[준의 테크 노트] AI와의 소통 방식이 바뀔 2026년 AI 챗봇은 이제는 많은 사람들에게 실생활의 필수 제품이 되었다고 할 수 있죠. 스마트폰을 열어서 검색보다 많이 쓰며, 정보를 취하기 위한 주요 통로가 되면서요. 그 정보 제공 기능만으로도 핵심 '미디엄(Medium)'의 역할을 넘어서고 있다고 해도 과언이 아닙니다.
근데 이런 AI 챗봇을 활용하는 방식은 이대로 계속 이어질까요? [준의 테크 노트]를 통해서 꾸준히 전해드렸듯이, AI 모델을 통해 AI 챗봇 그리고 에이전트를 만들어 활용하는 방식은 빠르게 진화할 것으로 예상됩니다. 그리고 그 활용 방식은 채팅이 아니라 AI가 필요에 따라 화면을 새로운 인터페이스로 바꾸어 주면서 이루어질 가능성이 커지고 있습니다.
당장 올해 크게 일어날 수 있는 변화입니다. 이미 구글은 사용자 맞춤형 생성형 인터페이스를 만들어 주는 실험적인 제품을 공개하면서 시장에 큰 변화를 예고하고 있습니다. 물론 오픈AI도 이에 반응할 수밖에 없습니다.
오늘 이야기는 곧 주목할 수밖에 없게 될 생성형 인터페이스라는 개념은 어떻게 가능해진 것이며, 이 개념이 어떻게 사용자들의 AI 활용을 바꿀 것인지에 대해서 살펴봅니다. |
[준의 테크 노트] #생성형UI #AI 채팅보다는 인터페이스로 사용할 AI |
2022년 11월, 챗GPT의 출시 이후로 인간이 AI를 이용하는 방식은 거의 변하지 않았습니다. 채팅입니다. 애초에 챗GPT라는 제품 명은 "GPT와 채팅할 수 있는 기능"이라는 뜻을 담은 것이기도 하고, 챗GPT 이후에 나온 클로드, 제미나이, 그록, 라마 등의 AI들은 이름과 답변 성능 정도만 달랐을 뿐, 사용자 경험은 채팅 터미널이라는 방식으로 모두 동일했죠.
채팅은 어떤 명령이나 요청도 포괄할 수 있을 만큼 유연하지만, 정보 전달 및 탐색의 효율성은 떨어질 수 있습니다. 예를 들어, 쇼핑 경험에서 사용자가 "방금 본 옷을 구매해 줘"라고 채팅을 입력하는 것보다는 그냥 '구매' 버튼을 한 번 클릭하는 것이 더 효율적이죠. 또는 여행 계획을 세우는 중이라면, 텍스트 대신 상호 작용과 필터링이 가능한 지도 위에 관심 있는 장소들을 직접 올려놓고 지도 UI 형태로 살펴보는 것이 지리 감각을 효과적으로 익히기에 유리합니다.
그렇기에 최근 구글, 오픈AI 등의 주요 테크 회사에서는 사용자들이 AI와 소통하는 방식을 단순 텍스트 기반의 채팅에서, 지도, 달력, 정보 카드, 목록, 버튼 등이 종합적으로 보이는 그래픽 기반의 UI 로 전환하려는 움직임이 보입니다.
구글은 디스코(Disco)라는 실험적인 브라우저를 통해, 크롬 브라우저에서 사용자가 보는 화면 UI 를 바로 수정해서 보여 주고 있으며, A2UI라는 AI 에이전트용 UI 프레임워크를 공개하기도 했습니다. 오픈AI는 다양한 회사들과의 파트너쉽을 통해 '앱 생태계'를 구성해 챗GPT 안에서 각 회사들이 만든 앱들의 UI가 보이도록 유도하고 있죠.
기존 통념상 웹사이트의 UI란 개발자들이 미리 만들어 둔 틀 안에서 변하기 어려운 것이었지만, 여기에 AI가 적용되기 시작하며, 사용자의 요청에 맞추어 최적화된 UI를 바로바로 생성할 수 있게 되고 있습니다.
바야흐로 '생성형 인터페이스(Generative Interface)'의 시대로 접어들기 시작한 것입니다. |
앞서 말했듯, 그래픽 '유저 인터페이스(GUI)'의 경험을 설계 하는 것은 별도의 학문이 있을 만큼 복잡하고 어려웠습니다. 버튼은 어느 쪽에 위치해야 하며, 필터의 체크박스는 왼쪽에 위치할지, 오른쪽에 위치할지 등, 인간이 컴퓨터와 스마트폰을 쓰는 환경과 심리를 고려해 섬세하게 디자인해야 했죠.
최근 AI가 이렇게 어려운 UI를 즉각적으로 만들 수 있게 된 배경에는 두 가지가 있습니다.
1) 디자인 시스템의 발전과 2) AI의 코딩 능력 발전입니다.
디자인 시스템의 발전부터 살펴볼까요?
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글쓴이: 준. O2O 스타트업에서 일했고, 현재는 글로벌 콘텐츠 회사에서 일하고 있습니다. 스타트업, 웹3, AI 등 새로운 기술이 바꾸어 나가는 세상의 모습을 관찰하고 기록합니다.
[준의 테크 노트]는 테크 기업과 그들이 새로이 개발하는 기술과 현상에 대한 이야기를 전합니다.
