귀하의 고위 경영진은 AI에 대해 매우 기뻐하고 있습니다. 그들은 기사를 읽고, 웹 세미나에 참석하고, 데모를 보았습니다. 그들은 AI가 조직을 변화시키고 생산성을 높이며 경쟁 우위를 제공할 것이라고 확신합니다. 그 사이에 당신은 UX 역할을 맡아 이것이 팀, 워크플로, 사용자에게 어떤 의미인지 궁금해하고 있습니다. 직업 안정성에 대해 걱정할 수도 있습니다. 문제는 AI가 어떻게 구현되는지에 대한 논의가 지금 진행되고 있으며, 귀하가 이에 참여하지 않으면 다른 사람이 AI가 귀하의 작업에 어떤 영향을 미칠지 결정할 것이라는 것입니다. 누군가는 사용자 경험, 연구 관행 또는 잘못된 구현으로 인해 관리가 달성하고자 하는 바로 그 결과가 손상될 수 있다는 미묘한 방식을 이해하지 못할 수도 있습니다. 당신은 선택권이 있습니다. 위에서 지시가 내려올 때까지 기다릴 수도 있고, 대화를 주도해 실습을 위한 AI 전략을 주도할 수도 있습니다. UX 전문가가 AI 대화를 주도해야 하는 이유 경영진은 AI를 효율성 향상, 비용 절감, 경쟁 우위 및 혁신이 모두 하나의 유행어 친화적인 패키지로 요약된 것으로 봅니다. 그들이 흥분하는 것은 잘못된 것이 아닙니다. 이 기술은 정말 인상적이며 실질적인 가치를 제공할 수 있습니다. 그러나 UX 입력이 없으면 AI 구현은 예측 가능한 방식으로 사용자에게 실패하는 경우가 많습니다.
그들은 해당 작업에 필요한 판단 요구를 이해하지 못한 채 작업을 자동화합니다. 작업을 가치있게 만드는 품질을 파괴하면서 속도를 최적화합니다.
귀하의 전문 지식은 구현을 완벽하게 안내할 수 있는 위치에 있습니다. 사용자, 작업 흐름, 품질 표준, 그리고 데모에서 인상적으로 보이는 것과 실제로 작동하는 것 사이의 격차를 이해합니다. AI 모멘텀을 사용하여 우선순위 향상 AI에 대한 경영진의 열정은 그동안 성공적으로 달성하지 못했던 우선순위를 앞당길 수 있는 기회를 창출합니다. 경영진이 AI에 기꺼이 투자할 의향이 있으면 이러한 오랜 요구 사항을 AI 이니셔티브에 연결할 수 있습니다. 실제 사용자 요구 사항에 따라 AI 시스템을 교육하는 데 사용자 연구를 필수적인 것으로 지정합니다. AI 생성 솔루션이 실제로 작동하는지 확인하는 검증 방법인 프레임 사용성 테스트입니다. AI 구현 방식에 따라 팀의 역할, 사용자 경험, 조직의 고품질 디지털 제품 제공 능력이 결정됩니다. 당신의 역할은 사라지지 않는다(진화하고 있다) 예, AI는 현재 수행 중인 작업 중 일부를 자동화합니다. 그러나 누군가는 어떤 작업을 자동화할지, 어떻게 자동화할지, 어떤 가드레일을 배치할지, 자동화된 프로세스가 복잡한 작업을 수행하는 실제 인간에게 어떻게 적합한지 결정해야 합니다. 누군가는 당신이어야 합니다. 당신이 이미 무엇을 하고 있는지 생각해 보세요. 사용자 조사를 수행할 때 AI는 인터뷰 내용을 기록하거나 주제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 어떤 참가자가 대답하기 전에 주저했는지, 어떤 피드백이 그들의 행동에서 관찰한 것과 모순되는지, 어떤 통찰력이 특정 제품과 사용자에게 가장 중요한지는 당신이 알고 있습니다. 인터페이스를 디자인할 때 AI는 레이아웃 변형을 생성하거나 디자인 시스템에서 구성 요소를 제안할 수 있습니다. 하지만 기술 플랫폼의 제약, 설계 승인에 따른 정치적 현실, 기발한 솔루션을 깨뜨릴 수 있는 극단적인 경우를 이해하는 사람은 바로 당신입니다. 귀하의 미래 가치는 귀하가 이미 하고 있는 일에서 나옵니다.
