# 인공지능 UX 스터디 공유회 1/3

예전 인공지능(주로 LLM)에 대해 UX에 고민해보자 하는 블로그 글을 계시하였고 실제로 연락주신 분들과 함께 스터디를 진행했습니다. 스터디는 총 5회 진행되었고 참여자는 총 4명이였습니다. 다음 번에는 좀 더 규모를 키워도 좋을 것 같긴 한데 일단 정리한 것에 대해 이야기를 해보겠습니다.

[지금의 인공지능 사용법, 편하신가요? - 해봄의 아카이브](https://www.haebom.dev/4z7pvx2kwjg6p2ek8653?tl=ko)

저도 많이 부족하지만 기획에 있어서 저는 크게 5가지 단계로 나눠 생각합니다. 개똥 철학이기에 반박도 환영이며 좋은 방법론이 있으면 알려주세요. 흔히들 하는 고객의 여정과 같이 기획을 할 때 이런 단계를 고려해 진행합니다. **1단계 : Intent(사용자 의도와 목표 파악) → 2단계 : Wayfinding(사용자 제품 이해 구간) → 3단계 : Using(제품/서비스 사용) → 4단계 : Feedback(사용자 피드백) → 5단계 : Retention(사용자 유지 및 이탈 방지)** 각 단계 별로 정리를 해보고자 합니다. 

# 1단계 : **Intent(사용자 의도와 목표 파악)**

[사용자와 제품에 따라 기획은 달라야한다. - 해봄의 아카이브](https://www.haebom.dev/wy9e1xp2xdn7327k35vz?tl=ko)

예전에 제 개인 블로그에서도 다룬적이 있습니다. 이것을 인공지능으로 대체해 생각한다면 다음과 같이 정리할 수 있을 것 입니다. 현재 나온 대부분의 서비스들은 아래 분류 안에 넣을 수 있습니다.

- Focus: 구체적인 결과를 원하며, 그 결과를 얻기 위한 명확한 계획을 가지고 있음 (예: 콘텐츠의 톤이나 형식을 바꾸기 위한 편집).

- Navigation: 목표는 있지만 그 목표에 도달하는 방법을 잘 모르는 상황 (예: 특정 질문에 대한 답을 찾고자 하지만 입력 방식을 모름).

- Synthesizing: 알려진 데이터 세트에서 결론이나 통찰을 도출하는 작업 (예: 여러 데이터에서 트렌드나 인사이트 찾기).

- Browsing: 창의적 실험 모드로 다양한 입력을 시도해 결과를 탐구하는 경우 (예: 이미지 생성에서 다양한 토큰을 사용해 결과 확인).

# 2단계 : Wayfinding(사용자 제품 이해 구간)

사용자가 제품을 처음 만났을 때, 이걸 어떻게 써야하는 것인지 관찰과 이해가 필요합니다. 생각보다 이 과정은 휴리스틱하게 진행되고 반사적으로 움직이기에 다양한 심리효과로 사용자의 심리를 읽어 선수를 치거나 친절하게 가이드로 제공하는 경우도 있습니다. UX에도 자주 사용되는 심리효과는 아래 문서에서 확인 하실 수 있습니다.

[https://slashpage.com/haebom/j943zqpmqv7g42wnvy87](https://slashpage.com/haebom/j943zqpmqv7g42wnvy87)

## 가이드 방식

AI와의 상호작용에서 처음부터 완벽한 프롬프트를 작성하는 것은 쉽지 않습니다. 이에 대한 해결책으로 'Follow-up 프롬프팅' 기법이 주목받고 있습니다. 이 방법은 AI가 사용자의 초기 요청에 즉시 응답하지 않고, 추가 정보를 요청하는 중간 단계를 거치는 것입니다.

1. **단순화된 사용자 경험**: 복잡한 프롬프트를 여러 단계로 나누어 사용자 부담을 줄입니다.

2. **신뢰 구축**: AI가 사용자의 의도를 정확히 파악하려 노력한다는 인식을 심어줍니다.

