요즘IT
위시켓
최근 검색어
전체 삭제
최근 검색어가 없습니다.

한 달 전, ChatGPT와 미드저니를 활용하여 사용자 리서치부터 시작해서 문제 정의, 프로토타입 스케치와 구현까지 해봤다. 생성형 인공지능(Generative AI)으로 충분히 UI/UX 디자인 작업을 할 수 있다는 가능성을 확인했던 작업이었다. 그 뒤로, 주위에서도 ChatGPT와 미드저니를 사용해서 이런 저런 작업들을 하는 사람들이 꽤 보인다. 실제로 ChatGPT경우, 2023년 2월 기준으로 월 사용자 1억명을 넘어섰다고 하니, 우리의 일상 생활에 인공지능 기술이 자연스럽게 스며들어 상용화되는 그 시점을 이제 막 지나고 있는 듯 하다.

회원가입을 하면 원하는 문장을
저장할 수 있어요!

다음

회원가입을 하면
성장에 도움이 되는 콘텐츠를
스크랩할 수 있어요!

확인

디자인

노션 AI로 그린 '사용자 여정맵' ChatGPT와 비교하기

년차,
어떤 스킬
,
어떤 직무
독자들이 봤을까요?
어떤 독자들이 봤는지 궁금하다면?
로그인

 

 

① ChatGPT와 미드저니로 했던 UI/UX작업

한 달 전, ChatGPT와 미드저니를 활용하여 사용자 리서치부터 시작해서 문제 정의, 프로토타입 스케치와 구현까지 해봤다. 생성형 인공지능(Generative AI)으로 충분히 UI/UX 디자인 작업을 할 수 있다는 가능성을 확인했던 작업이었다. 그 뒤로, 주위에서도 ChatGPT와 미드저니를 사용해서 이런 저런 작업들을 하는 사람들이 꽤 보인다. 실제로 ChatGPT경우, 2023년 2월 기준으로 월 사용자 1억명을 넘어섰다고 하니, 우리의 일상 생활에 인공지능 기술이 자연스럽게 스며들어 상용화되는 그 시점을 이제 막 지나고 있는 듯 하다.

 

이러한 사실은 빅테크 기업들의 움직임을 봐도 알 수 있다. 마이크로소프트와 구글은 생성형 인공지능을 적용시킨 검색엔진 서비스를 공개했으며, 페이스북의 모회사 메타는 연구자와 학계, 비영리 기관을 타깃한 대규모 언어 모델, 람마(LlaMA : Large Language Model Meta AI)를 곧 선보인다고 밝혔다.

 

그리고 하나가 더 있다. 지난 해 말 알파 버전을 선보인 후, 본격적으로 오픈한 노션 AI가 그것이다.

 

 

② ChatGPT보다 월등히 좋은 인공지능이라고?

“지금까지 사용해본 툴 중 가장 매끄럽고 실용적인 AI 툴이다.” - Alex Heath | The Verge 부편집장

 

제한된 참여자만 사용할 수 있었던 알파 버전을 통해 약 세 달 간의 테스트를 마친 후, 2월 22일, 드디어 모든 사용자들에게 정식으로 서비스를 공개했다. 먼저 사용해본 사람들의 반응은 확실했다.

 

혁신적인 인공지능 기술이며, 이에 비하면 ChatGPT는 그저 챗봇에 불과하다고 한다. 도대체 뭐가 얼마나 좋길래 ChatGPT 정도는 완벽하게 대체할 수 있다는 말이 나올까? 그리고 만약 그게 사실이라면, 노션 AI로도 UI/UX작업을 할 수 있을까?

 

 

③ 노션 AI의 주요 기능들

노션에 따르면, 노션 AI는 블로그 쓰기, 요약하기, 번역하기 등 텍스트를 활용한 작업에 굉장히 특화되어 있다고 한다. 아래는 노션 홈페이지에 소개된 노션 AI의 기능들이다.

