UX (Ko)
Agentic UX는 왜 필요할까요?
24년 7월, OpenAI의 AGI가 공개되면서 에이전트가 업계의 핫토픽으로 부상했습니다. 아직 완성도 높은 에이전트 기능을 구현한 곳은 없지만, 많은 서비스들이 앞다퉈 에이전트 기능 도입을 시도하고 있는 상황입니다.
프로덕트 디자이너로써, 올해 Figma의 Make 기능 업데이트가 임팩트가 컸는데요. 해당 기능은 쿼리를 통해 요청하면 개발 결과물을 제공 받을 수 있는 기능입니다. 복잡한 프레임 시안을 개발 요청 했을 때 아직 에러가 발생하기는 하지만, 쿼리를 통해 개발을 요청했을 때 결과물의 완성도가 예상보다 높았습니다. 디테일한 스타일 수정에 대한 요청사항 반영률도 준수했습니다. 이미 몇 년 전 다양한 직군이 사용하는 협업 툴로 도약을 성공한 Figma가 기획부터 개발까지 전체 프로덕트 사이클을 커버하는 Agentic AI로 변화하는 것은 이제 시간 문제로 예상됩니다.
이렇듯, 혁신적으로 변화되고 있는 기능에 발맞춰 UX 설계 방식도 크게 변하고 있습니다. 통제에서 위임으로, 기능 중심에서 목적 중심으로 UX 패러다임의 전환이 일어나고 있는 상황입니다. 현재는 일반 서비스와 AI 서비스가 분리되고 있지만, 조만간 구분이 없어질 것으로 예상되기에 UX 패러다임의 전환으로 보는 것이 적절합니다.
전통적인 UX와 Agentic UX의 차이
전통적인 UX (기능 중심)
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사용자가 직접 기능 수행: 이메일 앱 열기 → 새 메일 작성 → 받는 사람 입력 → 제목 입력 → 내용 작성 → 전송
Agentic UX (목적 중심)
•
사용자가 AI에게 일 위임: 클라이언트에게 미팅 일정 확인 메일 보내달라고 요청 → AI가 수행
위임 중심 UX
그렇다면 위임 중심의 UX를 설계할 때는 어떤 부분이 가장 중요할까요? 바로, 전통적인 UX와 다르게 제안형 구조를 갖춘다는 점입니다.
전통적인 UX는 사용자가 주도적으로 버튼을 클릭하거나, 폼을 작성하는 등의 액션을 취하면 시스템이 그대로 실행하는 반응형 구조인데요. Agentic UX는 사용자가 목표를 이야기하면, 시스템이 능동적으로 여러 옵션과 결과물을 제안하고 사용자의 승인을 받아 진행하는 협력적 구조입니다. 자연스럽게 제안을 하고, 받은 피드백으로 결과물을 변경해서 정확하게 사용자의 목표에 도달할 수 있도록 하는 것이 위임 중심 UX의 핵심입니다.
위임의 조건: 신뢰 구축
따라서, 사용자가 안심하고 위임을 할 수 있도록 UX를 설계하는 것이 중요합니다. 이제는 사용자가 직접 일일이 기능을 수행하지 않기 때문에 기능들을 잘 펼쳐놓는 것보다, 사용자가 안심하고 결정을 위임할 수 있는 신뢰 구조를 설계하는 것이 프로덕트 디자이너의 중요한 미션이 되었습니다.
"AI 시대의 UX는 사용자가 모든 것을 직접 제어하는 것에서 벗어나, 시스템을 신뢰하고 위임할 수 있도록 하는 것입니다." — From Control to Confidence: The Quiet UX Shift AI is Forcing on Us
Agentic UX 설계 방법
❶ 목표 기반의 상호작용이 필요합니다.
사용자는 기능 실행을 요청하는 것이 아니라, 최종(혹은 중간) 목표를 이야기합니다. 서비스는 이 목표를 이해하고 필요한 단계를 내부적으로 설계해 실행합니다.
❷ 기능 가시화가 필요합니다.
에이전트는 할 수 있는 일을 스스로 설명하거나 드러내야 합니다. 그렇지 않으면 사용자는 무엇을 기대할 수 있는지 모른 채 혼란을 느끼게 됩니다. 에이전트는 할 수 있는 일이 많지만, 사용자는 그것을 모르는 상황이 발생합니다.
