AI/ML

AI 시대, 구성원이 직접 만들어가는 조직의 미래

여기어때 UX Center여기어때

2026년 2월 13일

글. 김선일(Nathan)

부제: 스스로 ‘레시피’를 바꾸고 ‘역량’을 확장하는 성장 시스템

요즘 업계의 화두는 ‘AI를 통한 효율화’

“어떻게 하면 더 적은 리소스로, 더 빨리 산출물을 낼 수 있을까?” 많은 조직이 이 질문에 답하기 위해 AI 툴을 도입하고 프로세스를 개선하고 있죠. 저희 여기어때 UX Center도 마찬가지였습니다.

사실 저희는 2023년부터 AI 도입에 꽤 적극적이었습니다. ChatGPT가 등장하자마자 아이콘 제작을 실험했고, 구성원들이 직접 GPT 빌더로 ‘UX Writing 가이드라인’을 자동화하기도 했죠. 또, 숙소 데이터를 원클릭으로 채워주는 피그마 플러그인 ‘여기쏙’을 자체 개발해 반복 업무를 줄이는 등, 일찍부터 AI를 실무 도구로 활용해 왔습니다.

초기의 빠른 시도들이 있었지만, 시간이 지나면서 활용은 특정 툴이나 개인의 관심사에 머무르는 경향이 보였습니다. 조직 전체가 아닌 일부 구성원만의 무기가 되어가고 있었죠. 무엇보다 AI를 단순히 ‘신기한 도구’로 쓰는 것을 넘어, 우리의 일하는 방식(Process) 자체를 바꾸는 데까지는 나아가지 못하고 있었습니다.

기존 프로세스 위에 AI라는 툴만 얹는 것으로는 한계가 명확했습니다.

“설계를 할 때 우리는 보통 기존의 ‘레시피(Recipe)’를 조합합니다. 하지만 레시피에는 한계가 있어요. 더 좋고 새로운 것을 만들려면 기존의 레시피를 버리고, 재료의 본질(Fundamentals)을 이해해야 합니다.” — Jim Keller (Tenstorrent CEO)

모든 업무 프로세스는 만들어지는 그 시점에는 가장 최적의 방식이었을 겁니다. 그리고 우리는 그 ‘레시피’를 따르는 데 익숙해져 있죠.

우리의 상황이 그랬습니다. 익숙한 프로세스는 그대로 둔 채, AI라는 새로운 재료를 토핑처럼 얹고 있었을 뿐이었죠. 변화를 위해서는 레시피 자체를 버리고, AI를 재료로 하여 프로세스를 새롭게 설계해야 했습니다. 그래야만 개인의 역량 차이를 넘어 조직 전체가 성장할 수 있으니까요.

이 경험을 바탕으로 개인기를 넘어 조직 차원의 시스템을 만들기로 했습니다.

Team & Tracks — 시스템을 통한 주도적인 변화 만들기

도구 활용을 넘어 시스템을 만들기 위해, 우리는 올해 두 가지 키워드를 선정했습니다. 바로 ‘Transform(전환)’과 ‘Beyond(확장)’입니다.

Transform: AI Native로 업무 프로세스와 체계를 바꾸고 효율성을 끌어올린다.
Beyond: Product, Data, Engineering, Business 영역으로 역량을 확장하여 생산성과 품질을 끌어올린다.

이를 실행할 구체적인 시스템을 마련했습니다. 두 키워드를 조직 운영의 실제 축으로 삼아, 기존 도메인 팀 위에 애자일의 ‘챕터(Chapter)’ 개념과 동일한 ‘트랙(Track)’을 만들었죠.

조직 구조를 매트릭스(Matrix) 형태로 재정의했죠.

Vertical (Team): Core UX, UX Strategy 등 각 팀은 도메인별 비즈니스 성과(Business Impact)를 내는 데 집중합니다.
Horizontal (Track): 모든 구성원은 소속 팀과 무관하게, 트랙(Track)에 소속되어 내부 과제와 역량 성장에 집중합니다.

이 시스템의 핵심은 자율성입니다. 구성원들은 본인의 강점에 맞춰 더 기여할 수 있는 트랙을 선택하고, 프로젝트를 스스로 발의하여 수행합니다. 이렇게 자율성이 보장된 트랙(Transform 또는 Beyond)에서 구성원들은 1년 동안 총 6번의 스프린트를 거치며 자율적으로 수립한 과제를 집중적으로 수행하며, 우리만의 새로운 ‘레시피(프로세스)’를 만들어 갑니다.

