AI를 제품디자인에 활용할 때 놀라운 가능성과 주의점
제품 디자이너 그룹의 글
이 글은 제품 디자이너 Bryce Booth, Jack Donohew, Chris Wlezien, and Winnie Wu가 작성한 'Generative AI fuels creative physical product design but is no magic wand' 아티클 전문을 번역한 자료입니다.
Generative AI 도구는 물리적 제품 디자인의 수명 주기를 현저히 단축시키고 혁신을 촉발할 수 있지만, 잠재적인 위험을 완화하기 위해서는 디자인 전문가의 지식과 재량이 필요하다. Generative AI(생성형 AI)가 아직 초기 단계에 있음에도 불구하고, 이 기술은 이미 물리적 제품과 포장이 구상되고, 혁신되며, 디자인되는 방식에 지울 수 없는 표시를 남기고 있다.
제품 포장부터 자동차 부품, 소매 디스플레이에 이르기까지, 생성형 AI는 산업 디자이너들이 전통적인 방법보다 훨씬 빠르게 초기 디자인 개념을 탐색하고 개발할 수 있게 하며, 이전에 상상하지 못했던 아이디어와 제품 경험을 포함하여 더 많은 아이디어를 탐색할 수 있도록 한다.
또한, 디자인 과정에서 훨씬 더 일찍 고해상도로 개념을 시각화할 수 있는 능력을 통해, 회사는 사용자 경험의 모든 요소를 세밀하게 조정하는 작업을 진행하면서 소비자로부터 보다 정확한 피드백을 얻을 수 있다(아래 이미지 참조). 제품 연구와 디자인 분야에서만도, McKinsey는 생성형 AI가 생산성에서 600억 달러를 해제할 수 있다고 추정한다.
고해상도 개념 이미지는 현대적인 용접 헬멧을 묘사하고 있으며, 이는 사물 인터넷에 의해 구동되며 생성형 AI 텍스트-이미지 소프트웨어를 사용하여 생성되었다. 반복적인 프롬프팅을 통해, 산업 디자이너는 초기 디자인을 세련되게 다듬어 현대 스포츠카 스타일링에서 영감을 받은 미래적 미학을 가진 개념 이미지를 개발했다.
생성형 AI 도구가 놀라운 결과물을 가져올 수는 있지만, 인간 전문가를 대체할 수는 없다. 컴퓨터 지원 디자인(CAD)의 도래와 나중에 3D 프린팅, 증강 현실 및 가상 현실과 같은 기술 발전을 업계가 보았듯이, 물리적 제품을 디자인하는 방법이 변할 수는 있지만, 기술의 의미 있는 사용과 비즈니스 가치의 전달을 보장하기 위해 디자인 전문가가 필요하다.
산업 디자인의 경우, 소비자 연구를 수행하는 전문가들은 종종 중요한 통찰력을 발견하여 결정적인 디자인 선택에 영감을 준다. 수십 개의 AI 생성 이미지 중 최고의 개념을 식별하는 그들의 기술은, 미학과 제조 가능성에 대한 안목으로 결과물을 평가하고 사용자 연구 및 자신의 디자인 감각에 기반해 이미지를 조작하는 것이 사용자와 공감할 최종 디자인을 제공하는데 결정적이다.
이 도구들은 상대적으로 새롭지만, 우리 팀은 제품 개발 생명 주기 전반에 걸쳐 적절히 사용될 때, 때때로 제품 개발 주기 시간을 70퍼센트 이상 줄일 수 있으며, 이는 팀이 소비자 테스트 수행, 디자인 정제, 공급업체 심사, 제조 및 지속 가능성을 위한 디자인 최적화에 더 많은 시간을 할애할 기회를 제공한다는 것을 계속해서 목격하고 있다. 이 도구와 과정은 궁극적으로 성장과 혁신을 위한 수단이며, 훨씬 더 나은 제품의 더 빠른 개발을 가능하게 한다.
그러나 R&D 및 제품 개발 리더는 오늘날 혁신을 촉진하기 위해 기술을 사용할 수 있지만, 기술의 한계를 이해하고 준비해야 한다. 이 기사에서 우리는 제품 개발 생명 주기 전반에 걸쳐 생성형 AI가 창의성과 생산성을 해제할 수 있는 방법을 공유하고, 비즈니스 가치를 창출하려는 비즈니스 리더들이 고려해야 할 중요한 고려 사항을 검토하며, 우리의 디자인 작업과 창의적 과정에서 생성형 AI 도구의 사용을 바탕으로 시작하는 단계를 제안한다.
