피부치

트렌드는 변화가 아니라, 결핍의 이동이다 - 디자인전략 AI가 읽어내는 사용자 경험의 새로운 기준

2026-03-30T05:47:16Z

"시장에는 넘쳐나는 제품과 서비스가 존재하지만, 사용자들은 여전히 ‘무언가 부족하다’고 느낀다.이제 트렌드는 단순한 데이터의 변화가 아니라, 사용자의 결핍이 이동하는 경로로 해석되어야 한다.디자인 전략은 이 보이지 않는 결핍을 읽어내는 데서 출발한다." 오늘날 시장에서는 수많은 제품과 서비스가 쏟아지고 있지만, 그럼에도 불구하고 사용자들은 여전히 “뭔가 부

정적 데이터에서 동적 데이터의 시대로 - AI에게 필요한 건 더 빠른 계산이 아니라, 더 깊은 맥락

2026-01-08T06:28:32Z

한 번쯤 이런 경험이 있을 것이다. 최신 AI 챗봇에게 “요즘 사람들이 가장 많이 쓰는 스마트폰이 뭐냐”고 물었을 때, 돌아오는 답변은 놀라울 만큼 정확하다. 제품명도 맞고, 시장 점유율이나 주요 스펙도 틀리지 않는다. 하지만 질문을 조금만 바꿔 “왜 이 스마트폰을 좋아하느냐”, “손에 쥐었을 때 어떤 느낌이 드느냐”고 물으면 분위기가 달라진다. 설명은 이

맥락은 인간이 만들고, 의미는 AI가 해석한다 - 디자인전략 AI의 본질

2026-01-03T00:30:38Z

디자인에서 가장 중요한 것은 단순한 정보나 데이터가 아니라, 사람이 실제로 느끼고 경험한 맥락, 다시 말해 감성적으로 체감되는 날것의 데이터입니다. 이러한 데이터는 크롤링만으로는 얻기 어렵습니다. 크롤링은 ‘무엇이 있었는가’를 수집할 수는 있지만, 왜 그렇게 느꼈는지, 어떤 상황에서 그 감정이 발생했는지라는 맥락까지 담아내기에는 구조적 한계가 있기 때문입니

MCP가 바꾸는 디자인 AI의 미래 - LLM은 이제 운영체제이자, UX의 중심이 된다

2025-10-14T00:19:04Z

최근 AI 분야에서 MCP(Model Context Protocol)이란 용어가 자주 언급되고 있다. 낯설게 들리지만, 쉽게 말하면 AI가 세상의 다양한 도구·데이터·시스템과 대화할 수 있게 해주는 ‘AI 전용 연결 언어’이다. 지금까지의 인공지능은 답변을 잘하는 “언어 모델”에 머물러 있었다. 하지만 MCP가 등장하면서 AI는 단순히 ‘똑똑한 모델’을 넘

GPT 시대, 디자인 데이터가 중요해지는 이유 - AI시대 데이터 산업으로 확장하는 디자인 기업의 역할

2025-10-14T00:23:00Z

"대규모 언어 및 멀티모달 모델(LMM)이 발전하면서, AI는 전 세계의 미학과 문화를 하나의 기준으로 해석하기 시작했다. 그러나 디자인은 언제나 지역의 감성과 사회적 맥락 위에서 작동한다. AI가 놓친 그 감성을 되살리는 주체가 바로 디자인 기업이다." AI에게 “안젤리나 졸리와 김태희 중 누가 더 아름다운가?”라고 물으면 대부분 ‘안젤리나 졸리’라고 답

AI 시대, 디자인 기업 어떻게 살아남을 수 있나 - 송길영 작가의 『시대예보: 경량문명의 탄생』을 읽고

2025-10-03T01:16:21Z

디지털 전환의 거대한 물결이 새로운 국면으로 접어들고 있다. 초기 플랫폼 경제가 개인에게 새로운 참여의 기회를 열어주었다면, 이제는 고성능 도구와 AI로 무장한 개인이 기업과 직접 경쟁하는 시대가 열렸다. 월 수십만 원만 내면 기업 수준의 결과물을 내는 '프로슈머'용 AI 서비스들이 등장하면서, 과거에는 거대 조직만이 가능했던 일들을 이제는 빠르고 기민한

