PD Bootcamp | AI와 디자인 프로세스 ①

프더덕·2026년 3월 4일

PD Bootcamp

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💡 25-06-23 (월)

이번 주도 화이팅 🔥

더블 다이아몬드

: 문제를 넓게 보고 → 핵심 문제 정의 → 해결 아이디어 넓게 생각 → 최적 솔루션 선택하는 디자인 프로세스

이런 디자인 프로세스 흐름을 늘 기억하고 실무에 꾸준히 적용하는 게 중요하다 ‼️

각 단계에 특화된 AI를 활용하면 업무를 더 빠르고 효율적으로 진행할 수 있다 🤖

1️⃣ DISCOVER (문제 발견)
: 사용자 또는 시장을 이해하고 문제를 탐색한다

▶︎ AI를 통해서 사용자 조사 결과를 요약해서 인사이트를 도출할 수 있다

2️⃣ DEFINE (문제 정의)
: 발견한 문제들을 토대로 핵심 문제를 정의한다

▶︎ AI를 통해 페르소나, 유저 저니 맵을 자동화해서 시각적으로 정리 또는 공유할 수 있다

3️⃣ DEVELOPE (아이디어 제안)
: 정의한 문제를 바탕으로 다양한 아이디어와 해결 방안을 도출한다

▶︎ AI가 다양한 개발 아이디어를 줄 수 있다

4️⃣ DELIVER (해결책 도출)
: 솔루션을 구현하고 실제 사용성 테스트를 통해서 검증한다

▶︎ AI를 통해 사용자 반응을 예측해서 A/B 테스트 진행할 수 있고, 프로토타입도 신속하게 만들어 볼 수 있다

➡️ 생성형 AI 덕분에 모든 디자인 단계에서 작업이 더 빠르고 효율적으로 진행되어, 강력한 도구로 자리잡고 있다

DISCOVER 단계와 AI

▶️ 사용자들이 어떤 문제를 겪고 왜 이런 문제가 발생하는지 알아보는 단계로, 이때 사용자 조사나 경쟁사 조사 등을 진행할 때 AI를 활용할 수 있다

▪️ ChatGPT
: 명확한 프롬프트로 인사이트 정리 가능
(사용자 인터뷰 분석, 서베이 요약, 아이디어 브레인스토밍)

▪️ Claude
: 긴 문서 요약 및 정보 구조화에 강점 (UX 리서치 계획 수립, 인터뷰 질문 설게 등 지원)

▪️ Perplexity
: 실시간 검색 + 정보 요약 기능 (UX 트렌드/경쟁사/업계 동향 파악)

▪️ Consenusu
: UX 관련 논문 및 연구 기반 정보 요약 (근거 자료 확보에 적합)

▪️ Storm AI
: 자동화된 브레인스토밍 및 아이디어 시각화 툴 (팀 아이디어 회의에 활용)

▪️ Synthetics Users
: AI 기반 가상 사용자 인터뷰 생성 (초기 아이디어 테스트, 다양한 사용자 반응 시뮬레이션)

▪️ Notably
: 인터뷰/음성 기록 자동 분석 (UX 인사이트 문서화, 회의 기록 정리에 적합)

▪️ Wondering
: 자동화된 글로벌 사용자 리서치 플랫폼 (개념 검증, 문맥 분석에 활용)

☝️ 일본 사용자가 자주 사용하는 음식 배달앱의 UX 특징을 알려준다
☝️ '일본의 20대 여성은 쇼핑앱에서 어떤 경험을 중요하게 여겨?'라고 물어보면, 그와 관련된 문맥을 분석해 사용 패턴을 정리해준다

DEFINE 단계와 AI

▶️ 수집한 정보를 바탕으로 핵심 문제와 목표를 명확히 정의하는 단계로, 이때 AI를 활용해 조사 데이터 분석, 인터뷰 요약, 패턴 도출 등을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다

▫️ Persona Gen
: 사용자의 페르소나를 자동으로 생성하는 도구 (사용자 특성, 목표, 행동 패턴 등 시각화)

▫️ UXpressia
: 사용자 여정 맵을 시각적으로 구성할 수 있는 도구 (감정 곡선, 행동, 접점 등 구조화)

▫️ GitMind
: 마인드맵 형태로 사고 흐름과 아이디어 정리 (문제 도출 및 정보 구조화에 유용)

▫️ Whimsical
: 플로우 차트, 맵, UX 다이어그램을 생성할 수 있는 시각 도구
(사용자 흐름 및 서비스 구조 정리에 적합)

▫️ Boards
: 사용자 조사 및 인터뷰 데이터를 시각화하고 페르소나로 전환

▫️ Story Boarder AI
: 사용자 시나리오를 스토리보드 형태로 자동 시각화 (문제 상황, 경험 흐름을 이미지 중심으로 정리)

DEVELOP → DELIVER 단계와 AI

▶️ 아이디어를 시각화하고 테스트하며 최적의 솔루션을 선정한 뒤 실제 구현으로 넘어가는 과정에서, AI를 활용해 프로토타입 검증, 시각적 피드백 분석, 웹 구현 등을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다

