AI가 인터페이스를 점점 더 많이 생성하면서, 리서치·디자인의 산출물이 사람이 읽는 페르소나·저니맵·주석 와이어프레임에서 AI를 겨냥한 '큐레이션된 컨텍스트'로 이동한다. 모델은 학습된 평균값으로 '평균적인 검색 화면'을 내놓을 뿐, 우리 사용자·도메인·디자인 표준·리서치에서 배운 것은 컨텍스트에 넣어주지 않으면 반영하지 못한다. PM이 회의 전 목업을 뽑고 엔지니어가 코딩 어시스턴트에 export 버튼을 맡기는 등 디자이너가 아닌 사람이 디자인 결정을 내리는 지금, 목표는 게이트키핑이 아니라 누가 프롬프트하든 조직의 사용자 지식과 디자인 표준이 결과물에 반영되게 만드는 것이다.
AI 모델의 출력은 컨텍스트가 결정한다. 여기서 컨텍스트란 요청뿐 아니라 함께 딸려가는 지침·표준·예시·배경 정보 전체를 뜻한다. 모델은 수많은 검색 화면을 학습했기에 검색 화면을 요청하면 '평균적인' 검색 화면을 내놓는다 — 소프트웨어가 일반적으로 어떻게 생겼는지는 알지만, 우리 사용자·도메인·팀이 리서치로 알아낸 것은 컨텍스트에 없으면 모른다. 글은 이를 '가족을 만난 적 없이 집을 짓는 숙련된 건축가'에 빗댄다. 평균적인 2층집을 짓고, 휠체어를 쓰거나 아기가 곁에서 자야 하는 사정은 반영되지 않는다 — 건축가 탓이 아니라 컨텍스트가 없었기 때문이다.
핵심 변화는 산출물의 소비자가 사람에서 AI로 옮겨간다는 점이다. 역사적으로 UX 작업은 페르소나·저니맵·리서치 리포트·주석 와이어프레임 같은 '사람이 읽을' 결과물을 냈고, 사람이 그것을 해석해 결정했다. 이제 AI가 더 많이 짓는다면 AI가 리서치·디자인 산출물의 소비자가 된다. PM이 회의 전 목업을 뽑고, 엔지니어의 코딩 어시스턴트가 버튼 위치·문구·에러 상태를 정하는 등 디자인 결정이 이미 여러 손에서 내려지고 있다.
필자의 결론은 이 도구들이 너무 빠르고 유용해 게이트키핑은 비생산적이라는 것이다. 현실적 목표는 누가 프롬프트하든 조직의 사용자 지식과 디자인 표준이 생성물에 반영되도록 컨텍스트를 정비하는 것이다. 디자이너의 일이 '직접 그리기'에서 '모델이 참조할 컨텍스트를 큐레이션하기'로 이동한다는 실무 신호다.