[AI정보] Google Generative UI - AI가 실시간으로 인터페이스를 만든다고?

AI에게 질문을 던지면 텍스트 답변이 돌아오는 것, 이제는 익숙한 경험이다. 그런데 만약 AI가 답변 대신 완전히 새로운 웹 페이지나 앱 화면을 그 자리에서 만들어준다면 어떨까? “패션 추천해줘”라고 말하면 텍스트가 아니라 내 취향에 맞는 쇼핑 인터페이스가 뜨고, “이번 분기 매출 보여줘”라고 하면 즉시 인터랙티브 대시보드가 생성되는 것이다.

공상과학 영화 같은 이야기지만, 이미 현실이 되고 있다. Google이 2025년 말 공개한 Generative UI는 바로 이런 경험을 가능하게 하는 기술이다. AI가 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어서, 사용자의 요청에 맞춰 완전히 맞춤화된 인터페이스를 실시간으로 생성한다. 저 또한 처음 이 기술을 접했을 때 “이게 정말 가능한 건가?”라는 의문이 들었지만, 실제 작동 원리와 활용 사례를 살펴보니 단순한 데모가 아니라 실용적인 기술임을 알게 되었다.

이 글에서는 Google Generative UI가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 실무에서 어떻게 활용할 수 있는지 함께 살펴보고자 한다.

Generative UI란 무엇인가?

Generative UI는 AI 모델이 사용자의 입력에 따라 전체 사용자 경험을 동적으로 생성하는 기술이다. 기존의 정적인 UI는 개발자가 미리 디자인하고 코딩한 화면을 모든 사용자에게 동일하게 보여주는 방식이었다. 반면 Generative UI는 AI가 각 사용자의 요청, 맥락, 선호도에 맞춰 즉석에서 웹 페이지, 게임, 도구, 애플리케이션 같은 인터페이스를 자동으로 설계하고 생성한다.

쉽게 말해, 과거에는 “AI가 무엇을 보여줄지”만 결정했다면, 이제는 “AI가 어떻게 보여줄지”까지 결정하는 것이다.

Google Research의 공식 블로그에 따르면, Generative UI는 단순히 답변을 텍스트로 제공하는 대신 “풍부하고 맞춤화된 시각적 인터랙티브 경험”을 제공한다. 예를 들어 사용자가 “고흐에 대해 알려줘”라고 물으면 텍스트 답변 대신 고흐의 작품을 탐색할 수 있는 인터랙티브 갤러리를 생성하는 식이다. 또 다른 예로, 수학 문제를 물으면 단순히 답을 주는 것이 아니라 학습 게임 형태의 인터페이스를 만들어 사용자가 직접 문제를 풀어볼 수 있도록 돕는다.

작동 원리: AI가 어떻게 화면을 그려낼까?

Generative UI의 핵심은 Gemini 3 Pro 모델이다. 하지만 단순히 LLM만으로는 충분하지 않다. Google은 세 가지 핵심 요소를 추가했다.

1. 도구 접근 (Tool Access)

AI가 이미지 생성, 웹 검색 같은 외부 도구를 활용할 수 있도록 서버 리소스에 접근 권한을 부여한다. 예를 들어 “여행 계획 세워줘”라는 요청에 실시간 날씨 데이터, 맛집 정보, 항공권 가격 같은 정보를 검색해서 활용한다.

2. 시스템 지시사항 (System Instructions)

Gemini 3 Pro에게 “어떤 종류의 UI를 생성해야 하는지”, “어떤 레이아웃이 적합한지” 같은 상세한 가이드를 제공한다. 이는 단순히 코드를 생성하는 것이 아니라, 사용자 경험 관점에서 최적의 인터페이스를 설계하도록 돕는다.

3. 후처리 (Post-Processing)

AI가 생성한 코드에서 자주 발생하는 오류나 품질 문제를 자동으로 수정하는 단계다. 이를 통해 실제 사용자가 이용할 수 있는 안정적인 UI를 제공한다.

결과적으로 Gemini 3 Pro는 HTML/CSS/JavaScript 코드를 생성하여 사용자의 브라우저에서 즉시 렌더링한다. 사용자 관점에서는 마치 누군가 실시간으로 웹 페이지를 만들어주는 것처럼 느껴진다.