한국 AI 산업전략: 버티컬 AI로 키우는 차세대 인재 - 한국은 ‘범용 모델 이해 + 버티컬 AI 적용’으로 인재를 키워야 한다

2025-08-27T09:41:38Z

AGI로 가는 길 앞의 두 벽 AGI(범용 인공지능)로 향하는 길에는 두 개의 기술적 장벽이 있습니다. 첫째, 작업 특화 취약성(Task-Specific Brittleness). 특정 과제에선 금메달을 따지만, 맥락이 조금만 바뀌면 평범 이하가 되는 모델입니다. 수영선수가 트랙에 올라가면 순위가 바뀌는 것과 같습니다. 둘째, 파괴적 망각(Catastroph

AI야, 너 디자인 몰라도 너무 몰라! - 디자인 버티컬 AI가 필요한 진짜 이유

2025-08-27T09:32:59Z

"미안, 나 어제 얘기한 거 하나도 기억 안 나" 며칠 전, 새로운 AI 디자인 툴을 써보다가 이상한 기분이 들었다. 전날 열정적으로 브랜드 아이덴티티에 대해 토론했건만, 다음 날 다시 물어보면 "죄송해요, 어떤 브랜드 말씀하세요?"라며 멀뚱멀뚱 바라보는 AI. 정말 똑똑한 친구인데, 왜 이렇게 건망증이 심할까? 이게 바로 현재 대부분의 AI 디자인 도구들

AI 시대의 에스노그래피 - 인간 이해를 위한 재현성의 가치

2025-08-16T01:16:39Z

아마존의 원시 부족을 연구한다고 상상해 봅시다. 이들과 직접 소통하기 어렵다면, 그들의 일상과 행동을 관찰하는 것이 유일한 방법일 수 있습니다. 마찬가지로, 어린 아이의 행동을 이해하기 위해서는 관찰이 가장 효과적이죠. 이러한 방식을 통해 사람들의 행동과 문화를 깊이 있게 이해하는 방법이 바로 에스노그피(ethnography)입니다. 에스노그래피의 진정한

감성·경험·인텐드 데이터 심화 비교 분석 - AI가 사람을 이해하는 데 필요한 데이터

2025-08-16T01:17:09Z

감성, 경험, 인텐드 데이터는 각각 고유한 가치를 가지지만, 통합 활용할 때 진정한 고객 중심 비즈니스 혁신이 가능합니다. 미래의 고객 경험은 이 세 가지 데이터의 조화로운 융합을 통해 더욱 개인화되고 예측 가능한 방향으로 발전할 것입니다. 1. 데이터 유형별 정의 및 특징 감성 데이터 (Sentiment Data) 정의: 사용자의 감정, 느낌, 심리 상

디자인 전략 기획을 위한 AI 활용법 - 질문에서 '프롬프트 디자인'으로

2025-08-16T01:20:13Z

현실적 딜레마: 같은 AI, 다른 디자인 결과 신제품 UX 디자인 기획 회의에서 벌어진 일입니다. 디자이너 A는 AI에게 "모바일 뱅킹 앱 UX 개선 아이디어 알려줘"라고 물었습니다. 나온 답변은 예상 가능한 것들이었습니다. 직관적 네비게이션, 원터치 송금, 생체인증 강화... 같은 시간, 디자이너 B는 다른 접근을 시도했습니다. AI에게 먼저 타깃 고객

AI에서 '창의성'을 찾다 - AI가 버린 패턴 밖 데이터에서 창의성을 발견하다

2025-08-16T01:20:34Z

AI가 '버리는' 것에 주목하라 요즘 AI의 놀라운 능력에 대한 이야기를 자주 듣는다. 방대한 데이터에서 우리가 미처 발견하지 못한 패턴을 찾아내고, 그럴듯한 인사이트를 내놓는 모습은 정말 인상적이다. 하지만 정작 중요한 건 AI가 '찾아내는' 것만큼이나 AI가 '쓸모없다고 버리는' 것들이 아닐까? 생각해보면 AI는 학습할 때 효율성을 위해 통계적으로 드물

맨땅에 헤딩하며 7년을 보냈습니다. - 아이디이노랩, 산업부 '디자인산업기술개발' 과제 주관기관 선정

2025-08-16T01:21:27Z

https://www.etnews.com/20250709000054 맨땅에 헤딩하며 7년을 보냈습니다. "이게 될까?" 싶은 마음으로 무작정 페르소나 데이터베이스를 만들었는데, 갑자기 나타난 LLM이 이걸 찰떡같이 이해하는 걸 발견했습니다. 덕분에 디자인 전략 LLM이라는 독특한 길을 개척할 수 있었습니다. 디자인전문회사 주제에 미친 척하고 기술을 개발한

