여러분은 컴퓨터를 사용하면서 점점 더 불편함을 느끼고 계신가요? 자주 사용하는 소프트웨어가 왠지 낡아 보이고, 답답하게 느껴지나요? 이유가 있습니다. ChatGPT로 대표되는 AI 시대가 오면서 우리가 소프트웨어와 상호작용하는 방식에 근본적인 변화가 찾아오고 있기 때문입니다.
전통적인 클릭과 드래그 인터페이스는 점차 사라지고, 새로운 형태의 인터페이스가 등장하고 있습니다. 지금부터 이러한 변화의 핵심과 미래 방향성을 함께 알아보겠습니다.

채팅 인터페이스의 한계: 터미널의 귀환?
2022년 ChatGPT가 등장하면서 우리는 다시 한번 텍스트 기반 인터페이스로 돌아갔습니다. 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)가 터미널을 대체했던 지난 수십 년의 발전이 마치 원점으로 돌아간 듯한 느낌입니다.
단일 입력 필드에 텍스트를 입력하고, 스크롤되는 응답을 받는 방식은 DOS 시대의 터미널과 놀랍도록 유사합니다.
채팅 기반 AI는 확실히 강력하고, 고급 사용자에게 유연하며, 프로그래밍도 쉽습니다. 하지만 터미널이 가졌던 문제점들도 그대로 가지고 있습니다.
- 진입 장벽이 높습니다 – 빈 입력 필드는 초보자에게 위협적입니다
- 직관적이지 않습니다 – 무엇을 물어봐야 할지 알기 어렵습니다
- 조작이 불편합니다 – 객체 선택이나 조작에 적합하지 않습니다
Amelia Wattenberger의 말처럼, “우리는 그림 그리기를 타이핑처럼 만들었지만, 사실 타이핑을 그림 그리기처럼 만들었어야 했습니다.”
채팅 이후의 UI: 7가지 혁신적 패턴
채팅이 소프트웨어의 기본 인터페이스가 되어서는 안 됩니다. 디버그용 인터페이스나 보조 수단으로는 유용하지만, 일상적인 작업에는 적합하지 않습니다. 그렇다면 AI는 어떤 방식으로 소프트웨어를 더 유용하게 만들고 있을까요? 다음 7가지 패턴을 살펴보겠습니다.
1. 공동 작업 인터페이스: 문서 중심의 UI
첫 번째 변화는 ChatGPT Canvas와 같이 문서나 코드가 중심이 되고, 채팅은 옆으로 밀려난 형태입니다. 이러한 인터페이스는 여러분의 작업 결과물을 전면에 배치합니다.
Excel의 Copilot이나 Cursor IDE에서 이와 유사한 경험을 해보셨을 겁니다. ChatGPT에 복사-붙여넣기하는 것보다는 훨씬 낫지만, 여전히 채팅 중심 상호작용의 문제점을 가지고 있습니다.
2. 생성형 우클릭 메뉴: 맥락에 맞는 AI 기능
더 흥미로운 변화는 전통적인 UX를 AI로 재창조하는 방식입니다. 가장 쉬운 시작점은 컨텍스트 메뉴입니다. 무언가를 우클릭하면 AI 기반 작업이 제안됩니다.
예를 들어, Dia 브라우저는 커서 위치에 따라 맥락에 맞는 AI 명령을 직접 제안합니다. 메뉴는 발견하기 쉽습니다. AI가 다음 줄을 작성하는 데 좋다는 것을 추측할 필요가 없습니다 – 제품이 이 기능을 바로 제공합니다.
물론 AI가 할 수 있는 일은 매우 다양하기 때문에, 초기에는 이미 복잡한 우클릭 메뉴가 압도적인 수의 옵션으로 폭발할 수 있습니다. 하지만 시간이 지나면 이런 문제는 해결되고, 유용한 AI 기능을 제공하는 표준적인 방식이 될 것입니다.
3. 직관적인 검색: 정확한 키워드는 이제 불필요
또 다른 혁신은 검색 필드의 재창조입니다. 과거에는 이메일에서 항공편 정보를 찾기 위해 “air canada confirmation”과 같은 정확한 문구를 입력해야 했습니다.
이제는 “출장 항공편이 언제야?”라고 자연스럽게 물어보면 원하는 정보를 찾을 수 있습니다. Superhuman의 자연어 이메일 검색이나 Figma의 이미지 기반 디자인 검색이 그 예입니다.
이런 경험을 한 번이라도 해보면, 기존의 텍스트 매칭 검색 기능이 있는 제품은 낡아 보입니다. 여러분은 이메일 앱에서 “자선 단체의 세금 영수증”을, 코드 편집기에서 “로그인 UI가 정의된 파일”을, 캘린더에서 “다가오는 휴가 일정”을 쉽게 찾을 수 있어야 합니다.
