AI가 사용자 경험을 만날 때: 도전은 여전히 남아 있지만 기회는 더욱 밝게 빛난다

인공지능(AI)이 개인과 전문적인 삶의 모든 영역에 미치는 엄청난 속도에 압도당하거나 심지어 위협을 느끼는 것은 자연스러운 일이지만, 기술이 오늘 제공하는 것을 최대한 활용하기 위해서는 관점의 전환을 필요로 한다. 대부분의 경우, 변화는 불편할 수 있지만, 새로운 가능성을 창조할 수도 있다. 이것은 UX 디자인에 어떻게 확장될 수 있는가? AI를 받아들이는 것이 디자이너에게 이전에 할 수 없었던 일에 집중할 기회를 제공한다면? 지금까지, 그들의 주의는 탐색하고 싶었던 일에서 완료해야 하는 작업으로 분산되었다.

세계 경제 포럼은 2020년부터 2025년까지 AI의 진화가 세계적으로 85만 개의 일자리를 교란시키면서도 9,700만 개의 새로운 일자리 기회를 창출할 것으로 예측한다. 이 변화는 웹 개발자와 디지털 디자이너의 성장 예측과 일치한다. 미국 노동 통계국은 2022년부터 2033년까지 고용이 16% 증가할 것으로 예상하고 있으며, 이는 평균 성장률을 훨씬 상회한다. 그렇다면, 인간과 기계가 작업을 균형 있게 공유하는 미래에서, 인간의 기술에 대한 수요는 놀라운 증가를 보일 가능성이 있다.

업스킬링과 리스킬링을 위한 호출

우리는 단순히 ‘코드 몽키’로 충분한 시대에서 벗어나고 있다. 번영하기 위해서, 전문가들은 더 높은 수준의 사고자와 큐레이터로 진화해야 하며, 좋은 디자인과 나쁨 디자인이 무엇인지에 대한 이해를 계발해야 한다. 자만은 미래에서 자리를 찾지 못할 것이다. 모든 전문가들은 새로운 시각으로 작업을 바라보고 동적인 AI 분야에 대한 개방적인 마음으로 접근해야 한다. 즉, 우리는 AI와 함께 어떻게 일할 수 있는지, 그리고 그것으로부터 멀어지지 않도록 하는 방법을 식별해야 한다. 어떤 작업을 자동화할 수 있고, 어떤 AI 도구가 디자인 목표와 일치하는가? AI의 한계는 무엇인가? 지속적인 학습이 방법이다.

UX 디자이너는 AI를 어떻게 활용할 수 있는가?

인간과 기계의 협력을 최대한 활용하기 위해서, 후자를 대체물이 아닌 촉진자로 간주해야 한다.这样, UX 디자이너는 디자인 프로세스의 모든 단계에서 AI를 사용할 수 있다. 아이디어를 브레인스토밍하는 것부터 최종 제품을 세부적으로 조정하는 것까지.
UX 디자이너의 도구 상자에 AI를 통합하는 가장 유익한 측면 중 하나는 루틴 작업을 자동화할 수 있는 잠재력이다. 즉, 그들의 워크플ロー가 가속화된다. 예를 들어, 사용자 연구는 디자인 프로세스의 중요한 요소이지만, 시간이 많이 걸린다. AI의 도움으로 인터뷰 데브리핑과 같은 작업을 스트림라인할 수 있다. 고객 인터뷰는 빠르게 행동할 수 있는 통찰력으로 변환될 수 있다. 마찬가지로, 사용자 행동을 분류하고, 미래의 행동을 예측하며,大量의 사용자 데이터에서 통찰력을 추출하는 것과 같은 작업에 AI를 참여시키면, 디자이너는 디자인 프로세스의 다른 측면에 더 많은 주의와 시간을 할애할 수 있다.
AI 알고리즘의巨대한 정보를 처리할 수 있는 잠재력 덕분에, 소비자 감정(소셜 미디어 플랫폼, 포럼 등에서)을 분석하고, 트렌드를 식별하고, 사용자 여정을 매핑하고 최적화하는 것이 훨씬 더 쉬워질 것이다.这样, AI는 UX 디자인 프로세스를 더 데이터 주도적으로 만들 수 있다. 즉, 디자인 선택은 가정에 기반하지 않고 경험적 증거에 기반한다.
UX 디자인은 반복적인 프로세스이므로, A/B 테스트 프로세스를 자동화하는 것에서 큰 이점을 얻을 수 있다.这样, 디자이너는 다양한 디자인 변형을 실험하고 사용자 참여도와 만족도에 대한 영향을 능동적으로 측정할 수 있다. 또한 사용자 피드백과 관찰된 행동에 따라 디자인을 정제할 수 있다. 또한, 디지털 제품과 사용자 상호작용을 분석하고 사용자 행동을 추적하고 패턴을 식별하는 것과 같은 작업에 AI 알고리즘을 사용하면, 디자이너는 사용자가 인터페이스를 어떻게 탐색하는지, 어떤 기능과 상호작용하는지, 그리고 어떤 어려움에 직면하는지 더 잘 이해할 수 있다.
오늘날, 이러한 AI 도구는 우리의 워크플로우에 쉽게 접근할 수 있다. 예를 들어, 피그마(Figma)에는 이미 많은 AI 플러그인이 उपलब하다. 예를 들어, Attention Insight는 사용자의 주의가 어디로 갈 가능성이 있는지 예측하는 도구이고, Font Explorer는 디자이너가 완벽한 글꼴을 찾는 것을 도와준다. 목록은 계속해서 증가하고 있다.

접근성에 대한 AI의 잠재적 영향

AI는 사용자 경험을 개선하고,同時에, 비즈니스가 접근성 규정과 표준을 준수하도록 도와줄 수 있다. 디자인 단계에서, 디자이너는 접근성을 향상시키기 위한 추천을 제공할 수 있는 AI와 ML 알고리즘을 사용할 수 있다. 예를 들어, 색상 대조를 강화하거나 이미지에 대한 대체 텍스트를 포함하는 것과 같은 작업이다. 기계 학습 알고리즘의 발전으로, 디자이너와 개발자는 사용자로 하여금 장애를 겪게 하는 문제를 즉시 해결할 수 있다. 시각적, 청각적, 운동적, 인지적 장애를 포함한 다양한 장애를 가진 사용자들이 직면하는 문제를 해결할 수 있다.
인공 지능 기술의 능력을 활용하여, 디자이너는 언어, 나이, 그리고 디지털 제품에 접근하는 것을 방해하는 다른 요인과 같은 장벽을 사용자가 극복하도록 도와줄 수 있다. 간단히 말해서, 더 포용적인 웹사이트와 애플리케이션을 만들 수 있는 것을 가능하게 함으로써, AI는 디자이너가 디자인 프로세스를 진행하는 동안 올바른 일을 하는 것을 도와줄 수 있다.
인간이 사용성 테스트를 수행할 때, 그들은 공감, 직관, 그리고 다른 인지적 측면과 같은 독특한 인간의 뉴앙스를 그들의 작업에 가져온다. 그들은 포용성, 공정성, 그리고 다양한 사용자 그룹에 대한 영향과 같은 요인에 대한 윤리적 고려에 특별한 주의를 기울일 수 있다. 그러나, 인간이 테스트를 수행할 때 сопровож