유저리서치를 활용해 더 나은 AI 제품을 만드는 방법
유저리서치의 필요성, 단계 별 주요 목적 변화, 추천 리서치 방법론 등
* 최근에 재밌게 읽었던 medium 내 포스팅의 내용을 정리한 것입니다. 보다 정확한/구체적인 내용을 보고싶으시다면 원문을 참고해주세요!
* 운영 중인 UX 스터디 활동을 위해 작성한 글입니다.
How to build better AI products with user research
모두가 AI에 열광한다! & 유저리서치의 필요성
모두가 AI에 열광하고 있으며 많은 기업들이 제품에 AI를 도입하고 있다.
하지만 이는 기술중심적인 접근방식이기 때문에 사용자의 문제를 진정으로 해결하거나 니즈를 충족시키는 솔루션의 개발에서 멀어질 수 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 유저리서치가 필요하다.
AI Integration 단계 및 단계 별 유저리서치의 주요 목적 변화
1. 첫번째 단계
첫번째 단계는 검색어 자동 완성처럼 사용자가 별다른 의식 없이 자연스럽게 사용할 수 있는 상태.
이 때 유저리서치의 주요 목적은 AI 기술의 향상이 사용자가 느끼는 제품의 가치에 대한 인식의 변화나, 제품과의 상호작용에 미치는 영향을 확인하는 것.
2. 두번째 단계
두번째 단계는 챗봇이나 시리와 같은 어시스턴트처럼 AI가 사용자 인터렉션의 driver가 되는 단계.
(직접 문자 발송 등의 액션을 수행할 수 있음)
이 때 유저리서치의 주요 목적은사용자가 AI integration으로 인해 나타난 새로운 종류의 행동이나 인터렉션에 어떻게 적응하는지 관찰하고 그들의 직관, 효율성, 전반적인 만족도 등을 평가하는 것.
3. 세번째 단계
세번째 단계는 DALL-E를 통해 이미지를 생성하는 것 처럼 기존의 워크플로우를 아예 재정의하거나 자동화 하는 단계.
사용자는 컴퓨터에게 수행해야 할 동작이 아니라원하는 결과물을 말한다.
이 때 유저리서치의 주요 목적은 AI의 의사결정 능력에 대한 신뢰/자동화의 범위/사용자에게 자율권을 얼마나 부여할 것인지 등 새로운 유형의 질문에 대한 답을 하기 위한 인사이트를 수집하는 것.
+AI 시스템과 사용자간의 감정적 유대에 대해 탐구하는 것도 포함되어 있다.
이러한 변화에 맞게 UX 팀과 리서쳐들은 조사 방법론 등을 변화시켜야 한다.
AI 프로덕트에 유용한 리서치 방법론 몇 가지 소개
1. 오즈의 마법사 (Wizard of OZ)
생성형 AI의 경우 프로토타입 제작이 쉽지 않을 수 있고 이 때 오즈의 마법사 방법이 유용하다.
오즈의 마법사는 “사용자는 AI와 대화한다고 인지하고 있지만 실제로는 사람이 뒷단에서 제어하는 인터페이스를 통해 소통하는 방식”을 말함.
이 방법을 통해 사용자에게 도움을 줘야 하는 지점 / 공감을 불러일으키는 목소리의 톤앤매너나 특정 상호작용 등 중요한 인사이트를 많이 얻을 수 있음.
2. 종단적 연구 (Longitudinal studies)
AI 기능은 사용자가 계속 제품을 사용해나감에 따라 잠재력과 가치가 높아지고 상호작용도 점점 발전하는 경향이 있다.
종단적 연구를 통해 제품을 처음 사용할 때 부터 10번째, 100번째 사용함에 따라 습관이 어떻게 변화하는지 살펴보는 연구를 통해 인사이트를 얻을 수 있다.
학습곡선, AI 어시스턴트와 정서적 유대감을 형성하는 과정등이 사용자 습관 변화와 관련 있음.
3. 다이어리 스터디 (Dirary study)
Diary study도 AI 프로덕트에 굉장히 효과적이다.
Diary study에 참여하는 사용자는 일정 기간동안 제품이나 서비스와의 상호작용을 기록하는 일기를 주기적으로 작성한다.
이 방법을 통해 즐거웠던 순간, 어려웠던 순간, 좌절감 등등 사용자 경험에 대한 풍부하고 질적인 데이터를 얻을 수 있다.
예를 들어, 홈 어시스턴트 개발 프로젝트에서는 diary study를 통해 손님이 초대되었을 때 등 예상치 못한 케이스에 대한 인사이트를 얻을 수 있었다.
AI 모델의 꾸준한 개선을 돕는 피드백 루프
다른 프로덕트들처럼 인앱 설문조사 등을 통해 사용자로부터 피드백을 꾸준히 수집하는게 중요함.
특히 모델이 지속적으로 발전하는 AI 프로덕트에선 개발 초기부터 피드백 루프를 잘 구축하는 것이 중요.
"이 결과물이 마음에 드셨나요?" 와 같이 프로덕트에 내장된 피드백 루프는 머신러닝 알고리즘을 즉각적으로 훈련 및 개선시킬 수 있으며 피드백 루프를 통해 사용자 로그 검토 & 후속 인터뷰 진행 등을 이어서 수행하여 맥락에 대한 인사이트를 얻을 수 있을 것이다.
다만 피드백을 과도하게 받기 위해 사용자를 번거롭게 하거나 부담을 주지 않게 잘 조절해야 함.
윤리적 관점에서의 고찰 - AI Trust와 responsibility에서 유저리서치의 역할
AI의 보급이 늘어남에 따라 AI integration 과 윤리적 문제 사이의 긴장감도 같이 높아지고 있으며 학습 데이터의 편향성 (성별, 인종 등..)을 경계하는 것이 중요하다.
UNESCO나 AI Alliance와 같은 단체에서는 윤리와 관련한 다양한 원칙들을 마련하고 있다.
만약 AI 제품을 개발하고 있다면 윤리와 관련한 원칙들을
제품 개발 초기부터 고려하면 향후 발생할 문제를 줄일 수 있을 것이다.
트롤리 문제와 같은 것들에 대해 사용자 인터뷰 등을 꾸준히 수행하면
도덕적 딜레마가 존재하는 상황에 대한 인사이트를 수집할 수 있다.
위클리 UX / UI 분석 챌린지에 초대합니다
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