AI로 UX Writing업무 혁신하기
프롬프트 엔지니어링과 UX Writing
프롬프트 엔지니어링이란 AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 명확하고 구체적인 지시문(프롬프트)을 설계하는 기술을 말합니다. 프롬프트의 품질에 따라 AI 결과물의 품질이 크게 달라지기 때문에 최근 UX Writing에서도 중요한 역량으로 부각이 되고 있습니다. UX 라이터들은 에러 메시지, 버튼 라벨, 안내 문구 등 사용자 경험을 위한 글을 많이 작성하는데, 잘 만든 프롬프트를 활용하면 이러한 작업을 더 빠르고 일관되게 수행할 수 있습니다.
예를 들어, 챗GPT와 같은 거대 언어 모델에 회사별 UX Writing 가이드라인이나 브랜드 톤앤매너를 컨텍스트로 제공하면, 마치 그 회사의 UX 라이터 직원들이 늘어난 것처럼 AI가 가이드에 맞춘 문구를 작성해줍니다. 이는 한 명의 UX 라이터가 모든 제품 문구를 손수 검토하던 방식을 혁신하여, AI와 협업해 대량의 문구를 빠르게 생성·검수하는 새로운 방식입니다. 이번 장에서는 언어 모델에 대한 프롬프트 엔지니어링 방식을 UX Writing에 적용한 사례를 살펴 보도록 하겠습니다.
프롬프트 구조: 구체적 요청 + 맥락 + 예시/데이터
앞에서 제시한 프롬프트 구조 중에서 구제척인 요청과 맥락, 예시/데이터를 활용한 방식의 프롬프트로 사례를 만들어 보겠습니다. 여기서 출력 형식의 경우 요청에 따라 UX Writing의 결과물이 나오게 되므로 포함하지는 않겠습니다.
프롬프트 구성 요소별 역할:
구체적 요청: AI에게 정확히 무엇을 해야 하는지 알려주는 부분입니다. 예: “주어진 지침에 따라 오류 메시지를 작성해주세요.”
맥락(Context): 글의 배경이나 스타일, 가이드라인 등 추가 정보입니다. 예: “우리 회사 UX Writing 가이드라인에 따르면 ‘쉬운 언어 사용’과 ‘친근한 말투’를 원칙으로 합니다.”
예시/데이터: 실제로 글을 쓸 때 참고할 입력 내용이나 예시입니다. 예: “상황: 사용자가 계좌 이체를 시도했으나 잔액 부족으로 실패함.”
위 요소들을 모두 포함하면 프롬프트에 구조와 구체성이 생겨 AI가 요구를 더 잘 이해합니다. 이제 이러한 프롬프트 구조를 실제 UX Writing 업무에 적용한 사례를 살펴보겠습니다. 사례 1에서는 KB금융의 UX Writing 가이드라인을 맥락으로 제공한 프롬프트를 사용하고, 사례 2에서는 동일한 프롬프트에서 가이드라인만 다른 것으로 바꿔 결과가 어떻게 달라지는지 비교해보겠습니다.
사례 1: KB금융 UX Writing 가이드라인 사례
먼저, KB금융그룹의 UX Writing 가이드라인을 활용한 프롬프트 사례입니다. KB금융은 최근 ‘KB고객언어 가이드’라는 금융 언어 활용 지침을 발간하여 목소리와 말투, 글쓰기 10대 원칙 등을 정리했습니다. 이 가이드라인의 핵심은 고객에게 신뢰를 주는 어조와 쉬운 언어로 핵심 정보를 전달하는 것입니다. 특히 상황별 말투 규정이 흥미로운데, 오류나 제한 안내에서는 격식을 갖춘 ‘하십시오체’를 사용하고, 사용자에게 행동을 유도하거나 복잡한 내용을 풀어서 설명할 때는 ‘해요체’를 사용하도록 구분합니다. 이러한 원칙을 염두에 두고, 실제 오류 메시지 작성에 AI를 활용해보겠습니다.
시나리오: 사용자 잔액 부족으로 이체가 실패한 상황입니다. UX 라이터는 KB금융 UX Writing 가이드라인에 따라 사용자가 이해하기 쉽고 신뢰감을 주는 오류 메시지를 작성하고자 합니다. 이를 위해 챗GPT에 다음과 같은 프롬프트를 입력합니다.
