AI와의 커뮤니케이션이란, AI로부터 원하는 답변을 얻기 위해 프롬프트를 체계적으로 잘 작성하는 것부터 시작한다. 하지만 “무엇을 도와드릴까요?”라고 묻고는 명령만을 기다리는 빈 대화창을 보고 있으면 어떤 말로 시작할지 쉽사리 떠오르지 않는다. 정확하게 말하면 ‘어떤 방식으로 질문을 던져야 의도한 대로 답변이 나올지’ 예측하기가 어렵다. 실제로 프롬프트를 잘 작성하는 작업은 AI 도구를 제대로 활용하기 위해 가장 중요한 일이다. AI로부터 원하는 값을 얻기 위해 프롬프트를 체계적으로 작성하는 일, 이를 ‘프롬프트 엔지니어링’이라고 부른다. 이번 글에서는 UX 디자인 분야에 초점을 맞춰 프롬프트 엔지니어링 방법에 대해서 정리해 보았다.
지난 9월, 인스타그램은 18세 미만 사용자를 보호하고자 <인스타그램 10대 계정(Teen Accounts)>이라는 새로운 기능을 도입했습니다. 앞으로 모든 10대용 계정이 비공개 계정으로 전환될 예정입니다. 그에 따라 10대들의 인스타그램 사용 경험도 바뀔 것으로 보이는데요. 10대 계정의 비공개 전환이 이들의 SNS 경험을 어떻게 바꿀지 탐구해 보려고 합니다. 챗GPT(ChatGPT)와 피그마 AI 플러그인으로, 하루 만에 리디자인부터 검증까지 마친 과정을 공유합니다. 특히 민감한 사회적 이슈에 UX 디자이너가 AI 도구를 활용해 어떻게 혁신적으로 대응할 수 있을지 살펴보겠습니다. AI 디자인 접근법에 대한 구체적인 가이드도 함께 정리할게요.
기존에 사용하던 서비스는 물론, 새롭게 등장하는 서비스에서 빼놓을 수 없는 기능이자 주제는 바로 AI입니다. 그만큼 거대한 흐름이 되었고 이를 잘 활용하지 못하는 서비스는 뒤처진다는 인상을 줄 수 있죠. 또한 사용자 경험에도 중요한 영향을 끼칩니다. 그러나 너무 많은 서비스와 기능이 쏟아져 나오면서, 최근에는 AI가 적용된 서비스에서 UX 패턴을 어떻게 적용하면 좋을지에 대한 논의도 활발한데요. 오늘 소개할 ‘Shape of AI’는 AI의 성장에 따라 사용자 경험은 어떤 영향을 받고 있으며, 어떻게 대응하면 좋을지 살펴볼 수 있는 서비스입니다.
해야 할 일은 사라지지 않고 문제는 늘 많은데 ‘나도 이런 문제가 있으니 봐주세요’라고 이야기하면 얼마나 생산적인 피드백을 받을 수 있을까요? 심지어 그것이 처음 보는 제품이라면요? 피드백을 받으면 내가 생각하지 못한 힌트를 얻거나, 못 보던 문제를 발견할 수 있다는 것은 누구나 공감할 거라고 생각합니다. 하지만 피드백은 요청하는 사람도 주는 사람도 고려할 게 많은 복잡한 과정입니다. 요청하는 사람은 문제와 맥락을 적절히 설명해야 하고, 주는 사람은 충분히 이해하고 직접 해보거나 그것에 준하는 몰입이 필요합니다. 이번 글에서는 프로덕트 디자이너가 효과적인 피드백을 이끌어 냈던 방법에 대해 소개합니다.
작년부터 ‘생성형 AI를 활용한 UX 디자인 워크숍’을 수차례 진행하며 여러 가지 인사이트를 발견할 수 있었다. 그중에서도 특히 디자이너의 실무 경력 연차에 따라 AI를 활용하는 목적이나 인식 면에서 차이가 두드러지게 나타난다는 것을 발견했다. 비교하고자 하는 두 그룹은 각각 3년 차 이하, 6년 차 이상 경력을 가진 UX 디자인 관련 실무자들이다. 이를 편의상 주니어, 시니어 그룹으로 나누어 지칭한다. 이들이 새로운 도구인 생성형 AI를 사용할 때 어떤 어려움을 느꼈고 AI에 대한 인식은 어땠는지, 구체적으로 연차에 따라 어떤 차이점과 공통점이 있는지 상세하게 살펴보려고 한다.
1년 전 ‘알아두면 쓸모 있는 피그마 플러그인 추천 7가지’라는 글을 발행했다. 그리고 1년 사이에 피그마 사용 환경은 대대적으로 변했고, 더 많은 기능이 등장해 사용성이 개선됐다. 또한 ChatGPT 등 생성형 AI 등장 이후, 피그마 플러그인에 대한 관심이 더 많아졌고 진입 장벽은 낮아졌다. 이제 수많은 플러그인이 디자이너의 든든한 조수가 되어주고 있다. 이번 글에서는 문서화, 핸드오프 등 협업에 필요한 플러그인과 디자인 업무 효율을 높여주는 피그마 플러그인을 살펴보고자 한다.
“디자이너들은 중간 과정을 공유하기 꺼리는 것 같다.” 이는 디자이너와 협업하는 다른 직군으로부터 자주 듣는 말 중 하나입니다. 디자이너들은 아이디어를 구체화하는 데 강점이 있는 만큼, 완성도가 낮은 작업물을 공유하기 부담스러워합니다. 그래서 ‘디테일’과 ‘완성도’에 더 집착하는 경향이 있습니다. 하지만 실무에서는 ‘완성도 집착 비용’을 간과할 수 없습니다. 이 글에서는 ‘빠른 제작’과 ‘적정한 완성도’라는 두 마리 토끼를 잡은 MVP 제품의 컨셉 디자인 과정을 소개하려고 합니다. 다른 도움 없이, 오직 나만을 위한 ‘AI 디자인 인턴’들이 작업에 함께할 예정입니다.
ChatGPT가 출시된 초창기에는 UI 디자인을 하기 직전 단계까지 생성형 AI를 활용할 수 있었다. 서비스의 문제를 분석하고 솔루션을 도출하는 과정에는 텍스트 투 텍스트(text-to-text) AI인 ChatGPT를, UI 시안을 생성할 때는 텍스트 투 이미지(text-to-image) AI인 미드저니를 사용하는 방식이었다. 그리고 실제로 프로토타입 디자인을 하는 작업은 온전히 인간의 몫이었다. 그러나 시간이 지나며 프로토타입을 생성하는 AI 도구도 점차 발전해 왔다. 이번 글에서는 프로토타입 디자인을 위한 AI 도구 선택의 폭이 넓어진 지금, 도구별 사용 방법과 결과물에 어떤 차이가 있는지 비교해 보고자 한다.