툴 서비스의 무료 AI 기능, 사용자 경험은 어떨까?

생성형 AI와 툴 서비스는 사용자가 작업 목표를 쉽고 편리하게 달성할 수 있도록 돕는 공통적인 가치를 제공합니다. 현재 많은 툴 서비스에서 AI 기능을 붙여, 사용자가 더 쉽게 작업을 완료할 수 있게 해 서비스 진입장벽을 낮추고 있습니다. 특히 AI를 활용해 다양한 초안을 생성하거나, 작업에 대한 피드백을 제공함으로써 더욱 고도화된 결과물을 만들 수 있죠. 이번 글에서는 디자인과 웹/앱 제작 분야의 툴 서비스가 제공하는 무료 AI 기능이 어떤 사용자 경험을 제공하는지 살펴보겠습니다.

디자인 툴 서비스 속 AI

디자인 툴 서비스로는 해외 서비스인 캔바, 국내 서비스 망고보드와 미리캔버스의 AI 기능을 이용해 보았습니다. 디자인 작업에서 유용하게 쓰이는 이미지와 텍스트를 중심으로 편집 및 생성 AI 기능이 제공되며, 이외에도 영상이나 프레젠테이션, 표 생성 등의 다양한 AI 기능이 각 서비스 특성에 맞춰 구성되어 있습니다. 우선 세 곳에서 볼 수 있는 AI 기능의 공통점부터 살펴볼게요.

1) AI 기능의 공통점

• 디테일한 설정

디테일한 설정이 가능하다는 점에서 공통점이 있었는데요. 디자인 용도에 맞춰 스타일, 사용처, 이미지 비율 등의 설정으로 맞춤형 작업을 쉽게 진행할 수 있습니다. 또한 이미지, 사진, 영상 등 각 요소에 따라, 프롬프트 입력 방식 및 예시를 안내해 사용자에게 적절한 힌트를 제공합니다. 사용자가 적절한 결과물을 얻을 수 있게 도우며, 특히 망고보드는 이미지 카테고리에 따른 필터 기능으로 작업 목적에 맞게 구체적인 설정이 가능합니다.

• 기능 접근성

다음은 접근성입니다. 각 서비스는 AI 기능의 접근성을 고려하여 AI 기능을 별도의 메뉴로 제공하거나, 탐색 페이지에서 AI 기능 활용을 제안하고 있습니다. 또한 AI 편집 기능은 해당 요소를 선택했을 때, 간편한 편집 경험을 우선 제공할 수 있도록 메뉴 영역 상단이나 최선단에 위치해 있습니다.

또한 미리캔버스는 요소 탐색 리스트에서 특정 영역까지 스크롤하면, AI 도구를 스낵바(화면 하단에 일시적으로 나타나는 메시지 창)로 추천해 줍니다. 적합한 요소가 없거나 오히려 너무 많은 요소로 탐색이 어려운 경우, 사용자가 AI 도구를 활용할 수 있도록 적절히 제안합니다.

한편, 캔바에서는 이미지 생성 결과물에 대해 AI 동영상 생성 기능을 이용할 수 있으며, 미리캔버스는 배경 제거 기능을 제공합니다.

• 결과물 개별 저장

세 서비스는 미드저니, 달리 같은 이미지 생성 AI 서비스와 달리 결과물 및 프롬프트 등의 히스토리가 자동으로 저장되지 않는데요. 따라서 사용자가 직접 저장하기 위해서는 생성된 결과물을 일일이 선택해야 합니다. 또한 다른 AI 작업을 진행하려면 기존 결과물 페이지를 종료해야 합니다. 불필요한 용량 차지를 줄일 수 있지만, 여러 결과물을 비교해 적합한 요소를 선정하거나, 기존에 사용한 프롬프트를 참고하기에는 다소 번거로운 경험이 될 수도 있습니다.

2) 서비스별 확장성

• 캔바

캔바는 기본 기능 외에도 ‘앱 메뉴’를 통해 부가적으로 다른 서드파티 도구나 소프트웨어를 연결하여 기능을 확장할 수 있습니다. ‘앱 메뉴’에서는 100여 개의 AI 관련 앱을 별도로 분류하여 제공하고 있는데요. DALL-E와 같은 대표적인 생성형 AI부터 아바타 생성, AI 보이스 생성 등의 다양한 기능을 간편하게 캔바 내에 연동하여, 바로 디자인 작업에 활용할 수 있습니다.

