AI와 사용자 경험의 만남: 도전은 남아 있지만 기회는 더욱 밝아진다

인공지능(AI)이 개인과 전문적인 삶의 모든 영역에 미치는 속도에 압도되거나 심지어 위협을 느끼는 것은 자연스러운 일이지만, 기술이 오늘날 제공하는 것을 최대한 활용하기 위해서는 관점의 전환이 필요하다. 대부분의 경우, 변화는 불편할 수 있지만, 새로운 가능성을 창조할 수도 있다. 이것은 UX 디자인에 어떻게 적용될 수 있는가? 인공지능을 받아들이는 것이 디자이너가 이전에 하지 못했던 일에 집중할 수 있도록 해준다면? 지금까지 그들의 주의는 완료해야 할 작업으로부터 탐구하고 싶었던 일에 대한 주의를 빼앗기고 있었다.

세계 경제 포럼은 2020년부터 2025년까지 인공지능의 발전이 세계적으로 8,500만 개의 일자리를 파괴할 것으로 예측하지만,同時에 9,700만 개의 새로운 일자리를 창출할 것으로 예측한다. 이것은 웹 개발자와 디지털 디자이너의 성장 예측과 일치하는데, 미국 노동 통계국은 2022년부터 2033년까지 고용이 16% 증가할 것으로 예측한다. 이것은 평균 성장률을 훨씬 상회하는 것이다. 그러나 인간과 기계가 작업을 균형 있게 공유하는 미래에서, 인간의 기술에 대한 수요는 현격한 증가를 보일 가능성이 있다.

스킬을 높이고 재스킬링하는 것이 필요한 시대

우리는 단순히 ‘코드 원숭이’로 존재하는 것이 불충분한 시대에 들어서고 있다. 번영하기 위해서, 전문가들은 더 높은 수준의 사고자와 큐레이터로 발전해야 하며, 좋은 디자인과 나쁜 디자인이 무엇인지에 대한 이해를 길러야 한다. 자만은 미래에서 자리를 잡을 수 없다. 모든 전문가들은 자신의 작업을 새로운 시각으로 바라보아야 하며, 동적인 인공지능 분야에 대한 열린 마음을 가져야 한다. 즉, 우리가 인공지능과 함께 어떻게 일할 수 있는지 찾아야 한다. 어떤 작업을 자동화할 수 있으며, 어떤 인공지능 도구가 디자인 목표와 일치하는가? 인공지능의 한계는 무엇인가? 지속적인 학습이 방법이다.

UX 디자이너는 인공지능을 어떻게 활용할 수 있는가?

인간과 기계의 협력을 최대한 활용하기 위해서, 후자를 대체하는 것이 아니라, 촉진하는 것으로 간주해야 한다. 이렇게 함으로써, UX 디자이너는 디자인 프로세스의 모든 단계에서 인공지능을 사용할 수 있다. 즉, 아이디어를 моз토링하는 초기 단계부터 최종 제품의 세부 사항을 조정하는 단계까지이다.

UX 디자이너의 도구 상자에 인공지능을 통합하는 가장 유익한 측면 중 하나는 루틴 작업을 자동화할 수 있는 잠재력이다. 즉, 그들의 워크플로를 가속화할 수 있다. 예를 들어, 사용자 연구는 디자인 프로세스의 중요한 요소이지만, 시간이 많이 걸리는 작업이다. 인공지능의 도움으로, 인터뷰 요약과 같은 작업을 간소화할 수 있다. 즉, 고객 인터뷰를 빠르게 조치할 수 있는 통찰력으로 변환할 수 있다. 또한, 사용자 행동을 분류하고, 미래의 행동을 예측하고,大量의 사용자 데이터에서 통찰력을 추출하는 작업에 인공지능을 참여시키면, 디자이너가 디자인 프로세스의 다른 측면에 더 많은 주의를 기울일 수 있다.

인공지능 알고리즘이 이러한 규모의 정보를 처리할 수 있는 능력 덕분에, 소비자 감정 분석(소셜 미디어 플랫폼, 포럼 등), 트렌드 식별, 사용자 여정 매핑 및 최적화 등이 훨씬 더 쉽게 될 것이다. 이렇게 하면 인공지능이 UX 디자인 프로세스를 더 데이터 주도적으로 만들 수 있다. 즉, 디자인 선택이 가정에 기반한 것이 아니라, 경험적 증거에 기반한 것이다.

UX 디자인은 반복적인 프로세스이므로, A/B 테스트 프로세스를 자동화하는 것이 큰 도움이 될 수 있다. 즉, 디자이너가 다양한 디자인 변형을 실험하고, 사용자 참여와 만족도에 대한 영향을 측정할 수 있다. 또한, 사용자 피드백과 관찰된 행동에 따라 디자인을 개선할 수 있다.さらに, 디지털 제품과 상호 작용하는 사용자의 행동을 분석하고, 사용자들이 인터페이스를 통해 어떻게 탐색하는지, 어떤 기능과 상호 작용하는지, 어떤 어려움을 겪는지 식별하는 데 도움이 될 수 있다.