[프롬프트 예시 1]
ㅇ 구체적 요청 : 위 상황에 대한 오류 메시지를 작성해 주세요.
ㅇ 맥락 - UX Writing 가이드라인:
- 오류나 거절 상황에서는 격식을 갖춘 ‘하십시오체’로 정중하게 안내합니다.
- 한 문장에는 하나의 메시지만 담아 간결하게 작성합니다.
- 사용자가 이해하기 쉽게 친숙한 용어를 사용합니다 (어려운 금융 용어는 쉬운 말로 풀기).
- 항상 고객 관점에서 신뢰감을 줄 수 있는 어투를 사용합니다.
ㅇ 데이터 - 상황 : 사용자가 계좌 이체를 시도했으나 잔액 부족으로 실패함. (이체 실패 시 수수료는 부과되지 않음)
[AI 출력 결과]
잔액이 부족하여 이체가 처리되지 않았습니다. 수수료는 부과되지 않았습니다. 입금 후 다시 시도하십시오.
위 프롬프트는 Specific Request(오류 메시지 작성), Context(KB금융 UX Writing 가이드 요약), Data(상황 설명)를 모두 포함하고 있습니다. 챗GPT는 이 프롬프트를 읽고, KB금융의 톤앤매너에 맞는 오류 메시지를 생성했습니다. 결과를 보면, KB금융의 가이드라인이 잘 적용된 것을 확인할 수 있습니다.
격식있는 어조: 모든 문장이 ~습니다로 끝나고 마지막 안내는 ~십시오를 사용하여 정중한 하십시오체를 유지했습니다.
명확하고 간결한 전달: 한 문장당 하나의 정보만 담아 각각 이체 실패 사실, 수수료 없음, 추후 조치를 전달하고 있습니다. 불필요한 감탄이나 사족 없이 딱 필요한 내용만 전했습니다.
쉬운 언어 사용: 전문 용어를 피하고 누구나 이해할 표현으로 작성되었습니다. 예를 들어 "잔액이 부족하여 이체가 처리되지 않았다"는 말은 원인과 결과를 직접적으로 서술하여 사용자가 바로 이해할 수 있습니다. 또한 '수수료는 부과되지 않았다'고 명시해 사용자가 가질 의문(“혹시 수수료가 빠져나갔을까?”)을 미리 해소합니다.
신뢰감 형성: 전체적으로 침착하고 책임감 있는 톤으로 작성되어, 사용자는 안내에 신뢰를 느낄 수 있습니다. '입금 후 다시 시도하십시오'와 같은 표현은 공손하면서도 분명하게 다음 행동을 제시하여 전문가의 조언처럼 들립니다.
이처럼 프롬프트 엔지니어링을 통해 UX 라이터는 회사 가이드라인에 부합하는 문구를 신속히 얻을 수 있었습니다. 중요한 것은 프롬프트에 맥락으로 가이드라인 핵심을 담은 점입니다. 챗GPT가 이 컨텍스트를 학습했기 때문에, 마치 KB금융의 UX 라이터가 직접 쓴 것처럼 결과가 나온 것입니다. 실제로 한 UX 라이팅 관련 기사에서도 "콘텐츠 가이드라인에 따라 XYZ에 대한 오류 메시지를 작성하세요"와 같은 프롬프트를 예시로 들며, 가이드라인 제공이 업무 효율 향상에 큰 도움이 된다고 소개합니다.
사례 2: 친근한 가이드라인 활용 사례
이번에는 프롬프트 재사용의 편의성과 스타일 다양화를 보여주는 사례 2를 살펴보겠습니다. 사례 1과 동일한 요청과 데이터를 사용하되, 프롬프트의 맥락 부분(UX Writing 가이드라인)만 바꾸어볼 것입니다. 이렇게 하면 하나의 프롬프트 템플릿을 만들어 놓고 상황에 맞는 가이드라인만 끼워 넣어 다양한 톤앤매너의 문구를 생성할 수 있습니다.
시나리오: 동일하게 잔액 부족으로 이체 실패 상황입니다. 이번에는 가상의 핀테크 스타트업의 UX Writing 가이드라인을 적용한다고 가정해보겠습니다. 이 스타트업은 젊은 사용자층을 대상으로 하기 때문에, 친근하고 캐주얼한 말투(해요체)를 일관되게 사용하고, 필요할 경우 사용자에게 공감이나 긍정적 어조를 전하는 것을 원칙으로 합니다. 프롬프트의 구체적 요청과 데이터 부분은 사례 1과 같고, 맥락만 아래처럼 수정했습니다.