3. **사용자 주도권 강화**: 추가 정보 요청을 통해 사용자가 프로세스에 적극적으로 참여할 수 있게 합니다.

### 장점

- **접근성 향상**: AI 경험이 부족한 사용자도 쉽게 이용할 수 있습니다.

- **정확도 개선**: 세부 정보 확인을 통해 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

- **사용자 만족도 증가**: 투명한 과정을 통해 신뢰와 만족도가 높아집니다.

### 적용 사례

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20240826/172212_bq5JOkBXSXTtNV6flR?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 같은 고급 기법을 활용하면, 사용자 경험을 더욱 개선할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 사용자는 간단한 텍스트 입력 대신 직접적인 참고자료나 파라미터를 AI에 제공할 수 있어, 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 가장 무난하고 쉽게 쓰여지고 있는 방법 입니다.

이것을 가장 잘 사용하고 있는 서비스가 **[Perplexity.ai](https://www.perplexity.ai/)**입니다. 꼬리질문 혹은 연관된 것에 대한 질문을 뽑아주며 좋은 사용자 경험을 주고 있습니다.

## 넛지 방식

AI 도구는 다양한 기능을 제공하지만, 많은 사용자들이 이 중 일부만 활용하고 있습니다. 'Nudges'는 사용자에게 AI의 숨겨진 기능을 자연스럽게 소개하고, 더 효과적인 AI 활용을 유도하는 전략입니다.

1. **점진적 기능 소개**: 사용자가 AI 도구의 모든 기능을 한 번에 파악하기는 어렵습니다. Nudges는 상황에 맞는 기능을 적절한 시점에 소개합니다.

2. **맥락 기반 추천**: 사용자의 현재 작업 맥락을 이해하고, 그에 맞는 AI 기능을 제안합니다.

3. **사용자 경험 개선**: 반복적이거나 복잡한 작업을 AI가 대신하거나 보조할 수 있음을 알려줍니다.

### 장점

1. **목표 달성 지원**: 사용자가 현재 수행 중인 작업에 직접적으로 도움이 되는 기능을 소개합니다.
1. 예: 문서 작성 중 자동 요약 기능 추천

2. **고급 사용자로의 성장**: 복잡한 기능을 단계적으로 소개하여 사용자의 AI 활용 능력을 향상시킵니다.
2. 예: 데이터 분석 시 AI가 피벗 테이블 생성 과정을 보여주고 사용자가 직접 실습할 수 있도록 유도

### 적용 시 주의사항

1. **정보 과부하 방지**: 모든 기능을 한 번에 소개하지 않고, 사용자의 필요와 상황에 맞춰 단계적으로 제공합니다.

2. **사용자 경험 맞춤화**: 사용자의 숙련도에 따라 다른 수준의 Nudges를 제공합니다.

3. **선택적 활성화**: 사용자가 원하는 경우 Nudges를 끄거나 조절할 수 있는 옵션을 제공합니다.

### 적용 사례

Notion이나 **[Github](https://github.com/features/copilot%20)**을 사용하다보면 ✨ 형태로 인공지능 사용을 유도하는 것이 대표적입니다. 개인적으로 이 부분은 브라우저 익스텐션 등으로 잘 사용할 수 있습니다. (기존에 Grammarly 등이 잘했던 영역)[](https://github.com/features/copilot)

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20240826/171512_5erexdf4fJZ2tHIVww?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

## 제안

Suggestions는 AI 시스템이 사용자에게 가능한 프롬프트나 다음 단계를 제안하는 전략입니다. 이는 사용자가 AI와 상호작용할 때 겪는 '빈 캔버스 증후군(Blank Canvas Syndrome)'을 해결하고, 더 원활한 대화 흐름을 만드는 데 도움을 줍니다. Cold Start를 쉽게 할 수 있게 해주는 방식이라고 생각하면 됩니다.