전체 그림 보기. 이 기능이 해당 워크플로에 어떻게 연결되는지, 이 사용자 세그먼트가 다른 사용자 세그먼트와 어떻게 다른지, 기술적으로 올바른 솔루션이 조직의 현실에서 작동하지 않는 이유를 이해합니다. 판단을 내리십시오. 디자인 시스템을 따를 때와 이를 깨뜨릴 때, 사용자 피드백이 실제 문제를 반영하는 시기와 한 명의 보컬 사용자의 기능 요청을 반영하는 시기, 이해관계자에게 반발할 때와 타협점을 찾을 때를 결정합니다. 점을 연결합니다. 기술적인 제약과 사용자 요구, 비즈니스 목표와 디자인 원칙, 이해관계자가 요구하는 것과 실제로 문제를 해결하는 것 사이를 변환합니다.
AI는 개별 작업에서 계속해서 향상될 것입니다. 하지만 어떤 솔루션이 특정 상황에 실제로 적합한지 결정하는 사람은 바로 당신입니다. 어려움을 겪는 사람들은 이유를 이해하지 못한 채 단순하고 반복적인 작업을 수행하는 사람들입니다. 귀하의 가치는 상황을 이해하고, 판단을 내리고, 솔루션을 실제 문제에 연결하는 데 있습니다. 1단계: 경영진의 AI 동기 이해 대화를 주도하기 전에, 대화의 원동력이 무엇인지 이해해야 합니다. 경영진은 비용 절감, 경쟁 압력,생산성 향상 및 이사회 기대치. 그들의 언어로 말하세요. 경영진과 AI에 대해 이야기할 때 ROI, 위험 완화 및 경쟁 우위 측면에서 모든 것을 구성하십시오. "이 접근 방식은 우리의 품질 표준을 보호할 것입니다."는 "이 접근 방식은 AI 기능을 테스트하는 동안 전환율이 손상될 위험을 줄여줍니다."보다 덜 설득력이 있습니다. 현실과 과대광고를 분리하세요. 실제로 존재하는 AI 기능과 과대광고가 무엇인지 조사하는 시간을 가지세요. 사례 연구를 읽고, 도구를 직접 사용해 보고, 실제로 작동하는 것이 무엇인지 동료들과 이야기해 보세요. 실제 문제점을 식별하십시오. AI는 조직에서 합법적으로 해결할 수 있습니다. 팀에서 연구 결과의 형식을 지정하는 데 몇 시간을 소비하거나 접근성 테스트로 인해 병목 현상이 발생할 수도 있습니다. 이는 해결할 가치가 있는 문제입니다. 2단계: 현재 상태와 기회 감사 팀 작업을 매핑하세요. 시간은 과연 어디로 흘러가는 걸까요? 지난 분기를 살펴보고 팀이 시간을 어떻게 보냈는지 분류하세요. 대량의 반복 가능한 작업과 판단력이 높은 작업을 식별합니다. 반복 가능한 작업은 자동화의 후보입니다. 높은 판단력의 작업은 대체할 수 없는 가치를 더하는 곳입니다. 또한, 하고 싶었지만 승인을 받지 못한 것이 무엇인지 파악하십시오. 이것이 귀하의 기회 목록입니다. 어쩌면 분기별 사용성 테스트를 원했지만 매년 예산만 확보했을 수도 있습니다. 이것들은 따로 적어두세요. 다음 단계에서는 이를 AI 전략에 연결합니다. AI가 진정으로 도움이 될 수 있는 기회를 찾아보세요.