[프롬프트 예시 2]
ㅇ 구체적 요청: 위 상황에 대한 오류 메시지를 작성해 주세요.
ㅇ 맥락 - UX Writing 가이드라인:
- 모든 사용자-facing 문구에 친근한 ‘해요체’를 사용합니다.
- 어려운 금융 용어를 피하고 일상적인 표현을 사용합니다.
- 필요하면 사용자 입장에서 공감하거나 격려하는 어투를 섞어주세요.
- 문장은 너무 길지 않게, 중요한 정보 위주로 명확하게 전달합니다.
- 이모지를 사용하여 감성적 소통을합니다.
ㅇ 데이터 - 상황: 사용자가 계좌 이체를 시도했으나 잔액 부족으로 실패함. (이체 실패 시 수수료는 부과되지 않음)
[AI 출력 결과 – 사례 2]
잔액이 부족해서 이체를 완료하지 못했어요.� 수수료는 부과되지 않았으니, 돈을 입금하신 후 다시 시도해 주세요.�
맥락으로 제공한 가이드라인을 바꿨을 뿐인데, 말투와 뉘앙스가 상당히 달라지고 이모지도 추가된 것을 볼 수 있습니다. 사례 1의 결과와 사례 2의 결과를 비교하면 차이가 명확합니다.
톤/말투: 사례 1은 격식 있는 어조(하십시오체)로, 사례 2는 친근한 어조(해요체)로 되어 있습니다. 예를 들어 동일한 상황 설명도 사례 1에서는 “처리되지 않았습니다”라고 한 반면, 사례 2는 “완료하지 못했어요”라고 표현하여 보다 부드럽고 인간적인 느낌을 줍니다.
단어 선택: 두 결과 모두 “잔액이 부족”, “수수료 부과되지 않음” 등 핵심 용어는 사용했지만, 사례 2에서는 “돈을 입금하신 후”처럼 조금 더 일상적인 어휘를 섞었습니다. KB 가이드라인도 어려운 용어를 풀어 쓰라고 권장하지만, 스타트업 가이드라인에서는 아예 처음부터 “돈”, “못했어요” 등 일상 언어로 접근한 점이 차이점입니다.
정서적 표현: 사례 1은 매우 중립적이고 사실 전달에 집중한 반면, 사례 2는 “완료하지 못했어요”와 같이 살짝 아쉬움을 드러내는 어조로 사용자 감정에 공감하는 뉘앙스를 풍깁니다. 비록 짧은 문장이지만 이러한 미묘한 말투 차이가 사용자에게 주는 인상은 다를 수 있습니다. 또한 사례 2에서는 이모지를 사용하여 보다 감성적인 소통이 이루어졌습니다.
문장 구조: 두 결과 모두 명확성을 위해 짧은 문장을 사용했지만, 사례 2에서는 문장 사이를 쉼표와 ‘~니’ 접속으로 자연스럽게 이어줌으로써 대화하듯 부드럽게 연결했습니다. 예를 들어 “...부과되지 않았으니, ...해 주세요”와 같이 조금 더 구어체에 가까운 리듬을 가지고 있습니다.
이처럼 같은 입력 데이터라도 프롬프트에 어떤 가이드라인 맥락을 넣느냐에 따라 결과가 크게 달라집니다. UX 라이팅에서 브랜드별 톤앤매너가 얼마나 중요한지, 그리고 프롬프트 엔지니어링을 통해 이를 얼마나 유연하게 컨트롤할 수 있는지가 드러나는 부분입니다.
결과 활용 맥락 분석
사례 1과 사례 2의 결과는 각기 다른 상황에 적합합니다. KB금융 스타일의 문구(사례 1)는 전통 금융권이나 신뢰와 정확성이 최우선인 서비스에 잘 어울립니다. 사용자 연령층이 높거나 공식적인 분위기를 유지해야 하는 경우에도 이러한 격식 있는 톤이 적절합니다. 실제로 KB금융은 고객에게 보내는 모든 메시지에 이 가이드라인을 적용하여 일관된 신뢰감을 주고자 하며, 중대한 금융 결정 앞에서는 친근함보다 정확한 정보 전달과 엄숙함이 더 중요하다고 판단합니다. 예컨대, 오류 상황에서 "~십시오" 어미를 사용하면 사용자는 비록 형식적이라 느낄 수 있어도 안내를 진지하게 받아들여야 할 일로 인식하게 됩니다.