Figure 2출처 : 노션 AI

 

살펴보면, 번역이나 어조/톤 수정, 전문용어 풀어쓰기, 글쓰기 아이디어, 이어쓰기 등 모두 텍스트 관련 기능들이다. 여기서 의문이 들기 시작한다. 그럼 ChatGPT랑 뭐가 다른 것일까?

 

찾아 본 바로는, ChatGPT 가 현존하는 텍스트 생성 인공지능 중에서 자연어 처리를 가장 잘하며, 노션 AI 보다 학습량도 많다고 한다. 그럼, ChatGPT 가 텍스트 활용 작업도 더 잘할 수 있는 거 아닐까?

(*자연어 처리란, 쉽게 말해서 인간과 같은 언어를 이해할 수 있는 능력을 의미한다. 원래는 컴퓨터 언어 따로, 인간 언어 따로 있어서 컴퓨터에게 무언가를 요청을 하려면 인간이 컴퓨터의 언어를 배워야 했다. 이걸 코딩이라고 한다. 근데 ChatGPT는 자연어 처리를 할 수 있어서 우리가 무언가를 요청할 땐 그냥 평소에 쓰는 우리 말로 하면 된다.)

 

이에 대한 답을 찾기 위해, 노션 AI와 ChatGPT로 동일한 작업을 시도해보고 두 결과를 비교해보려고 한다.

UI/UX 디자인 프로세스 중, 사용자의 경험을 한 눈에 보기 위해 정리하는 작업이 있다.

 

Figure 3출처 : 닐슨노먼그룹

 

이렇게 ‘사용자 여정 지도(User Journey Map 혹은 고객 여정 지도 Customer Journey Map)’를 그리는 작업이다. 꼭 UI/UX 디자인을 하지 않아도 한 번쯤은 이렇게 생긴 표를 봤을 것이다. 서비스의 사용 흐름을 파악하기 위해 많이 활용되는 분석 기법인데, 이를 제대로 작성하려고 하면, 접점(Touch Point) 정의부터 퍼소나(Persona) 구축, 설문조사 등 굉장히 많은 단계를 거쳐야 한다. 하지만 오늘은 그 모든 과정을 노션 AI와 ChatGPT를 통해 한 번에 진행해보려고 한다.

 

노션 AI로 사용자 여정맵 만들기

노션 AI 1단계: 넷플릭스의 사용자 여정맵 요청

Figure 4출처: 노션 AI

 

노션 AI에 처음 들어가면 이렇게 노션 AI를 소개하고 시작에 도움이 되는 팁을 알려준다. AI의 응답 내용이 부정확할 수도 있다는 말이 눈에 띈다. ChatGPT도 직접 자신의 한계를 언급했었는데, 노션 AI도 이렇게 한계를 인정하고 인간의 추가 확인이 필요하다고 하니, 왠지 신뢰도가 상승했다. 자신이 완벽하다고 어필하는 대신, 이렇게 실수할 수도 있다는 ‘인간적인 면을 보여주는 기술’이 오히려 더 친근하다고 느껴지기 때문일까?

 

Figure 5출처: 디논(노션 AI사용)

 

‘지금 AI 체험해보기’ 버튼을 누르면 노션의 익숙한 빈페이지가 나온다. ‘스페이스 키’를 입력하면 AI메뉴가 뜨고 제일 첫 번째 위치한 ‘AI에게 작성 요청’을 눌러봤다. 그랬더니 AI에게 무엇이든 요청하라는 메시지가 뜨면서 입력할 수 있는 칸이 하나 나온다. 여기에 ‘User Journey Map of Netflix’라는 키워드를 입력했다.

 

노션 AI도 ChatGPT처럼 한국어보다는 영어를 사용하는 게 더 정확하다고 한다. 그래서 이번에도 입력은 영어로 했다.

 

Figure 6 출처: 디논(노션 AI사용) 넷플릭스의 사용자 여정맵을 만들어달라는 질문에 대한 노션 AI의 대답.

 

결과는 이렇게 나왔다. 사용자가 넷플릭스를 만나는 접점(Touch Point)을 총 10단계로 나눠서 정리한 내용이다. 여기까지는 ChatGPT와 다를 게 없어보인다.

