AI 에이전트가 재정의한 보편적 디자인, 접근성의 판을 바꾸다
접근성(Accessibility, A11y)은 “특정 사용자를 위한 옵션”이 아니라, 누구나 디지털 세상을 똑같이 누리게 만드는 기본 설계 철학입니다. 하지만 현실은 다릅니다. 전 세계 인구의 약 16%에 해당하는 13억 명이 어떤 형태로든 장애를 가지고 있는데도1, 많은 앱과 웹은 여전히 “기본 사용자를 기준으로 한 UI”에 머물러 있죠.
이번 글에서는 생성형 AI·멀티모달 AI·AI 에이전트가 결합되면서 ‘보편적 디자인(Universal Design)’이 어떻게 다시 쓰이고 있는지, 그리고 그 중심에 있는 ‘에이전트 기반 동적 인터페이스’가 접근성을 어떤 방식으로 끌어올리는지 쉽고 재미있게 정리해 보겠습니다. 결론부터 말하면, 이제 UI는 고정된 화면이 아니라 “상황을 읽고 스스로 형태를 바꾸는 도우미”가 되어가고 있습니다.
AI 에이전트 접근성: “사용자 적응”을 UI가 대신한다
접근성 문제를 겪는 순간은 의외로 사소합니다. 버튼이 어디 있는지 못 찾거나, 포커스가 튀거나, 설명이 너무 어렵거나, 영상 자막만으로는 맥락이 안 잡히는 순간들이죠. 지금까지는 사용자가 설정에서 글자 키우고, 고대비 켜고, 스크린리더 제스처를 익히며 ‘환경에 적응’해야 했습니다.
AI 에이전트 기반 접근성은 방향을 반대로 돌립니다. “사람이 UI에 적응”하는 대신, “UI가 사람에게 적응”하도록 만드는 겁니다. 특히 멀티모달 AI(텍스트·음성·이미지/영상 이해를 함께 하는 AI)가 붙으면, 사용자의 선호(예: 쉬운 문장, 큰 글씨, 음성 우선)뿐 아니라 지금 처한 상황(예: 이동 중, 소음이 큰 환경, 한 손만 사용 가능)까지 고려해 즉석에서 최적의 상호작용 방식을 제안할 수 있습니다.
구글이 강조하는 포인트도 여기에 있습니다. 접근성을 제품 개발의 뒤쪽이 아니라 ‘처음부터’ 넣고, 장애인 커뮤니티와 함께 설계하며, AI로 개인화된 인터페이스를 현실화하겠다는 접근이죠1.
NAI(자생적 적응 인터페이스): 정적 UI에서 “살아있는 UI”로
여기서 등장하는 개념이 NAI(Natively Adaptive Interfaces)입니다. 쉽게 말해, 화면이 한 번 만들어지면 끝나는 ‘정적 UI’가 아니라, 작은 기능 모듈들이 에이전트처럼 움직이면서 사용자에게 맞게 UI를 재구성하는 방식입니다1.
예를 들어 같은 “회원가입”이라도 누군가에게는 단계별 안내가 필요하고, 누군가에게는 한 화면 요약이 더 편합니다. 누군가는 텍스트보다 아이콘과 pictogram이 이해가 빠르고, 누군가는 음성 대화가 훨씬 부담이 적죠. NAI에서는 이런 차이를 ‘설정 메뉴의 수십 개 토글’로 해결하는 대신, 에이전트가 사용자의 반응과 프로필을 바탕으로 화면 구조·언어 난이도·표현 방식(텍스트/음성/그림)을 자동으로 조정합니다.
중요한 건 “그때그때 UI를 새로 만들되, 접근성 표준을 지키며” 만들어야 한다는 점입니다. 실제로 LLM을 활용해 개인화된 멀티모달 UI를 생성하되 WCAG 2.2와 EN 301 549 같은 규격에 맞추고, 사용자 프로필과 규칙 기반 적응을 결합해 설명 가능성과 감사 가능성(왜 이렇게 바뀌었는지 추적 가능)을 확보하려는 연구도 나와 있습니다2. 즉, AI가 마음대로 바꾸는 게 아니라 ‘규칙과 근거를 가진 적응’으로 가는 흐름입니다.
웹 접근성의 다음 단계: “오케스트레이터 + 전문 에이전트” 팀플레이
많은 접근성 문제는 사실 “조작의 복잡함”에서 터집니다. 스크린리더로 웹을 탐색해보면, 버튼이 많은 페이지에서 목적지까지 가는 과정 자체가 미로가 되거든요.
구글이 소개한 프로토타입 중 하나가 바로 Orchestrator(중앙 관리 에이전트) 개념입니다1. 중앙 에이전트가 사용자의 목표를 이해하고, 버튼 찾기·필드 입력·다음 단계 이동 같은 세부 작업은 전문 하위 에이전트에게 맡기는 방식이죠. 사용자는 “결제해줘”, “이 문서에서 핵심만 읽어줘”처럼 목표 중심으로 말하고, 에이전트 팀이 UI의 복잡한 길찾기를 대신 처리합니다.
이때 중요한 기술 포인트는 “대화만으로 끝내지 않는다”는 겁니다. 대화형 AI는 편하지만, 입력해야 할 값이 많거나 결과가 복잡하면 ‘채팅 벽(chat wall)’에 막혀요. 그래서 에이전트가 안전하게 UI 구성요소(폼, 버튼, 차트 등)를 요청하고, 사용자는 구조화된 방식으로 상호작용하는 ‘에이전트 구동 UI’ 흐름이 커지고 있습니다3. 접근성 측면에서도 이는 의미가 큽니다. 사용자에게 최적화된 입력 방식(음성, 큰 버튼, 단순 폼)을 상황에 맞게 제공할 수 있기 때문입니다.
