사용자 조사 단계의 생성형 AI 활용 방법 1
생성형 AI를 활용한 UX/UI 디자인 프로세스 맛보기 강좌 요약(1)
요약
오픈패스에서 유훈식 교수님의 '생성형 AI를 활용한 UX/UI 디자인 프로세스' 맛보기 강의가 열렸습니다. 6시간짜리 정규 강의를 구매해서 볼 수도 있지만, 그 전에 유투브 실시간 방송을 통해서 앞부분을 소개해 주셨는데요. 중요한 부분 위주로 요약해보았습니다.
2시간 가량 진행된 강의를 요약하자면, 할루시네이션(AI가 잘못된 정보를 사실인 것처럼 말하는 것)을 조심해야 하지만, UX디자이너는 앞으로 AI를 잘 활용해서 전체 디자인 프로세스를 빠르게 진행하며 지식을 내재화하고 더 나은 사용자 경험을 위해 해결책을 낼 수 있는 사람이 되어야 합니다.
언어 활용 능력이 중요하므로 책읽기, 글쓰기와 같은 능력이 중요해질 것입니다. 디자이너라면 기본적인 디자인 감각을 키우고 AI 활용 능력 또한 필요할 것입니다.
유익한 내용이 될 것 같으니 정규 강의 구매도 추천해드립니다.
생성형 AI, UX/UI 프로세스 중 어디에 활용할 수 있을까?
AI는 다음과 같은 역할에 활용할 수 있습니다.
- Roleplaying: 역할을 부여하고 답하도록 할 수 있습니다
- Summarizing: 인터뷰를 요약할 수 있습니다
- Analyzing: 인터뷰 내용을 분석할 수 있습니다
- Synthesizing: 입력한 내용을 기반으로 새로운 아웃풋(인사이트)을 요청할 수 있습니다
- Advising: 놓치기 쉬운 부분을 잘 챙겼는지 검토를 요청할 수 있습니다.
*생성형AI를 활용해 나온 질문지를 검토 없이 사용자 조사에 가져가는 것은 위험하며 인사이트를 뽑아내는 과정에 있어서도 UX디자이너의 노하우가 아직까지 필요합니다.
생성형 AI 활용 사용자 조사 프로세스
생성 AI를 활용한 실제 인터뷰 데이터 분석 사례는 다음의 단계를 따랐습니다.
- 인터뷰 내용을 클로바노트AI를 통해 텍스트 파일로 변환
- 텍스트를 챗GPT에 넣어 학습시킴
- 챗GPT에게 텍스트를 주제별로 분류해달라고 요청
- 발견된 문제점과 해결방안을 뽑아달라고 요청
*이때 인터뷰 결과인 텍스트가 너무 길다면 Prompt splitter와 같은 프로그램을 활용해 적절히 잘라서 학습시킵니다. 챗GPT에게 적절한건 1만 5천자 정도이기 때문입니다.
*인사이트의 경우 창의적이라고 말하기는 힘들고 일반적으로 생각해낼 수 있는 인사이트지만 나쁘지 않은 솔루션을 주었고, 사람이 제시한 솔루션과 70~80% 정도 동일했다고 합니다.
어피니티 다이어그램을 위한 키워드 도출
정성적 데이터들 사이의 규칙과 연관성을 발견하여, 해당 내용을 토대로 인사이트를 도출하는 방법론인 어피니티 다이어그램은 인터뷰 결과에서 핵심적인 키워드를 뽑아내는 것이 중요한데요. 기존에는 인터뷰 내용을 분석하며 직접 키워드를 뽑아야 했기 때문에 시간이 굉장히 많이 드는 작업이었습니다.
생성형 AI를 활용하면, 인터뷰 텍스트를 학습시킨 챗GPT에게 하단과 같은 프롬프트를 입력해서 어피니티 다이어그램 생성을 위한 핵심 키워드를 빠르게 뽑아낼 수 있습니다.