디자인 생명 주기 전반에 걸쳐
창의성과 생산성 해제
산업 디자이너들이 개념을 창조하거나 포장, 소비재, 경험, 공간 또는 거의 모든 것을 재디자인할 때, 그들의 창의적 과정은 일반적으로 몇 가지 필수 단계를 거친다: 시장 및 사용자 연구, 개념 개발, 개념 테스트 및 정제. 생성형 AI 기술은 각 단계에서 엄청난 가치를 제공할 수 있으며, 디자이너들이 더 빠르게 반복하고, 새로운 방식으로 점을 연결하며, 다양한 사고를 촉발하여 사용자의 일상 경험을 변화시키는 제품을 창조할 수 있도록 한다.
시장 및 사용자 연구
거의 모든 좋은 물리적 제품 디자인은 시장 조사로 시작한다. 잠재 소비자에게 가장 중요한 기능이나 특성은 무엇인가? 소비자 선호도와 취향은 어떻게 진화하고 있으며, 경쟁사는 어떻게 대응하고 있는가? 새로운 제품 카테고리를 창출할 수 있는 공백은 무엇인가?
ChatGPT, Bard와 같은 큰 언어 모델에 기반한 생성형 AI 도구를 사용하여, 디자이너들은 이전에 가능했던 것보다 훨씬 더 신속하게 시장 및 소비자 데이터를 수집, 종합, 이해할 수 있다. 더욱이, 이 도구들은 인간이 혼자 분석할 수 있는 것보다 훨씬 더 다양한 데이터 출처에서 통찰력을 끌어내기 때문에, 아직 활용되지 않은 시장 기회와 간과된 소비자의 필요나 기대를 드러낼 수 있다. 이를 통해 산업 디자이너들은 이해관계자 토론 및 소비자 인터뷰를 위한 훨씬 더 풍부한 기본 지식을 구축할 수 있다. 한 소비자 포장재 회사는 생성형 AI 도구에서 얻은 소비자 감정과 자사의 브랜드 자산을 고성장 시장으로 확장하는 방법에 대한 새로운 통찰력으로 시장 및 사용자 연구를 보완했다. 이 지식을 바탕으로 디자인 팀은 인류학적 인터뷰의 범위를 넓혀 중요한 디자인 요소에 대한 피드백을 얻었고, 이를 통해 새로운 개념을 개발하고 정제하는 후속 작업을 수행했다.
개념 개발
산업 디자이너와 엔지니어가 새로운 제품 디자인을 창조하거나 기존 제품이나 엔지니어링 구성 요소의 다음 세대에 대한 반복 작업을 할 때, 텍스트-이미지 생성형 AI 도구는 영감과 혁신을 위한 강력한 매체를 제공한다.
전문가 프롬프트에 기반한 새롭고 생생한 이미지를 생성할 수 있는 이 기술의 능력은 더 대담한 탐색을 촉진하고 독특하며 잠재적으로 그 유형의 최초 아이디어를 제시할 수 있다. 디자이너가 생성형 AI 도구에 대략적인 스케치, 인류학적 연구 통찰력, 소비자 감정에 기반한 특성을 입력함으로써 나타나는 시각화, 데이터 및 기타 출력은 개념 개발 단계를 크게 가속화하는 훌륭한 출발점이 될 수 있다. 그렇다고 해서, 생성된 이미지가 초기 상태에서 그대로 사용될 수는 없기 때문에(예를 들어, 일부는 회사의 비전과 일치하지 않을 수 있고, 다른 일부는 디자이너의 프롬프트를 의미 있는 방식으로 반영하지 않으며, 또 다른 일부는 완전히 제조할 수 없을 수 있다), 전문가 디자이너에 의한 인간의 개입이 여전히 필요하다. 출력물을 의미 있고, 제조 가능하며, 영향력 있는 것으로 검증, 테스트, 정제하기 위해서다.
