작년에는 구글이 더 나은 인공지능 도구를 개발하고 있다고 생각했습니다. 구글 I/O 2024부터 2026년까지의 행사를 보고 나니 그렇지 않다고 생각합니다. 구글이 점차 '앱'이라는 것의 의미를 재정의하고 있다고 생각합니다.
그리고 이 변화는 제미니보다 훨씬 큽니다.
수년 동안 소프트웨어는 예측 가능한 구조를 따랐습니다.
앱을 엽니다. 인터페이스를 탐색하고, 버튼을 클릭하고, 양식을 채우고, 메뉴를 검색하고, 워크플로우를 직접 조율합니다. AI는 보통 그 경험 위에 향상 레이어로 존재했습니다. 모서리에 챗봇. 자동완성 기능. 더 지능적인 검색 바.
하지만 지난 세 번의 Google I/O에서 조용히 변화가 일어났습니다.
인터페이스 자체가 사라지기 시작했습니다.
대부분의 사람들이 알아차릴 기준보다 이전부터 시작되었습니다
구글 I/O 2024에서는 여전히 모델 중심의 집중이 두드러졌습니다.
대부분의 헤드라인은 다음과 같은 주제를 둘러싸고 있었습니다.
- 더 큰 컨텍스트 윈도우
- 멀티모달리티
- 추론 개선
- Gemini 통합이 전반에 퍼져 있었습니다
처음 보기에는 이미 전체 산업이 달리고 있는 같은 경쟁 같았습니다:
더 나은 모델, 더 빠른 출력, 더 큰 벤치마크.
하지만 많은 데모 중에는 완전히 다른 생각이 숨겨져 있었습니다.
안녕하세요
"AI를 이용해 앱을 어떻게 개선할 수 있나요?"
하지만:
"앱이 더 이상 경험의 중심이 아니라면 어떡할까요?"
그 구분은 처음 듣는 것보다 더 중요합니다.
그렇습니다.
첫 번째 단서는 Ask Photos였습니다
I/O 2024에서 가장 무시당했던 데모 중 하나가 사실 Google Photos였습니다.
이미지 생성 때문이 아니었습니다.
이미지 편집 때문이 아니었습니다.
그것은 상호작용 자체가 어떻게 변화했기 때문입니다.
폴더, 앨범, 타임스탬프, 필터를 수동으로 탐색하는 대신 사용자는 간단히 질문할 수 있습니다:
"루시아가 수영을 배웠을 때는 언제였나요?"
제미니는:
- 이미지를 분석합니다
- 시간이 지남에 따른 발전을 식별합니다
- 문맥을 연결합니다
- 기억을 요약합니다
- 이야기와 같은 답변을 반환합니다
전통 소프트웨어는 사용자가 인터페이스 구조에 적응해야 했다.
이 상호작용은 관계를 완전히 뒤집었다.
시스템은 인간의 의도에 적응한다.
그것은 근본적으로 다른 컴퓨팅 모델이다.
검색도 조용히 변화하고 있었다
Google 검색도 유사한 방향으로 발전했다.
주요 발표를 통해 구글은 사람들이 검색을 다르게 시작하고 있다는 점을 반복적으로 강조했습니다:
- 더 긴 쿼리
- 대화형 프롬프트
- 다중 모달 입력
- 탐색적 사고
이제는 명백해 보일 수 있지만, 이는 상호작용 디자인의 아키텍처를 근본적으로 바꿉니다.
클래식 검색은 다음을 중점으로 했습니다:
- 키워드 검색
- 인덱싱된 순위
- 명시적인 쿼리 일치
AI 기반 검색은 다음을 중점으로 합니다:
- 의도 해석
- 문맥 이해
- 합성된 응답
- 유연한 상호작용
UI는 보조적이 됩니다.
대화가 주된 역할이 됩니다.
그런데 Google은 Workflow의 마찰을 완전히 제거하기 시작했습니다.
2025년 I/O가 되면, 전환은 더 이상 외면하기 어려워졌습니다.
특히 다음과 함께:
- 프로젝트 아스트라(Project Astra)
- 프로젝트 마리너(Project Mariner)
- 에이전트 모드(Agent Mode)
- 개인적 맥락(Personal Context)
- 제미니 라이브(Gemini Live)
그 시점에서 Google은 더 이상 인터페이스를 강화하는 것 외에도 무언가를 했습니다.
수동 운영 자체를 대체하려는 실험을 하고 있었습니다.
