2025년은 그 어느 때보다도 AI가 다양한 서비스에 적용되고, 확장된 시기가 아닐까 싶습니다. 서비스에서 AI를 쓸 수 있다는 것 자체가 이제는 선택이 아닌 필수가 되어가고 있는데요. 그에 따라 전통적인 서비스는 자신들의 방법으로 AI를 도입하는 데 힘썼고, 역으로 AI를 활용해 기존에는 쉽게 접근할 수 없었던 기능이나 서비스를 만들고 공개하는 사례도 많아졌습니다.

무엇보다 단순 자동화를 넘어, 자율성이라는 키워드를 바탕으로 근본적인 전환점을 맞이했다는 점에서 의미가 있었다고 생각합니다. 프롬프트 입력이라는 요청 단계를 기다리지 않고, AI가 스스로 목표를 설정하거나, 복잡한 다단계 작업을 수행하는 에이전틱 시스템이 서비스의 전면에 등장했고요.

2025년에 직접 여러 도구를 써보고, 동시에 AI 기능을 서비스에 붙여보는 과정에서 가장 크게 체감한 변화는 크게 네 가지였습니다.

생성형 기능이 디자인 작업을 넘어 프로세스에 들어오기 시작했다는 점
대화형 인터페이스(CUI)와 멀티모달이 ‘실험’이 아니라 ‘기본 옵션’으로 올라왔다는 점
요청한 결과를 생성하는 것에서 끝나지 않고, 다음 작업을 제안하는 등 적극적으로 참여하는 점
협업과 핸드오프(디자인→개발→테스트)가 도구 안에서 더 단단히 엮이기 시작했다는 점

오늘은 2025년에 소개했던 서비스(도구)들이 어떤 트렌드에 발맞추기 위해 무엇을 강화해 왔는지, 그리고 이제 막 시작된 2026년에는 어떤 형태의 도구가 우리 앞에 더 많이 등장할지, 서비스/프로덕트 디자인 관점에서 정리해 보겠습니다.

2025 주요 키워드: 어시스턴트와 대화형 사용자 인터페이스

2025년의 디자인 툴 트렌드를 두 개의 키워드로 요약하면 AI가 ‘어시스턴트’로서 디자인 작업 흐름에 항상 관여하기 시작했다는 점, 그리고 추상적인 느낌과 목표를 전달하면 이를 실행 가능한 결과물로 변환하는 바이브 디자인이라고 생각합니다.

먼저, 올해 다양한 서비스에서 공통적으로 확인할 수 있었던 AI 활용 방식은 ‘어시스턴트’였는데요. 특히 대화형 인터페이스를 자주 접할 수 있었습니다. 메신저 기반의 익숙한 경험을 그대로 활용할 수 있으면서도, AI라는 대상을 보다 친숙하게 다룰 수 있는 방법이기 때문입니다.

대화형 사용자 인터페이스(CUI)는 서비스에서 어떤 행동을 하기 위해 버튼을 클릭하던 기존 GUI 중심의 행동 방식을 크게 바꿔주는 접근입니다. 사람과 대화하듯이 말하거나 업무 요청을 진행할 수 있어 직관적이고, 학습 과정을 상당 부분 줄여주며, 때로는 감정적으로 몰입할 수 있는 환경을 제공한다는 장점이 있습니다. 이런 배경에는 자연어 처리와 대규모 언어 모델(LLM)의 발전이 있는데요. 복잡한 문장을 이해하고, 의도와 어조를 파악하며, 긴 대화에서도 맥락을 유지해 주는 것이 가능한 수준까지 올라왔기 때문이죠.

앞선 내용들을 바탕으로 올해 소개한 서비스를 다시 살펴보면, 두 가지 서비스가 먼저 떠오릅니다.

MagicPath AI

MagicPath는 ‘보라색 그라디언트 로그인 화면’처럼 자연어 요청만으로 실제 작동 가능한 웹 UI를 빠르게 생성하고, 결과를 HTML/CSS까지 내보내는 방향으로 연결합니다. 이건 2025년에 본격화된 변화(디자인이 ‘결과물 생성’이 아니라 프로세스/핸드오프까지 엮이는 흐름)를 그대로 반영하고 있습니다.