> **가이드 방식과 뭐가 다른가요? **
가이드 방식은 정확성과 깊이 있는 이해에 중점을 두는 반면, 제안 방식은 사용 편의성과 지속적인 대화 흐름에 초점을 맞춥니다. 즉, 가이드는 AI가 사용자의 초기 요청에 대해 추가 정보를 요청하는 방식이라 할 수 있고, 제안은 사용자에게 가능한 프롬프트나 다음 단계를 제안하는 방식이라고 할 수 있습니다.

### 제안방식의 핵심 특징

1. **형태**: 일반적으로 3-5개의 클릭 가능한 텍스트 옵션으로 제공됩니다.

2. **위치**: 주로 텍스트 입력 필드 근처에 표시됩니다.

3. **기능**: 클릭 시 선택된 제안이 자동으로 입력되거나 바로 AI 응답이 생성됩니다.

4. **맥락 반영**: 대화의 흐름과 사용자의 이전 행동을 고려하여 제안이 생성됩니다.

### 제안 방식의 장점

1. **사용 편의성 향상**:

- 사용자가 무엇을 물어볼지 고민하는 시간을 줄여줍니다.

- 복잡한 명령어나 프롬프트 작성 없이도 AI와 상호작용할 수 있게 합니다.

2. **시스템 기능 소개**:

- AI 시스템의 다양한 기능을 자연스럽게 사용자에게 소개합니다.

- 사용자가 몰랐던 기능을 발견하고 활용할 기회를 제공합니다.

3. **대화 지속성 유지**:

- 사용자가 대화를 이어나가는 데 어려움을 겪을 때 도움을 줍니다.

- 자연스러운 대화 흐름을 유지하여 사용자 경험을 개선합니다.

4. **개인화 가능성**:

- 사용자의 선호도와 행동 패턴을 학습하여 점차 더 관련성 높은 제안을 할 수 있습니다.

### 적용 사례

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20240826/170930_uehjPIZdjEkOm54Fau?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

chatGPT를 사용해보시거나 GPTs를 사용하면 자연스럽게 보게 되는 방식입니다. 하면 좋은 질문, 혹은 좋은 대답을 뽑아 낼 수 있는 방법입니다.

## 템플릿 방식

템플릿 방식(Templates)은 복잡한 AI 시스템 사용을 간소화하고 사용자 온보딩을 돕는 강력한 도구입니다. 이는 사전 정의된 구조를 제공하여 사용자가 최소한의 입력으로 복잡한 작업을 수행할 수 있게 합니다.

### 템플릿 방식의 특징

- 구조화된 틀: 작업의 기본 구조를 미리 정의합니다.

- 유연성: 매개변수, 추천 프롬프트, 개방형 텍스트 등을 혼합하여 사용합니다.

- 자동화: 사용자 입력을 바탕으로 AI가 나머지 부분을 자동으로 완성합니다.

- 사용자 친화적: 복잡한 프롬프트 작성 없이도 고급 기능을 활용할 수 있게 합니다.

### 템플릿 방식의 장점

- 전문 지식 없이도 AI의 고급 기능을 활용할 수 있게 합니다.

- 사용 경험이 적은 사람들에게도 높은 수준의 결과물을 기대할 수 있습니다.

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20240826/172637_EfsYkmL62s7f6XC8Ka?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

대한민국에선 [뤼튼](https://wrtn.ai/)이 이것을 나름 체계화 하고 있습니다. 해외에서는 **[Jasper.ai](https://www.jasper.ai/)** 등이 좋은 접근을 보여줬고 최근에는 프롬프트 템플릿을 통해 경제활동을 하는 등의 다양한 가능성을 보여줍니다. 개인적으로 PPT, Notion 템플릿 시장 같은 느낌으로 생각합니다.

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생각보다 길어져 다음 포스팅으로 이어 하겠습니다. 

[인공지능 UX 스터디 공유회 2/3 - 해봄의 아카이브](https://www.haebom.dev/hai-study02?tl=ko)

For the site tree, see the [root Markdown](https://slashpage.com/haebom.md).