• 망고보드

망고보드는 사용자가 직접 생성한 이미지 외에도, 기존에 AI로 제작된 완성도 높은 이미지를 ‘AI 갤러리 및 AI 모델 사진 메뉴’를 통해 이용할 수 있습니다. 사용자는 생성 전에 다양한 이미지 샘플을 참고할 수 있으며, 세분화된 필터 검색으로 AI 이미지를 탐색할 수 있습니다. 다만, 직접 생성한 AI 이미지가 감수 및 선별을 통해 AI 갤러리에 전시되는 것을 사용자가 거부할 수 있는 선택권이 없습니다. 이를 원치 않은 사용자에게는 불편한 경험이 될 수 있을 것 같습니다.

• 미리캔버스

미리캔버스는 작업한 디자인 페이지의 스타일을 참고하여 요소를 생성할 수 있습니다. 이때 특별히 만들고 싶은 요소가 없다면 작업한 디자인을 분석해, 자동으로 AI가 적절한 주제를 선정하고 요소를 생성할 수도 있습니다. 프롬프트가 익숙하지 않더라도 부담을 해소할 수 있습니다.

웹/앱 제작 툴 서비스 속 AI

웹/앱 제작 툴 서비스로는 해외 서비스인 ‘Bubble’과 ‘Appypie’를 이용해 보았습니다. 두 서비스의 기본적인 특징을 비교할 때, Bubble은 고도화된 커스터마이징이 가능한 자유도가 높은 툴이고, Appypie는 목적에 맞는 템플릿 및 레이아웃 등을 이용해 쉽고 간편하게 서비스를 제작할 수 있습니다. 각 서비스 특성에 맞춰, AI 기능 제공 방식에도 차이가 있었는데요. Bubble부터 살펴보겠습니다.

1) Bubble

Bubble의 AI 기능은 아직 베타 서비스로, 특정 요소나 기능이 아닌 페이지 단위로 디자인 제작이 가능합니다. 페이지 추가 메뉴에서 ‘AI 페이지 추가’ 버튼을 통해 랜딩 페이지, 대시보드, 사용자 프로필 등의 페이지를 만들 수 있는데요. Bubble에서는 앱 유형, 타깃, 사용자 목표, 기본 색상 등의 변수를 입력하여, 정확한 결과를 받아볼 수 있도록 체계적인 프롬프트 가이드를 제공합니다. 또한 폰트 및 색상과 같은 스타일을 유지할 수 있게 설정이 가능하며, 푸터, 리스트 등 버블의 기존 UI 디자인 요소로 생성되므로 일관된 디자인 경험을 제공합니다.

프롬프트 예시: A [landing page] for a [dog walking marketplace] for [college students] who want to [make money and save time for walking their dogs]. The page should be [green], evoke emotions of [friendliness, relaxation, and convenience], use [photographic] images, and a [funky] font.

다만 페이지를 디자인하는 AI 기능에서 데이터베이스 연동 및 관리, 워크 플로우 등의 복잡한 설정은 사용자가 직접 진행해야 한다는 한계가 있습니다. 아직 이러한 진입장벽과 부담을 해소하기는 어렵지만, 서비스 이름과 이미지, 로고, 콘텐츠 등을 포함하여 비교적 완성도 높은 초안을 빠르게 생성해 줍니다. 또한 심미성을 고려하여 앱을 개발하는 것을 도와준다는 점에서 유용할 수 있습니다. 고도의 커스터마이징이 가능하다는 특성에 맞춰, 필요한 페이지만 제작한다면 효율적일 것 같습니다.

2) Appypie

다음으로 Appypie는 음성 또는 텍스트로 1~2줄의 프롬프트를 입력하면 서비스를 제작할 수 있습니다. ‘Create a food website with all street food items’와 같은 간단한 소개를 프롬프트 예시로 제공합니다. 이곳은 정확한 결과물보다는 신속한 결과물 생성에 더 초점이 맞춰져 있는데요. 