 

노션 AI 2단계: 표로 만들기 

프롬프트: Create a table with the User Journey map of Netflix

Figure 7출처: 디논(노션 AI사용) 줄글로 만들어준 사용자 여정맵을 표로 정리해달라고 노션 AI에 요청한 결과.

 

줄글로 나와있는 사용자 여정맵을 표로 만들어달라고 요청했다. 그랬더니 오른쪽 이미지에서 볼 수 있듯, 행 제목(Step, Description)을 알아서 추가하고 표로 만들어줬다.

 

노션 AI 3단계: 불만사항 추가하기

프롬프트: Add a column to the right and put a pain point of each step

Figure 8출처: 디논(노션 AI사용) “불만사항을 넣어줘(put a pain point)”라고만 한 경우

 

세 번째 단계에서는 사용자가 어디서 불편함을 느끼는지, 즉 불만 사항(Pain Point)에 대한 내용을 물어봤다. 명령어는 오른쪽에 열을 추가한 후, 그 안에 불만사항을 넣어달라고 입력했다. 그런데 결과물을 보니, 모든 단계에 불만사항이 없다고 나왔다.

 

Figure 9출처: 디논(노션 AI사용) “각 단계의 불만사항을 넣어줘(put a pain point of each step)”라고 한 경우

 

그 다음에는 ‘각 단계의’ 불만사항을 추가해달라고 요청했더니, 그제서야 제대로 된 내용이 들어갔다. ChatGPT와 달리 이전 명령이나 요청사항을 고려하여 맥락을 파악하는 능력은 없는 듯하다.

 

노션 AI 4단계: 사용자의 감정 추가하기

프롬프트: Add a column to the right and add how the user feels at each step

Figure 10출처: 디논(노션 AI사용) 앞서 알려준 불만사항 관련해 사용자 감정도 추가해달라고 요청한 경우.

 

불만사항이 발생했던 단계와 그렇지 않았던 단계가 있는데, 그에 대한 사용자의 감정까지 잘 알려주는지 확인해보았다. 오른쪽 표를 보면, 실제로 불만사항이 있었던 단계의 감정들은 모두 부정적으로 표현되어 있다.

 

맨 마지막 단계에서는 어떠한 불만사항도 없었지만, ‘불만족스럽다’ 라는 감정이 표시가 되었는데, 이건 ‘구독 취소’라는 사용자의 행동이 부정적인 감정을 내포하기 때문에 그게 반영이 된 듯 하다. 생각했던 것 보다 똑똑하다.

 

노션 AI 5단계: 개선방안 추가하기

프롬프트: Add a column to the right and add a solution for each pain point

Figure 11출처: 디논(노션 AI사용) 개선방안을 추가로 물어본 경우. 불만이 있는 부분에서만 개선사항을 알려줌.

 

이번에는 불만사항이 발생한 단계를 어떻게 개선하면 좋을지 물어봤더니, 역시나 불만사항이 있는 지점에만 개선 방안을 표시해줬다. 확인해보면 굉장히 단순한 내용이지만, 불만사항과 연결되는, 충분히 납득할 만한 해결책들이다.

 

노션 AI 6단계: 번역 및 표 완성

프롬프트: Translate the contents of the table into Korean

Figure 12출처: 디논(노션 AI사용) 영어로 나온 결과를 번역하고 표로 완성.

 

마지막으로 번역을 해준 후에, 제목 열과 제목 행에 색을 채워 표를 완성했다. 겨우 명령어 6번을 입력했을 뿐인데, 넷플릭스의 사용자 여정 맵이 순식간에 만들어졌다.

 

정리된 내용을 하나하나 살펴보면, 접점(Touch Point), 사용자 행동 (User Action), 불만 사항 (Pain Point), 사용자 감정 (Feeling), 해결책 (Opportunity), 다섯가지 카테고리에 맞게 적절한 내용이 들어가있다.

 

다만, 한 가지 아쉬운 게 있다. 내용이 좀 부실하다는 점이다. 분명 한국어로 명령을 내리면, 내용이 부족할 거라는 후기를 보고 영어로 요청을 했었다. 그럼에도 생성된 결과물을 보면 너무 깊이가 없고 기본적인 내용들만 적혀있다.

