AI가 만드는 속도를 검증이 못 따라가며, 디자이너의 일이 판단·검수로 옮겨간다
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| W30 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 1 | 2 |
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| W30 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 1 | 2 |
| W31 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| W32 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
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| W34 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
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디자이너·PM까지 Claude Code로 UI를 짜자 에이전트가 디자인 시스템을 못 읽었다. 있는 컴포넌트를 재발명하고 토큰 값을 하드코딩해 시스템 밖 화면이 쏟아졌다. 시스템을 AI가 읽게 다시 쓰는 게 새 숙제다.
AI로 채운 공감 지도는 '그럴듯한 가짜'라는 지적이 나왔다. AI는 어느 제품에나 맞는 진술을 낼 뿐, 실제 사용자의 구체적 경험은 만들지 못한다. 리서치 공백을 AI로 메우면 팀이 가짜 근거로 정렬된다.
AI 생성·프로토타이핑이 검증보다 빨라져 'UX 부채'가 쌓인다. NN/g는 이를 '관리인의 시대'라 진단했다. UX는 결과물을 골라내는 후반 작업으로 옮겨간다.
컨설팅사 디자이너 5명 중 2명이 Cursor·Claude Code로 UI를 직접 만든다. 고난도 비주얼을 고충실도로 구현·실데이터 테스트가 쉬워서다. 대신 상태·플로우·변경 이유를 모으던 피그마 공유점이 사라진다.
Anthropic이 AI 네이티브 SDLC 플레이북을 냈다. 빌드가 빨라져 코드가 더는 병목이 아니게 되자, 병목이 기획과 리뷰·배포로 옮겨간다는 진단이다. 디자이너에겐 기획·정의 단계의 무게와 리뷰 부담이 함께 커진다.