AI를 인턴 삼아 문제 해결하기!

오늘은 매번 언급되던 AI를 단순히 도구로 활용하는 것을 넘어, 마치 '인턴'이나 '동료'처럼 대하는 방법에 대해 강의를 들었다. 특히 AI 시대의 디자이너가 어떤 역할을 해야 하는지, 그리고 AI와 협업하는 데 필요한 윤리적 고민까지 해보는 뜻깊은 시간이었다.

AI 시대, 디자이너는 '문제 정의자'가 되어야 한다

강의에서 가장 인상 깊었던 말은 "AI 시대의 디자이너는 문제 해결 과정에 집중해야 한다"는 것이었다. AI가 디자인 작업의 많은 부분을 자동화하더라도, 무엇이 진짜 문제인지 정의하고, 어떤 문제를 해결해야 하는지 결정하는 것은 결국 사람의 몫이다. 즉, 디자이너는 이제 단순한 '해결자'가 아니라, '문제 정의자'가 되어야 한다는 말씀이었다.

디즈니 또한 캔바와 협업한다. 캔바에서 제공하는 템플릿화된 디자인이 AI와 결합하여 더욱 강력한 썸네일 제작 도구가 되었다. 이처럼 어떤 AI 툴이든 오픈 마인드로 시도해 보며, AI를 내 미니 인턴처럼 다룰 수 있는 능력을 키워야겠다고 다짐했다 😝

생성형 AI와 '프롬프트'의 마법

지난번에도 프롬프트의 중요성에 대해 배웠는데, 오늘은 더 깊이 들어갔다.
AI를 제대로 활용하려면 명확한 프롬프트가 필수적이다.

하지만 구체적인 프롬프트를 작성하는 것이 쉽지 않을 때가 많다. 프롬프트 작성법을 배웠지만, 막상 기억이 안나는 경우도 많고, 내 사례에 활용하기 어려울 때도 있다.

프롬프트 작성법 (GPT 활용):

1. 우리가 얻고 싶은 프롬프트 예제나 주제를 GPT에게 전달
2. GPT가 던지는 5개 정도의 질문에 대답하면, GPT가 이를 바탕으로 결과물을 출력해 주는 방식 요청

메타 프롬프트: 프롬프트를 어떻게 작성할지에 대한 프롬프트 (프롬프트를 만드는 프롬프트라는 거...)
AI가 더 좋은 프롬프트를 만들도록 돕는 기술이다.

AI의 '뇌' 들여다보기: 딥리서치와 추론 모델

강의에서는 AI가 어떻게 사고하는지에 대해서도 알려주셨다.

딥리서치 (Deep Research): AI가 특정 주제에 대해 방대한 데이터를 탐색하고 분석하여, 깊이 있는 정보를 찾아내고 종합하는 과정이다. 인간이 직접 서칭하는 것보다 훨씬 빠르고 광범위하게 정보를 수집하고 패턴을 파악할 수 있다.

추론 모델: 컴퓨터가 사람처럼 생각하여 답을 찾아주는 '뇌'와 같은 역할이다. 사람은 머리로 생각하고 컴퓨터는 이 '추론 모델'을 통해 생각한다고 비유해주셨다. 즉, 입력된 데이터를 바탕으로 논리적인 결론을 도출하는 AI의 핵심 기능.

AI가 세상을 바꾼다: 활용 분야와 윤리적 고민

AI는 이미 우리의 생활 속에 깊숙이 스며들고 있다.

AI 활용 분야: 제조, 의료, 금융 등 거의 모든 산업 분야에서 AI가 활용되고 있다.
특히 웨이모(Waymo)의 자율주행 택시 사례처럼, AI가 우리의 이동 수단까지 변화시키는 것을 보면 정말 놀랍다 😯

하지만 윤리적 문제도 있다.
AI의 발전과 함께 편견 확산, 신뢰성 부족, 유해성(할루시네이션) 등 다양한 윤리적 문제에 직면하고 있다.

UX 디자이너의 고민: AI 시대의 디자인 씽킹

특히 UX 디자인 분야에서는 AI로 인해 더욱 복잡한 윤리적 문제들이 발생하고 있다.

공감 단계의 편견: AI가 학습하는 데이터에 편향이 있다면, 사용자 페르소나마저 왜곡될 수 있다.
(Ex. AI 챗봇 이루다의 윤리적 문제 사례)

신뢰성: 개인 정보가 외부 서버에 전송되면서 사용자 데이터 프라이버시 및 보안 문제가 발생할 수 있다.

저작권: 챗GPT가 생성한 아이디어나 콘텐츠가 기존 자료를 변형한 경우가 많아 창의성 저해 및 저작권 침해 논란이 발생할 가능성이 있다.

과제

1. AI 활용 브랜드 에셋 기반 카드뉴스 (자유주제)

강의 후에는 어도비 익스프레스와 캔바 실습을 통해 템플릿을 활용해 디자인하는 시간을 가졌다.