‘모두의 AI’ 프로젝트, 디자인산업의 역할 주목된다 - 디자인 기반 페르소나 모델링의 역할

2025-07-07T01:04:53Z

출처 : https://www.sedaily.com/NewsView/2GV9ABZDQ5 최근 정부가 추진하는 ‘모두의 AI’ 프로젝트와 관련하여 ‘기술 중심’에서 ‘사용자 중심’으로의 전환이 중요한 과제로 부상하고 있다. ‘모두의 AI’ 프로젝트는 전 국민이 인공지능(AI) 서비스를 무료로 활용하고, 장기적으로 개개인에게 맞춤화된 ‘나만의 AI 비서’를

AI와 협업하는 디자인 산업의 미래 - LLM 모델의 진화(분석에서 추론)와 역할의 재정립

2025-06-24T01:31:03Z

인공지능(AI) 기술이 디자인 산업 전반에 깊숙이 스며들면서, 우리는 전례 없는 변화의 시대를 맞이하고 있다. 특히 최근의 대규모 언어모델(LLM) 발전은 디자인 업계에 단순한 작업 도구를 넘어 창의적 파트너로서의 가능성을 제시하고 있다. 분석에서 추론으로: LLM의 진화적 도약 전통적으로 AI는 주어진 데이터를 분석(Analysis)하여 패턴을 찾아내는

데이터 분석과 인간 관찰을 융합하는 AI 디자인 전략

2025-08-16T01:20:56Z

AI로의 전환 시대에 많은 기업들이 사용자에 대한 이해와 분석을 AI에 의존하려 한다. 하지만 AI가 제공하는 '평균적 사용자' 데이터만으로는 진정한 사용자 경험 혁신과 차별화된 디자인을 만들어낼 수 없다. 사용자 중심 디자인의 본질은 AI가 '예외'로 처리하는 정규분포 이외에 존재하는 이상치(outlier)에 존재하는 사용자데이터와 디자이너가 실제 현장에

지역소멸 위기, 디자인씽킹과 AI로 새로운 해법을 찾다 - 디자인씽킹과 생성형 AI 활용한 창업교육 플랫폼 전략

2025-02-15T11:06:16Z

https://www.thegg.co.kr/news/articleView.html?idxno=11654 통계청이 2024년 1월 발표한 '지방소멸 대응을 위한 지역 인구 100년 추계'에 따르면, 지역소멸 위기가 가속화되고 있다. 특히 젊은 층의 수도권 집중 현상이 심화되며, 지역의 혁신 동력이 약화되고 있다. 이러한 위기 속에서 동서대학교가 새로운 해결책

디자인씽킹과 ChatGPT - 혁신적 비즈니스 모델 창출

2024-11-08T06:24:00Z

오늘날의 비즈니스 환경에서 소비자의 감성에 깊이 공감하고 이를 바탕으로 혁신적인 비즈니스 모델을 개발하는 것은 기업의 성공을 좌우하는 핵심 요소가 되었다. 애플이 단순한 기기를 넘어 라이프스타일을 제안하듯, 기업들은 제품이나 서비스 그 자체를 넘어 소비자의 삶에 의미 있는 변화를 가져다줄 수 있는 비즈니스 모델을 추구하고 있다. 이러한 맥락에서 '디자인씽킹

생성형 AI 활용해 지역 디자인 경쟁력 제고를 - 디자인 분야의 AI 리터러시 관점에서

2024-05-18T09:02:55Z

디지털타임스 2024년 5월 16일 기고글 입니다. 전통적으로 인공지능(AI)은 법정의 판사와 비슷한 역할을 했다. 즉, 어떤 결정이 더 나은 지에 대해 조언하는 역할이었다. 그러나 최근 몇 년 사이 AI 기술은 크게 발전하여 단순히 판별적 분석을 하는 역할에서 벗어나 생성적 모델링으로 나아가게 되었다. 이러한 변화는 많은 산업 분야에서 근본적인 혁신을 가

감성과 경험 분석의 미래 - AI 기술과 인문학적 접근의 결합

2024-08-21T21:04:54Z

디자인과 기술의 교차점에서, 우리는 사용자의 감성과 경험을 깊이 이해하고자 하는 목표를 공유합니다. 이러한 이해는 제품 개발, 마케팅 전략, 고객 서비스 향상 등 다양한 분야에서 사용자 중심의 접근 방식을 촉진합니다. 최근, AI 기술과 인문학적 접근의 융합이 이 목표 달성을 위한 새로운 지평을 열고 있습니다. 특히, 인문학적 접근의 하나로서 에스노그라피와