디자인시스템이 AI를 만났을 때: FE 개발 패러다임의 변화

HCI 관점에서 읽을 만한 이유

이 글은 AI를 ‘똑똑한 도구’로만 보지 않고, 실제 작업 흐름 속에서 어떻게 쓰고 다듬는지 보여준다는 점에서 HCI 관점에서 의미가 큽니다. 디자인시스템, 마크업 자동화, 사전 준비와 같은 요소는 기술 성능보다 사용자 경험과 업무 절차가 성패를 가른다는 사실을 잘 드러냅니다. 실무자에게는 바로 써볼 수 있는 힌트를, 연구자에게는 사람과 AI가 함께 일하는 방식에 대한 질문을 줍니다.

CIT의 코멘트

이 사례의 핵심은 AI가 마크업을 ‘대신 해준다’기보다, 어떤 준비와 제약이 있어야 팀의 작업을 덜어주는지에 있습니다. 디자인 토큰과 컴포넌트가 잘 정리돼 있을수록 자동화는 쉬워지지만, 반대로 구조가 애매하면 AI는 그럴듯한 결과만 만들고 실제 개발에서는 손이 더 가기 쉽습니다. 그래서 중요한 것은 모델 성능보다 인터페이스와 규칙의 설계입니다. 특히 마크업 자동화는 결과물보다 중간 검토, 수정 경로, 실패했을 때의 되돌리기까지 포함해 설계해야 합니다. 이런 관점은 네이버처럼 큰 조직의 디자인시스템뿐 아니라 국내 스타트업처럼 빠르게 만드는 환경에서도 그대로 유효한데요, 결국 AI 도입은 ‘얼마나 자동화되었는가’보다 ‘얼마나 안전하고 예측 가능하게 협업되는가’의 문제로 읽어야 합니다.

원문을 읽으면서 던질만한 질문

• Q.마크업 자동화에서 AI가 가장 자주 실패하는 지점은 구조 이해, 컴포넌트 매핑, 아니면 예외 처리 중 어디인가요?
• Q.사람이 개입해야 하는 지점을 어떻게 정했는지, 그리고 그 기준이 작업 시간과 품질에 어떤 영향을 줬는지 궁금합니다.
• Q.디자인시스템이 잘 갖춰진 조직과 그렇지 않은 조직에서, 같은 AI 도구라도 결과가 어떻게 달라질까요?