연구 종합: AI는 결과를 정리하고 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다. 사용자 행동 데이터 분석: AI는 분석 및 세션 기록을 처리하여 놓칠 수 있는 패턴을 표면화할 수 있습니다. 신속한 프로토타이핑: AI는 테스트 가능한 프로토타입을 신속하게 생성하여 테스트 주기를 가속화할 수 있습니다.
3단계: UX 실무를 위한 AI 원칙 정의 전략 수립을 시작하기 전에 모든 결정의 지침이 될 원칙을 수립하세요. 협상 불가능한 항목을 설정합니다. 사용자 개인 정보 보호, 접근성 및 중요한 결정에 대한 인간의 감독. 무엇이든 시험해 보기 전에 이를 기록하고 경영진의 동의를 얻으십시오. AI 사용 기준을 정의합니다. AI는 패턴 인식, 요약, 변형 생성에 능숙합니다. AI는 상황을 이해하고, 윤리적 판단을 내리며, 규칙을 위반해야 하는 시기를 아는 능력이 부족합니다. 효율성 이상의 성공 지표를 정의하십시오. 예, 시간을 절약하고 싶습니다. 하지만 품질, 사용자 만족도, 팀 역량도 측정해야 합니다. 실제로 중요한 것을 포착하는 균형성과표를 구축하세요. 가드레일을 만드세요. AI로 생성된 모든 인터페이스는 배송되기 전에 사람의 검토가 필요할 수도 있습니다. 이러한 가드레일은 명백한 재난을 예방하고 안전하게 학습할 수 있는 공간을 제공합니다. 4단계: AI-in-UX 전략 구축 이제 경영진에게 제시할 실제 전략을 수립할 준비가 되었습니다. 명확한 범위와 평가 기준이 있는 파일럿 프로젝트로 소규모로 시작하십시오. 비즈니스 성과 관리에 관심을 가져보세요. “연구 종합을 위해 AI 사용”을 홍보하지 마세요. "연구에서 통찰력까지의 시간을 40% 단축하여 보다 빠른 제품 결정이 가능합니다."라고 피칭합니다. AI 모멘텀에 기존 우선순위를 추가하세요. 2단계의 기회 목록을 기억하시나요? 이제 이러한 오랜 요구 사항을 AI 전략에 연결합니다. 더 자주 사용성 테스트를 원했다면 AI 구현이 확장되기 전에 문제를 포착하기 위해 지속적인 검증이 필요하다는 점을 설명하세요. AI 구현은 좋은 연구 관행을 통해 진정한 이점을 얻습니다. 당신은 단순히 AI에 대한 경영진의 열정을 계속해서 자금을 지원했어야 했던 관행을 위한 자원을 최종적으로 확보하기 위한 수단으로 사용하고 있는 것입니다. 역할을 명확하게 정의하십시오. 인간은 어디로 이끌까요? AI는 어디에서 도움을 주나요? 자동화하지 않는 곳은 어디입니까? 경영진은 일부 작업에는 인간의 판단이 필요하며 완전히 자동화되어서는 안 된다는 점을 이해해야 합니다. 역량 구축을 계획하세요. 팀에는 교육과 새로운 기술이 필요합니다. 이를 위한 시간과 자원을 확보하십시오. 정직하게 위험을 해결하세요. AI는 편향된 추천을 생성하거나, 중요한 맥락을 놓치거나, 보기에는 좋아 보이지만 실제로는 작동하지 않는 작업을 생성할 수 있습니다. 각 위험에 대해 이를 감지하는 방법과 이를 완화하기 위해 수행할 작업을 설명하세요. 5단계: 리더십에 대한 전략 제시 위험을 제거하는 경영진의 AI 야망을 막는 것이 아니라 전략을 구성하십시오. 명백한 함정을 피하면서 AI를 성공적으로 구현하는 방법을 보여주고 있습니다. 그들이 관심을 갖는 결과와 ROI를 주도하세요. 