CAD와 3-D 프린팅의 출현과 같은 이전의 기술적 진화와 마찬가지로, 생성형 AI는 디자인 전문가를 개념 이미지, 무드 보드, 스토리보드를 준비하는 단조롭고 시간이 많이 걸리는 작업에서 해방시킨다. 예를 들어, 타겟 성능 목표와 새로운 사양에 대한 반복적인 프롬프트를 입력함으로써, 산업 디자이너는 다양한 이론을 개별적으로 테스트한 다음 고도로 수동적인 실사를 진행하는 것보다 빠르게 "최적의 해답"에 도달할 수 있다.
초기 프롬프트
산업 엔지니어로부터의 초기 가이드라인을 바탕으로 생성형 AI 텍스트-이미지 소프트웨어를 사용하여 제작된 새로운 자전거 페달 디자인의 시작 개념. 이것은 특정 성능 및 제품 사양을 충족하기 위한 최적의 디자인 접근법을 보다 신속하게 식별하는 반복적 과정의 첫 번째 단계를 대표한다.
프롬프트 진행
소프트웨어의 초기 출력을 바탕으로, 산업 디자이너는 반복적인 프롬프트를 사용하여 페달에서 티타늄의 양을 줄이는 방법(이로 인해 페달이 더 가벼워짐)과 동시에 구성 요소의 강도를 향상시키는 방법을 식별했다. 이미지는 디자이너가 생성형 AI 텍스트-이미지 소프트웨어로부터의 원시 출력을 최종화하기 위해 작업하는 과정에서 개발된 개념의 진행 상황을 보여준다.
최종, 세련되고, 제조 가능
디자이너는 그 다음 이미지 편집 소프트웨어를 사용하여 최종 원시 출력(왼쪽에 있음)을 정제했다. 최종 개념(오른쪽에 표시됨)을 만들기 위해, 디자이너는 불필요한 스터드를 제거하고, 구성 요소의 강도를 증가시키기 위해 페달 브레이스를 조정하고, 제조 가능성을 보장하기 위한 기타 조정을 했다. (이미지는 설명적이며 특히 이 기사를 위해 개발되었다.)
자동차 OEM에서 근무하는 산업 디자이너들은 생성형 AI의 도움으로 단 두 시간 만에 터치 스크린 인터페이스, 충전 표면, 계기판 및 기타 구성 요소를 갖춘 차세대 자동차 대시보드 25가지 변형의 초기 디자인 개념을 생성할 수 있었다. 이 개념들은 그 후 이미지 편집 소프트웨어를 사용하여 디자인 팀에 의해 추가로 세련되어, 이해관계자들에게 업계의 방향과 최신 전기차 모델의 구성 요소 인터페이스, 형태 인자, 색상, 재료, 마감 등을 어떻게 진화시킬지에 대한 더 명확한 그림을 제공할 수 있었다. 생성형 AI 없이는 비슷한 세부 사항과 품질의 이미지를 생성하는 데 최소한 일주일이 걸렸을 것이며, 훨씬 더 많은 반복이 필요했을 것이다. 이 과정은 디자이너들이 제품 경험을 훨씬 더 구체적인 방식으로 그리고 시간의 일부만으로 생생하게 만들 수 있게 했다.
왼쪽에는 전통적인 자동차 내부의 이미지가 있고, 오른쪽에는 전통적인 자동차 내부 이미지를 영감으로 사용하여 개발된 차세대 전기차 내부의 새로운 디자인 개념에 대한 최종 고해상도 이미지가 있다. 새로운 개념 이미지를 개발하기 위해, 산업 디자이너는 이미지 생성기에서 반복적인 프롬프트를 사용하고 원하는 기능(큰 터치 스크린, 프리미엄 재료 등)을 자세히 설명하여 업데이트된 내부를 생성했다. 디자이너는 그 다음 이미지 편집 소프트웨어를 사용하여 최종 이미지를 만들었다.
현재 생성형 AI 출력물이 상당한 조작을 필요로 한다는 점을 감안할 때, 이러한 이미지의 생성은 일반적으로 스튜디오에서 이루어진다. 그러나 기술이 발전하고 그 출력물이 더 세련되어짐에 따라, 산업 디자이너와 엔지니어는 점점 더 비즈니스 리더와의 회의나 소비자 연구 세션에 참여하면서 생성형 AI 도구를 사용하여 실시간으로 생생한 피드백에 기반한 영감을 주는 이미지를 생성하고 있다.
