Stripe의 케이티 딜, AI를 활용한 디자인 스케일링에 대해 말하다

2차 세계대전 직후, 신기술과 빠른 건설 추진력으로 역사상 가장 거대한 건축 붐이 일었습니다.

처음에는 의도성을 기반으로 했던 모더니즘은 맥락을 고려하지 않은 채 대량 복제되어 차별성이 없고 사용자 경험에 대한 배려가 부족한 '좀비 건물'로 이어졌습니다.

오늘날, AI 도구는 작은 팀도 한때는 방대한 자원이 필요했던 프로젝트를 실행할 수 있게 하여 'AI 건축 붐'을 일으키고 있습니다.

Stripe의 케이티 딜은 이 시대가 전후 건축 붐과 유사하며, 의도성 없이 확장되어 단조롭고 개성 없는 소프트웨어, 즉 '좀비 UI'를 만들 위험이 있다고 경고합니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 독창적이고 상황별 솔루션을 희생하면서도 가장 가능성 있는 답변을 제공하는 데 탁월합니다.

AI의 속도는 '완료의 유혹'을 부추기는데, 빠른 실행이 부실한 문제 해결과 불충분한 차별화를 가릴 수 있습니다.

AI로 작업을 쉽게 생성할 수 있다는 점은 '일회용' 사고방식으로 이어져 고품질 제품에 필요한 장기적인 유지보수와 사용자 영향을 간과할 수 있습니다.

소프트웨어가 세심하게 제작되었다는 느낌과 개성을 갖추려면 의도적인 작은 디테일이 필요합니다.

이러한 의도적인 디자인의 예로는 사용자 입력에 반응하는 Grok 애니메이션, 달력 탭의 특정 날짜, Link와 같은 상황 인식 에이전트가 있으며, 이는 제작자가 사용자 경험과 브랜드 특성에 투자했음을 보여줍니다.

명확한 인간의 관점이 없으면 AI는 개성이 없는 일반적이고 과거 지향적인 결과물을 기본으로 생성할 것입니다.

Stripe은 낙관주의를 통해 브랜드를 정의하여 모든 디자인 세부 사항에 반영하고, 분산된 소유권이 디자인 표준의 일관성을 그 어느 때보다 중요하게 만든다는 점을 인식하여 이 문제를 해결합니다.

목표는 AI의 첫 초안을 단순히 수용하는 것을 넘어 디자인 과정에서 인간의 판단을 포기하지 않는 것입니다.

Stripe은 AI가 생성한 작업을 인간이 만든 작업과 다른 품질 기준으로 다루어야 하는지에 대한 내부 논의에 직면했습니다.

회사는 사용자가 제품 자체의 품질을 우선시하며, 제작 방법이 아니라는 결론을 내렸고, 이는 초기 시도를 넘어서는 결과를 개선하기 위해 '세심한 장인정신'이 필수적임을 의미합니다.

Stripe은 고객이 명시적으로 알아차리지 못할 수 있는 디자인의 미묘한 디테일에서도 즐거움을 주는 장인정신을 강조하며, 이러한 노력을 '펩시 버블링(Pepsi bubbling)'이라고 부릅니다.

디자인에서 좋은 취향을 개발하려면 사용자가 단순히 요청하는 것 이상으로 진정으로 필요로 하고 원하는 것을 알아차려야 합니다.

이는 세상의 비판적인 평가를 통해 품질과 평범함을 구별하고, 자신의 기준을 끊임없이 개선하는 것을 포함합니다.

자신의 즉각적인 제품 영역을 넘어 예술과 과학 같은 다양한 분야에서 영감을 얻는 것은 디자인 표준을 높이고 확장하는 데 도움이 됩니다.

소스에 따르면, 디자이너는 이제 에이전트와 생성형 UI가 확산되는 환경에 직면하여 모든 결정에 직접 참여하는 것이 불가능해졌습니다.

이러한 변화는 디자이너의 역할이 개별 화면을 제작하는 것에서 AI를 안내할 수 있는 확장 가능한 디자인 시스템을 구축하는 것으로 발전했음을 의미합니다.

구텐베르크의 인쇄기가 텍스트를 위한 확장 가능하면서도 주관적인 시스템을 만들 수 있게 했듯이, 현대 디자인 시스템은 최종 제품의 아름다움을 보장하기 위해 자동화와 장인정신 사이의 균형을 유지해야 합니다.

Stripe은 AI를 활용한 빠른 개발을 통해 빌더들이 프롬프트에서 제품 출시까지 거의 즉시 진행할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.

일관성을 위해 AI를 사용하는 중앙 디자인 문서 시스템을 통한 초기 시도는 동일한 프롬프트가 일관성 없는 결과물을 생성하는 문제로 인해 성공적이지 못했습니다.