그리고 그것이 진정으로 흥미로운 부분이 되었습니다.
에이전트 모드는 단순히 “AI 자동화”가 아닙니다
I/O 2025에서 보여준 주택 찾기 데모는 표면적으로 간단해 보였습니다.
제미니:
- 리스트를 검색했습니다
- 필터를 적용했습니다
- 요구 사항을 확인했습니다
- 예약ツアー
- 백그라운드에서 지속적인 모니터링 결과
하지만 중요한 부분은 데모 자체가 아니었다.
그것은 그 뒤에 있는 상호작용 모델이었다.
사용자는 더 이상 소프트웨어를 단계별로 운영하지 않았다.
대신, 그들은 정의했다:
- 목표
- 제약 조건
- 선호도
- 결과
시스템이 실행을 처리했습니다.
이제는 전통적인 소프트웨어 상호작용이 아닙니다.
이것은 위임된 의도입니다.
솔직히 말하면, 저는 그 구절이 현재 현대 AI 제품의 거의 전체 방향을 설명한다고 생각합니다.
우리는 “소프트웨어를 사용함”에서 “시스템을 지시함”으로 이동하고 있습니다.
이것이 세 번의 I/O 이벤트 전반에 걸쳐 나타난 가장 큰 패턴이 되었습니다.
구 소프트웨어 모델은 이렇게 보였습니다:
사용자가 워크플로우를 수동으로 실행합니다.
새로운 모델은 점점 이렇게 보입니다:
사용자가 목표를 설명합니다.
소프트웨어 레이어는 완전히 사라지지 않습니다.
그냥 추상화되어 사라집니다.
여러 면에서 이는 컴퓨팅 역사의 이전의 변화와 유사하게 느껴집니다:
- 명령줄 → GUI
- 데스크톱 → 모바일
- 이동 → 피드 기반 컴퓨팅
이제 우리는 다음을 접어들고 있을 수 있습니다:
인터페이스 → 의도
그리고 Google은 이 전환을 가속화하기 위해 완전히 기여하고 있습니다.
무한 스케일러가 우연히 미래를 폭로했다
신기하게도 가장 명확한 예시 중 하나는 거의 무모해 보이는 데모에서 왔다
구글 I/O 2026의 무한 스케일러
브라우저 기반 멀티플레이어 등반 게임으로 플레이어들이 프롬프트를 사용하여 실시간 게임 세계를 생성했다
처음에는 즐거운 대중 실험처럼 보였다
하지만 장관 뒤에는 훨씬 더 중요한 것이 있었습니다.
플레이어들은 더 이상 사전에 정의된 자산이나 환경을 선택하지 않았습니다.
그들은 언어를 통해 동적으로 세계를 생성했습니다.
게임 자체는 다음과 같이 되었습니다.
- 부분적으로 절차적
- 부분적으로 협업적
- 부분적으로 생성적
- 부분적으로 대화형
그것은 인간과 소프트웨어 시스템 사이의 완전히 다른 관계입니다.
그리고 저는 솔직히 이 데모가 대부분의 사람들이 생각했던 것보다 훨씬 더 중요했다고 생각합니다.
인터페이스는 정적이 아니라 적응형으로 변하고 있습니다
전통 앱은 고정된 구조를 중심으로 설계됩니다:
- 메뉴
- 화면
- 이동 트리
- 사전 정의된 워크플로우
AI-내재 시스템은 다르게 행동합니다.
상호작용 레이어는 다음과 같이 됩니다.
- 문맥적
- 반응적
- 생성적
- 개인화된
- 상태 유지
NotebookLM은 놀랍도록 이를 일찍 보여주었습니다.
사용자는 많은 양의 자료를 업로드하고 동적으로 생성된:
- 요약
- 대화
- 퀴즈
- 오디오 논의
- 문맥적 설명
고정된 출력은 아닙니다.
유연한 출력입니다.
경험은 다음에 따라 달라집니다:
- 문맥
- 메모리
- 역사
- 사용자 행동
- 모드
- 의도
그것은 전통적인 앱보다 운영 레이어에 더 가깝습니다.
개인적 맥락은 전체 식을 바꿉니다
제가 생각하는 구글이 장기적으로 가장 중요하게 소개한 개념은 다중 모드가 아니라
개인적 맥락입니다
AI 시스템이 안전하게 접근할 수 있을 때:
- 이메일
- 문서
- 선호도
- 일정
- 워크플로우
- 서핑 행동
- 작성 패턴
인터페이스는 더 이상 지속적인 명시적 지시가 필요하지 않습니다.