무엇보다 ‘하나의 화면’이 아니라, ‘흐름(Flow)’을 가져갈 수 있다는 점이 여전히 매력적인데요. 무한 캔버스에서 화면 간 연결을 유지하며 작업하게 만들어, 컴포넌트 단위 자동 생성을 넘어, UX 설계(플로우 단위 의사결정)로 사용자를 끌고 가는 점이 중요하다고 생각합니다.

올해 이와 비슷한 서비스가 정말 많이 쏟아졌기에, 내년에는 이들이 어떤 방식으로 생존하고, 더 나은 경험을 제공할 것인지가 중요해 보입니다. (참고: 전문 지식 없이도 웹 기반 UI 뚝딱 생성하는 'HeroUI')

Picsart AI 어시스턴트

대화를 통해 아이디어를 즉시 시각화하고 편집할 수 있는 '끊김 없는 워크플로'를 제공합니다. 생성된 결과물이 단순 이미지가 아니라 레이어 구조가 유지되어 세부 수정이 가능하다는 점, 다양한 AI 도구를 함께 사용할 수 있다는 점에서 기존의 UX(User Experience)를 보완하는 AX(Agentic Experience)를 어떻게 활용하면 좋을지에 대한 힌트를 얻기 좋은 곳입니다.

수없이 많은 서비스 중에서 이들이 2025년 디자인과 AI의 흐름을 대표한다고 볼 순 없지만, 기술적 한계 또한 분명히 느껴졌습니다. 무엇보다 창의적인 결과를 내놓지 못한다는 점, 그리고 맥락을 명확하게 이해하지 못한다는 점이 큽니다. 아마 바이브 디자인을 해보신 분들이라면 한 번씩 경험해 보셨을 문제로, 학습된 데이터 내에서만 작동하기에 대부분 비슷한 스타일의 디자인을 만들어 주기 때문입니다.

또 요청 사항을 어떻게 작성하고 전달하냐에 따라 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 오픈소스 기반이 아닌 상용모델(제미나이 3.0, GPT 5.2 등)을 가져다 쓰기에, 서비스에 문제가 발생할 경우 바로 영향을 받는다는 점도 존재합니다. 그래서 여전히 어떤 도구를 어떻게 써야 하는지 고민하고 학습하는 과정이 필요합니다. 서비스 자체에 대한 학습 시간은 줄었지만, AI를 어떻게 활용하면 좋을지에 대한 고민을 그만큼 시작하게 된 시기라고 생각합니다.

2026 주요 키워드 : 지능형 오케스트레이션과 에이전틱 UI

이미 많은 분들이 내년도 디자인 트렌드와 관련된 많은 자료를 보셨을 테고, 그곳에서 반복적으로 언급되는 키워드들을 보셨을 것 같은데요. 저는 2025년의 트렌드를 바탕으로, 2026년에는 어떤 성격의 디자인 도구가 어떤 목적으로 등장할 것인지를 생각해 봤습니다.

먼저 2026년은 AI가 단순한 도구를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 '에이전트'로 진화하며, 디자이너는 이들을 총괄하는 '오케스트레이터'이자 '디렉터'의 역할을 수행하게 될 가능성이 높습니다. 이미 우리 곁에 에이전트는 여러 방법으로 등장했고, 제 주변에는 수십 개의 에이전트를 직접 구축해, 반복 업무는 물론 사고를 필요로 하는 업무도 직접 수행하는 분들이 생길 정도입니다.

이러한 워크플로우을 개인의 디자인 업무에 맞춰보면, 바이브 디자인으로 끝나는 것이 아니라 완성된 디자인을 우리가 설정한 기준과 목표에 맞게 계속해서 다듬을 수 있죠. 또 필요하다면 관련된 자료를 찾아, 반영하는 등의 활용이 보다 가까워질 것이라 생각합니다. 정확히는 하나의 에이전트가 아니라, 여러 개의 멀티 에이전트 시스템을 누구나 손쉽게 활용할 수 있는 거죠.