흥미로운 점은, 이 과정이 대부분 자동화되어 있다는 것이다. 개발자가 일일이 모든 경우의 수를 프로그래밍할 필요 없이, AI가 맥락을 이해하고 적합한 인터페이스를 판단한다. 물론 완벽하지는 않다. 가끔 생성 시간이 1분 이상 걸리거나 부정확한 결과가 나오기도 한다. 하지만 Google은 이런 문제들을 지속적으로 개선하고 있다.

왜 Generative UI가 주목받는가?

사실 처음에는 “굳이 이렇게까지 해야 하나?”라는 생각이 들 수 있다. 기존 UI도 충분히 잘 작동하는데 말이다. 하지만 실제 사용자 선호도 조사를 보면 이야기가 달라진다.

UX 전문가 Jakob Nielsen의 분석에 따르면:

사용자의 90%가 Generative UI를 기존 웹사이트보다 선호했다
사용자의 97%가 Generative UI를 텍스트 전용 AI 답변보다 선호했다

이런 선호는 기존 인터페이스가 가진 근본적인 한계를 해결하기 때문이고 그동안에 ChatGPT와 Gemini의 텍스트 웨이브에 지친 사람들의 열광이라고 생각된다.

개인화의 극대화

기존 UI는 모든 사용자에게 동일한 화면을 보여준다. 항공사 웹사이트를 생각해보자. 비즈니스 출장객이든 가족 여행객이든 같은 인터페이스를 마주한다. 하지만 Generative UI는 각 사용자의 목적, 히스토리, 선호도를 반영하여 완전히 다른 경험을 제공할 수 있다. 출장이 많은 사용자에게는 빠른 예약 중심의 간결한 UI를, 가족 여행객에게는 액티비티와 호텔을 함께 탐색할 수 있는 풍부한 UI를 생성하는 식이다.

접근성 향상

시각 장애가 있는 사용자, 난독증이 있는 사용자, 모바일 환경의 사용자 등 각자의 상황에 맞춰 폰트, 색상 대비, 레이아웃이 자동으로 조정된다. 개발자가 모든 경우를 일일이 구현할 필요 없이, AI가 맥락에 맞게 인터페이스를 최적화한다.

복잡성의 지능적 관리

Nielsen Group의 연구에 따르면, Generative UI는 “기능을 숨기거나 사용자를 압도시키는” 전통적인 트레이드오프를 해결한다. 초보 사용자에게는 간단한 옵션만 보여주고, 고급 사용자에게는 필요한 순간에만 복잡한 기능을 드러낸다. 사용자의 스킬 레벨과 목표에 실시간으로 적응하는 것이다.

일상에서는 어떻게 활용되고 있나?

이론적으로는 멋지지만, 실무에서 정말 쓸모가 있을까? 이미 다양한 분야에서 Generative UI가 활용되고 있다.

교육 분야

수학 학습 앱에서 학생이 “분수 계산 연습하고 싶어”라고 말하면, AI가 학생의 현재 수준을 파악하고 적절한 난이도의 인터랙티브 퀴즈를 생성한다. 초등학생에게는 그림으로 설명하고, 중학생에게는 대수적 표현을 사용하는 등 대상에 맞게 조정된다. 미생물 개념을 배우는 경우에도, 어린이에게는 게임 형태로, 고등학생에게는 과학적 다이어그램으로 다르게 표현한다.

비즈니스 인텔리전스

“지난 분기 매출 보여줘”라고 자연어로 요청하면, 텍스트 보고서가 아니라 인터랙티브 대시보드가 생성된다. 사용자가 특정 지역을 클릭하면 세부 데이터로 드릴다운하고, 차트 형식도 즉석에서 변경할 수 있다. 일반적인 BI 도구처럼 복잡한 쿼리 작성 없이도 필요한 인사이트를 탐색할 수 있다.

개발자를 위한 A2UI 프로토콜

“그래서 우리 서비스에도 적용할 수 있나?”라는 궁금증이 들 수 있다. Google은 이를 위해 A2UI (Agent-to-User Interface) 라는 오픈소스 프로젝트를 공개했다.

A2UI는 AI 에이전트가 안전하게 UI를 생성할 수 있도록 하는 JSON 기반 선언적 포맷이다. 핵심은 보안이다. AI가 임의의 코드를 실행하는 것이 아니라, 미리 승인된 UI 컴포넌트 카탈로그에서만 선택하도록 제한한다. 이를 통해 코드 인젝션 같은 보안 리스크를 줄인다.