반면, 스타트업 스타일 문구(사례 2)는 핀테크, 소셜미디어, 커머스 앱 등 캐주얼한 사용자 경험을 지향하는 서비스에 적합합니다. 젊은 사용자는 딱딱한 문구보다 친근하고 대화하듯이 말하는 앱에 호감을 느낄 수 있습니다. 특히 사용자 실수나 오류 상황에서 너무 냉정한 문구보다는 "~못했어요... 다시 시도해 주세요."처럼 함께 문제를 겪는 동료 같은 톤이 심리적 부담을 덜어주고 재시도를 유도하는 데 효과적일 수 있습니다. 물론 이런 톤을 쓸 때에도 정보의 정확성은 놓치지 말아야 합니다. 사례 2의 문구도 핵심 내용(잔액 부족, 수수료 없음, 재시도 안내)은 모두 담고 있으면서, 단지 표현 방식만 부드럽게 한 것입니다.
정리하면, 어떤 톤의 UX Writing이 적절한지는 상황과 브랜드 성격에 달려 있습니다. 프롬프트 엔지니어링을 활용하면 이러한 톤 변화도 신속하게 적용할 수 있다는 점이 중요합니다. 한 가지 프롬프트 템플릿에 여러 브랜드의 가이드라인을 번갈아 넣어보면서, 다양한 스타일의 문구 초안을 손쉽게 얻을 수 있습니다. 이후 UX/UI 디자이너는 이 중 가장 적합한 톤의 문구를 선택하거나 약간의 수정을 거쳐 사용하면 됩니다.
AI가 UX Writing에 가져온 효율성과 다양성
프롬프트 엔지니어링은 UX Writing 분야에서 게임 체인저(Game Changer)가 될 수 있습니다. 잘 설계된 프롬프트를 사용하면 챗GPT 같은 AI가 회사의 가이드라인을 학습하여 마치 팀의 일원처럼 글을 생성해줍니다. 이를 통해 UX 라이터와 디자이너들은 반복적인 문구 작성 작업에 들이는 시간을 크게 줄이고(효율성 향상), 대신 더 창의적인 UX 개선 작업에 집중할 수 있습니다. 또한 한 번 만든 프롬프트를 재사용하면서 맥락 정보(예: 스타일 가이드)만 바꾸는 방식으로, 일관성은 유지하면서도 다양한 스타일의 콘텐츠를 빠르게 만들어낼 수 있습니다.
결국 핵심은 일관성과 다양성의 균형입니다. 프롬프트 엔지니어링을 통해 브랜드 목소리의 일관성을 잃지 않으면서도, 필요에 따라 톤을 유연하게 전환하여 여러 사용자층과 상황에 맞는 UX Writing을 생산할 수 있습니다. 이는 사용자 경험의 품질을 높이고, 브랜드 신뢰를 강화하는 한편, 콘텐츠 제작 과정의 효율도 크게 개선하는 효과를 가져옵니다.
미래의 UX/UI 디자이너는 AI와 협업하여 빠르고 똑똑하게 글을 만드는 능력이 요구될 것입니다. 프롬프트 엔지니어링은 그 협업의 핵심 도구로서, UX Writing의 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 이제 막 UX Writing에 입문한 디자이너라도, 탄탄한 가이드라인만 있다면 프롬프트를 통해 숙련된 라이터 수준의 결과물을 얻을 수 있을 것입니다. 이를 통해 UX Writing 업무는 효율성과 일관성을 잡으면서도, 다양한 스타일의 콘텐츠를 자유자재로 만들어낼 수 있는 역량을 갖춰 나갈 수 있을 것입니다.
* AI를 활용한 UX/UI 디자인에 대한 다양한 정보와 소통을 원하는 분은 오픈 채팅방에서 함께 많은 디자이너 분들과 만나실 수 있습니다 : )
AI-DTQ 자격과정에 대한 교육 프로그램 안내
https://onoffmix.com/ch/aidesign