실제로 ‘green color’ 키워드를 프롬프트에 같이 입력했을 때, 일부 디자인 요소에만 적용된다는 한계가 있었습니다. 또한 Appypie도 서비스 이미지, 로고, 콘텐츠 등을 포함하여 빠르게 초안을 생성해 주지만, 일부 AI 이미지는 결과물이 어색해 완성도 측면에서 아쉬운 경험이 있었습니다.

간편하고 신속한 서비스 제작이 특징인 Appypie는 Bubble과 달리, 서비스 단위로 AI를 생성하여 페이지 이동 등의 버튼 동작이 자동으로 적용됩니다. 또한 서비스를 일괄적으로 생성하므로, 디자인 및 구조의 일관성을 어느 정도 유지할 수도 있습니다. 단, AI를 활용하여 무료로 서비스를 생성할 수 있지만, 이후 편집이나 저장을 위해서는 유료 구독이 필요해 접근성에 제한이 있습니다.

우리 서비스엔 어떻게 적용해 볼 수 있을까?

툴 서비스에서 작업 목표를 더 쉽게 달성할 수 있도록 생성형 AI를 활용한 것처럼, 우리 서비스 목적에 맞는 AI의 활용을 고려해 볼 수 있는데요. 예를 들어, 언론사에서는 사용자들이 더 쉽게 기사를 이해할 수 있도록 AI 요약이나 기사 데이터를 RAG로 활용해, AI 검색 결과를 제공하기도 하죠. 또한 강의 학습 서비스에서는 학습 자료를 활용해 자동으로 문제를 생성하거나, 맞춤형 학습 경로를 추천하기도 합니다. 그렇다면, AI 기능을 서비스에 적용할 때 고려할 수 있는 요소는 무엇일까요?

1. 접근성

우선 메뉴나 기능에 대한 물리적인 접근성을 고려해야 합니다. AI 기능을 사용자가 필요한 때에 쉽게 이용할 수 있도록 해야 하죠. 또 일반적으로 사용량에 따라 AI 모델의 비용이 결정되므로, 사용자가 효율적으로 원하는 결과물을 얻을 수 있도록 적절한 예시 및 안내를 제공하는 것도 중요합니다. 최근에는 AI의 개인정보 처리와 저작권도 문제가 되고 있는데요. 사용자가 입력하는 정보의 처리 방침, 결과물에 대한 저작권 등을 명확하게 안내하고, 이러한 정보에 쉽게 접근할 수 있어야 합니다.

2. 실효성

다음은 실효성입니다. 사용자가 목적을 달성하는데 실제로 AI가 충분한 도움이 되는지도 고려해야 합니다. 단순히 AI를 서비스에 추가하기 위해 과하게 활용하거나, 기존의 경험을 방해하는 불필요한 요소는 아닌지 비판적인 사고로 접근할 필요가 있습니다. AI를 통해 효과적으로 양질의 결과물을 얻을 수 있고, 달성하고자 하는 목적을 더욱 쉽게 이룰 수 있도록 적용 방식을 고민해 보세요.

최근 2025년부터 학교에서 AI 교과서를 도입하여, 맞춤형 학습을 제공한다는 교육부 계획에 부정적인 여론이 형성됐는데요. 미디어 중독으로 학생들의 문해력 저하 문제가 부각되며, 과도한 디지털 기기 사용이 인지 발달을 저해할 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 이처럼 AI가 서비스에 가져올 긍정적인 효과뿐만 아니라, 부정적인 영향력이나 경험에 대해서도 충분히 인지하고 그 범위와 방식을 고려해야 할 것입니다.

마치며

지금까지 다양한 툴 서비스에서 제공하는 AI 기능과 사용자 경험을 살펴보았는데요. 사용자에게 편리한 경험을 제공하기 위해 AI를 적극 활용하는 것은 현시대에 꼭 필요한 부분이라 생각합니다. 다만 AI가 좋다고 해서 무조건 서비스에 적용하기보다는, 사용자가 원하는 목표를 달성할 수 있도록 사용자 중심으로 기획하는 것이 선행되어야 하죠. 이를 위해 우리가 제공할 수 있는 것은 무엇인지, AI의 접근성과 활용성, 실효성 등을 꼼꼼히 고려해 보시길 바랍니다.

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