요컨대 전통적인 XD팀은 UX 리서처, UI 디자이너, UX 라이터, 인터렉션 디자이너, 서비스 디자이너 등 각각의 전문 역할이 파이프라인처럼 연결된 구조로 운영됐다. 리서처가 사용자를 이해하면 디자이너가 구조를 잡고, 라이터가 언어를 입히고, 개발자에게 전달하는 순서였다. 각 역할의 전문성이 깊고 명확한 대신, 단계 사이의 전달 과정에서 맥락이 유실되고 속도가 느려지는 구조적 한계가 있었다. 바야흐로 AI의 등장은 이 구조를 근본적으로 흔들었다. 리서치 분석, 카피 초안 생성, 프로토타입 변형, 접근성 검수처럼 각 역할이 독점하던 작업들을 AI가 보조하거나 대신 처리하면서, 역할 간의 경계가 유동적으로 변하기 시작했다. 한 명의 디자이너가 AI를 통해 리서치 인사이트를 소화하고 UI를 탐색하며 카피 방향까지 잡는 것이 가능해진 것이다.
---『01_“전통적 XD 팀의 역할과 한계”』 중에서

결국 맥락이 풍부한 리서치 라이브러리는 단순한 저장소가 아니라 팀의 사고방식을 바꾸는 환경이 된다. 개인의 학습이 팀의 학습으로, 팀의 학습이 조직 전체의 기억으로 확장되는 구조. 지식 공유가 강요가 아니라 자연스러운 문화로 정착될 때, 조직은 복잡한 문제를 함께 해결하는 방향으로 진화한다. AI는 그 진화를 가속하는 도구다. 방향을 정하고 데이터에 의미를 부여하는 것은 여전히 사람의 일이다.
---『03_“발견과 정의의 가속화: 리서치, 라이팅”』 중에서

AI 시대의 디자인 팀은 개별 역량을 넘어 팀 전체가 지속 성장하는 구조를 구축하는 데 집중해야 한다. 생성형 AI는 주니어에게는 실무 경험의 공백을 메우는 ‘학습 가속기’가 되어 문제 정의와 의사 결정의 근거를 스스로 세우는 법을 훈련시키며, 시니어에게는 자신의 직관과 경험에 균열을 내어 사각지대를 발견하게 돕는 ‘사고의 파트너’ 역할을 수행한다. 주니어의 질문이 정답을 찾는 과정이라면 시니어의 질문은 선택에 따른 손익(Trade-off)을 따지는 과정이기에, 팀 차원에서는 AI 산출물을 검증할 수 있는 명확한 디자인 원칙을 공유하고 AI를 단순 위임이 아닌 사고를 확장하는 도구로 활용하는 문화를 정착시켜야 한다.
---『06_“AI 전문가와 협업하는 팀 빌딩”』 중에서

이에 우리는 AI 디자인 윤리 강령의 구성을 다섯 개 축으로 제안한다. 첫 번째 축은 사용 범위 정의다. 어떤 작업에 AI를 사용할 수 있고, 어떤 작업에는 사용하지 않을 것인지를 명시한다. 예를 들어, 취약 계층을 대상으로 하는 서비스의 핵심 설계 결정, 아동 대상 인터페이스 설계, 개인의 금융·의료 정보와 연결된 UX 판단은 AI 단독 결정이 아닌 반드시 인간 검토를 거치도록 명시하는 것이다. 여기서는 사용할 수 있는 것의 목록보다 사용하지 않을 것의 목록이 더 중요하다. 두 번째와 세 번째 축은 각각 데이터 윤리와 투명성 기준이다. 서로 유기적으로 맞물려 있는 이 두 기준은 앞서 다룬 편향 필터링과 프라이버시 가이드라인을 조직 공식 문서로 격상시키는 것이다. 리서치 데이터의 다양성 기준, 외부 AI 서비스 입력 금지 데이터 등급, AI 생성 결과물의 저작권 검증 절차를 하나의 문서 안에 통합한다. 나아가 AI가 설계 결정에 관여한 부분을 팀 내부 문서에 명시하는 것이다.