Transform Track

먼저 Transform Track에 대해 이야기해 보겠습니다. 이 트랙의 핵심은 단순히 일을 빨리 끝내는 것이 아니라, “AI 기반의(AI Native) 업무 프로세스를 정착시키는 것”에 있습니다.

우리는 이를 위해 두 가지 구체적인 목표(Key Results)를 세웠습니다. 첫째, AI 툴 활용 역량을 개인의 노하우가 아닌 ‘조직의 지적 자산’으로 내재화하는 것. 둘째, 실제 프로젝트 산출물(Artifact) 제작 과정을 자동화하여 전체 타임라인을 단축하는 것입니다.

여기어때 UX Center는 ‘레시피’를 이렇게 바꾸고 있습니다

현재 Transform 트랙에서는 다음과 같은 프로젝트들이 진행되고 있습니다. 기존의 업무 방식을 AI 기반으로 재설계하는 구체적인 시도들입니다.

Solution Design WorkFlow w.AI 기존에는 아이디어를 시각화하기 위해 긴 시간 동안 요구사항을 분석하고 와이어프레임을 그려야 했습니다. 이 그룹은 솔루션 도출 프로세스를 AI 기반으로 재정의합니다. 요구사항을 입력하면 AI가 이를 분석하고, 디자인 시스템 규칙을 학습하여 결과물의 밀도를 ‘Ideation → Lo-fi → Hi-fi’ 단계로 고도화하는 실험을 진행 중입니다. 디자이너는 단순 작업 시간을 줄이고 설계 논리를 다듬는 데 집중할 수 있습니다.
Design QA WorkFlow 디자인 핸드오프(Hand-off)와 QA는 반복 업무가 많은 영역입니다. 우리는 AI와 플러그인을 활용해 이 과정을 간소화하고 있습니다. 수정이 필요한 화면을 건별로 작성하던 방식 대신, AI를 통해 단순 반복 작업을 자동화된 Flow로 재구성합니다. 사람이 일일이 수정 사항을 확인하는 수고를 덜고, 시스템이 먼저 오류를 점검하도록 하여 효율적으로 릴리즈 품질을 확보하는 것이 목표입니다.
Comms Design Prompt Framework 내부 공유나 신규 기능 출시 등 커뮤니케이션을 위한 디자인 작업은 톤앤매너를 유지하는 데 적지 않은 리소스가 듭니다. 이 태스크는 덱(Deck) 디자인을 유형화하고, 누구나 준수한 품질의 결과물을 낼 수 있는 ‘프롬프트 가이드라인’ 또는 ‘빌더’를 구축합니다. 스타일과 프롬프트를 자산화하여 실무에 적용함으로써, 커뮤니케이션 디자인 프로세스를 자동화하고 결과물의 품질을 상향 평준화합니다.
Text to Insight UX 리서치 과정에서 IDI, UT, VoC 등 방대한 텍스트 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 데는 많은 시간이 소요됩니다. 우리는 AI를 활용해 다량의 데이터에서 핵심 비즈니스 포인트와 인사이트 도출을 자동화합니다. 레퍼런스 정리부터 설문 디브리핑까지 데이터 정제 과정을 효율화하고, 디자이너는 AI가 정리한 맥락(Context)을 바탕으로 실제 해결책을 도출하는 데 역량을 집중합니다.
Design to Code, Fullstack Builder 개발 조직과 협업하여 시각화부터 실제 배포가 가능한 프로세스까지 End-to-End로 경험합니다. 디자인과 개발의 간극을 줄이고 AI 기반의 효율적인 제품 빌딩 프로세스를 구축하여, 개인의 역량을 확장하고 제품 출시 주기를 단축하는 것이 목표입니다.

Transform 트랙은 고정된 방식이 아닙니다. 프로젝트 진행 중에도 새로운 AI 툴이나 접근 방식이 등장하면 유연하게 반영하며 최적의 방법을 찾아가고 있습니다.

프로세스 개선으로 확보된 시간과 에너지, 이제 우리는 그것을 어디에 써야 할까요? 그 답이 바로 다음 트랙에 있습니다.

Beyond Track

Transform 트랙을 통해 확보된 시간을 우리는 어디에 써야 할까요? 이 트랙은 그 질문에 대한 답으로, “프로젝트의 시작(기획)부터 끝(검증)까지를 책임지는 설계자로의 성장”을 목표로 합니다.

