생성형 기술 시대에 맞춰 디자인 방식을 바꾸는 방법

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고든 스튜더 의 삽화

지난 한 해 동안 Adobe GenStudio를 설계하고, 출시하고, 개선하고, 재설계하는 과정을 거치면서 우리가 새로운 패러다임의 중심에서 일하고 있다는 것이 분명해졌습니다.

GenStudio 출시 당시에는 Figma와 같은 기존 도구와 검증된 프로세스를 활용하여 엔지니어링 팀에 디자인을 전달하고 구현하는 동시에 수많은 인터랙션을 프로토타이핑했습니다. 그 결과 아름다운 디자인의 애플리케이션이 탄생했습니다. 하지만 기술 변화의 속도가 워낙 빠르기 때문에 우리의 "아름다운 디자인"도 출시 후 몇 년이 아니라 몇 달 안에 빠르게 진화해야 했습니다. 이유는 분명합니다. 생성형 AI와 이를 위한 디자인 방식이 인터랙션 패턴, 품질의 정의, AI 모델과 사용자의 요구 사항을 완전히 뒤바꿔 놓았기 때문입니다.

이러한 변화로 인해 생성형 AI는 사람들이 컴퓨터 인터페이스와 상호작용하는 방식을 바꾸고 있으며, 이는 오랫동안 UX 디자인의 기반이 되어 왔습니다. 디자이너는 더 이상 비교적 정적인 인간-컴퓨터 상호작용만을 고려할 수 없습니다. 인간, 인터페이스, 모델 간의 더욱 유동적인 상호작용을 고려해야 합니다. 우리는 양방향 대화에서 삼자 토론으로 나아갔습니다. 더욱이, 에이전트 간 상호작용은 여러 모델의 조율과 수많은 가시적 및 비가시적 상호작용을 단일 인터페이스 내에서 모두 처리해야 합니다.

디자이너는 신뢰할 수 있고 결과 지향적인 사용자 경험을 제공하기 위해 인터페이스 디자인이 생성 모델의 동작, 가능성 및 한계와 불가분하게 연결된 인간-모델-인터페이스(HMIx) 경험 에 중점을 둔 새로운 사고방식을 채택해야 합니다 .

디자인 실무의 재정의

디자인 팀은 이러한 새로운 패러다임에 발맞춰 새로운 디자인 및 협업 방식을 도입해야 합니다. 이제 디자인 팀은 기본 기술을 깊이 이해해야 하며, 이러한 기술이 사용자 인터페이스와 어떻게 상호 작용하는지, 사용자의 의도와 최종 목표, 그리고 생성 모델의 결과와 품질까지 고려해야 합니다. 즉, 성공적인 인터페이스를 만들기 위해서는 디자이너가 다음 사항을 이해해야 합니다.

기본 모델, 에이전트 또는 오케스트레이터의 기술적 기능

입력 설계, 그리고 가치를 제공하는 데 필요한 정보 또는 맥락은 무엇인가?

개별 작업 및 워크플로에 대한 사용자 출력 기대치

이 과정은 다소 복잡하고 혼란스러워 보일 수 있습니다. 기능적 개념 증명(Proof of Concept)은 이제 이상적인 사용자 경험 시각화, 제품 요구 사항 및 모델 기대치를 결합해야 하며, 이러한 요소들은 모델 생성과 병행하여 생성 및 반복되어야 합니다. 이러한 협업 없이는 이상적인 인터페이스가 이상적인 결과를 도출하도록 보장할 수 없습니다.

이러한 요소들 간의 역학 관계를 이해하기 위해 설계자는 초기 단계에서 프로토타입을 제작하고 결과물을 평가해야 합니다. 모델의 동작은 진입점, 실패 상태 및 성공 기준을 재정의하기 때문입니다. 모델 결과물은 제품의 근본적인 설계 및 정보 아키텍처를 변경할 수도 있습니다.

우리는 새로운 시대에 접어들었습니다. 인공지능과 에이전트 기반 경험의 등장으로 사용자의 기대를 이해하는 디자인의 역할이 진화했습니다.

최근 젠스튜디오에서 있었던 훌륭한 사례는 많은 브랜드 가이드라인이 효과적인 검증을 제공하기에는 너무 주관적이라는 사실을 발견한 것입니다. 생성적이고 브랜드에 부합하는 콘텐츠 제작 및 검증을 지원하는 데 필요한 것이 무엇인지 깊이 이해함으로써, 팀은 두 가지 핵심 경험을 개발했습니다.

기업 사용자들에게 생성형 피드백을 통해 브랜드의 객관성을 높이는 방법을 전달하는 방식

기업 사용자가 특정 브랜드 적용 지침을 확인하기 위해 주석(예: 하이퍼링크)을 요청할 수 있는 기능

이러한 새로운 상호 작용은 대규모 언어 모델의 출력 품질 향상과 결합되어 GenStudio의 통합 브랜드 서비스 기능 생성 및 사용 경험을 모두 개선했습니다.

결과를 위한 디자인

이러한 경험은 생성된 결과물의 품질과 결과물에 도달하는 과정의 질로 평가되기 때문에, 디자이너는 성공적인 설계를 위해 전체적인 엔드투엔드 워크플로와 사용 사례를 끊임없이 고려해야 합니다. AI 기반 워크플로를 정의하고 설계할 때 디자이너가 답할 수 있어야 하는 질문은 다음과 같습니다.

사용자의 의도와 기대치를 사전에 파악하고 계신가요?

정보기관이 기대에 부응하는 결과를 안정적으로 제공할 수 있을까요?

제대로 해내려면 무엇이 필요한지 아시나요?

당신은 소통을 통해 신뢰를 구축하고 있습니까?

결과가 만족스럽지 않을 경우 사용자 인터페이스에서 반복 작업을 지원합니까?