4. 선택 대신 타이핑: 드롭다운에서 벗어나기
또 다른 일반적인 UI 패턴은 선택 도구입니다. 우리는 필터 옵션, 날짜, 테마 등을 끊임없이 선택합니다.
Superhuman처럼 자연어로 “다음 주 수요일”을 입력하는 방식이 더 자연스럽게 되고 있습니다. 자연어 입력 방식의 날짜 선택기는 몇 년 동안 상당한 노력으로 구현 가능했지만, 이제는 모든 팀이 이러한 직관적인 필드를 쉽게 추가할 수 있게 되었습니다.
이런 더 인간적인 컨트롤을 지원하는 새로운 인터페이스가 등장하면서, 세 개의 드롭다운에서 “Helvetica”, “Semibold”, “36pt”를 각각 선택하는 방식이 얼마나 비인간적인지 느끼게 될 것입니다.
더 일반적인 형태로는 Command-K 바가 있습니다. 이는 현재 맥락에 맞는 중요한 작업을 키보드에서 바로 수행할 수 있게 해주는 텍스트 입력 방식입니다. 툴바에서 선택하는 대신, Linear나 Superhuman과 같은 앱에서는 “모두 읽은 상태로 표시”라고 입력하면 명령이 자동 완성됩니다.
5. 인라인 피드백: 실시간 조언
우리는 오랫동안 맞춤법 오류를 표시하는 색상 강조 표시를 사용해 왔습니다. 하지만 이제 인라인 피드백은 단순한 맞춤법과 문법을 넘어섭니다.
Maggie Appleton의 “글쓰기 데몬” 개념은 이를 잘 보여줍니다. 사용자가 원하는 피드백을 제공하는 다양한 성격의 캐릭터를 구성할 수 있습니다. 하나는 반대 의견을 제시하고, 다른 하나는 단순화를 권장하며, 또 다른 하나는 출처 인용을 요구할 수 있습니다.
채팅 기반 리뷰와 피드백에 대한 필요성은 다음 세대의 앱이 인라인 및 주변 의견을 지원함에 따라 감소할 것입니다. 이는 작업을 진행하면서 실시간으로 개선할 수 있게 해줍니다.
6. 자동 정리: 산만함 해소
인간은 다소 지저분합니다. 우리는 좋은 의도를 가지고 있지만, 많은 사람들이 혼란스러운 바탕화면, 받은 편지함, 일관성 없는 이름 패턴의 코드베이스를 가지고 있습니다. 다행히도 컴퓨터는 이제 이를 정리하는 데 능숙합니다.
Figma의 최근 레이어 이름 변경 기능이 좋은 예입니다. 디자이너들은 종종 “Hero Image copy 2”와 같이 제대로 이름 짓지 않은 레이어가 가득한 파일에서 작업합니다. 이제는 “Rename Layers”를 클릭하기만 하면 합리적인 이름으로 변경됩니다.
더 복잡한 정리는 사용자의 후속 질문이 필요할 수 있지만, 대부분의 제품에서 이는 완전히 채팅 없이 이루어질 수 있습니다.
7. 요약 및 종합: 정보 과잉 시대의 해결책
Apple Intelligence의 알림 요약은 유용한 비채팅 AI의 좋은 예입니다. 시끄러운 그룹 채팅이 “오늘 약속이 취소되고, 다음 주말로 연기됨”으로 요약되는 것은 정말 유용합니다.
그룹 채팅 요약은 LLM이 우리가 노출된 정보의 홍수를 길들이는 데 도움을 줄 수 있는 한 가지 방법일 뿐입니다. 대기업에서 일한 경험이 있다면, 여러분이 참여할 수 있는 것보다 1000배 더 많은 정보가 지나가고 있다는 것을 알 것입니다.
이제 우리는 사람들이 노이즈에서 신호를 추출하고, 그들의 작업과 관련된 중요한 정보를 표면화하는 데 도움이 되는 제품을 구축할 수 있습니다.
미래의 UI: 음성 및 포인팅의 결합
채팅 이후 인터페이스에 대해 이야기할 때 자연스럽게 등장하는 것은 음성입니다.
오늘날 대부분의 AI 음성 채팅은 여전히 선형적인 대화 방식이지만, Amelia Wattenberger는 인간과 AI가 모두 멀티모달이라고 지적합니다. 우리는 동시에 말하고 가리킬 수 있으며, LLM은 동시에 말하고 보여줄 수 있습니다.