Stripe의 새로운 CLI 기반 시스템은 개별 구성 요소뿐만 아니라 전체 템플릿과 워크플로를 통합하여 더욱 일관된 제품을 보장합니다.

이 시스템은 의도적으로 '주관적'으로 설계되어 AI를 예상되는 제품 동작으로 안내하고 디자인 표준을 생산 수단에 직접 내장합니다.

전통적인 개발 프로세스는 인력 제한으로 인해 구축될 수 있는 아이디어의 양을 제한하는 품질 필터가 내재되어 있었습니다.

하지만 생성형 AI는 일주일에 20가지 아이디어를 생성할 수 있게 하여, 중요한 품질 관리를 구축 후 편집 단계로 전환시킵니다.

편집자의 역할은 단순한 기능을 넘어 응집력 있는 엔드투엔드 사용자 여정을 보장하는 데 가장 중요해집니다.

빌더들은 구축의 완료를 품질이나 최종성과 동일시하는 뿌리 깊은 습관을 깨야 합니다.

나빌 코레시(Nabil Koreshi)에 따르면, 훌륭한 예술은 AI가 종종 복제하기 어려운 예상치 못한 세부 사항과 더 깊은 근본적인 주제로 특징지어집니다.

AI는 색상 선택과 같은 세부 사항이 임의적이고 의도성이 부족해 보이는 '쓰레기(slop)'를 자주 생산하며, 이는 AI의 창의적 능력의 간극을 보여줍니다.

편집자는 모든 픽셀에 대한 책임을 지고, 각 디테일이 목적을 달성하고 전반적인 디자인 의도에 기여하도록 해야 합니다.

Stripe의 한 사례에서는 원하는 사실감과 유동성을 얻기 위해 팀 애니메이션에 56번의 반복 작업이 필요했으며, 이는 광범위한 인간의 감독이 필요함을 보여줍니다.

AI는 단조로움의 도구가 아니라 디자이너가 더 복잡한 관점을 탐구할 수 있게 하는 창의적인 촉매제 역할을 합니다.

그것은 창의적 촉매제 역할을 하여 단조로운 결과로 이어지지 않고 독창성을 촉진합니다.

제품 생성이 점점 더 접근하기 쉬워지는 시대에 독특하고 예술적인 디자인을 통한 차별화는 매우 중요합니다.

채팅 및 명령줄 인터페이스(CLI)와 같은 현재 인터페이스는 현대 상호작용 디자인의 정점을 나타내지 않습니다.

디자이너는 생성적이고 생동감 있으며 역동적인 시스템을 목표로 새로운 인터페이스와 미학을 발명하기 위해 노력해야 합니다.

AI는 멀티터치 기술이나 신시사이저가 각 분야에 미친 혁신적인 영향과 유사하게 새로운 상호작용 표준과 미학을 혁신할 전례 없는 기회를 제공합니다.

'Built to Grow' 표지를 위해 Stripe은 인간 아티스트가 처음 만든 대리석 디자인을 AI를 사용하여 개선했습니다.

AI는 색상과 선을 미세 조정하는 데 사용되어 인간 아티스트의 원래 의도를 보존하고 확장했습니다.

이 프로젝트의 목표는 인간의 판단을 자동화된 프로세스로 대체하는 것이 아니라 보강하고 확장하는 것이었습니다.

'부리또 딜레마'를 피하고 독특한 결과를 보장하려면 사용자는 브랜드 방향과 개인적 신념을 초기 입력에 통합해야 합니다.

'부리또 딜레마'를 피한다는 것은 비판적 검토와 반복을 통해 초기 AI 초안을 넘어 더 나아가고, 적대적 에이전트를 사용하여 생성된 작업을 비판하고 개선하는 것을 의미합니다.

리더는 단순히 AI 사용을 명령하기보다 탐색을 장려하는 환경을 조성해야 합니다.

독특한 솔루션을 만드는 것은 더 어렵지만, 기존의 '틀에 박힌' 패턴을 고수하는 것보다 더 큰 가치를 제공합니다.

AI는 기존 워크플로를 단순히 가속화하는 것이 아니라 제품 및 경험의 전반적인 품질 수준을 높이는 데 기여해야 합니다.

존 러스킨(John Ruskin)의 고딕 건축에 대한 관찰은 인간의 보살핌과 사고의 표현으로서 개별적이고 동일하지 않은 세부 사항의 가치를 강조합니다.

사용자들은 생산 속도보다 사려 깊은 문제 해결과 개성 있는 디자인에 더 깊은 감명을 받습니다.

디자이너들은 이 디지털 건축 붐에서 제품에 제작자의 '손길과 보살핌'을 불어넣어 '좀비 건물'의 디지털 등가물을 만들지 않고 창조적 르네상스를 육성할 기회를 가집니다.