시스템은 이미 상황적 맥락을 이해하고 있습니다.
그건 매우 강력합니다.
그리고 솔직히 말해서 약간 불편하기도 합니다.
구글의 개인화된 스마트 리플리 데모는 지니가 다음을 분석하고 있었습니다:
- 과거 이메일
- 드라이브 노트
- 여행 일정
- 톤 선호도
- 어휘 패턴
개인적으로 진정한 것처럼 들리는 답변을 생성하기 위해.
이는 자동완성을 훨씬 넘어섭니다.
소프트웨어가 스스로 행동을 모델링하기 시작했습니다.
앱들이 협력자처럼 행동하기 시작합니다
이러한 I/O 발표들에서 점점 명확해진 일은:
구글은 소프트웨어가 도구처럼 느껴지는 것보다
능동적인 참여자처럼 느껴지길 바랍니다.
명령을 기다리는 패시브한 보조원이 아닙니다.
시스템이 지속적으로 배경에서 추론합니다.
그러나 변화가 있습니다:
- UX 디자인
- 프론트엔드 아키텍처
- 상태 관리
- 워크플로우 가정
- 인터랙션 패턴
- 자체 제품 사고조차도
AI가 동적으로 오케스트레이션을 처리한다면, 많은 전통적인 인터페이스 결정이 갑자기 덜 중요해질 수 있습니다.
사용자가 간단히 의도를 직접 표현할 수 있다면 왜 깊이 뒤엉킨 네비게이션 시스템을 설계해야 합니까?
그 질문만으로도 다음 몇 년 동안 프론트엔드 개발의 큰 부분을 바꿀 수 있습니다.
이것도 새로운 문제를 만듭니다
이 전환은 부드러울 것이라고 생각하지 않습니다.
실제로, 이는 산업이 아직 해결하지 못한 어려운 질문을 제기한다고 생각합니다:
- 신뢰
- 투명성
- 허구
- 과도한 위임
- 허가 경계
- 인지적 의존성
- 인터페이스 예측 가능성
- 행동 모델링
소프트웨어가 얼마나 보이지 않게 되면
그만큼 신뢰성이 중요해집니다.
고장 난 버튼은 짜증나고
비정상적으로 맞지 않는 자율 작업 흐름은 전혀 다른 문제입니다.
그리고 저는 산업이 여전히 그 과제가 얼마나 어려울지 과소평가하고 있다고 생각합니다.
개발자들은 제품 설계를 전혀 다시 생각해야 할 수도 있습니다.
현재 많은 프론트엔드 개발은 다음과 같은 가정을 합니다.
- 결정론적 흐름
- 예측 가능한 네비게이션
- 명시적인 사용자 작업
하지만 AI 기반 시스템은 확률론적입니다.
인터페이스는 더 이상 완전히 사전 정의되지 않을 수 있습니다.
대신 다음과 같이 설계하는 대신:
- 화면
- 메뉴
- 정적 경로
개발자들은 점점 더 다음과 같이 설계할 수 있을 것입니다:
- 제약 조건
- 오케스트레이션 레이어
- 메모리 시스템
- 컨텍스트 경계
- 백업 동작
- 보호 장치
그것은 주요 개념적 전환입니다.
그리고 솔직히 말해서, 우리는 아직 그 영향을 완전히 이해하지 못한다고 생각합니다.
Google I/O 2026은 제품 이벤트처럼 느껴지지 않았습니다
Google이 점진적으로 새로운 컴퓨팅 모델을 공개하는 것처럼 느껴졌습니다.
그곳에서는:
- 소프트웨어가 대화형이 되고
- 인터페이스가 적응형이 되고
- 워크플로우가 위임되고
- 앱들이 점점 더 보이지 않게 되고
이상한 점은 이 전환 과정이 한 번에 큰 돌파구를 통해 일어나고 있지 않다는 것입니다.
그것은 점진적으로 일어나고 있습니다.
하나의 기능씩.
하나의 워크플로우씩.
하나의 상호작용씩.
그리고 그래서 많은 사람들이 여전히 이러한 발표들을 고립된 AI 데모로 보는 것 같습니다.
하지만 여러 해 동안 함께 볼 때, 패턴은 무시하기 어려워집니다.
우리는 앱 시대 이후의 초기 단계를 지켜보고 있을 수 있습니다.