프로덕트 디자이너의 실전 AI 활용기

안녕하세요 채널톡 프로덕트 디자이너 클레어입니다. 실제 채널톡에서 프로젝트를 진행하면서 AI를 어떻게 활용했는지, 그중에서도 AI를 도입함으로써 변화를 확실히 느낀 세 가지 사례를 공유드려요.

1. 의사 결정 시간을 반 이상 줄인 사례

먼저 프로젝트를 짧게 소개할게요. ALF 상담 후 평가는, 채널톡 AI 에이전트 ALF가 고객 응대를 잘했는지 AI가 자동으로 평가하는 기능이며 현재는 CBT를 진행중이에요. 무엇보다 이 프로젝트는 스케줄이 타이트했어요.

그래서 “이 일정을 지키려면 프로젝트 진행프로세스 중 어느 단계를 줄여야 할까?”를 생각해봤을 때, 기존 경험상 상세 기획을 정하면서 이해관계자와 의사소통을 하는 단계가 가장 비효율적이라고 느꼈었어요. 이 단계를 줄이는 게 중요하다고 판단했고, 제가 선택한 방법은 단순했어요. 말로만 설명하지 말고, 보여주자. 상세 기획과 시각화를 나누지 말고 같이 진행하자. 말로 듣는 것보다 눈으로 보는게 결정하기엔 빠르니까요.

당시엔 PRD가 없던 상태라, 먼저 Claude와 대화하면서 PRD를 작성했어요. 여기서 제 역할은 “우리 제품과 지금 상황에 맞는 건 어떤지”를 골라주는 거였어요. AI가 옵션을 많이 주더라도, 그중에서 우리 제품에 딱 맞는 걸 사람이 골라주지 않으면 결과물이 너무 일반적이라서 쓸 수 없더라고요.

PRD를 Cursor로 가져가서 한 시간 정도 만에 프로토타입을 만들었고, 그 화면을 그대로 미팅에 들고 갔어요.(피그마는 아예 켜지도 않았어요.) 완성도가 높은 수준은 아니라서 “이걸로도 도움이 될까?” 싶었는데, 팀원 분들이 만족해 주셨어요. 회의 중에 실시간으로 수정하면서 상세 기획을 빠르게 구체화할 수 있었고, 일부는 그 자리에서 바로 픽스할 수 있었거든요. 체감상 일주일 넘게 오갔을 만한 수준의 논의를 1~2일 안에 할 수 있었어요. 그 덕분에 개발 착수 시점이 예상보다 빨라졌고, 목표 일정에 맞춰 기능을 릴리즈할 수 있었습니다.

만든 프로토타입은 다른 방식으로도 쓰였어요. 버전을 조금 더 손본 뒤, 내부 타겟 사용자인 CX 매니저 분들께 직접 사용해 보시게 했어요. 그 인터뷰를 통해 놓친 부분을 찾고 설계를 더 다듬을 수 있었습니다. 시간이 없던 상황이라 기존 방식으로 프로토타입을 하나하나 만들어야 했다면 유저 인터뷰를 하기 어려웠을 거예요. 그리고 AI가 꽤 디테일하게 만들어줘서, 인터뷰이가 프로토타입에 몰입한 상태라 디테일한 인사이트까지 나올 수 있었어요.

2. AI와 핑퐁하며 정책 퀄리티를 빠르게 올린 사례

이 프로젝트에서 중요한 일 중 하나는 AI의 평가 체계를 기획하는 것이었어요. 분류 체계나 구조화는 AI가 정말 잘하는 영역이죠. 그래서 AI에게 내부 문서나 경쟁사 레퍼런스를 주고 분석하게 한 뒤, 새 프레임워크를 같이 설계해 나갔어요.

AI가 처음에 “지식 / 태스크 / 규칙”처럼 ALF 기능 단위로 분류를 제안했을 때, 논리적으로는 괜찮았어요. 그런데 유저 입장에서 생각해보니, 이 카테고리 기준의 평가 결과만 보고는 “다음에 뭘 해야 하지?”가 잘 안 보일 것 같았어요. 그래서 기준을 하나 정했어요. “매니저가 이 카테고리를 봤을 때 다음 액션이 명확해야 한다.” 이걸 전제로 AI에게 다시 수정을 요청했고, AI가 분류 방식을 그에 맞게 다듬어줬어요. 실제 데이터로 시뮬레이션도 돌려보고, 결과가 꽤 괜찮아서 제품에 반영하기로 했습니다.

