AI 모델은 컨텍스트에 담긴 것만 반영하므로, 사용자·도메인·디자인 표준이 컨텍스트에 없으면 평균적인 '검색 화면'만 뽑아낸다. 이제 PM은 회의 전 목업을, 엔지니어는 코딩 어시스턴트로 버튼 배치·문구·에러 상태를 정한다 — 즉 AI가 디자인 결정을 내리고 있다. 디자인·리서치의 산출물이 사람이 읽는 페르소나·리서치 리포트에서, AI를 이끄는 큐레이션된 컨텍스트로 바뀐다는 것이 핵심이다.
AI 모델의 출력은 컨텍스트가 결정한다. 컨텍스트는 요청뿐 아니라 함께 딸려가는 지침·표준·예시·배경 정보 전부다. 검색 화면을 요청하면 모델은 학습된 무수한 검색 화면의 평균을 내놓는다 — 소프트웨어가 대체로 어떻게 생겼는지는 알지만, 당신의 사용자·도메인·팀이 리서치로 알아낸 것은 컨텍스트에 넣지 않으면 모른다.
조직 안에서 디자인을 만드는 사람은 더 이상 디자이너만이 아니다. PM은 회의 전 아이디어를 구체화하려 AI에 목업을 요청하고, 엔지니어는 코딩 어시스턴트에 내보내기 기능을 붙이며 버튼 위치·문구·에러 상태를 어시스턴트가 정하게 둔다. 모두 AI가 내리는 디자인 결정이다. 누가 하는지 막기보다, AI가 무엇을 만들든 조직의 사용자·표준 지식이 반영되게 하는 것이 현실적 목표다.
그래서 리서치·디자인 작업의 산출물 성격이 바뀐다. 역사적으로 UX 산출물은 사람이 읽는 페르소나·저니맵·리서치 리포트·주석 와이어프레임이었고, 사람이 해석해 결정했다. AI가 빌드의 상당 부분을 맡으면 AI가 그 산출물의 소비자가 된다 — 디자이너의 일은 문서 쓰기에서 AI를 이끄는 컨텍스트 큐레이션으로 이동한다.