<div id="readability-page-1" class="page"><div>지난 3월, 토스 디자인 챕터는 AI Contest를 열었어요. 규칙은 단 하나였어요. AI로 뭐든 만들어보기.형식도 결과물도 자유예요. 업무와 관련 없어도 괜찮았고, 단순 재미로 만들어도 되고, 완성도가 높지 않아도 됐어요. 중요한 건 AI를 직접 만져보고, 자신의 문제를 스스로 해결해 보는 경험이었죠.그렇게 한 달 동안 122개의 작업이 모였어요. 흥미로운 점은, 디자이너들이 AI를 활용하는 방식이 몇 가지 공통된 방향으로 나뉘었다는 거예요. 그중 인상적이었던 네 가지 사례를 소개할게요.<h2 id="384a360d-33e3-804e-b26a-e4ab24696c8f">반복되는 일을 AI에 넘기다</h2><figure id="384a360d-33e3-80e3-b8d5-ef0f220c628d"><img src="https://static.toss.im/ipd-tcs/toss_core/live/15bd515f-7007-43b7-857e-8807d4d356f4/image-2026-06-19T213239.828-ezgif.com-compress-png.png" alt=""></figure>컬러 추출 자동화 로직이미지를 넣으면 UI에 쓸 색을 자동으로 추출·보정해 주는 로직이에요. 색 추출은 사진마다 결과가 제각각이라, 토스에서 몇 년째 진전이 없던 과제였어요. AI와 함께 보정 로직 초안을 코드로 만든 뒤, 샘플 이미지를 잔뜩 넣어 만들고, 확인하고, 고치는 사이클을 빠르게 반복했어요. 그렇게 깎아낸 로직이 지금 토스 쇼핑 상품 카드의 색상에 실제로 적용되고 있어요.<h2 id="384a360d-33e3-8017-98b0-f5d2ab012835">나를 복제해 협업 비용을 줄이다</h2><figure id="384a360d-33e3-80ab-8a5f-d7935fb410ae"><img src="https://static.toss.im/ipd-tcs/toss_core/live/f0cdd0e0-4997-4a3d-a4ce-58300f18fd60/Frame_1707482502.png" alt=""></figure>나의 지식과 커뮤니케이션을 통째로 학습시킨 슬랙(메신저) 봇이에요. 디자인·요건 질문이 하루에도 수십 번 들어왔는데 답변하는 데 시간이 너무 많이 들었어요. 이 문제를 해결하려고 봇을 만들었죠. 이제 팀원이 질문을 던지면, 봇이 과거 논의 메시지와 정리해 둔 참고 자료를 근거로 답변 초안을 만들어줘요. 사람은 그 초안을 보고 바로 보낼지 수정할지 결정하면 돼요. 게다가 초안을 고쳐 보내면 봇이 그 수정 방향까지 학습해, 다음 비슷한 질문엔 더 정확하게 답해요. "내가 1.5명으로 늘어난 느낌"이라 했을 만큼 효과가 또렷했고, 토스의 다른 디자이너들도 각자 봇을 만들기 시작했어요.<h2 id="384a360d-33e3-80aa-b234-e78913b5ba61">말 대신 동작하는 걸로 설득하다</h2><figure id="384a360d-33e3-80d4-b958-ed3aaf5738cf"><video muted="" loop="" autoplay="" playsinline=""><source src="https://static.toss.im/ipd-tcs/toss_core/live/5b6ebf45-41b0-4ec0-bb10-4fee0d5cab55/KakaoTalk_Video_2026-06-19-12-10-20.mp4"></video></figure>주식을 사고파는 증권 PC 화면을, 그림이 아니라 '진짜로 움직이는' 화면으로 만든 프로토타입이에요. 보통 디자이너는 멈춰 있는 시안을 그리고, 화면이 어떻게 움직이는지는 말이나 영상으로 설명해 넘기잖아요. 그러면 그 의도가 개발 단계에서 흐려지기도 하고요. 그래서 실제 제품 코드를 직접 만져서, 패널을 끌어다 자리를 바꾸거나 창 크기를 줄이면 화면이 알아서 반응하는 것까지 동작하게 만들었어요. 멈춘 시안이었다면 말로 설명했을 인터랙션을 직접 움직여 보여주며, 개발자와 눈높이를 맞추고 PO까지 설득했어요.<h2 id="384a360d-33e3-80ba-ab78-c868219baf5f">짧은 시간에 퀄리티를 끝까지 밀어붙이다</h2><figure id="384a360d-33e3-8099-a27e-ec0cf1503d8b"><video muted="" loop="" autoplay="" playsinline=""><source src="https://static.toss.im/ipd-tcs/toss_core/live/07ddf3ae-5d59-4a5b-905f-91ddea87b33c/2026-06-1610.28.14-ezgif.com-gif-maker.mp4"></video></figure>토스뱅크 공채 웹페이지의 키비주얼에 들어간, AI로 만든 직군별 모션그래픽이에요. 직군마다 모션을 다 만들어야 하는데 일정이 아주 촉박했어요. 모션의 뼈대 이미지는 직접 만들고, AI(kling)로는 원하는 결과가 나올 때까지 프롬프트를 집요하게 수정했죠. 시작과 끝 프레임은 사람 손을 거쳤지만, 직군별 모션을 단 하루 만에 완성했어요.<h2 id="384a360d-33e3-802c-bc4b-e9f3b40743ef">적용해 보기</h2>디자이너들은 AI로 완전히 새로운 일을 하기보다, 이미 하고 있는 일을 더 빠르게, 더 설득력 있게, 더 높은 완성도로 만드는 데 AI를 활용하고 있었어요. AI를 써보고 싶은데 어디서 시작해야 할지 모르겠다면, 아래 네 가지 방향 중 하나를 생각해보세요.Editor 유아란</div></div>

