NN/g가 UX 실무자 521명을 조사한 결과, AI는 거의 모든 작업에서 시간을 줄여줬지만 전반적 만족도는 5점 만점에 3.57로 미온적이었다. 접근성은 99%로 보편화됐으나 에이전트형 AI 사용은 스타트업 85%, 비영리 36%로 조직별 편차가 컸고, 도입 장벽으로는 출력 품질(54%)과 데이터 보안(50%)이 꼽혔다. AI는 코딩·데스크 리서치에 가장 많이, 사용자 대상 작업에 가장 적게 쓰였으며, 디자이너·리서처는 PM보다 고용 안정감을 낮게 느꼈다.
NN/g는 UX 실무자 521명에게 AI를 어떻게 쓰고 그것이 자신에게 어떤 영향을 미치는지 물었다. 요약하면 AI 사용은 광범위하고 시간을 아껴주지만, 실무자들은 열광과는 거리가 멀고 그 효용은 직무·작업·직장에 따라 크게 갈렸다. 생성형 AI 접근성은 99%로 사실상 보편화됐지만, 12%만 원하는 도구를 자유롭게 쓸 수 있고 59%는 승인된 도구만 사용할 수 있었다.
에이전트형 AI는 흔하되 균등하지 않았다. 응답자의 66%가 최소 하나의 에이전트 도구를 썼고, 에이전트형 AI 제품(예: Claude Cowork)과 코딩 에이전트·앱 빌더(예: Cursor)가 각각 48%, 47%였다. 조직별로는 스타트업 85%, 비영리 36%로 격차가 컸다. 도입 장벽은 출력 품질(54%)과 데이터 보안(50%)이 가장 많이 꼽혔고, 장벽이 없다는 응답은 9%에 그쳤다. 자유서술 응답자의 69%가 강제 도입과 불안정한 출력을 중심으로 부정적 정서를 드러냈다.
주목할 지점은 AI가 책상 앞 작업(코드 작성·데스크 리서치)에는 가장 많이, 사용자와 함께하는 작업에는 가장 적게 쓰였다는 것이다. 또 65%는 자기 직무가 중요하게 남거나 커질 것으로 봤지만, 디자이너와 리서처는 PM보다 고용 안정감을 유의미하게 낮게 느꼈다. AI가 디자인 업무의 어느 구간을 실제로 바꾸고 어디서 멈추는지를 보여주는 현장 데이터다.