 

ChatGPT라면, 똑같은 질문에 어떤 답변을 해줬을까?

 

ChatGPT 1단계: 넷플릭스의 사용자 여정맵 요청

프롬프트: Can you draw a user journey map of Netflix?

 

Figure 13출처: 디논(ChatGPT 사용) ChatGPT에 넷플리스 사용자 여정 맵을 그릴 수 있냐고 물어본 결과.

 

ChatGPT로 넘어가서 넷플릭스의 사용자 여정맵을 그릴 수 있냐고 물어봤다. 그랬더니 곧바로 8단계의 접점(Touch Point)과 각 단계 별 사용자의 행동을 정리해줬다. 이렇게 2가지 내용을 정리해준 건 노션 AI와 동일하다. 단지 8단계냐 10단계냐 차이가 있을 뿐이다.

 

그런데 여기서 유의해야 할 점이 있다. ChatGPT가 완전히 똑같은 질문에도 매번 다르게 대답한다는 사실이다. 지금은 사용자 여정맵을 그려달라는 말을 정확하게 이해하고 위와 같은 답변을 생성해줬지만, 다른 날, 다른 아이디로 동일한 질문을 했을 땐 자기는 텍스트만 생성할 수 있기 때문에 무언가를 그리는 작업은 할 수 없다는 답변을 받았었다. 만약, 이러한 답변을 받는다면 각각의 요소들을 따로 질문해주는 방법이 있다. 이를테면, 넷플릭스의 접점(Touch point)과 단계 별 사용자의 행동을 각각 물어본 후, 거기에서 생성된 답변을 하나로 취합하면 지금 받은 답변과 동일한 결과물을 얻을 수 있다. 

 

ChatGPT 2단계: 넷플릭스 사용자의 불만사항

프롬프트: I’d like to know about pain points of each steps.

 

Figure 14출처: 디논(ChatGPT 사용) ChatGPT에서 이전에 보여준 사용자 여정맵 접점에 관해 각 단계에 따른 불만사항을 물어본 결과.

 

이번엔 각 단계에 따른 불만사항(Pain point)을 물어봤다. 그랬더니, 위에서 분류한 8단계에 따른 불만사항을 얘기해줬는데, 여기서 노션 AI와 다른 점이 보인다. 노션 AI는 실제로 불만사항이 생기는 지점만 꼽아서 알려줬는데, ChatGPT는 모든 단계의 불만사항을 다 알려주고 있다. ‘실제로 모든 단계에서 불만사항이 다 발생하진 않을텐데?’ 라는 생각을 하며, 답변을 살펴보니, 실제 불만사항이 아닌 잠재적인, 그러니까 가능성이 있는 불만사항들이었다.

 

여기서 ChatGPT가 갖고 있는 특징이자 한계가 드러난다. ChatGPT는 자기가 틀릴 수 있다는 걸 알고 우리에게 미리 얘기를 해주지만, 모르는 게 있을 수 있다는 건 가정하지 않는다. 다시 말하면, ‘미안해. 내 답변이 틀렸을 수도 있어’ 라고 말할 수는 있지만, ‘그건 잘 모르겠어’ 라는 답변은 못한다. 따라서 일단 질문을 받으면 사실관계와 상관없이 답변을 하고 본다.

 

이번에도 그랬다. 실제로는 모든 지점에서 불만사항이 발생하지 않지만, 내가 ‘각 단계의 불만사항을 알려줘’라고 했기 때문에 지어내서라도 모든 단계에 대해 답변을 해주는 것이다. 그래서 답변을 자세히 살펴보면 ‘저게 불만사항이야?’ 싶은 것들이 있다. 대표적으로’ 7단계 : 콘텐츠 시청 후’ 에서 ‘시청 경험을 공유할 의지가 없다’를 불만사항으로 얘기해줬는데, 이건 사용자의 불만이라기보다는 넷플릭스 서비스의 불리한 점이다. 사용자가 콘텐츠의 선호도를 입력해주지 않으면 그에 맞는 콘텐츠를 추천해주기 어려워질테고 그러면 좋은 사용자 경험을 제공하지 못할 테니까.