Prompt
#지시문
당신은 20년 경력의 UX/UI 디자인 전문가다. 주로 입력된 데이터에 대한 affinity diagram을 제작한다. 입력된 인터뷰 데이터를 기반으로 데이터를 분류하여 #출력형식 처럼 출력하라. 코드블록은 사용하지 말아라.
#출력형식
주제A: [**인터뷰에서 발간된 핵심 이슈 키워드 1개**]
주제A 설명: [인터뷰에서 발견된 핵심 이슈에 대한 요약 설명 300자 정도로 서술]
주제B: [**인터뷰에서 발간된 핵심 이슈 키워드 1개**]
주제B 설명: [인터뷰에서 발견된 핵심 이슈에 대한 요약 설명 300자 정도로 서술]
주제C: [**인터뷰에서 발간된 핵심 이슈 키워드 1개**]
주제C 설명: [인터뷰에서 발견된 핵심 이슈에 대한 요약 설명 300자 정도로 서술]주제B: [**인터뷰에서 발간된 핵심 이슈 키워드 1개**]
...
*위와 같은 형식으로 원하는 개수만큼 키워드를 뽑아낼 수 있습니다.
*하단의 예시를 참고해볼 수 있습니다.
사용자 퍼소나 설정 및 가상 인터뷰에 생성형 AI 활용
실제 사용자 인터뷰 결과를 바탕으로 하단과 같은 프롬프트를 사용해 퍼소나를 제작할 수 있습니다.
Prompt
#지시문
당신은 20년 경력의 UX/UI 디자인 전문가이다. 주로 인터뷰 데이터를 기반으로 UX 프로젝트 수행을 위한 퍼소나를 개발한다. 이미 입력된 인터뷰 데이터를 분석해서 #출력형식 처럼 출력하라. 코드블록은 사용하지 말아라.
#출력형식
이름: [이름]
성별: [성별]
나이: [나이]
직업: [직업]
취미: [취미]
성격: [성격을 서술]
서비스 사용 목표: [해당 서비스 사용 목표 서술]
서비스 이용 동기: [서비스를 사용하는 동기에 대해서 5가지 서술]
페인포인트: [서비스를 이용하며 어려움을 느끼는 점들을 5가지 서술]
니즈: [서비스를 이용할 때 필요로 하는 점들을 5가지 서술]
시나리오: [서비스를 사용하는 시나리오를 가능한 상세하게 1000자 정도로 서술]
이후에는 이 설정된 퍼소나를 챗GPT에게 역할로 부여해 가상 인터뷰를 진행할 수 있습니다.
"너는 퍼소나 ___ 씨야. 너는 어떤 특성을 가지고 있고 어떠한 사람이야"라고 역할을 지정해 준 후 질문을 던지면 챗GPT가 역할에 몰입해서 답변해줍니다.
*깊은 인사이트를 끌어내지는 못하지만 일반적이고 합리적인 수준의 답변을 기대할 수 있습니다.
*실제 사용자를 만나기 전 사전 조사의 의미에서 진행해볼 수 있습니다.
*UX 디자이너는 가능한 한 다양한 시각에서 보고 의견을 취합할 필요가 있으므로 챗GPT의 데이터 또한 참고하는 것이 좋습니다.
다음 글에서 이어집니다.
너무 길어지는 듯 하여, 다음 내용은 이어지는 글로 올리도록 하겠습니다.
작년 겨울부터 유훈식 교수님께서 종종 진행하시는 세미나에 참여하곤 했었고 대학원 진학과 관련해 메일을 주고 받기도 했는데요. 개인 사정으로 지원하지 못했지만 그때 진학했다면 지금쯤 교수님의 강의를 듣는 학생이었다고 생각하니 무척이나 아쉽습니다.
그래도 이렇게 종종 워크숍을 진행해주시니 관심 있는 분들은 교수님 브런치나 유투브 채널 통해서 생성형AI 관련 소식 받아보실 수 있습니다.
