AI에게 UX인터뷰를 시키는 UX디자이너

AI 인터뷰 도구 Specific 분석

Dec 2. 2025

UX 리서치의 딜레마와
대화형 AI의 등장

사용자경험(UX)리서치는 혁신적인 UX 디자인을 위한 필수적인 방법이다. 하지만 UX 리서치를 위한 대표적인 방법인 심층 인터뷰(In-depth Interview, IDI)의 경우 풍부한 인사이트를 주지만, 시간과 비용의 제약으로 인해 소수의 표본에 의존해야만 한다. 오늘 소개하는 'Specific'과 같은 대화형 AI(Conversational AI) 리서치 도구의 등장은 이 오래된 딜레마를 해결할 새로운 패러다임을 제시한다. Specific 같은 대화형 AI들은 이제 단순한 챗봇 설문 도구를 넘어 인간 리서처처럼 자연스럽게 대화를 주도하고, 응답자의 답변에 따라 즉각적으로 후속 질문을 던지며, 수집된 방대한 텍스트 데이터를 실시간으로 분석해내는 자동화된 리서치 에이전트로 활용이 가능해지고 있다.

"설문"이 아닌 "대화"로의 경험 재설계

기존의 설문 도구들은 미리 정해진 질문과 선택지를 순차적으로 나열하는 방식이었다. 이는 응답자에게 '숙제'를 하는 듯한 피로감을 주며, 특히 모바일 환경에서 낮은 응답률과 높은 이탈률을 유발하는 주된 원인이었다. Specific은 이러한 경험을 근본적으로 재설계하여, 사용자에게 익숙한 채팅 인터페이스를 통해 마치 지인과 메신저로 대화하는 듯한 경험을 제공한다. 이러한 대화형 접근(Conversational Approach)은 단순히 UI의 변화에 그치지 않는다. 응답자가 자신의 언어로 자유롭게 이야기할 수 있는 환경을 조성한다.

생성된 인터뷰 대화 예시

Specific의 가장 강력한 차별점은 바로 '동적 후속 질문(Dynamic Follow-up Questions)' 기능이다. 인간 리서처가 인터뷰를 진행할 때, 상대방의 답변이 모호하거나 흥미로울 경우 "그것은 구체적으로 어떤 의미인가요?"라거나 "왜 그렇게 느끼셨나요?"라고 되묻는 것처럼, Specific의 AI 엔진은 응답자의 답변 내용을 실시간으로 분석하여 맥락에 맞는 파생 질문을 던진다. AI가 스스로 판단하여 표면적인 답변 뒤에 숨겨진 진짜 의도(True Intent)를 파고드는 것이다. 이는 수천 명의 사용자를 대상으로 동시에 1:1 심층 인터뷰를 수행하는 것과 같은 효과를 낸다.

AI-ADTQ (12월,VOD)_AI 에이전트 디자인 기술자격 교육과정 - 온오프믹스

AI 에이전트를 디자인하여 보다 높은 수준의 UX/UI 디자인을 효율적으로 수행할 수 있도록 교육 및 실습 진행

https://onoffmix.com/event/334581

리서치 프로세스의 혁신:
생성부터 분석까지

Specific은 생성형 AI를 활용하여, 사용자가 자연어로 리서치 목적을 설명하기만 하면 전문가 수준의 설문 초안을 단 몇 초 만에 만들어낸다. "SaaS 제품의 이탈 원인을 파악하기 위한 설문을 만들어줘"라고 입력하면, AI는 해당 목적에 부합하는 질문 흐름, 톤앤매너, 그리고 필요한 후속 질문 로직까지 자동으로 구성한다. 사용자는 생성된 결과물을 'AI Survey Editor'를 통해 손쉽게 수정하거나 다듬을 수 있어, 설문 제작에 소요되는 시간을 비약적으로 단축시킨다.

과거에는 수천 건의 주관식 응답을 분석하기 위해 리서처가 며칠 밤을 새워가며 코딩(Coding) 작업을 해야 했다. 하지만 Specific은 수집된 비정형 텍스트 데이터를 실시간으로 분석하여 즉각적인 인사이트를 제공한다. 데이터와의 대화 (Talking to Responses) 리서처는 수집된 데이터셋을 대상으로 마치 챗봇과 대화하듯 질문을 던질 수 있다. "사용자들이 가장 많이 언급한 불만 사항 3가지는 무엇인가?" 또는 "가격에 민감한 그룹과 기능 중심 그룹의 차이점은 무엇인가?"라고 물으면, AI는 전체 응답 데이터를 스캔하여 근거(Source)와 함께 요약된 답변을 제시한다.

AI시대의 UX 리서치

Specific은 전통적인 설문 조사의 한계를 기술로 극복하고, UX 리서치의 본질인 '사용자 이해'의 해상도를 획기적으로 높여준다. 정량적 규모와 정성적 깊이의 결합, 응답자 친화적인 대화형 인터페이스, 그리고 분석의 자동화는 리서처가 반복적인 운영 업무에서 벗어나 전략적 인사이트 도출에 집중할 수 있게 해준다. 이제 UX 리서처들은 한 명이서도 AI 에이전트들을 활용해서 보다 높은 빠르고 수준 높은 UX 디자인을 할 수 있도록 계속 도전해 나가야 하는 시기이다.