 

ChatGPT 3단계: 개선방안 물어보기 

프롬프트: I’d like to know about pain points and solutions of each steps.

 

Figure 15출처: 디논(ChatGPT 사용) 불만사항pain point에 해결책solution을 추가해 물어본 결과.

 

좀 전에 입력했던 명령어에 ‘solution’이라는 단어만 추가해서 다시 질문을 해봤다. 여전히 모든 단계의 잠재적인 불만사항과 솔루션을 알려주고 있지만, 어차피 생성된 결과물을 보고 이 데이터를 사용할지, 안 할지 판단하는 건 인간의 영역이라서 크게 문제가 될 것 같진 않다. 오히려 주제에서 너무 벗어난 답변만 아니라면, 우리가 생각해보지 못했던 부분을 짚어줄 수 있으니까 긍정적인 효과를 얻을 수도 있다.

 

ChatGPT 4단계 : 표로 만들기

프롬프트 : Represent in a table

Figure 16출처: 디논(노션 AI 및 ChatGPT 사용) ChatGPT에게 표로 만들어달라고 한 결과

 

내용이 어느정도 생성된 후, 표를 만들어봤다. ChatGPT에서도 표에 입력해달라는 명령어(‘Represent in a table’ 혹은 ‘Create ~ in a table’) 를 사용하면 이렇게 표로 정리를 해준다.

 

 

노션 AI VS ChatGPT 비교하기 

Figure 17출처 : 디논(노션AI 및 ChatGPT 사용) 노션AI가 만들어준 사용자 여정맵과 ChatGPT가 만들어준 사용자 여정맵 비교

 

노션 AI와 ChatGPT가 생성해준 결과물을 정확하게 비교하기 위해, ChatGPT의 답변도 한국어로 번역을 해보았다.

 

일단, 가장 먼저 눈에 들어오는 차이점은 ‘표 서식’이다. 노션 AI는 표의 색깔이나 열/행의 넓이를 하나하나 다 조절할 수 있어서 결과물로 나온 표가 훨씬 눈에 잘 들어오고 완성도가 높은 반면, ChatGPT의 표는 크기나 색깔 등의 서식을 아무것도 조정할 수 없다.  여기서 이 둘의 차이가 가장 크게 드러난다. ChatGPT는 표로 결과물을 생성 해주고 끝이지만, 노션AI는 생성된 표의 서식을 하나하나 수정할 수 있고, 노션 내에서 자유롭게 이동시키며 노트에 기록해둘 수 있다. ‘노션’ 서비스의 본질인 ‘생산성 도구’의 특징이 잘 나타나는 기능이다.

 

두번째 차이점은 내용이다. 노션 AI는 모든 내용을 짧고 간결하게 써줬고, ChatGPT는 보다 구체적이고 길게 답변을 했다. 핵심 내용은 비슷하지만 개선 방안의 경우, ChatGPT가 훨씬 자세하게 알려줬기 때문에 실제로 구현을 하고자하면 ChatGPT결과물의 활용도가 더 높을 것이다.

 

 

ChatGPT 와 노션 AI로 하나의 사용자 여정맵 완성하기

노션 AI는 내용 부분이 약하지만, 표의 완성도를 높일 수 있다. ChatGPT는 가독성 좋게 정리는 못해주지만, 어떤 기술보다도 광범위한 지식을 기반으로 내용을 생성해주고 인간의 명령어도 잘 이해하기 때문에 내용이 훨씬 구체적이고 활용도가 높다. 

 

그렇다면, 이 둘의 특기를 활용하여 하나의 사용자 여정맵을 만들어보면 어떨까?

 

노션 AI + ChatGPT 1단계: ChatGPT가 생성한 내용을 노션 AI에 붙여넣기

Figure 18출처: 디논(노션 AI 사용) ChatGPT가 생성한 내용을 노션 AI에 붙여놓고 표로 정리해달라고 요청.

