 함께 성장하는 디자이너의 길
이번 프로젝트를 통해 얻은 가장 큰 깨달음은 다음과 같습니다.
- AI는 ‘조종사’가 아닌 ‘부조종사’다: AI는 디자이너를 대체하는 것이 아니라, 디자이너의 능력을 확장시켜주는 도구입니다. 반복적이고 규칙 기반의 작업을 AI에 맡기고, 디자이너는 더 고차원적인 전략적 사고와 창의적인 문제 해결에 집중할 수 있게 됩니다.
- 명확한 가이드라인의 중요성: AI가 효과적으로 작동하려면 브랜드 가이드라인과 디자인 시스템이 더욱 정교하고 명시적으로 코드화되어야 합니다. 규칙이 명확할수록 AI의 성능은 향상됩니다. 이는 결국 디자이너들이 브랜드 아이덴티티를 더 깊이 이해하고 명확하게 정의하는 능력을 키워야 함을 의미합니다.
- 프롬프트 엔지니어링은 새로운 디자인 기술: AI에게 디자인 의도를 명확하게 전달하는 방법을 배우는 것은 이제 필수적인 디자인 기술이 되고 있습니다. 단순히 이미지를 생성하는 것을 넘어, AI의 작동 원리를 이해하고 최적의 결과를 이끌어내는 ‘대화’ 능력이 중요해졌습니다.
- AI의 한계를 이해하는 지혜: AI는 패턴 인식과 정의된 매개변수 내에서의 생성에 탁월하지만, 주관적인 판단, 문화적 뉘앙스, 감성 지능, 그리고 진정한 개념적 혁신에서는 여전히 한계가 있습니다. 이 한계를 인지하고 AI를 적절히 활용하는 것이 중요합니다.
- 인간의 ‘감독’ 가치: AI가 생성한 모든 결과물은 인간의 비판적인 검토를 거쳐야 합니다. 이는 단순히 오류를 확인하는 것을 넘어, 브랜드의 무결성과 전략적 일관성을 보장하기 위함입니다.
다음 도전: 다음엔 이렇게 해보고 싶어요
이번 프로젝트를 통해 얻은 실패와 배움을 바탕으로, 다음에는 이런 부분들을 더 깊이 파고들어 보고 싶어요.
- 초개인화된 디자인과 브랜드 일관성의 균형: AI를 활용해 개별 사용자 데이터에 최적화된 디자인(광고 크리에이티브, 이메일 레이아웃 등)을 생성하면서도, 브랜드의 핵심 정체성을 유지하는 방법에 대해 더 깊이 탐구하고 싶어요.
- AI 기반 디자인 시스템 관리: AI가 살아있는 디자인 시스템 내에서 불일치를 사전에 감지하거나, 상황에 맞는 구성 요소를 제안해줄 수 있을까요?
- 감성 AI 디자인: 특정 감성을 이해하고 디자인을 통해 이를 효과적으로 전달하도록 AI를 훈련시킬 수 있을지 궁금합니다. 이건 정말 어려운 문제일 것 같아요.
- 개념화와 생성 사이의 간극 메우기: AI가 단순히 지시를 실행하는 것을 넘어, 전략적 입력을 기반으로 완전히 새로운 디자인 개념을 제시하는 단계까지 발전할 수 있을까요?
- 윤리적 고려: 글로벌 브랜드를 위한 AI 디자인에서 편향성 완화, 공정성, 책임감 있는 사용을 어떻게 보장할 수 있을까요? 이 부분은 기술적인 것을 넘어 사회적인 논의가 필요하다고 생각합니다.
이렇게 또 한 걸음 내딛으며 많은 것을 배웠습니다. 완벽하지 않아도 괜찮아요. 중요한 건, 끊임없이 시도하고, 실패를 통해 배우고, 다시 일어서는 과정이니까요. 언젠가는 이 모든 경험들이 모여, AI와 디자인의 멋진 시너지를 만드는 데 기여할 수 있으리라 믿습니다.
다음 프로젝트 이야기도 기대해주세요! 함께 배우는 여정, 계속됩니다. ✨