개념 테스트 및 정제
개념적인 낙서 스케치나 대략적인 디자인 아이디어를 몰입감 있는 시각적 이미지로 승화시킬 수 있는 능력을 통해, 산업 디자이너들은 새로운 개념과 경험을 생생하게 구현할 수 있다. 이는 잠재적인 기회 영역, 개념, 그리고 미래 비전에 대한 피드백을 탐색함에 있어 비즈니스 리더들과 소비자들과 더 의미 있는 대화를 가능하게 할 수 있다.
예를 들어, 저명한 박물관의 경영진은 산업 디자이너들이 AI 생성 이미지를 편집하고 보충적인 시각 콘텐츠(스케치, 그래픽 등)와 결합하여 새로운 형식, 제품, 서비스, 경험을 설명하는 스토리보드를 생성할 때 박물관 전시의 접근성을 증가시킬 기회를 더 잘 시각화할 수 있었다.
이미지 편집 소프트웨어를 통해 정제된 AI 생성 개념 이미지는 박물관 방문객을 위한 가상의, 몰입감 있는, 그리고 참여적인 교육 환경을 묘사한다.
이해관계자들과 초기 개념을 테스트한 후, 디자이너들은 기술을 사용하여 제품 스타일을 정제하고, 마무리 터치를 적용하며, 제품 로드맵에 대한 미래 개념을 매핑하여—때로는 주 대신에 시간 내에—디자인 상세화, 정제, 엔지니어링 개념 및 제조를 위한 디자인의 후속 단계로 이동하기 전에 정보를 제공할 수 있다.
디자인을 넘어서
제품 시뮬레이션과 테스트에서 기술을 더 활용하고자 하는 리더들은 생성형 AI 분야를 면밀히 주시해야 한다. 이 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 발전함에 따라 디자인과 엔지니어링 간의 인계를 단순화하고 엔지니어링 프로세스를 대폭 가속화할 수 있는 더 많은 기능이 제공될 것으로 예상된다. 이미 산업 디자이너와 엔지니어가 제품 개념을 CAD 모델로 신속하게 전환할 수 있는 생성형 AI 소프트웨어 솔루션의 시장 출시를 목격하고 있다. 이를 통해 제품 모델링을 훨씬 더 빠르게 진행하고 엔지니어링 프로세스를 보다 신속하게 시작할 수 있다. 도구들이 아직 초기 단계에 있지만, 우리는 이러한 도구들이 디자인에서 엔지니어링으로의 인계를 극적으로 개선하고 가속화할 머지않은 미래를 상상할 수 있다.
또한, 제조 가능성과 유지보수 가능성에 대한 디자인을 신속하게 분석할 수 있는 새로운 도구들의 등장을 기대하고 있다—예를 들어, 제품이 시설의 기존 사출 성형 도구를 사용하여 제조될 수 있는지 확인하기 위해서다. 엔지니어링 관점에서, 생성형 AI는 이미 전문가들이 오랫동안 확립된 시뮬레이션 엔지니어링 문제를 접근하는 방식을 혁신하고 있다. 예를 들어, 제품의 구조적 성능을 최적화하는 방법과 같은 문제다. 유한 요소 분석 및 위상 최적화를 위한 생성형 AI 도구—다양한 조건에서 부품의 성능을 이해하고 경량이면서도 강한 구조를 생산하는 기법의 핵심—는 힘, 압력, 환경 조건과 같이 식별된 기준에 기반한 부품의 수백 가지 개선된 디자인 옵션을 생성할 수 있다. 앞으로, 이러한 도구들로부터 더욱 포괄적인 기능 범위를 기대할 수 있을 것이며, 이에는 대략적인 스케치를 상세한 엔지니어링 부품 모델로 변환하는 능력, 재료 선택과 최적화를 용이하게 하는 능력, 제조 가능성을 향상시키는 방법을 식별하고, 조립을 위한 구성 요소를 최적화하며, 비용을 절감하는 능력 등이 포함될 것이다.