채팅 UI에 “오른쪽 상단의 사용자 버튼, 특히 로그아웃 왼쪽에 있는 버튼을 정의하는 코드가 어디 있나요?”라고 입력하는 대신, 해당 버튼 위에 커서를 놓고 “이것의 코드가 어디 있어?”라고 물어볼 수 있습니다. 그러면 AI 에이전트는 “찾았습니다”라고 응답하고 파일을 열어줄 수 있습니다.
이것은 아직 오늘날 우리가 사용하는 워크플로우에 내장되어 있지 않지만, 이제 가능해졌으며 AI와 작업하는 정말 유용한 방법이 될 것입니다.
명백한 일 자동화: 사용자 패턴 기반 제안
개인적으로 가장 좋아하는 비채팅 AI 패턴은 “명백한 일을 자동화”하는 것입니다. 소프트웨어에서 우리가 다음에 할 일은 종종 우리가 지금까지 한 일로 미리 암시됩니다.
마침내 우리는 고객에게 이러한 명백한 후속 작업을 제안하고, 단순히 확인만 하면 되는 제품을 구축할 수 있게 되었습니다.
Grammarly의 오타 수정이 좋은 예입니다. 오타를 만들면 Grammarly가 이를 수정하는 것이 합리적인 다음 작업입니다.
이전에 Cursor에서 볼 수 있는 것처럼 탭 완성 패턴을 채택하여 사용자가 탭을 눌러 다음 가능성 높은 작업을 수행할 수 있도록 하는 전문 도구에 대해 논의한 적이 있습니다. 그러나 이 패턴은 소프트웨어 전반에 일반화될 수 있습니다.
많은 경우, LLM은 합리적인 기본 제목, 레이블을 제공하거나 반복적인 작업에서 우리를 해방시킬 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 이는 우리가 창의적이고 의미 있는 작업에 더 집중할 수 있도록 해줍니다.
완전히 생성된 UI: 미래의 최종 형태?
마지막 하나는 인간-컴퓨터 상호작용의 미래 최종 형태이거나, 아니면 허무맹랑한 꿈일 수 있습니다.
LLM은 이제 사용자 인터페이스를 생성할 수 있습니다. bolt.new가 사용자 인터페이스 코드를 생성할 수 있을 뿐만 아니라, LLM은 이제 현재 사용자의 정확한 요구에 맞게 맞춤형 인터페이스를 실시간으로 생성할 수 있습니다 – 특정 컨트롤, 버튼, 레이아웃, 심지어 탐색까지도 말입니다.
이것은 놀랍습니다. 하지만 몇 가지 문제도 제기합니다.
충분한 속도와 품질 수준에서 이를 수행하는 도전, 그리고 까다로운 제품 설계 및 품질 관리 문제를 해결하기 위한 효과적인 평가를 구축하는 도전은 제쳐두겠습니다. 이들은 해결 가능합니다.
인터페이스가 완전히 동적일 때 더 깊은 문제가 발생합니다. 바로 배우기 어렵다는 것입니다. Office XP에는 자주 사용하지 않는 메뉴 항목을 자동으로 숨기는 “IntelliMenus”라는 기능이 있었습니다. 그 당시 이 기능을 설계했던 PM들은 이를 후회했다고 합니다:
메뉴에 무엇이 있는지 모르는 것이 사람들을 혼란스럽게 했습니다. 당신의 메뉴에 있는 것은 내 메뉴와 달랐고, 또는 휴가를 가면 물건들이 사라졌습니다. … Office 2007에는 ‘적응형 동작을 하지 말라’는 디자인 원칙이 있었습니다.
그래서 생성형 UI가 막다른 길이라는 것을 발견할 수도 있습니다. 또는 LLM이 이러한 장애물을 극복할 만큼 충분히 강력하여 결국 이것이 유일하게 중요한 종류의 UI가 될 수도 있습니다.
새로운 시대의 도래: 소프트웨어 UX의 혁명
이러한 패턴이 우리가 사용하는 소프트웨어에 불균등하게지만 꾸준히 출시됨에 따라, 전통적인 소프트웨어 UX는 점점 더 낡게 느껴질 것입니다.
일부 제품은 적응할 것이고, 다른 제품은 이러한 새로운 패턴으로 새롭게 시작하여 가장 유용하고 즐거운 경험을 제공하는 새로운 경쟁자에 의해 대체될 것입니다.
GUI가 터미널을 대체하던 시대처럼, 지금은 소프트웨어에 대해 흥분할 수 있는 재미있는 시간입니다.
AI 시대의 소프트웨어 인터페이스는 단순한 채팅을 넘어, 우리의 일상과 업무 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다.
여러분은 이러한 변화에 어떻게 대응하고 계신가요? 새로운 인터페이스를 경험해 보셨나요?
참고 자료: Allen Pike, “Post-Chat UI”