•
사전 제안: 사용자가 성공할 수 있는 예시 작업을 사전 제안
ex. Elicit은 사용자의 쿼리가 불충분할 경우 더 정교화할 것을 제안
ex. 피그마는 프레임을 붙여넣어 원하는 결과물을 받을 수 있도록 프롬프트 창에서 유도
•
교육&알리기(온보딩): 수행 가능한 일을 알리기
ex. v0 메인 페이지에는 사용할 수 있는 템플릿과, 최종 결과물을 볼 수 있는 커뮤니티 섹션이 존재
•
사용 중 제안: 관련해서 수행할 수 있는 일 제안
ex. ChatGPT Operator에서 Instacart를 선택 시 자동으로 프롬프트 제안
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학습 기능: 사용자의 작업 패턴을 분석해 새로운 자동화 가능성 제안
❸ 신뢰를 위해, 사고의 가시화가 필요합니다.
AI가 어떤 판단을 하고 있으며, 어떤 경로로 결과에 도달했는지를 사용자에게 보여주는 것이 중요합니다. 이러한 생각의 흐름을 언제, 얼마나, 어떻게 보여줄지를 결정하는 것이 UX 설계의 주요 과제가 됩니다.
•
진행 상황 표시: 어떤 과정으로 얼만큼 진행했는지 알리기
ex. v0는 로딩 과정에서 생성되고 있는 코드를 노출
•
판단 근거 설명: 왜 이러한 결과를 수행했는지 알리기
ex. ChatGPT o1
•
대안 제시: 다른 결과물을 받을 수 있는 방법을 제안
ex. ChatGPT
❹ 사용자 개입 가능성 (User Interruptibility & Control)
에이전트가 자율적으로 실행되더라도, 사용자는 언제든 개입하거나 중단할 수 있어야 합니다. 사용자가 결과에 책임을 져야 하므로, AI가 독단적으로 판단하는 것에 대한 저항이 있습니다. 되돌리기(Undo)와 중단(Interrupt)은 필수 UX입니다.
"신뢰를 기반으로 한 위임은 언제든 되돌릴 수 있다는 확신이 있을 때 가능합니다. 사용자가 시스템의 행동을 멈추거나 수정할 수 없다면, 위임은 곧 불안감으로 바뀝니다." — From Control to Confidence: The Quiet UX Shift AI is Forcing on Us
ex. ChatGPT Operator는 AI가 수행 중인 화면에 마우스 Hover 시, Take Control 버튼 노출
•
자동화가 아닌 협업을 설계하는 것에 집중
•
중간에 멈추거나 일부만 수정하거나 되돌릴 수 있는 여지를 인터페이스가 명확히 보여줘야 함
❺ 리스크 관리 (Risk Awareness & Confirmation)
AI가 외부에 영향을 줄 수 있는 중요한 행동을 실행할 때는, 반드시 명확하고 주의를 끌 수 있는 확인 UI가 필요합니다. 또한, AI의 판단은 기업 프로세스, 컴플라이언스, 이해관계자에게 직접 영향을 미칩니다. 따라서 윤리적 기준은 알고리즘 내부가 아닌 인터페이스 상에서 가시화되어야 합니다.
ex. ChatGPT Operator는 비교적 무관한 사이트에 접속할 경우 사용자에게 허락을 구함
•
편향 경고: "이 후보군은 특정 인구군을 과소 대표할 수 있습니다."
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영향 표시: "이 결정은 3개 부서 12명에게 영향을 줍니다."
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대안 제시: "다른 접근 방식을 고려해보세요."
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규정 확인: "이 제안은 회사 정책 및 법적 기준과 일치합니다."
결론
Agentic UX의 필연성
Agentic UX는 단순히 새로운 트렌드가 아닙니다. AI 서비스라면 Agentic UX가 필수 조건입니다.
"에이전트 기반 인터페이스는 선택이 아닌 필수가 될 것입니다. 사용자는 더 이상 복잡한 소프트웨어를 학습하려 하지 않습니다." — The AI Agent RevolutionThe AI Agent Revolution
패러다임 전환의 핵심 방향
❶ 조작에서 위임으로
•
사용자는 '무엇을 클릭할까'를 고민하지 않고, '무엇을 맡길 수 있을까'를 판단하게 됩니다
•
UX는 사용자의 목표 표현–시스템의 실행–결과 피드백의 루프를 설계하는 일이 됩니다
❷ 기능에서 신뢰로
•
AI의 자율성을 설계하는 것은 곧 신뢰를 설계하는 일이 됩니다
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신뢰는 한 번 구축되면 모든 상호작용을 더 효율적으로 만듭니다
❸ 개별 앱에서 통합 경험으로
•
현재의 앱 중심 경험에서 목적 중심의 통합 경험으로 전환됩니다
"미래의 사용자는 '어떤 앱을 써야 하나'가 아니라 '이 목표를 달성하려면 어떤 에이전트가 필요한가'를 생각하게 될 것입니다." — The AI UX Compass: A Framework for Transforming Features into Agents
참고 아티클 및 링크
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