지원 프레임워크

Web Components (Lit, Angular)
Flutter (GenUI SDK)
Native 플랫폼 (SwiftUI, React)

시작하는 방법

git clone https://github.com/google/A2UI.git

export GEMINI_API_KEY="your_api_key"

GitHub 저장소에서 레스토랑 파인더 샘플을 확인하거나, CopilotKit의 A2UI Widget Builder를 활용할 수 있다. 현재는 Web과 Flutter만 지원하지만, 확장 가능한 아키텍처 덕분에 향후 더 많은 플랫폼을 지원할 예정이다.

A2UI의 차별점은 네이티브 우선 렌더링이다. MCP Apps처럼 샌드박스 iframe을 사용하는 대신, 호스트 앱의 스타일을 그대로 상속받으면서도 보안 경계를 유지한다. 덕분에 브랜드 일관성을 지키면서도 동적인 UI를 생성할 수 있다.

도입 시 고려해야 할 점들

물론 모든 기술이 그렇듯, Generative UI도 장밋빛만은 아니다. 실무 도입을 고민한다면 이런 점들을 염두에 두어야 한다.

1. 성능과 속도

현재 Generative UI는 생성에 가끔 1분 이상 걸린다. 사용자가 즉각적인 반응을 기대하는 서비스에서는 답답할 수 있다. Google이 지속적으로 개선 중이지만, 당장은 “빠른 응답이 필수인가?”를 따져봐야 한다.

2. 일관성 vs 개인화

UI가 매번 달라지면 사용자가 혼란스러워할 수 있다. “어제는 버튼이 여기 있었는데 오늘은 저기 있네?”라는 불편함이 생길 수 있다. 따라서 어느 정도까지 UI를 변화시킬지, 어떤 요소는 고정할지에 대한 전략이 필요하다.

3. 역할의 변화

UX 디자이너가 사라지는 것은 아니다. 오히려 역할이 변한다. 구체적인 버튼 위치나 색상을 결정하는 대신, AI가 따라야 할 가이드라인과 제약 조건을 정의하는 일이 더 중요해진다. “반드시 보여줘야 할 정보”, “절대 보여주면 안 되는 정보”, “상황에 따라 조절 가능한 정보” 같은 분류 작업이 핵심이 된다.

4. 데이터와 프라이버시

개인화된 UI를 제공하려면 사용자 데이터를 수집하고 분석해야 한다. 히스토리, 선호도, 행동 패턴 등을 파악하는 과정에서 프라이버시와 보안 리스크가 발생할 수 있다. GDPR 같은 규정 준수와 사용자 동의 절차를 신중히 설계해야 한다.

5. AI 한계 (할루시네이션, 편향)

Generative AI 특성상 때때로 부정확하거나 편향된 결과를 생성할 수 있다. UI에 잘못된 정보가 표시되거나, 특정 사용자 그룹에게 불리한 인터페이스가 생성될 위험이 있다. 인간의 검토와 피드백 루프가 여전히 필요하다.

이 모든 것을 통해 우리가 얻을 수 있는 인사이트

첫 번째로는, UI 디자인의 패러다임이 바뀌고 있다는 점이다. 과거에는 “모든 사람을 위한 하나의 인터페이스”를 만들려고 노력했다. 하지만 이제는 “각자를 위한 맞춤 인터페이스”가 가능해졌다. 이는 단순히 기술적 발전이 아니라, 사용자 경험에 대한 근본적인 관점 변화를 의미한다.

두 번째는, AI와 인간의 협업 방식이 진화한다는 것이다. AI가 디자이너를 대체하는 것이 아니라, 디자이너가 AI에게 “좋은 디자인이란 무엇인가”를 가르치는 관계로 변화한다. 이는 PM, 디자이너, 개발자 모두에게 새로운 역량을 요구한다.

마지막으로, 접근성과 개인화가 더 이상 선택이 아니라 기본이 되어가고 있다는 점이다. Generative UI 같은 기술이 보편화되면, 사용자들은 자신에게 맞춤화된 경험을 당연하게 여길 것이다. 이는 모든 디지털 제품이 더 높은 기준을 충족해야 함을 의미한다.

만약 Generative UI를 쉽게 먼저 사용해보고 싶다면 Gemini를 웹에서 실행하고 Dynamic View를 선택해서 활용을 시작해보기를 추천한다.

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