비즈니스 가치 달성을 위한
중요 고려 사항
의심할 여지 없이, 생성형 AI 출력물은 인상적일 수 있다. 그러나 의미 있는 출력물을 생산하고 이를 사용자 선호도, 고통 포인트 및 기대에 부합하는 바람직하고 사용자 중심의, 제조 가능한 제품으로 전환하는 것은 단순히 버튼을 누르는 것만으로는 일어나지 않는다. 비즈니스 가치를 달성하기 위해서는 다음 영역에서 산업 디자인 및 엔지니어링 전문 지식이 중요하다:
소비자 연구 수행: 생성형 AI 도구에서 얻은 소비자 연구는 포괄적으로 보일 수 있지만, 이 도구들은 종종 잘못된 정보(일명 환각 현상)를 제공할 수 있다. 또한, 제공된 통찰력이 정확하더라도, 소비자 트렌드와 행동은 훈련 데이터 세트보다 빠르게 변하기 때문에, 이들은 단지 지식의 기본선만을 제공할 수 있다. 결과적으로, 디자인 팀은 가설을 검증하고 초보적 연구를 통해 신흥 트렌드를 조사해야 한다. 생성형 AI로 생성된 통찰력과 인류학적 인터뷰를 결합함으로써, 디자인 팀은 단독으로 제공할 수 있는 것보다 훨씬 풍부한 사용자 선호도에 대한 이해를 얻을 수 있다.
효과적인 프롬프팅 개발: 디자이너가 구상하는 것, 소비자가 원하는 것, 회사가 제조할 수 있는 것에 가까운 것을 생산하기 위해서는 고도로 반복적인 프롬프팅이 필요하다. 단순한 문장은 흥미로운 이미지를 생성할 수 있지만, 출력물이 반드시 정확하거나 실행 가능하거나 관련성이 있는 것은 아니다. 궁극적으로, 디자인 전문가는 주제, 매체, 환경, 조명, 색상, 분위기, 구성을 포함한 전체 개념에 대한 맥락을 제공해야 한다. 그들은 얼마나 많은 세부 사항을 포함할지 결정해야 한다(예를 들어, 세부 사항이 적으면 다양성이 더 생길 수 있지만 필요한 특정 기능이 없는 개념이 결과로 나올 수 있다). 더욱이, 그들은 프롬프트 길이와 복잡한 프롬프트를 어떻게 분리할지 고려해야 한다(프롬프트에 단어가 적을수록 각 단어가 더 많은 영향을 미칠 수 있으며, 이는 출력에 영향을 줄 수 있다).
디자인 전문가들은 효과적인 프롬프트를 개발하기 위해 필요하며, 이는 두 개의 AI 생성 이미지에서 보여지는 바와 같습니다. 여기서의 이미지들은 꽃을 그리는 소녀를 나타내고 있습니다. 왼쪽 이미지에서는 실제 꽃의 꽃잎을 그리는 소녀가 나타나며, 이는 대규모 언어 모델 챗봇이 제안한 기본 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 오른쪽 이미지에서는 캔버스 위에 꽃을 그리는 소녀가 나타나며, 이는 디자이너의 반복적인 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다.
AI 생성물을 세련되게 다듬기. 종종, 텍스트-이미지 도구들은 결함이 있는 이미지를 생성합니다: 텔레비전 상단에서 무성하게 자라는 이상한 식물이나 비행할 수 없는 드론 등이 생성됩니다. 조직들은 의미 있는 결과를 얻기 위해 상당한 후반 작업 편집을 수행할 것으로 예상해야 합니다—예를 들어, 이미지 편집 소프트웨어를 사용하여 최종 개념에서 사용된 색상, 글꼴, 패턴을 미세 조정하는 것과 같이. 심지어 초기 출력물이 오늘날 매장 선반에 있을 수 있는 것처럼 보일 때에도, 자세히 살펴보면 제조 가능한 제품과는 거리가 멀다는 것을 흔히 발견합니다. 오늘날, 디자이너와 엔지니어는 제품이 제조 사양, 요구 사항, 제약 사항을 고려하도록 하기 위해 CAD에서 그들의 세련된 개념 버전을 여전히 만들어야 합니다.
AI가 생성한 비행할 수 없고 제조할 수 없는 승객용 드론에는 프로펠러 블레이드의 개수가 일정하지 않고, 착륙용 스키드가 충분하지 않으며, 승객 안전을 위한 문이 없습니다.