비즈니스 사례를 최우선으로 생각하세요. 위시리스트를 AI 전략에 묶으세요. 전략을 제시할 때 원했지만 원했던 기능을 포함하세요.이전에는 승인을 받을 수 없었습니다. 별도의 요청으로 제시하지 마세요. 필수 구성 요소로 통합하십시오. “AI로 생성된 설계를 검증하려면 테스트 빈도를 연간에서 분기별로 늘려야 합니다.”는 “테스트를 더 할 수 있습니까?”보다 훨씬 더 합리적으로 들립니다. AI 투자가 성공하려면 무엇이 필요한지 설명하고 있습니다. 장기적인 비전과 함께 빠른 성과를 보여주세요. 30~60일 이내에 가치를 보여줄 수 있는 하나 또는 두 개의 파일럿을 식별하세요. 그런 다음 파일럿이 내년에 더 큰 변화를 향해 어떻게 나아가는지 보여주세요. 필요한 것이 무엇인지 물어보십시오.구체적으로 말하십시오. 도구, 파일럿 시간, 데이터 액세스, 팀 교육 지원을 위한 예산이 필요합니다. 6단계: 가치 구현 및 입증 명확한 전후 측정항목을 사용하여 파일럿을 실행하세요. 시간 절약, 품질 유지, 사용자 만족도, 팀 신뢰도 등 모든 것을 측정합니다. 문서의 승리와 학습. 실패도 유용합니다. 파일럿이 제대로 작동하지 않으면 이유와 배운 내용을 문서로 기록하세요. 경영진의 언어로 진행 상황을 공유합니다. 월별 업데이트는 기술적인 세부 사항이 아닌 비즈니스 결과에 초점을 맞춰야 합니다. "품질 점수를 유지하면서 연구 합성 시간을 35% 단축했습니다."라는 말이 적절한 수준의 세부정보입니다. 실제 문제를 해결하여 내부 옹호자를 구축하십시오. AI 파일럿이 누군가의 작업을 더 쉽게 만들면 더 광범위한 채택을 지원할 옹호자가 생성됩니다. 특정 상황에서 작동하는 것을 기반으로 반복하십시오. 모든 AI 애플리케이션이 조직에 적합한 것은 아닙니다. 실제로 작동하는 것이 무엇인지 주의를 기울이고 그것에 대해 두 배로 노력하십시오. 주도권을 잡는 것이 기다리는 것보다 AI 채택이 일어나고 있습니다. 문제는 귀하의 조직이 AI를 사용할지 여부가 아니라 AI 구현 방법을 구체화할 것인지 여부입니다. 귀하의 UX 전문 지식은 AI를 성공적으로 구현하는 데 꼭 필요한 것입니다. 사용자, 품질, 그리고 인상적인 데모와 유용한 현실 사이의 격차를 이해하고 있습니다. 이번 주에 실용적인 첫 번째 단계를 수행해 보세요. 실습에서 하나의 AI 기회를 매핑하는 데 30분을 투자하세요. AI가 도움이 될 수 있는 한 가지 영역을 선택하고, 이를 안전하게 시험할 방법을 생각하고, 성공이 어떤 모습일지 대략적으로 그려보세요. 그런 다음 관리자와 대화를 시작하십시오. 이 일을 이끌기 위해 나서는 누군가를 그들이 얼마나 잘 받아들이는지 놀랄 수도 있습니다. 사용자 요구 사항을 이해하고, 솔루션을 테스트하고, 결과를 측정하고, 증거를 기반으로 반복하는 방법을 알고 있습니다. AI가 개입한다고 해서 그 기술이 바뀌는 것은 아니다. 기존 전문 지식을 새로운 도구에 적용하고 있습니다. 당신의 역할은 사라지지 않습니다. 더 전략적이고, 더 가치 있고, 더 안전한 것으로 진화하고 있습니다. 그러나 당신이 주도적으로 진화를 형성하는 경우에만 가능합니다. SmashingMag에 대한 추가 자료
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