이 글은 2024년 사내 워크샵에서 팀원들에 공유했던 발표 자료를 토대로 재정리한 글입니다. 제한된 리소스 속에서도 리서치를 어떻게 이어갈 수 있을지, 팀 내 문화로 자리 잡게 하고자 했던 경험을 담았습니다.
2편에서 이어집니다.
워크샵 이후, 저는 리서치를 하며 경험했던 인사이트, 배움 등을 팀이 바로 꺼내 쓸 수 있도록 정리하고 싶었어요.
그래서 AI로 흩어진 자료를 구조화하고, 질문–분석–공유가 자연스럽게 이어지는 워크플로우를 만들고자 했습니다.
이번 글에서는 무엇을 자동화하고 사람의 해석으로 남겼는지 그리고 그리고 이 시도가 어떻게 팀 문화로 확산되었는지를 이야기하려고 합니다.
먼저 GPT로 과거 리서치 자료와 참고 사례를 정리해, 팀용 가이드를 만들었어요.
리서치 계획
문제 정의, 연구 질문, 대상, 방법, 의사결정 기준 등을 한 장에 담고, 상황별 추천 방법을 함께 정리했어요.
방법별 실행
인터뷰/설문/UT용 스크립트 초안, 스크리너, 동의문, 관찰 노트, 파일럿 체크리스트 등을 모아 누가 맡아도 같은 기준으로 진행되도록 했어요.
분석 및 공유 모듈
프롬프트로 패턴과 시사점을 뽑아 인사이트 카드로 바로 묶을 수 있게 했습니다.
이 과정에서 GPT로 초안을 작성하고, 타사의 리서치 운영 방식을 반영했어요.
그 결과, 상황에 따라 템플릿을 복제, 수정, 배포할 수 있는 구조로 만들었어요.
특히 리서치 분석, 정리 구간을 자동화하려 했어요.
세션이 쌓일수록 발화록을 읽고 그루핑하는 데 시간과 에너지가 많이 들어갔었죠.
우선 리서치 파일을 GPT에 입력하고, 패턴–키워드–페인포인트–인사이트 구조로 정리하도록 요청했습니다.
AI는 구조화된 인사이트를 몇 분 만에 재현해 줬습니다.
예를 들어 알지뉴스 UT(12세션) 결과에서는 이런 항목들이 도출됐습니다.
인지 & 시선 흐름 (Cognitive Flow) – 기능을 ‘광고’로 오인하고, 정보를 ‘장식’으로 인식. → 시각적 위계보다 행동 유도 중심의 구조 설계 필요
맞춤형 경험 (Personalization Expectation) – 직접 설정은 피하고, AI가 대신 추천해주길 기대. → 사용자 개입 최소화 + 투명한 추천 기준 노출
이후 GPT가 분류한 인사이트를 Creatie를 통해 화면으로 구성했어요.
문제 구조화 2분 + 시안 생성 5분, 하나의 초안을 10분 내로 시각화할 수 있었죠.
GPT로 인사이트 정리 및 대안 도출
앞서 입력한 인사이트로 원인과 UI 솔루션을 도출했어요.
GPT는 문제 패턴을 정리하고 ‘홈 구조 이동’, ‘텍스트 라벨 전환’, ‘비주얼 밸런스 조정’ 등의 방법을 제시했어요.
Creatie용 프롬프트 생성
그 중 2-3개를 골라 Creatie용 프롬프트로 가공했어요.
예를 들어, “요약 뉴스 블록을 첫 번째 섹션으로 이동하고, 라벨을 ‘오늘의 한입뉴스’로 명확히 표기”처럼 구체적으로 구조를 전달했죠.
Creatie에서 시안 생성 및 논의
완성된 프롬프트 입력 후 약 5분 만에 홈 시안이 생성되었어요.
이전에는 문서로 설명해야 했던 개선 포인트를, 이제는 시각화된 화면을 두고 기획/개발과 바로 논의할 수 있었어요.
초안은 바로 사용하기 어려울 만큼 거칠었지만,
AI를 통한 실험을 반복하면서 프롬프트의 품질을 끌어올리고자 했어요.
프롬프트가 정교해질수록 리서치 과정을 단축하고 빠르게 화면으로 구성할 수 있습니다.
이렇게 AI를 곁들인 리서치 가이드로 단계별 부담을 줄이고자 했어요.
리서치 목적, 가설, 질문 설계, 요약, 시각화까지 공유해 이어갈 수 있는 구조로 바꿨습니다.
저희 팀은 전담 UX리서처가 없는 UX/UI 통합 조직으로, 한 명이 여러 프로젝트를 병행합니다.
그래서 갑작스럽게 투입되고 전문 리서처가 아니라도 쉽게 진행할 수 있는 구조가 필요했죠.
AI는 여전히 보조 도구지만, 반복 작업을 줄이고 인사이트를 빠르게 정리해 누구나 리서치 과정에 자연스럽게 참여할 수 있는 환경이 만들어졌습니다.
이제 리서치는 특정 역할의 업무가 아니라, 팀 전체의 습관으로 자리 잡았어요.