신뢰와 확신을 구축하는 생성적 상호작용을 위한 프레임워크

단순한 대화형 오버레이를 넘어, 디자이너는 질문과 응답 방식의 양방향 상호작용 패턴이나 전통적인 인간-컴퓨터 상호작용 방식에서 벗어나 생각해야 합니다. 복잡한 대화형 UX 경험은 일반적으로 상호작용 전반에 걸쳐 신뢰, 확신, 편안함을 구축하기 위해 네 가지 핵심 단계(프롬프트, 계획, 표시, 다음 단계)가 함께 작동합니다.

질문하세요

이것이 상호작용의 시작입니다. 사용자가 의도를 명확히 표현하고 모델을 보완하는 데 필요한 맥락을 제공하는 데 도움이 되는 모든 선택, 질문, 맥락적 제안 또는 요청이 될 수 있습니다.

사용자 입력이 최소화되거나 전혀 없더라도 강력한 첫 번째 응답을 도출할 수 있도록 컨텍스트를 수집하는 새롭고 혁신적인 방법을 모색하십시오. GenStudio는 메타데이터와 이전 상호 작용을 활용하여 의도를 추론함으로써 간단한 이미지 업로드 후에도 강력한 첫 번째 결과를 생성합니다.

스마트 프롬프트 지원은 필수적이며 텍스트 지원부터 시각적 지원까지 다양한 형태로 제공될 수 있습니다. 더 나은 결과물을 보장하는 요소는 성공적인 프롬프트 라이브러리부터 젠스튜디오의 경우처럼 브랜드 이미지나 정보 중 어떤 요소가 결과물에 가장 적합한지 선택하는 것까지 다양합니다.

프롬프트 내에서 일반적이거나 필수적인 입력값을 강조하여 사용자 성공률을 높이세요. GenStudio의 사용자 지정 모델에서 사용자가 이미지를 업로드하면 키워드와 태그를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 모델이 이러한 태그를 참조하면 프로세스의 주관성을 줄이고 출력이 사용자의 의도에 더 가깝게 일치하도록 할 수 있습니다.

계획

상호작용이 지속됨에 따라 사용자는 다음에 무슨 일이 일어날지 이해해야 합니다. 이는 특히 대규모 언어 모델과의 상호작용이 단순한 대화에서 에이전트 기반의 다단계 오케스트레이션으로 발전함에 따라 더욱 중요해집니다.

실행 전에 사용자가 접근 방식과 가정을 다듬거나 편집할 수 있도록 하여 예상치 못한 상황을 줄이고 신뢰도를 높이세요. 여러 단계로 구성된 에이전트 기반 작업은 결과물이 유용하려면 여러 정보가 필요한 경우가 많습니다. 사용자가 모델에 제공하는 정보를 편집하고 다듬을 수 있는 방법을 마련하세요.

보여주다

상호작용 과정에서 모델의 동작을 투명하게 보여주세요. 즉, 모델이 어떻게 출력을 도출하는지 자세히 설명하고, 출력 생성 과정을 추적할 수 있는 결과를 제공해야 합니다.

사고 과정과 핵심 단계를 보여줌으로써 신뢰와 확신을 구축하세요. 결과물 도출에 심층적인 조사가 필요한 경우, 사용자가 대기 시간을 단순히 지연 때문이라고 생각하지 않도록 사전에 알려주세요. 젠스튜디오(GenStudio)에서는 브랜드 제품 및 페르소나 데이터를 가져와 검증해야 하는 작업이 있을 때 사용자에게 단계별로 알림을 제공합니다.

사용자가 결과, 추론 과정 및 출력의 근거를 확인할 수 있도록 하세요. 참고 자료를 표시하십시오. GenStudio의 참고 자료는 독점 정보를 기반으로 하지만, 결과물을 생성한 후에는 출처(예: 어떤 브랜드 가이드라인이 적용되었는지)를 표시하여 사용자가 결과를 이해하고 신뢰할 수 있도록 합니다.

다음

선제적이고 적절한 조치를 취하고, 훌륭한 결과를 도출하는 권장 사항을 제시하여 협력적인 분위기를 조성하십시오.

콘텐츠를 실행 가능한 형태로 제공하고, 반복 작업이나 다음 단계로 나아가는 방법에 대한 아이디어를 제시함으로써 신뢰와 성장 루프를 구축하세요. Adobe Firefly에서는 이미지를 생성한 후 사용자가 생성 내역과 함께 스타일 조정, 설정 변경, 새로운 세부 정보 추가와 같은 가능한 다음 단계 목록을 확인할 수 있습니다.

이 프롬프트-계획-시연-다음 단계로 구성된 프레임워크는 생성형 모델을 통해 사용자가 간단하고 복잡한 상호 작용 전반에 걸쳐 지원받는다는 느낌을 갖도록 돕고, 각 단계에서 성공과 자신감을 높여줍니다.

생성형 인공지능은 사람들이 컴퓨터 인터페이스와 상호작용하는 방식을 바꾸고 있으며, 이러한 인터페이스는 오랫동안 사용자 경험(UX) 디자인의 기반이 되어 왔습니다.

우리는 새로운 시대에 접어들었습니다. 인공지능과 에이전트 기반 경험의 등장으로 사용자의 기대를 이해하는 디자인의 역할이 진화했습니다. 생성형 워크플로의 전체적인 엔드투엔드 경험을 고려함으로써 제품의 안정성이 향상될 뿐만 아니라, 디자인된 경험은 사용자에게 필요한 연결되고 맥락에 맞는 협업 도구로서 기능하게 될 것입니다.

원문 출처: https://medium.com/@Adobe_Design/how-to-adapt-your-design-practice-for-the-age-of-generative-technology-2f524382ae34

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