토스테크

지난 3월, 토스 디자인 챕터는 AI Contest를 열었어요. 규칙은 단 하나였어요. AI로 뭐든 만들어보기.
형식도 결과물도 자유예요. 업무와 관련 없어도 괜찮았고, 단순 재미로 만들어도 되고, 완성도가 높지 않아도 됐어요. 중요한 건 AI를 직접 만져보고, 자신의 문제를 스스로 해결해 보는 경험이었죠.
그렇게 한 달 동안 122개의 작업이 모였어요. 흥미로운 점은, 디자이너들이 AI를 활용하는 방식이 몇 가지 공통된 방향으로 나뉘었다는 거예요. 그중 인상적이었던 네 가지 사례를 소개할게요.
반복되는 일을 AI에 넘기다
컬러 추출 자동화 로직
이미지를 넣으면 UI에 쓸 색을 자동으로 추출·보정해 주는 로직이에요. 색 추출은 사진마다 결과가 제각각이라, 토스에서 몇 년째 진전이 없던 과제였어요. AI와 함께 보정 로직 초안을 코드로 만든 뒤, 샘플 이미지를 잔뜩 넣어 만들고, 확인하고, 고치는 사이클을 빠르게 반복했어요. 그렇게 깎아낸 로직이 지금 토스 쇼핑 상품 카드의 색상에 실제로 적용되고 있어요.
나를 복제해 협업 비용을 줄이다
나의 지식과 커뮤니케이션을 통째로 학습시킨 슬랙(메신저) 봇이에요. 디자인·요건 질문이 하루에도 수십 번 들어왔는데 답변하는 데 시간이 너무 많이 들었어요. 이 문제를 해결하려고 봇을 만들었죠. 이제 팀원이 질문을 던지면, 봇이 과거 논의 메시지와 정리해 둔 참고 자료를 근거로 답변 초안을 만들어줘요. 사람은 그 초안을 보고 바로 보낼지 수정할지 결정하면 돼요. 게다가 초안을 고쳐 보내면 봇이 그 수정 방향까지 학습해, 다음 비슷한 질문엔 더 정확하게 답해요. "내가 1.5명으로 늘어난 느낌"이라 했을 만큼 효과가 또렷했고, 토스의 다른 디자이너들도 각자 봇을 만들기 시작했어요.
말 대신 동작하는 걸로 설득하다
주식을 사고파는 증권 PC 화면을, 그림이 아니라 '진짜로 움직이는' 화면으로 만든 프로토타입이에요. 보통 디자이너는 멈춰 있는 시안을 그리고, 화면이 어떻게 움직이는지는 말이나 영상으로 설명해 넘기잖아요. 그러면 그 의도가 개발 단계에서 흐려지기도 하고요. 그래서 실제 제품 코드를 직접 만져서, 패널을 끌어다 자리를 바꾸거나 창 크기를 줄이면 화면이 알아서 반응하는 것까지 동작하게 만들었어요. 멈춘 시안이었다면 말로 설명했을 인터랙션을 직접 움직여 보여주며, 개발자와 눈높이를 맞추고 PO까지 설득했어요.
짧은 시간에 퀄리티를 끝까지 밀어붙이다
토스뱅크 공채 웹페이지의 키비주얼에 들어간, AI로 만든 직군별 모션그래픽이에요. 직군마다 모션을 다 만들어야 하는데 일정이 아주 촉박했어요. 모션의 뼈대 이미지는 직접 만들고, AI(kling)로는 원하는 결과가 나올 때까지 프롬프트를 집요하게 수정했죠. 시작과 끝 프레임은 사람 손을 거쳤지만, 직군별 모션을 단 하루 만에 완성했어요.
적용해 보기
디자이너들은 AI로 완전히 새로운 일을 하기보다, 이미 하고 있는 일을 더 빠르게, 더 설득력 있게, 더 높은 완성도로 만드는 데 AI를 활용하고 있었어요. AI를 써보고 싶은데 어디서 시작해야 할지 모르겠다면, 아래 네 가지 방향 중 하나를 생각해보세요.
1️⃣ 효율 : 매일 반복하는 일 중 가장 거슬리는 동작 하나를 AI에 넘겨보기
2️⃣ 분신 : 내가 반복해서 답하는 질문을 대신 답해줄 봇 만들어보기
3️⃣ 설득 : 말로 설명하던 디자인을 동작하는 프로토타입으로 보여주기
4️⃣ 퀄리티 : 제한된 시간 안에 더 높은 완성도에 도달해보기
Editor 유아란

디자이너에게 AI로 뭐든 만들어보라고 한다면

댓글