우리는 지난 몇 년 동안 질문에 답하는 AI 경험 (AI experiences)을 구축하는 데 시간을 보냈습니다. 차세대 제품은 다릅니다. 이들은 직접 행동합니다 (take action).

사용자가 AI에게 _"비행기 표를 어떻게 예약하나요?"_라고 묻는 대신, 다음과 같이 말합니다:

"다음 주 금요일에 방갈로르로 가는 가장 저렴한 직항 항공권을 예약해 줘. 하지만 7,000루피(₹)를 넘지 않아야 해."

AI는 항공권을 검색하고, 가격을 비교하며, 결제 전 승인을 요청하고, 티켓을 예약한 뒤 사용자의 캘린더를 업데이트합니다.

이러한 변화는 **에이전틱 UX (Agentic UX)**라고 불리는 새로운 디자인 분야를 도입합니다.

전통적인 대화형 인터페이스 (conversational interfaces)와 달리, 에이전틱 UX는 AI 에이전트가 실제 작업을 안전하고, 투명하며, 효율적으로 수행할 수 있도록 돕는 데 집중합니다.

훌륭한 에이전틱 경험을 설계하기 위한 원칙들을 살펴보겠습니다.

에이전틱 UX (Agentic UX)란 무엇인가?

에이전틱 UX (UX)는 AI가 사용자를 대신하여 행동하는 인터페이스를 설계하는 실무입니다.

AI 에이전트는 정보로 응답하는 대신 다음과 같은 일을 할 수 있습니다:

• 이메일 전송
• 회의 일정 예약
• 제품 구매
• 문서 분석
• 보고서 작성
• 코드 배포
• 시스템 모니터링
• 다른 에이전트와 협업

인터페이스는 더 이상 단순한 챗봇이 아닙니다.

그것은 인간과 AI가 협업하는 워크스페이스 (workspace)입니다.

챗봇에서 에이전트로

전통적인 AI 상호작용은 다음과 같습니다:

사용자 (User)
   ↓
질문 (Question)
...

에이전틱 상호작용은 다음과 같습니다:

사용자 목표 (User Goal)
     ↓
AI 작업 계획 (AI Plans Tasks)
...

그 차이는 상당합니다.

사용자는 개별적인 답변보다는 성공적인 결과에 더 관심을 가집니다.

1. 작업 위임 (Task Delegation)

에이전틱 UX의 첫 번째 원칙은 사용자가 자연스럽게 업무를 위임할 수 있도록 돕는 것입니다.

사용자에게 상세한 단계별 지침을 제공하도록 요구하는 대신, 목표를 표현할 수 있게 하십시오.

다음 대신:

"항공권을 검색해 줘."

사용자는 다음과 같이 말합니다:

"15,000루피(₹) 미만으로 고아(Goa)로 떠나는 주말 여행을 계획해 줘."

AI는 필요한 하위 작업 (subtasks)을 결정합니다:

• 항공권 검색 (Search flights)
• 호텔 비교 (Compare hotels)
• 예산 추산 (Estimate budget)
• 일정 생성 (Create itinerary)
• 활동 제안 (Suggest activities)

좋은 인터페이스는 계획 과정을 숨기는 대신 이를 보여줍니다.

예시:

✓ 항공권 검색 중...

✓ 호텔 비교 중...
...

사용자는 에이전트가 무엇을 하려고 하는지 항상 알고 있어야 합니다.

2. 승인 흐름 (Approval Flows)

AI는 허가 없이 영향력이 큰 행동을 수행해서는 안 됩니다.

승인은 신뢰를 구축합니다.

일반적인 승인 지점은 다음과 같습니다:

• 결제 (Payments)
• 이메일 전송 (Sending emails)
• 콘텐츠 게시 (Publishing content)
• 소프트웨어 배포 (Deploying software)
• 파일 삭제 (Deleting files)
• 문서 공유 (Sharing documents)

나쁜 경험의 예:

완료되었습니다.
이메일이 전송되었습니다.

더 나은 경험:

전송 준비 완료:

수신자:
...

승인 화면은 다음 내용을 요약해야 합니다:

• 어떤 일이 일어날 것인가
• 어떤 데이터가 사용될 것인가
• 해당 작업이 되돌릴 수 있는가 (reversible)

승인을 AI가 다음과 같이 말하는 것으로 생각하세요:

"제 계획은 이렇습니다. 이대로 진행해도 괜찮을까요?"

3. 진행 상황 추적 (Progress Tracking)

에이전틱 워크플로 (Agentic workflows)는 종종 몇 초가 아닌 몇 분이 소요됩니다.

사용자는 AI가 작동 중인지 궁금해해서는 안 됩니다.

일반적인 스피너 (spinner) 대신:

로딩 중...

의미 있는 진행 상황을 제공하세요.

예시:

경쟁사 조사 중

██████░░░░ 60%
...

진행 상황 업데이트는 불안감을 줄이는 동시에 신뢰도를 높입니다.

더 나아가, 왜 시간이 걸리는지 설명해 주세요.

120개 웹사이트 검색 중...

PDF 분석 중...
...

사용자는 투명성을 높게 평가합니다.

4. 실행 취소 및 복구 (Undo and Recovery)

에이전트는 가끔 실수를 할 수 있습니다.

인터페이스는 오류가 불가피하다는 것을 전제로 설계되어야 합니다.

