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제미나이 라이브(Gemini Live)의 최신 업데이트는 음성 명령을 통한 작업 처리 범위를 넓히는 데 집중했다. 이번 업데이트의 핵심은 사용자가 개별 기능의 명칭을 기억하거나 선택하지 않고도 다양한 작업을 수행하게 하는 것이지만, 실제 앱 구조는 기능별로 브랜드가 분리된 형태를 띤다.

Gmail과 캘린더 데이터를 활용하는 '데일리 브리프(Daily Brief)'는 AI 기반의 아젠다 기능을 수행한다. 구글 앱에서 추출한 데이터를 바탕으로 개인 맞춤형 업데이트를 선제적으로 제공하는 구조다. 다만 실제 작동 과정에서 정보의 긴급성이나 실행 가능 여부를 구분하지 못하며, 과거의 구글 검색 기록이나 챗봇에서 시작한 연구 내용을 단순 리마인드하는 수준의 푸시 알림을 보내는 제약이 확인됐다.

사용자를 대신해 실제 동작을 수행하는 '스파크(Spark)'는 AI 에이전트로서의 기능을 담당한다. 특정 작업을 대행하는 실행력을 갖춘 도구지만, 제미나이 앱 내에서 별도의 아이콘과 내비게이션 경로를 가진 독립 브랜드로 패키징되어 있다. 사용자는 채팅 모드와 스파크 모드 사이를 직접 전환하며 기능을 이용해야 한다.

how-it-works

인터페이스 설계 방식의 파편화는 구글뿐 아니라 생성형 AI 업계 전반에서 나타나는 '엔지니어링 중심 설계'의 특징이다. 이는 AI의 내부 아키텍처나 상호작용 모드를 단순한 인터페이스 뒤로 숨기지 않고, 소비자에게 직접 노출하는 방식으로 구현된다. 사용자가 AI 모델의 어떤 '면(surface)'을 사용할지 직접 결정하게 만드는 구조다.

모드 전환의 불편함은 앤스로픽(Anthropic)의 클로드(Claude)와 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT(ChatGPT)에서도 동일하게 발견된다. 클로드 사용자는 일반적인 '채팅(Chat)'과 협업 중심의 '코워크(Cowork)' 모드를 선택해야 하며, 챗GPT 역시 '채팅'과 '워크(Work)' 사이의 전환이 필요하다. 특히 클로드의 경우, 최근까지 두 모드 간에 과거 대화 내용에 대한 메모리를 공유하지 않는 기술적 단절이 존재했다.

기존 사용자 경험을 유지하며 기능을 확장하는 방식은 애플(Apple)이 취하고 있다. 애플은 새로운 인터페이스 학습을 요구하는 대신 스포트라이트 검색(Spotlight Search), 사진 앱, 카메라, 시리(Siri) 음성 요청 등 사용자가 이미 사용하는 기존 앱과 기능 내부에 AI 성능을 통합했다. 사용자는 행동 양식을 바꾸지 않고도 지능화된 기능을 이용하는 구조다.

텍스트 기반 AI 서비스들의 부상은 이러한 복잡한 앱 내비게이션에 대한 반작용으로 해석된다. Poke, Ollie, Lindy, Orchid, Lucas, Folk, Tomo, Instinct 같은 서비스들은 별도의 기능 탭 없이 단순한 메시징 인터페이스만을 제공한다. 사용자가 챗봇에게 텍스트를 보내면 AI가 요청 사항을 분석해 적절한 기능을 실행하는 방식으로, iMessage와 같은 단순한 연락처 기반 UI를 지향한다.

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AI 서비스의 진입점 설계는 더 이상 모델의 성능 경쟁이 아니라, 사용자의 인지 부하를 얼마나 줄이느냐의 문제로 옮겨가고 있다. 현재의 주요 AI 앱들은 내부의 기능 단위(에이전트, 브리핑, 채팅)를 사용자에게 브랜드 형태로 노출함으로써, 사용자가 스스로 '오케스트레이터(Orchestrator)' 역할을 수행해 적절한 도구를 선택하게 만드는 비용을 발생시킨다.

AI 제품 개발자와 UX 설계자는 사용자가 기능의 명칭이나 진입 경로를 학습하게 만드는 '기능 중심 내비게이션'에서 벗어나, 입력된 의도에 따라 시스템이 내부적으로 경로를 결정하는 '의도 기반 라우팅(Intent-based Routing)' 구조로 전환해야 한다.