최고의 개념 선별하기. Gen AI는 빠르게 수십 개의 개념을 생성할 수 있지만, 유명한 "잼 실험" 연구가 보여준 것처럼, 너무 많은 선택지는 중요한 이해관계자와 소비자 모두를 압도할 수 있습니다. 결과적으로, 조직들은 대량으로 생산된 이미지들 중에서 최고의 아이디어를 식별하고, 미적 감각, 실행 가능성, 사용 적합성 등을 기반으로 세련화하여 사용자와의 개념 테스트가 가치 있는 피드백을 얻을 수 있도록 디자인 전문가가 필요합니다.
인간의 공감을 좋은 분량으로 추가하기. AI 도구는 훈련된 데이터만큼만 좋습니다. 그리고 집계된 입력으로 인해 발생할 수 있는 "평균화"로 인해, 역사적 편견을 지속시키고, 해결책을 과도하게 단순화하며, 혁신의 씨앗이 될 수 있는 미묘한 인간 행동의 통찰력 있는 부분을 간과할 수 있습니다. 따라서 산업 디자이너와 엔지니어는 디자인의 지속적인 감독을 제공해야 하며, 제품 사용의 모든 측면이 고려되도록 해야 합니다—미학적 측면(디자인이 지역적 및 문화적 선호도와 일치하는지 여부)부터 인간공학적 측면(타겟 청중에게 너무 크거나 다루기 어려운 gen AI 출력인지 여부)과 사용성(예를 들어, 제품이 장애가 있는 개인에게 접근 가능한지 여부)까지.
시작하기
물리적 제품 디자인 툴킷에 gen AI를 추가하면 제품 디자인 혁신을 가속화하고 발전시킬 수 있지만, 팀이 기술을 효과적으로 사용할 수 있을 때만 가능합니다. 도구 사용 경험을 바탕으로, 우리는 R&D 및 제품 리더가 gen AI 능력을 구축하기 시작하는 데 다음과 같은 조치를 고려할 것을 권장합니다:
학습과 탐색을 위한 시간을 할애하세요. 이 조치는 팀이 기존 제공 항목에 대한 새로운 제품 기능을 반복하는 것과 같은 일상적인 활동에서 기술을 테스트할 수 있도록 권한을 부여하는 것을 포함할 수 있습니다. 또한 성공 사례와 도전 과제를 공유할 수 있는 기회를 제공해야 합니다. 예를 들어 전용 메시징 채널이나 팀 회의 등이 있습니다. 소프트웨어 개발과 같은 다른 분야에서, 맥킨지 연구는 실무자가 도구를 사용하고 배운 내용을 다른 사람과 공유할수록 더 나아진다는 것을 발견했습니다. 우리는 물리적 제품 디자인에서도 같은 사실을 발견했습니다.
고가치 영역에서 파일럿을 식별하고 시작하세요. 진행 중인 모든 프로젝트에 기술을 적용하고 싶은 유혹을 받을 수 있지만, 리더는 상당한 가치를 생성할 잠재력이 있는 파일럿 프로젝트를 식별하는 것이 가장 좋습니다. 파일럿 프로젝트는 시그니처 제품의 디자인 라이프 사이클 전반에 걸쳐 gen AI를 사용하거나, 전체 플래그십 제품 라인에 걸쳐 연구와 같은 하나의 프로세스를 간소화하는 데 중점을 둘 수 있습니다.
위험을 평가하고 가드레일을 설치하세요. Gen AI는 리더가 신중하게 고려하고 관리해야 할 새로운 법적, 윤리적, 명성상의 위험을 도입합니다. 여기에는 데이터 보안(도구에 프롬프트를 제공할 때 기밀 정보가 노출되는지 여부), 지적 재산권(모델 출력이 저작권, 상표권, 특허권 또는 기타 법적으로 보호된 자료를 침해하는지 여부), 신뢰성(도구가 환각을 일으키고 프롬프트에 부정확한 반응을 제공하는지 여부) 등의 우려가 포함됩니다. 특정 인스턴스에서, 예를 들어 gen AI의 환각 능력과 같은 경우, 위험은 제한적일 수 있습니다. 디자인 전문가들이 일반적으로 도구에서 제공하는 정보를 검증하고, 추가적인 기본 데이터 소스와 결합하기 때문입니다. 게다가, 개념 개발 중 도구에 의해 생성된 어떠한 초현실적이고 허구적인 이미지도 더 큰 창의성과 독창성을 영감을 줄 수 있는 자산이 될 수 있습니다.
