인공지능 UX 스터디 공유회 1/3
Haebom
해봄의 아카이브
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.
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)
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.
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
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.
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.
예: 문서 작성 중 자동 요약 기능 추천
예: 문서 작성 중 자동 요약 기능 추천
2.
고급 사용자로의 성장: 복잡한 기능을 단계적으로 소개하여 사용자의 AI 활용 능력을 향상시킵니다.
예: 데이터 분석 시 AI가 피벗 테이블 생성 과정을 보여주고 사용자가 직접 실습할 수 있도록 유도
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 Github을 사용하다보면 ✨ 형태로 인공지능 사용을 유도하는 것이 대표적입니다. 개인적으로 이 부분은 브라우저 익스텐션 등으로 잘 사용할 수 있습니다. (기존에 Grammarly 등이 잘했던 영역)
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.
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
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.
생각보다 길어져 다음 포스팅으로 이어 하겠습니다.
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