또한 기획, 디자인, 세부 수정 및 퍼블리싱, 테스트와 피드백 수집 등 하나의 큰 줄기로 연결된 업무 단계를 각각의 에이전트가 수행하게 됩니다. 결국 우리는 우리의 직관을 더하고, 단계별로 필요한 결정 사항을 확인하는 역할을 하게 될 가능성이 높습니다. 이에 따라 정답에 가까운 화면을 만드는 것보다, 상황에 맞게 ‘화면이 바뀌는 규칙’을 설계하는 역량이 더 중요해질 수 있는데요. 이를 총괄하는 마스터 에이전트도 함께 활용할 수 있지 않을까 싶습니다. 물론 생성 품질은 지금보다 높아져, 자잘한 수정 사항을 요청하는 빈도도 줄어들 것입니다.

이미 어도비는 2025년 10월 28일, 공식 행사를 통해 디자인의 모든 작업 단계(아이데이션부터 제작 및 전달까지)에 AI를 활용하고, 주요 서비스에 에이전트형 AI 어시스턴트를 도입한 소식을 전했습니다. (출처)
또, 같은 행사를 통해 프로젝트 Moonlight를 소개해며 개별 앱의 AI 어시스턴트를 오케스트레이션해, 아이디어에서 최종 결과물까지 사용자의 목표에 맞게 조율하는 개인을 위한 오케스트레이션 AI 개념을 전했습니다. (출처)

서비스 입장에서는, 에이전틱 UI와 제너레이티브 UX를 보다 가까워질 것 같습니다. 채팅형 인터페이스는 익숙하고, 서비스에 쉽게 반영할 수 있지만 아직은 정적인 모습에 머물러 있습니다. 그래서 사용자의 의도와 상황에 따라 인터페이스가 실시간으로 생성되는 에이전틱 UI가 더 중요해지고 있습니다.

현재 이 사용자가 어떤 상태에 있는지, 서비스를 얼마나 능숙하게 활용하고 있는지 등을 따져, 현재 상황에 최적화된 레이아웃과 정보가 제공된다면 어떨지 벌써 기대됩니다. 이는 앞서 언급한 멀티 에이전트, 생성형 디자인과도 연결되어, 단순히 레이아웃을 생성하는 것을 넘어, 실시간으로 사용성 테스트를 수행하거나, 개선안을 바로 제안하는 파트너로 자리 잡을 가능성도 높습니다.

구글은 지난 15일, A2UI라는 오픈소스 프로젝트를 발표했는데, 대화 맥락에 맞춰 에이전트가 실시간으로 UI를 생성하여 사용자에게 가장 적합한 인터페이스를 제공하는 기술이 담겨있습니다. 예를 들어, 식당 예약 에이전트가 파티 규모, 날짜 등을 입력받는 맞춤 UI를 대화 중간에 즉석에서 생성할 수 있는 내용이 포함되어 있습니다. (출처)
스탠포드 대학의 논문 ‘Generative Interfaces for Language Models’에서도 비슷한 내용을 확인할 수 있는데요. LLM이 사용자의 목표에 따라 UI 위젯과 인터랙션을 동적으로 생성하는 ‘Generative Interface’ 패러다임을 포함하고 있습니다. 전통적 챗봇 대비 최대 72%까지 사용자 선호도가 향상되며, 인터페이스의 적응성과 상호작용성 측면에서 뛰어난 성능을 보였다고 합니다.

2026년 함께 살펴보면 좋은 키워드: 도메인 특화 모델과 페르소나

2025년의 한계 중 하나가 결과물의 스타일 수렴이었습니다. 2026년에는 이를 깨기 위한 해법으로 도메인 특화 모델이 중요해질 수 있습니다. 더 높은 정확도/낮은 비용을 바탕으로, 범용 LLM이 채우지 못했던 특수 작업 요구사항을 충족하고, 그 자체가 제품의 해자로 작동할 가능성이 큽니다. 또한 페르소나/브랜드/정책을 모델이 지속적으로 기억·적용하는 방향으로 발전하면, 맥락 부족 문제를 실질적으로 줄일 수 있을거라 생각합니다.