다른 경우, 특히 지적 재산권과 데이터 보안과 관련된 경우에는, 기술의 책임 있는 사용을 보장하기 위해 조치가 필요합니다. 리더들은 자신들의 법적 절차와 디자인 표준을 검토하여 최종 제품이 제3자의 지적 재산을 부적절하게 재현하지 않도록 필요한 주의 조치가 마련되어 있는지 확인해야 합니다. 팀이 영감을 받는 곳이 gen AI 도구든 자신들의 온·오프라인 연구든 관계없습니다. (팀이 생성한 AI 생성 이미지를 있는 그대로 공유하고자 하는 경우, 리더는 다양한 도구 벤더가 제시한 지적 재산과 소유권 조건을 이해하고, AI 생성 출력의 소유권을 규율할 수 있는 관련 지역 법률도 알고 있어야 합니다.)
리더들은 또한 어떤 정보가 gen AI 프롬프트에서 사용될 수 있고 사용될 수 없는지에 대해 팀을 안내하는 정책을 시행해야 합니다. 몇 가지 모범 사례에는 주어진 gen AI 도구의 서비스 약관을 이해하고, 제3자 지적 재산권, 독점적 통찰력 또는 기타 민감한 정보를 프롬프트에 사용하지 않는 것이 포함됩니다.
사업 이해관계자에게 새로운 프로세스 교육하기. AI 생성 이미지의 상세함과 정제도는 제품이 실제보다 훨씬 완성 단계에 가깝다는 인상을 줄 수 있습니다. 결과적으로 R&D 조직이 이러한 도구를 채택함에 따라, 그들의 사용을 투명하게 하고 이해관계자들에게 이미지가 나타내는 것, 그 사용 및 한계에 대한 명확한 이해를 제공해야 합니다. 프로젝트의 실제 진행 상황에 대한 정기적인 업데이트는 또한 현실적인 시각적 표현이 지나치게 낙관적인 기대를 초래하지 않도록 할 수 있습니다. 산업 디자이너의 미래 역할을 위한 역량 강화. 물리적 제품 디자인에서 gen AI를 사용하면 디자인 전문가가 "창의력의 큐레이터"가 되는 새로운 역할을 만들게 되며, 이는 기술의 출력에서 영감을 얻어 제품 도전을 해결합니다. 이 역할은 스토리텔링 및 인간 중심 디자인 기술, 제조 노하우, 다른 디지털 도구(예: CAD, 일러스트레이션, 스케칭, 렌더링 소프트웨어)의 역량, 디자인에서 다양한 재료 사용에 대한 깊은 이해 등을 요구합니다. 이러한 기술을 마스터하고 gen AI 도구와 언제 어떻게 결합할지 이해하는 데는 수년이 걸릴 수 있으므로, 리더는 오늘날 팀의 역량을 강화하기 시작해야 합니다.
Gen AI는 물리적 제품 디자인을 재편하기 시작했으며, 산업 디자이너가 사용자의 필요를 해결하는 제품을 보다 생산적이고 창의적이며 전략적으로 구축할 수 있게 합니다. 기술의 출력이 눈부실 수 있지만, 디자인 전문가의 숙련된 손과 분별 있는 눈과 결합될 때 비즈니스 가치를 창출하는 능력이 명확해집니다. 디자이너와 엔지니어가 이 기술을 그들의 워크플로우에 통합함에 따라 채택이 가속화되고, 우리는 진정으로 혁명적인 디자인과 엔지니어링 솔루션이 탄생하는 것을 볼 수 있을 것입니다. 이것은 잠재적으로 완전히 새로운 미학적 시대로 이어질 수 있으며, 독창적인 형태 요소, 재료 사용 및 제조 가능성의 효율성 향상, 개선된 제품 수명주기 등의 이점을 가져와 제품을 만드는 회사와 그 제품을 사용하는 사람들 모두에게 혜택을 줄 것입니다.
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