StreetReaderAI·MAVP·수어 튜터: 멀티모달이 “설명 방식”을 바꾼다
멀티모달 AI가 접근성에서 강력한 이유는 간단합니다. 세상은 텍스트로만 존재하지 않기 때문이죠.
StreetReaderAI는 시각장애인을 위해 현실 공간을 안내하면서, 단순히 “앞에 건물이 있다”가 아니라 landmark 같은 맥락 정보를 제공합니다1. 길 안내가 ‘좌회전/우회전’에서 끝나지 않고, 이해 가능한 단서로 바뀌는 겁니다.
Multimodal Agent Video Player(MAVP)는 영상 속 시각 정보를 음성으로 설명해주고, 사용자가 “방금 장면에서 누가 들어왔어?”처럼 즉시 질문해 추가 설명을 받을 수 있습니다1. 기존의 화면해설이 일방향 방송이라면, MAVP는 대화형 해설에 가깝습니다.
Grammar Laboratory는 미국수화(ASL)와 영어를 섞어 학습할 수 있게 돕고, 비디오·자막·음성·문자 등 다양한 포맷으로 튜터링을 제공합니다1. ‘접근성 기능’이 ‘학습 개인화 플랫폼’으로 확장되는 대표 사례죠.
이 흐름을 한 문장으로 요약하면 이렇습니다. “정보는 그대로 두고, 설명 방식을 사람에게 맞춘다.” 그리고 그 역할을 AI 에이전트가 맡기 시작한 겁니다.
공동 설계(Co-design)와 규정 준수: 기술보다 먼저 사람을 넣는 방식
접근성에서 가장 흔한 실패는 “선의로 만들었는데 실제로는 불편한 기능”입니다. 그래서 요즘 접근성 논의에서 빠지지 않는 키워드가 공동 설계(Co-design)입니다. 장애인 당사자가 개발 과정에 들어와 요구를 정의하고, 테스트하고, 피드백을 남기는 구조죠1.
이 과정은 품질만 높이는 게 아닙니다. 참여 커뮤니티에 경제적 성장과 고용 기회까지 만들 수 있다는 점도 강조됩니다1. 접근성을 “비용”으로만 보지 않고, 함께 성장하는 생태계로 보는 관점이 깔려 있어요.
또 하나의 현실적인 축은 법과 표준입니다. 접근성은 ‘하면 좋은 일’에서 ‘지켜야 하는 일’이 되어가고 있습니다. 미국에서도 ADA 관점에서 웹 접근성 준수 필요성을 명확히 안내하고 있고, 어떤 기준을 참고해야 하는지 방향을 제시합니다4. AI가 UI를 동적으로 바꾸는 시대일수록, 표준 준수와 기록 가능성(왜 이렇게 생성했는지)이 더 중요해집니다.
Curb-cut effect: “장애인을 위한 기능”이 모두를 편하게 만든다
보편적 디자인 이야기를 할 때 빠지지 않는 게 ‘턱 낮추기 효과(Curb-cut effect)’입니다. 휠체어를 위해 낮춘 보도 턱이 유모차, 여행가방, 자전거, 무릎 아픈 사람까지 편하게 만든 것처럼요1.
AI 에이전트 기반 접근성도 똑같이 확장됩니다. 시각장애인을 위한 음성 중심 인터페이스는 운전 중이거나 요리 중인 사람에게도 유용하고, 학습 장애 지원을 위해 만든 “쉬운 요약/단계별 안내”는 바쁜 직장인의 정보 정리에도 도움이 됩니다. 수어 튜터처럼 다양한 포맷으로 설명해주는 학습 도구는 사실상 모든 학습자에게 ‘개인 과외’를 제공하는 길이 되죠.
결국 접근성은 특정 집단의 문제가 아니라, 누구나 언젠가 겪게 될 “능력과 환경의 변화”에 대비하는 설계입니다. AI는 그 변화에 실시간으로 대응할 수 있는 도구가 되었고요.
시사점 내용 (핵심 포인트 정리 + 개인적인 생각 또는 실용적 조언)...
AI 에이전트가 보편적 디자인을 재정의한다는 말은, 거창하게 들리지만 요약하면 한 가지입니다. “화면을 고정시키지 말고, 사람에 맞게 바꿔라.” NAI 같은 프레임워크는 그걸 시스템 수준에서 가능하게 만들고, 멀티모달 AI는 정보의 ‘표현’을 사용자에게 맞게 바꾸며, 공동 설계는 그 변화가 현실의 요구를 놓치지 않게 붙잡아줍니다.
만약 제품을 만드는 입장이라면, 접근성을 체크리스트로만 보지 말고 ‘에이전트가 도와줄 수 있는 사용자 여정’부터 찾아보세요. 가입, 결제, 검색, 고객센터처럼 복잡도가 높은 구간에 오케스트레이터 개념을 얹는 것만으로도 체감 접근성이 크게 달라질 수 있습니다. 그리고 무엇보다, 실제 사용자를 개발 과정에 초대하는 순간부터 “우리가 놓치고 있던 불편”이 보이기 시작합니다.
참고
1AI 에이전트가 보편적 디자인을 재정의하여 접근성을 높이는 방법
2LLM-Driven Accessible Interface: A Model-Based Approach
3The A2UI Protocol: A 2026 Complete Guide to Agent-Driven Interfaces - DEV Community