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[스트리밍] #어제의아티클 오프라인이 너무 견고한 디즈니 |
오로지 중국에서 압도적인 흥행을 했던 <너자 2>를 제외하면 <주토피아 2>, <아바타: 불과 재>, <릴로 앤 스티치>가 2025년 전 세계 최대 흥행작 1, 2, 3위입니다. 박스 오피스에서 10억 달러 이상을 올린 영화 딱 3편이고, 모두 디즈니 영화들이죠. (이미지: 박스 오피스 모조) |
디즈니가 콘텐츠 회생을 위해 공을 들인 <주토피아2>는 대히트가 되었습니다.
작년 11월 26일에 개봉해 현재 글로벌 박스 오피스 기준 16억 달러(약 2조 3180억 원)에 이르렀는데요. 중국에서도 유난한 인기가 이어지면서 이제 관건은 박스오피스 수입만으로 20억 달러(약 2조 8980억 원)를 넘기는 메가 히트가 되는지에도 시장의 시선은 쏠리고 있습니다. 뒤이어서 개봉한 <아바타3: 불과 재>도 개봉 3주가 된 현재 글로벌 박스 오피스에서 10억 달러(약 1조 4490억 원)를 넘겨 디즈니가 오랜만에 영화관에 불을 지피고, 흥행이 되는 콘텐츠를 연속으로 낸 듯합니다.
그런데 말입니다. 과연 이렇게 흥행에 성공한 영화들이 박스 오피스에서 큰 수익을 올리는 것을 넘어 향후 사업 모델의 중심이 되어야 할 스트리밍 서비스의 확장에도 기여를 할 수 있을까요?
아바타 프랜차이즈만 놓고 보면 제작 단계서부터 이런 의도가 크지 않다는 것을 알 수 있습니다. 아바타는 전 세계의 관객들이 영화관에서 만족하는 콘텐츠가 되어, 어느 곳에서건 사람들을 영화관으로 불러들이면 되는 콘텐츠로 철저히 기획된 것입니다. 넷플릭스와 소셜미디어 시대 이전의 블록버스터 영화 공식이라고도 할 수 있습니다. 시각적 효과의 극대화뿐만 아니라 이제는 물리적인 체험까지 가미 되어서 말이죠.
주토피아 역시 마찬가지입니다. 기록적인 흥행을 이어가고 있음에도 소셜미디어 등지에서 주토피아의 화제성이 크지 않은 이유는 주토피아 역시 극장에 올 관객들을 우선으로 해서 기획되었고, 디즈니가 철저히 이를 노렸기 때문이라고 볼 수 있습니다. 부모와 함께 극장으로 오는 아이들을 포함해 폭넓은 연령층을 대상으로 사랑받는 전형적인 디즈니 콘텐츠이면서 중국에서도 큰 히트를 칠 수 있는 이야기를 가진 콘텐츠이기도 하죠.
그렇다면 디즈니는 사업을 스트리밍을 중심으로 옮겨가야 하면서도 영화관에 최적화된 콘텐츠를 계속해 집중해서 만들고 있을까요? 장기적으로 극장 산업이 성장하기 어렵다면 스트리밍 서비스를 확장하는 방향으로 콘텐츠를 지속해서 만들어야 하는데 말이죠.
현재의 수익을 내기 위해서는 극장 중심의 영화 제작을 포기할 수는 없습니다. 막대한 제작비를 들여서 만든 영화로 수익을 거둘 수 있는 영화관이라는 끈을 디즈니도 유지 시켜야 할 분명한 이유가 있는 것입니다. |
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채팅은 어떤 명령이나 요청도 포괄할 수 있을 만큼 유연하지만, 정보 전달 및 탐색의 효율성은 떨어질 수 있습니다. 예를 들어, 쇼핑 경험에서 사용자가 "방금 본 옷을 구매해 줘"라고 채팅을 입력하는 것보다는 그냥 '구매' 버튼을 한 번 클릭하는 것이 더 효율적이죠. 또는 여행 계획을 세우는 중이라면, 텍스트 대신 상호 작용과 필터링이 가능한 지도 위에 관심 있는 장소들을 직접 올려놓고 지도 UI 형태로 살펴보는 것이 지리 감각을 효과적으로 익히기에 유리합니다.
그렇기에 최근 구글, 오픈AI 등의 주요 테크 회사에서는 사용자들이 AI와 소통하는 방식을 단순 텍스트 기반의 채팅에서, 지도, 달력, 정보 카드, 목록, 버튼 등이 종합적으로 보이는 그래픽 기반의 UI 로 전환하려는 움직임이 보입니다.
구글은 디스코(Disco)라는 실험적인 브라우저를 통해, 크롬 브라우저에서 사용자가 보는 화면 UI 를 바로 수정해서 보여 주고 있으며, A2UI라는 AI 에이전트용 UI 프레임워크를 공개하기도 했습니다. 오픈AI는 다양한 회사들과의 파트너쉽을 통해 '앱 생태계'를 구성해 챗GPT 안에서 각 회사들이 만든 앱들의 UI가 보이도록 유도하고 있죠.
기존 통념상 웹사이트의 UI란 개발자들이 미리 만들어 둔 틀 안에서 변하기 어려운 것이었지만, 여기에 AI가 적용되기 시작하며, 사용자의 요청에 맞추어 최적화된 UI를 바로바로 생성할 수 있게 되고 있습니다.
최근 AI가 이렇게 어려운 UI를 즉각적으로 만들 수 있게 된 배경에는 두 가지가 있습니다.
1) 디자인 시스템의 발전과 2) AI의 코딩 능력 발전입니다.
디자인 시스템의 발전부터 살펴볼까요?
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