오늘날, 이러한 인공지능 도구는 우리의 워크플로에 쉽게 접근할 수 있다. 예를 들어, 피그마에서 이미 다양한 인공지능 플러그인이 उपलब하다. 예를 들어, Attention Insight는 사용자의 주의가 어디로 갈 가능성이 있는지 예측하는 도구이고, Font Explorer는 디자이너가 완벽한 글꼴을 찾는 데 도움이 된다. 이러한 목록은 계속 증가하고 있다.

접근성에 대한 인공지능의 잠재적 영향

인공지능은 장애인들의 사용자 경험을 개선하고,同時에, 기업이 접근성 규정과 표준을 준수하도록 도와줄 수 있다. 디자인 단계에서, 디자이너는 접근성을 향상시키기 위한 제안을 제공할 수 있는 인공지능과 기계 학습 알고리즘을 사용할 수 있다. 예를 들어, 색상 대비를 향상시키거나, 이미지에 대한 대체 텍스트를 포함하는 것이다. 기계 학습 알고리즘의 발전으로, 디자이너와 개발자는 사용자들이 직면하는 장애인 문제를 실시간으로 식별하고, 즉시 해결할 수 있다. 이러한 장애에는 시각 및 청각 장애, 이동성 문제, 인지 장애 등이 포함된다.

인공지능 기술의 능력을 활용하면, 디자이너는 언어, 연령, 기타 요인으로 인해 디지털 제품에 접근하지 못하는 사용자 그룹을 극복하는 데 도움이 될 수 있다. 즉, 디자인 프로세스에서 더包容的な 웹사이트와 애플리케이션을 만들 수 있다. 인공지능은 디자이너가 디자인 프로세스를 진행하면서 올바른 일을 하는 데 도움이 될 수 있다.

인간이 사용성 테스트를 수행할 때, 그들은 공감, 직관, 기타 인지적 측면과 같은 독특한 인간적인 뉴앙스를 자신의 작업에 가져온다. 그들은 포용성, 공정성, 다양한 사용자 그룹에 대한 영향과 같은 요인에 대한 윤리적 고려에 특별한 주의를 기울일 수 있다. 그러나, 인간이 테스트를 수행할 때, 몇 가지 잠재적인 함정과 도전이 따른다. 때때로, 테스터는 발전하는 접근성 표준과 지침에 대한 포괄적인 이해가 부족할 수 있다. 이는 불완전한 평가로 이어질 수 있다. 또한, 보조 기술에 대한 경험의 제한은 사용자들이 인터페이스와 상호 작용하는 방식에 대한 정확한 평가를 방해할 수 있다. 접근성 테스트는 철저해야 하며, 인공지능은 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있는 능력으로 도움이 될 수 있다.

자연어 처리(NLP) 알고리즘이 웹상의 글쓰기 내용을 더 접근성 있게 만들 수 있는 방법을 생각해 보자. 즉, 가독성을 분석하고, 더 단순한 언어를 제안하고, 인지 장애가 있는 사용자에게 도전을 제기할 수 있는 잠재적인 문제를 식별하는 것이다. 이렇게 하면, 오류 메시지, 레이블, 지침과 같은 요소도 더 사용자 친화적이고 包容적인 것으로 개선될 수 있다.

이것은 인간의 지능과 인공지능이 서로의 도전을 상쇄하는 이상적인 협력이다. 함께 더 접근성이 좋은 세계를 만들자는 것은 나쁜 아이디어가 아니다.

인간만이 인간을 위해 인간 같은 것을 만들 수 있다

예외적인 제품을 만드는 것은 현재의 요구를 만족하는 것을 넘어서는 것이다. 인공지능은 역사적인 데이터에 의존하기 때문에, 혁신과 미래의 요구를 예측하는 능력이 제한된다. 다음 큰 것을 발명하는 책임은 인간에게 있다. 인공지능은 과거 데이터에 기반한 솔루션을 제공할 수 있지만, 원초적인 사고와 혁신에는 어려움을 겪는다.

공감이 필수적인 분야에서, 인간 중심 디자인은 궁극적으로 인간이 디자인 프로세스를 주도해야 함을 알 수 있다. 어떤 작업을 인간이나 기계가 더 잘할 수 있는지 판단하는 능력은 가치 있다. 두 명의 팀원이 퍼즐을 함께 풀고 있는 상황을 상상해 보자. 각자가 퍼즐을 완성하기 위해 자신의 부분을 한다. 퍼즐은 꽤 복잡할 수 있으며, 많은 시간, 노력, 집중이 필요할 수 있다. 그러나 두 명이 함께 일하면, 퍼즐의 조각들이 더 빠르고 더 포괄적으로 맞춰지며, 활동이 더 즐겁고 덜 스트레스가 된다. 이것이 인간과 인공지능의 협력이 가져다줄 수 있는 보상이다.