▪️ Maze
: 사용자 행동 분석과 설문 인사이트를 도출 + 프로토타입을 연결해 실사용자 피드백 자동 수집
(반복 테스트로 사용성 개선에 탁월)

▪️ VisualEyes
: 시각적 관심 예측과 시선 추적 분석을 통해 A/B 테스트 전에 사용자 반응 사전 예측
(시각적 인사이트 제공 )

▪️ Clueify
: 시각적 반응을 정량화하여 어떤 디자인 요소가 주목받는지 평가
(디자인 결정에 객관적 근거 제공)

▪️ Webflow
: 시각적 코딩 없이 웹 디자인부터 퍼블리싱까지 원스톱으로 구현 (디자이너 주도 웹 구축 가능)

▪️ Framer
: 고해상도 웹사이트를 텍스트 기반으로 설계 + 빠르게 프로토타입을 제작하여 실제 배포
(초보자도 고품질 결과물 구현 가능)

▪️ Bubble
: 노코드로 앱을 제작하고 인터랙션 구현 + AI 프롬프트를 활용해 앱 로직 생성
(기획부터 앱 구현까지 빠르게 가능)

▪️ Frontly
: 이미지나 디자인을 HTML, CSS 코드로 자동 변환해 디자이너가 만든 UI를 개발 코드로 전환
(디자인-개발간 협업 강화)

▪️ Quest
: 피그마 디자인을 React 코드로 자동 변환
(개발 없이 디자인을 코드로 전환할 수 있어 비개발자도 구현 능력을 확보할 수 있음)

▪️ Builder
: 드래그앤드롭과 콘텐츠 자동 생성을 통해 마케팅·커머스용 랜딩페이지 쉽게 구축
(빠른 수정, 테스트에 강력)

결국 중요한 핵심은 도구보다 사용자의 문제를 제대로 이해하고 해결하려는 디자이너의 태도와 질문력이다

디자이너 역할 재정의

✅ GUI 디자이너

그래픽 인터페이스, 버튼, 폰트, 레이아웃 등 시각 요소를 중심으로 웹사이트를 미적으로 일관되게 디자인하는 역할을 한다

색감과 레이아웃 감각이 핵심 역량❗️

✅ UIUX 디자이너

UI 뿐만 아니라 UX도 부상하기 시작했다 ⬆️

사용자와 시스템 사이의 경험과 흐름이 중요해지면서 사용자들이 어떤 목적과 불편을 가지고 제품을 사용하는지를 고려해 전체적인 구조와 과정을 설계하는 일이 핵심이 되었다

✅ Product 디자이너

UI/UX는 비즈니스 전략과 통합되어 하나의 흐름으로 이어지기 시작했다 🧑‍🧑‍🧒

제품 전체의 가치와 방향성은 물론 시장성과 수익성까지 고려해 디자인을 의사결정의 도구로 활용하며 전환율을 최적화하는 능력을 핵심 역량으로 재정의하고 있다

✅ Experience 디자이너

과거에는 고객 경험을 단일 화면 중심으로 생각했다면, 이제는 어떤 접점에서든 일관되게 연결되는 경험을 설계해야 한다

터치포인트가 다양해지면서 디자이너는 더 이상 하나의 디바이스만 디자인하는 것이 아니라, 확장된 접점 전반에서 브랜드 경험을 유기적으로 연결하는 역량이 요구된다

☝️ 온라인 쇼핑과 오프라인 매장 통합

✅ Future 디자이너

미래에는 AI가 사회 전반에 진입함에 따라 기존 역량뿐 아니라 AI 활용 능력, AI 윤리, 그리고 UX 전략을 AI 관점에서 거시적으로 설계하는 역량이 핵심이 된다

AI를 활용한 서비스 설계부터 홈버튼 제작까지의 역량 또한 디자이너의 중요한 능력으로 여겨진다❗️

AI와 디자인의 융합

AI 시대에는 디자이너가 단순히 디자인을 넘어서 의사결정, 미학적·심리적 이해, 비즈니스 전문성까지 아우르며 역할이 통합되고 이에 따라 디자이너의 새로운 역할 정의가 생겨나고 있다

☑️ Emerging Role

: 단순한 인터페이스 디자인을 넘어 AI 기반의 서비스를 설계하고 브랜드와 기술을 유기적으로 연결하는 역할

▶︎ AI 시대에서 비즈니스 가치를 이해하고 어떤 경험을 만들 것인가를 설계하는 것이 디자이너의 역할이다

☑️ Professional Skills

역할을 수행하기 위해서 구체적인 기술을 익혀야 한다

✔️ Prompt Engineering
: AI와 효과적으로 협업하기 위해 원하는 결과를 이끌어내는 정확하고 명확한 지시어를 설계하는 능력

▶︎ AI의 잠재력을 극대화하고 창의적인 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있다

✔️ Flow Engineering
: 유저 인터렉션 흐름뿐만 아니라 데이터 흐름, 전체 시스템에서 작동하는 시나리오를 설계하는 능력

☝️ 챗봇과 결제 시스템, 마이페이지를 유기적으로 연결하는 기능 흐름을 설계

✔️ Comfy Engineering
: 사람 중심의 관점에서 사용자가 편리하고 익숙하게 느낄 수 있도록 불편함 없이 자연스러운 경험을 설계하는 것