좋은 복구 옵션에는 다음이 포함됩니다:

• 마지막 작업 실행 취소 (Undo last action)
• 삭제된 콘텐츠 복구 (Restore deleted content)
• 실패한 단계 재시도 (Retry failed steps)
• 재제출 전 수정 (Edit before resubmitting)
• 실행 이력 보기 (View execution history)

AI가 실수로 중요한 이메일을 보관 처리 (archive) 했다고 상상해 보세요.

나쁜 UX:

이메일이 보관되었습니다.

좋은 UX:

이메일이 보관되었습니다.

실행 취소 (30초 이내) (Undo)
...

가능한 한 모든 중요한 작업에는 복구 경로가 있어야 합니다.

실행 취소는 사용자가 실수가 영구적이지 않다는 것을 알게 함으로써 신뢰를 구축합니다.

5. 멀티 에이전트 협업 (Multi-Agent Collaboration)

복잡한 작업은 점점 더 여러 개의 전문화된 AI 에이전트 (AI agents)에 의해 처리되고 있습니다.

새로운 제품을 출시하는 상황을 상상해 보세요.

하나의 범용 어시스턴트 대신, 여러 에이전트가 협업합니다:

리서치 에이전트 (Research Agent)
        │
        ▼
...

각 에이전트는 자신의 전문 분야에 집중합니다.

사용자는 모든 개별 작업을 관리하는 대신 전체적인 워크플로 (workflow)를 감독합니다.

훌륭한 인터페이스는 다음 사항을 명확하게 나타냅니다:

• 어떤 에이전트가 작업 중인지
• 무엇을 완료했는지
• 어떤 정보를 받았는지
• 다음에 어떤 일이 일어날지

예시:

리서치 에이전트 (Research Agent)

✓ 시장 분석 완료
...

가시성 (Visibility)은 여러 에이전트가 관여할 때 혼란을 방지합니다.

투명성은 지능보다 더 중요하다

가장 큰 UX 실수 중 하나는 AI가 무엇을 하고 있는지 숨기는 것입니다.

사용자는 자신이 이해할 수 있는 시스템을 신뢰합니다.

항상 다음 사항을 공개하세요:

• 현재 작업
• 계획된 행동
• 데이터 소스 (Data sources)
• 신뢰 수준 (Confidence level) (관련된 경우)
• 오류
• 다음 단계

사용자가 AI의 추론 과정이나 진행 상황을 볼 수 없다면, 아무리 능력이 뛰어난 AI라도 신뢰할 수 없게 느껴집니다.

에이전틱 UX (Agentic UX)를 위한 디자인 원칙

다음은 몇 가지 실질적인 가이드라인입니다:

지침보다 목표를 더 쉽게 만들기

사용자는 구현 세부 사항이 아니라 결과 (outcomes)를 설명해야 합니다.

계획을 보여주기

실행하기 전에 워크플로 (workflow)를 공개하세요.

되돌릴 수 없는 작업 전에는 질문하기

비용이 많이 들거나 파괴적인 작업으로 사용자를 놀라게 하지 마세요.

사용자에게 계속 알리기

진행 상황 업데이트는 로딩 인디케이터 (loading indicators)보다 더 좋습니다.

복구 지원하기

실수는 발생합니다. 실행 취소 (undo)를 고려하여 디자인하세요.

실패 원인 설명하기

다음과 같이 말하는 대신:

"작업 실패."

이렇게 말하세요:

"권한이 만료되어 사용자의 캘린더에 접근할 수 없습니다."

구체적인 피드백은 사용자가 문제를 빠르게 해결할 수 있도록 돕습니다.

UX의 미래

전통적인 소프트웨어는 인터페이스 (interfaces)를 중심으로 돌아갑니다.

에이전틱 소프트웨어는 결과 (outcomes)를 중심으로 돌아갑니다.

사용자는 수십 개의 화면을 클릭하는 대신, 계획하고, 실행하며, 협업하고, 결과를 보고하는 지능형 에이전트에게 점점 더 많은 목표를 위임하게 될 것입니다.

이러한 변화는 UX를 없애는 것이 아니라, UX를 훨씬 더 중요하게 만듭니다.

AI가 더욱 자율적으로 변함에 따라, 디자이너는 자동화와 투명성 (automation with transparency), 속도와 안전성 (speed with safety), 그리고 지능과 사용자 제어 (intelligence with user control) 사이의 균형을 맞춰야 합니다.

최고의 에이전틱 (Agentic) 경험은 챗봇과 대화하는 것처럼 느껴지지 않을 것입니다.

대신, 사용자에게 상황을 계속 알리고, 중요한 결정을 내리기 전에 질문하며, 신뢰할 수 있게 업무를 완수하는 유능한 팀원과 함께 일하는 것처럼 느껴질 것입니다.

마치며

에이전틱 UX는 AI 제품 디자인에서 가장 흥미로운 개척지 중 하나입니다. 훌륭한 AI는 대화를 얼마나 잘하느냐가 아니라, 사용자가 목표를 달성하도록 얼마나 효과적으로 돕느냐로 정의됩니다.

사려 깊은 작업 위임 (task delegation), 명확한 승인 흐름 (approval flows), 투명한 진행 상황 추적 (progress tracking), 신뢰할 수 있는 실행 취소 메커니즘 (undo mechanisms), 그리고 원활한 멀티 에이전트 협업 (multi-agent collaboration)에 집중함으로써, 사용자가 매일 신뢰하고 의지할 수 있는 AI 경험을 구축할 수 있습니다.

AI 에이전트의 능력이 향상됨에 따라, 승리하는 제품은 단순히 더 똑똑한 모델을 가진 제품이 아니라, 더 나은 경험을 제공하는 제품이 될 것입니다.