AI와 UX 디자인

인공지능이 UX 디자인에 가져온 변화

01 목표 사용자
02 관찰
03 인터뷰
04 다이어리와 그 밖의 사용자 리서치 방법
05 어피니티 다이어그램
06 퍼소나
07 경험 모델링
08 프로토타이핑
09 디자인 평가
10 인공지능 시대의 UX 디자이너

챗GPT에게 “목표 사용자 그룹이 어떤 은행 거래를 하고 있는지”를 질문하면, 4가지 기준을 바탕으로 답변을 생성했다. 1) 대면 거래와 비대면 거래 중 어떤 거래를 선호하는가? 2) 모바일 앱을 통한 금융 거래가 가능한가? 3) 수익성과 안정성 중 어떤 것을 중요하게 생각해 금융 상품을 선택하는가? 4) 이들 목표 사용자 그룹을 위한 금융 상품은 어떤 것이 있는가. 이 리서치의 경우 이들 기준에 대한 기존 자료가 존재하기 않았기 때문에 각 기준에 대한 답변은 큰 의미가 없었다. 다만, 이러한 기준은 앞으로 사용자 리서치를 통해 목표 사용자에 대해 알아볼 수 있는 기준이라는 점에서 의미가 있다. 인공지능을 통한 데스크 리서치는 실제 데이터 유무에 따라 그 가치가 달라지는데, 이 경우처럼 실제 데이터가 존재하지 않더라도 데이터를 구분하고 분류하기 위해 인공지능이 제시한 기준은 추가 조사에 대한 가이드라인이 될 수 있다.

－01_“목표 사용자” 중에서

실시간 인터뷰와 달리 비동기(非同期. Asynchro- nous) 인터뷰는 인터뷰 참여자가 자신이 원하는 시간에 인터뷰를 참석할 수 있고, 특정 답변을 뒤로 미루거나 먼저 답하는 것이 가능하다. 또, 한 번에 모든 인터뷰를 진행하지 않아도 된다. 룩백이나 더브테일(Dovetail) 같은 인터뷰 전문 툴을 이용하면 비동기 인터뷰를 수행할 수 있다. 다만, 비동기 인터뷰의 경우, 인터뷰 참여자의 답변에 따라 더 깊이 있게 인터뷰 질문을 추가할 수 없다는 점에서 질적 연구에서 제약이 있다.

－03_“인터뷰” 중에서

유저 퍼소나 제너레이터나 유저 퍼소나 등의 퍼소나 특화 인공지능 툴을 이용하면 챗GPT보다 자세한 퍼소나 세부 내용을 생성할 수 있을뿐더러 퍼소나를 구성하는 요소인 니즈, 태도, 어려움 등을 퍼소나의 전형적인 프레임에 맞춰 구성해 준다. 다만, 챗GPT 같은 일반적 생성형 인공지능을 통해서도 퍼소나 프레임을 제시하거나 특정 구성 요소에 대한 요청을 하면 크게 다르지 않은 결과를 얻을 수 있다.

－06_“퍼소나” 중에서