제가 “유저가 평가 분류를 봤을 때 다음 액션을 명확하게 알 수 있어야 한다”는 기준을 처음부터 줬다면, 토큰과 시간을 더 아꼈겠죠? 이 사례를 통해 느낀 점은, AI는 실행을 잘해주지만, 사람이 방향을 어떻게 잡아주느냐에 따라 결과가 천차만별이라는 거예요. 그때부터는 AI에게 요청하기 전에 “나만의 기준과 방향”을 한번 정리하고 대화를 시작하려고 하고 있어요.

3. 고객에게 디자인을 딜리버리하는 단계에서 AI를 쓴 사례

세 번째는 커스텀 리포트라는 통계 기능 프로젝트예요. 채널톡 고객사의 상담사들이 원하는 조건을 골라서 차트와 리포트를 자유롭게 구성할 수 있는 기능이에요.

이렇게 자유도가 높은 통계 대시보드는, 보통 “어떻게 구성하면 좋을지” 기획부터 어려워하세요. 그래서 채널톡에서는 레시피라는 리포트 템플릿을 제공해요. 이런 템플릿에는 보통 이해를 돕기 위해 목데이터를 넣어 주는데, 기능이 리포트 형태라 정의해야 할 데이터 수가 너무 많아서 작업을 시작하기에 앞서 부담이 컸어요. 여기에 많은 시간을 할애하고 싶진 않아서 AI로 해결해보기로 했어요.

처음에는 개발자 분께 팀명·고객명 같은 데이터셋을 드리고 목데이터 생성을 요청했는데, 리소스가 부족해서 제가 직접 만들기로 했어요. 샘플 JSON을 받아서 Cursor에서 mock 데이터를 채워 달라고 요청했어요. 커서로 하니 프리뷰를 보면서 수치를 조정할 수 있는 점이 좋았고, 제가 원하는 조건을 알잘딱으로 잘 적용해주더라고요. 예를 들면 채널톡은 커머스 고객사 비율이 높아서 예시는 커머스 중심으로, 일본·미국 서비스도 하니까 팀 이름·고객 이름은 현지화해서 넣어달라고 했어요. AI가 처음엔 단순 번역만 해줘서(예를 들면 한글 이름을 영어로 쓴 형태), 어디까지 현지화할지, 어떤 디테일을 챙길지는 아직 사람의 센스가 필요하다는 것을 느꼈어요.

목데이터를 넣어서 배포한 결과는 뚜렷했어요. 목데이터가 들어간 레시피를 보여주니, 전에는 “어려워 보인다”거나, 심드렁 하셨던 분들도 “레시피를 꼭 써보고 싶다”는 반응이 많았어요. 그리고 무엇보다 “아, 이렇게 쓰면 되는구나” 하면서 각 차트의 기획 의도를 바로 이해하시더라고요. 들인 공수 대비 굉장히 만족스러운 결과였어요.

이전처럼 AI 없이 수동으로 더미 데이터를 만들어야 했다면 솔직히 스트레스 받았을 것 같아요. 히트맵 셀 하나하나 값과 순서를 전부 수동으로 지정해줘야 하거든요. 심지어 주제별·국가별로 레시피 세트가 18개나 필요한 상황이었기 때문에 AI가 정말 고마웠던 사례였어요.

마치며

실무에서 저보다 AI를 훨씬 더 잘 쓰고 계시는 분들도 많을 거예요. 반대로 아직 실무에서 AI를 도입하기 어려운 환경이거나 AI가 어려운데 다른 사람들은 AI를 너무 잘 활용하고 있어서 FOMO를 느끼시는 분도 많을 거구요. (밋업에서도 얘기를 나눠보니 요즘 이런 감정을 느끼는 분들이 많으시더라구요...)

하지만 저는 AI 활용의 퀄리티도 결국 도구를 얼마나 잘 다루느냐보다, 내가 방향을 얼마나 명확하게 잡을 수 있느냐에 달려있다고 느꼈어요. 그리고 방향 설정 능력 — 사용자 입장에서 어떤게 좋을지 생각하고, 기준을 세우고, 상황과 맥락에 맞게 판단하는 것 — 은 사실 디자이너가 원래부터 훈련해온 일이에요.

그러니 AI를 아직 잘 못 쓰는 것 같아서 불안하다면, 사실 걱정할 건 생각보다 많지 않을 수 있어요. 지금 하고 있는 일을 잘 하고 있다면, AI는 그걸 더 빠르게 만들어주는 도구일 뿐이니까요.

다만 AI에 관심을 가지고 계시다면 거창하게 시작할 필요 없이, 지금 내 업무에서 가장 귀찮고 스트레스받는 것 하나를 AI에게 떠넘겨 보는 것부터 시작해보면 어떨까요?