 

이미 위에서 필요한 데이터들을 다 생성해놨기 때문에 그걸 정리만 해주면 된다.

 

ChatGPT가 얘기해준 8가지 접점에 따른 각 단계 별 사용자 행동, 불만사항 그리고 개선점을 취합하여 노션 AI에 붙여넣었다. 안그래도 ChatGPT는 말이 많은데, 여러 개의 질문에서 나온 답변들을 다 합쳐놓으니 텍스트의 양이 (공백 제외)3000자에 달할 만큼, 굉장히 많다. 노션 AI는 과연 이 많은 텍스트들을 잘 정리할 수 있을까?

 

노션 AI + ChatGPT 2단계: 생성된 표 요약하기

위에서 우려했던 대로 몇 번 오류가 났다. 세번째 쯤 시도했을 때, 아래와 같이 제대로 된 표가 나왔다.

 

Figure 19출처: 디논(노션 AI 사용) 생성된 표.

 

이게 바로 무려 3000자의 글자들이 들어있는 표이다. 아무래도 글자가 많다 보니, 표로 만들어도 읽기가 쉽지 않아서 요약을 한 번 해줬다.

 

Figure 20출처: 디논(노션 AI 사용)

 

요약은 ‘줄여 쓰기’라는 메뉴가 따로 있어서 굳이 명령어를 입력하지 않아도 된다.

 

노션 AI + ChatGPT 3단계: 표에 제목 달아주기

Figure 21출처 : 디논(노션AI 사용) 제목 달기

 

표에 제목을 추가해달라는 명령어를 마지막으로 위와 같은 표를 완성했다. (이런 간단한 명령은 한국어나 영어나 차이가 없을 듯 해서 한국어로 입력했다.)

 

그런데 내용을 살펴보니, 요약하기 전과 후가 거의 비슷하다. ‘뭘 요약한거지?’ 싶을 만큼 거의 내용이 바뀌지 않았다. 검색을 해보니, 노션 AI는 아직 안정적으로 요약을 해주진 못한다고 한다. 그래도 이 부분은 ChatGPT가 보완해줄 수 있다.

 

노션 AI + ChatGPT 함께 활용하기

둘의 주요 기능을 정리해보면 이렇다.

 

  1. ChatGPT: 내용 생성 및 요약, 번역
  2. 노션 AI: 표 만들고 다듬기(서식 옵션)

 

요약, 번역, 내용 생성 등의 기능들은 ChatGPT가 잘해주기 때문에 ChatGPT에서 미리 내용을 생성하고 요약한 후, 노션 AI로 넘어온다면, 최종 결과물의 완성도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 노션 AI의 표 기능을 사용할 수 없다면 ChatGPT가 생성한 답변을 하나하나 복사, 붙여넣기 하면서 표를 만들어야한다. 이 점을 고려하면, 이 두 가지를 같이 활용하여 내용을 정리할 때, 효율성이 훨씬 높아질 수 있다.

 

워낙 다양한 인공지능 기술이 출시되고 또 개발되는 시기이므로, 꼭 하나의 인공지능으로만 작업을 할 필요가 없다. 각 기술의 특기를 인지하고, 그것들을 융합하여 활용할 수 있다면, 인공지능과의 협업을 통해 시너지를 창출할 수 있을 것이다.

 

요즘IT의 모든 콘텐츠는 저작권법의 보호를 받는 바, 무단 전재와 복사, 배포 등을 금합니다.

좋아요

댓글

공유

공유

디자인 논리쌓기
241
명 알림 받는 중

작가 홈

디자인 논리쌓기
241
명 알림 받는 중
디자인 논리쌓기, 디논 | UI/UX 디자인을 연구하고 있습니다.

인스타그램 : @design_nonri
브런치 작가명 : 디논

좋아요

댓글

스크랩

공유

공유

요즘IT가 PICK한 뉴스레터를 매주 목요일에 만나보세요

요즘IT가 PICK한 뉴스레터를
매주 목요일에 만나보세요

뉴스레터를 구독하려면 동의가 필요합니다.
https://auth.wishket.com/login