이미 2025년 기준 미국 의료기관의 22%는 도메인 특화 AI 도구를 도입했으며 이는 1년 전 대비 7배나 증가한 수치입니다. 법률, 금융, 미디어 등 다룬 분야에서도 비슷한 흐름이 이어지고 있으며, 2026년에는 범용 AI가 아닌 도메인 특화 AI 관련 서비스나 모델이 더 다양하게 등장하지 않을까 생각합니다. (출처)

개인적인 기대: 시뮬레이션 기반 UX 테스트 및 가상 사용자 피드백

개인적으로 최근 계속해서 테스트해 보고, 사용하는 도구 카테고리는 바로 가상의 사용자를 활용한 피드백 제공과 정리인데요. 요즘IT를 통해서도 관련 서비스를 소개한 바 있습니다.

Uxia

‘User testing, Reinvented’라는 슬로건을 내걸고, 실제 사람을 대신하여 인공지능이 사용자 행동을 시뮬레이션하는 서비스입니다. 제품의 사용성을 테스트하는 ‘합성 테스트’라는 접근 방식을 활용하고 있으며, 이는 더 이상 사용자를 모집하기 위해 여러 날을 기다리거나, 값비싼 비용을 지불하거나, 방대한 양의 테스트 내용을 분석하느라 투자하는 리소스를 줄일 수 있다는 장점을 지니고 있습니다.

2025년이 만드는 속도가 빨라진 해였다면, 2026년은 그 속도를 검증과 개선이 따라잡아야 하는 해가 될 가능성이 크다고 생각합니다. 에이전틱 UI/제너레이티브 UX가 본격화될수록 우리가 테스트해야 할 경우의 수는 늘어날 수밖에 없고요. 이때 기존 방식(리서치 모집→테스트 진행→분석)이 그대로라면, 디자인/제품 팀은 제작 속도에 비해 검증 속도가 느려질 수 있습니다.

그래서 2026년의 시뮬레이션 기반 UX 테스트는 사람을 대체하려는 접근이라기보다, 테스트를 더 잘 쓰기 위한 사전 검증 방법으로 자리 잡을 가능성이 높습니다. 합성 테스트로 빠르게 실패를 걸러내고(IA, CTA 가시성, 플로우, 카피, 접근성 위반 등), 그다음 진짜 사용자를 통해 핵심적인 요소만 빠르게 확인할 수 있는 구조를 만드는 방법이기도 합니다. 즉, 리서치의 품질을 올리면서도 리드타임을 줄이는 방식으로 볼 수 있고, 이를 적극적으로 도와주는 서비스가 더 많이 등장할 가능성이 높습니다.

마치며

정리하면, 2026년의 디자인 도구는 ‘빠르게, 잘 그려주는 도구’를 넘어, 일을 끝까지 책임지는 도구에 가까워질 가능성이 큽니다. 하나의 모델이 모든 것을 해결하는 방식이 아니라, 기획·디자인·퍼블리싱·테스트·리서치 같은 단계를 에이전트로 분해하고, 이를 연결·감독하는 지능형 오케스트레이션이 도구의 중심이 됩니다. 동시에 사용자의 의도와 상황에 맞춰 UI가 실시간으로 구성되는 에이전틱 UI가 실험 단계를 넘어 제품 전략으로 편입될 수 있습니다.

또한 도메인 특화 모델과 페르소나(개인화·브랜드/정책 메모리)는 결과물의 스타일 수렴과 맥락 부족이라는 2025년의 한계를 보완하는 핵심 축이 될 것입니다. 마지막으로 시뮬레이션 기반 UX 테스트는 제작 속도와 검증 속도 간의 격차를 줄이기 위한 현실적인 해법으로, 2026년 제품팀의 리드타임을 바꾸는 도구군으로 성장할 가능성이 큽니다.

여러분의 생각은 어떠신가요? 2026년에 가장 기대하는 디자인 도구/기능은 무엇인가요?