단순히 화면을 그리는 역할에 머물지 않고, 비즈니스와 데이터의 영역으로 넘어가는 것이죠. 이를 위해 우리는 두 가지 목표(Key Results)를 설정했습니다. 첫째, 디자이너가 주도적으로 문제를 발의하고 실행하는 ‘Independent Problem Solver’의 비율을 높이는 것. 둘째, 감이 아닌 데이터와 논리로 설득할 수 있도록 1-Pager, 데이터 리포트 등 ‘설계의 근거가 되는 산출물(Artifact)’ 제작 역량을 확보하는 것입니다.

상반기엔 ‘기초 공사’, 하반기엔 ‘솔루션 구축’

Beyond 트랙은 긴 호흡으로 움직입니다. 우리는 1년을 두 개의 시즌으로 나누었습니다. 상반기(Build a foundation)에는 워크샵과 코스를 통해 문제 해결의 논리적 기초를 단단히 다지고, 하반기(Build a solution)에는 그 사고방식을 실제 업무에 적용할 수 있는 가이드라인과 툴(Tool)로 구체화하는 과정을 밟습니다. 현재 다음과 같은 트레이닝과 프로젝트를 수행하며 ‘본질적인 스킬’을 넓히고 있습니다.

Problem Solving Workshop: 우리는 종종 솔루션에 매몰되어 진짜 문제를 놓치는 ‘터널 시야(Tunnel Vision)’에 빠집니다. 이를 방지하기 위해 이 그룹은 이미 완료된 프로젝트를 다시 꺼내어 ‘5 Whys’ 기법으로 해체하고 재조립하는 훈련을 합니다. “왜 이 버튼을 넣었지?” → “전환율을 높이려고” → “왜 전환이 안 됐지?”를 집요하게 파고들며, 표면적인 UI 개선이 아닌 근본적인 문제 정의(Problem Definition) 능력을 기릅니다.
Data & 1-Pager Course: 설득력은 ‘예쁜 화면’이 아닌 ‘탄탄한 논리’에서 나옵니다. 이 코스에서는 가상의 프로젝트를 설정하고 직접 1-Pager(기획서)를 작성 하거나, 내 디자인의 성과를 증명할 핵심 지표(KPI)를 정의하는 연습을 합니다. 이를 통해 UX 오너는 ‘데이터로 가설을 수립하고 검증하는 설계자’로 변모하게 됩니다.
UX Thinking Playbook & Agent: 솔루션 단계에서 놓치기 쉬운 잠재적 리스크나 소외된 유저 시나리오를 체크리스트화하고, 나아가 복잡한 기획 의도를 자동으로 정리해 주는 ‘UX DAC Agent’ 등을 개발하여, 누구나 깊이 있는 사고를 할 수 있도록 돕는 도구를 만들 예정입니다.

최종 목표: 모두가 ‘독립적인 문제 해결사’가 되는 것

각 트랙의 구성원들은 격달로 진행되는 ‘Cross Learning Session’을 통해 각자의 시도 과정과 결과, 그리고 배운 점을 공유합니다. 서로의 사례를 통해 인사이트를 얻고, 실패와 성공의 경험이 특정 개인에게 머물지 않고 조직 전체의 지적 자산으로 확산되도록 하는 것이죠.

이를 통해 지향하는 바는 명확합니다. 새롭게 혁신한 프로세스와 축적된 역량을 기반으로, 프로젝트의 규모와 관계없이 기획부터 개발까지 전 과정을 주도적으로 이끌어가는 ‘독립적인 문제 해결사(Independent Problem Solver)’가 되는 것이죠.

마치며: 구성원이 직접 만들어가는 조직의 미래

2026년의 여기어때 UX Center는 정해진 시스템에 맞춰 일하는 조직이 아닙니다. 구성원들이 직접 일하는 방식과 미래를 새롭게 설계해 나가는 조직입니다.

스스로 주체가 되어 프로세스를 혁신하고, 자신의 역량을 비즈니스와 데이터 영역으로 확장해 나가는 과정. 이것이 바로 여기어때 UX Center가 정의한 2026년의 모습입니다.

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구성 및 편집: 이소연(Jetty) UX Writer

그래픽: 김제린(Riny) Visual Interaction Designer

*해당 글과 이미지를 인용 또는 재가공 시 출처를 꼭 밝혀주세요.