▶︎ 데이터, 이성, 논리적인 관점도 중요하지만 감성적인 요소 역시 간과해서는 안 된다

우리 서비스에 AI를 넣었는데 너무 튀지 않고 사용자 경험 속에 자연스럽게 녹여내는 것도 디자이너의 중요한 역량 중 하나❗️

✔️ Model Training
: 도메인 데이터를 깊이 이해하고 이를 바탕으로 사용자 피드백 데이터를 어떻게 해석하고 활용할지 판단하는 것

☝️ 반도체 분야에서 사용자의 행동을 고려해 어떻게 하면 더 편리한 경험을 제공할 수 있을까?

✔️ Design System Building
: 대규모 제품이나 플랫폼에서는 UI 구성 요소의 일관성을 위해 디자인 시스템을 구축할 수 있는 역량이 필요하다

✔️ Brand Definition
: 디자이너가 브랜드를 통해 사람들에게 어떤 인상과 감정을 전달할지를 정의하고, 일관된 이미지와 메시지를 설계하는 것

☑️ Core Competencies

: 모든 실무 역량을 기반으로, AI 엔지니어와 시스템 디자이너가 반드시 갖추어야 할 세 가지 핵심 능력

✔️ Technology KNow-how
AI 기술을 단순히 소비하는 데 그치지 않고 그 작동 원리와 한계를 이해하며 활용하는 것이 중요하다

✔️ Engineering Expertise
기본적인 개발 도구의 사용법을 익혀 누구나 협업이 가능하며 실제 구현까지 고려한 디자인을 제안하고 프론트엔드 연동 방식까지 이해해야 한다

✔️ Branding Awareness
브랜드에 맞는 톤, 인터렉션 등을 잘 알고 있어야 한다

💡 Chat GPT가 자동화할 수 있는 11가지 고급 UX 작업
https://www.thefountaininstitute.com/blog/chat-gpt-ux-design

AI의 도입으로 UX 분야에서 정성적 데이터를 분석하고 통합하며 작성하는 것이 가능해졌고 이는 큰 발전이자 효율성을 높이는 중요한 요소다‼️

텍스트 프롬프트 엔지니어링의 4가지 유형

▪️ 페르소나 기법 유형 - 생성 AI를 가상의 인물로 정의해서 보다 좋은 답변을 생성하는 방법

▪️ 예시 기법 유형 - 생성 AI에게 특정 예시들을 함께 전달해서 보다 좋은 답변을 생성하는 방법

▪️ 형식 기법 유형 - 생성 AI에게 내가 원하는 결과의 형식을 요청해서 보다 정확한 답변을 생성하는 방법

▪️ 사고 기법 유형 - 생성 AI에게 다양한 사고 방식을 제시해서 답변을 추론해서 얻도록 하는 방법

ChatGPT Promopt Frameworks

📌 ChatGPT에 활용할 수 있는 텍스트 프롬프트 형식에 대한 유형 5가지

▫️ R-T-F (Role, Task, Format)
가장 기본적이면서도 강력한 프레임워크로, 역할과 과업, 형식을 명확히 지정해주면 혼란 없이 일관된 답변을 도출해낸다

▫️ T-A-G (Task, Action, Goal)
프롬프트는 액션 중심으로 구성해야 하며, 특히 ‘왜❓’에 집중해 의도를 명확히 전달하는 것이 중요하다

▫️ B-A-B (Before, After, Bridge)
감정을 자극해야 하는 메시지를 디자인이나 마케팅에 담을 때 효과적이다

사용자의 현재 문제 상황(Before)과 개선된 이상적인 상태(After)를 제시한 뒤, 그 둘을 연결하는 해결책(Bridge)을 통해 감성적으로 설득하는 데 효과적이다

▫️ C-A-R-E (Context, Action, Result, Example)
현재 직면한 비즈니스 상황(Context)에서 어떤 행동을 취했는지(Action), 그 결과는 어땠는지(Result), 그리고 유사한 사례나 추가로 취한 행동이 있는지(Example)를 구조적으로 정리하는 방식이며 비즈니스 상황에서 유용하다

▫️ R-I-S-E (Role, Input, Steps, Expectation)
AI가 엄청 복잡한 단계를 단계적으로 처리하게 하는 구조다

어떤 역할을 부여할 것인지(Role), 참고할 입력 데이터는 무엇인지(Input), 작업을 어떤 순서로 진행할지(Steps), 그리고 기대하는 결과는 무엇인지(Expectation)를 명확히 설정하는 데 중점을 둔다

▶️ 단순히 대화하듯 요청하기보다는 논리적으로 접근해야 하며, 아무 생각 없이 '~해줘'라고 하기보다 어느 정도 방향과 의도를 고민한 뒤 프롬프트를 작성하는 것이 중요하다