1️⃣ Canva

사용템플릿 (좌) / 결과 (우)

2️⃣ Adobe Express

사용템플릿 (좌) / 결과 (우)

간단 애니메이션 넣어서 gif로 만들기도~~

느낀 점

기존 미리캔버스를 많이 사용해왔어서 어렵지는 않았다. 확실히 포토샵에서 하나하나 만드는 것과는 다른 속도였다. 이렇게 쉽고 빠르게 결과물을 만들 수 있는 AI 기반 툴들을 적극적으로 활용하는 것이 중요하다고 느꼈다.

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2.메타 프롬프트 작성하기

✨ Grok 이용

1️⃣ 메타 프롬프트 요청

이건 미드저니 프롬프트야. 나도 이정도 디테일과 퀄리티를 가진 이미지 생성 프롬프트를 작성하고 싶어. 내가 주제를 주면 너가 나한테 질문 10가지를 하고, 그걸 통해서 프롬프트를 완성해줘.

2️⃣ 메타프롬프트 양식에 맞추어 작성

Grok이 제공한 10가지 질문과 내가 작성한 답변

3️⃣ 결과 프롬프트

Grok이 작성한 이미지 생성 프롬프트 A vibrant birthday party on a luxurious yacht docked at Monaco's coastline at night, featuring a glamorous 20s Korean woman with long wavy dark brown hair, summer cool light-tone makeup, wearing a crown and a colorful party dress, holding a cake with cream smudged on her nose, surrounded by guests in diverse colorful party dresses holding champagne glasses, confetti falling around. The yacht is adorned with sparkling decorative lights, with Monaco's dazzling city skyline and fireworks illuminating the starry night sky in the background. Vivid colors, high saturation, 9:16 ratio, editorial photography style blending magazine cover polish with Instagram-worthy natural vibes, focusing on the protagonist, hyper-realistic, cinematic lighting, high resolution, photorealistic.

4️⃣ 해당 프롬프트 사용 이미지 생성

느낀 점

확실히 메타 프롬프트를 작성 후 완성한 프롬프트의 퀄리티가 높고, 생성된 이미지의 퀄리티도 높았다. 어떠한 부분들을 적어줘야 하는지 알 수 있어서 좋았고, 각 Ai마다 그림체가 다른 것도 재미있었다. 그런데 주인공 옷은 똑같이 형형색색의 줄무늬로 뽑은 것도 조금 웃겼다. 😂

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3. 심화 사례 조사 및 분석

✨ Grok 이용

• 선택한 분야

  디자인 (특히 프로덕트 디자인과 제품 개발 과정에서 AI의 활용을 중심으로 함. 이 분야는 사용자 중심 설계, 프로토타이핑, 아이디어 생성 등에서 AI가 혁신적으로 적용되고 있음.)
  
  

• 구체적인 사례

  Loft의 GPT-4 프로젝트

  : Boston 기반 디자인 에이전시 Loft가 2023년 5월에 시작한 프로젝트로, 2024년에 확장되어 AI를 제품 디자인 파이프라인에 통합한 사례. 이 프로젝트는 OpenAI의 GPT-4와 Midjourney를 결합하여 고객 피드백을 분석하고 새로운 제품 기능을 제안하며 시각화하는 데 초점을 맞춤.
  
  

• 기술 설명

  주로 활용되는 AI 기술:

  자연어 처리(NLP), 생성형 AI(Generative AI)

  • GPT-4 (NLP 기반 대형 언어 모델)
    고객 인터뷰, 피드백 데이터(텍스트나 음성)를 입력으로 받아 제품 기능 아이디어를 생성하고, 사용자 선호도를 분석합니다. 예를 들어, "사용자들이 이 제품에서 불편함을 느끼는 부분은?" 같은 질문을 입력하면, 기존 데이터에서 패턴을 추출해 새로운 디자인 제안을 출력합니다. 이는 딥러닝 기반의 트랜스포머 아키텍처를 통해 자연어 이해와 생성을 실시간으로 처리합니다.

  • Midjourney (텍스트-to-이미지 생성 AI, 컴퓨터 비전 요소 포함)
    GPT-4에서 생성된 아이디어를 텍스트 프롬프트로 변환한 후, Midjourney를 통해 3D 스케치나 프로토타입 이미지를 자동 생성합니다. 예를 들어, "지속 가능한 소재로 만든 에코 백팩, 미니멀 디자인" 같은 프롬프트를 입력하면 고해상도 시각화를 출력하여 디자이너가 빠르게 반복 테스트할 수 있게 합니다. 이는 확산 모델(Diffusion Models) 기반의 생성 AI로, 이미지 합성과 스타일 트랜스퍼를 활용합니다.

이 기술들은 Loft의 워크플로우에서 통합되어 사용되며, 디자이너가 AI와 협업하는 '인간-AI 하이브리드' 프로세스를 구현합니다.

• 영향 및 특징

긍정적 영향

산업 및 사용자 영향 디자인 산업에서 제품 개발 주기를 30-50% 단축시켰습니다 (MIT 보고서 기준). 디자이너들은 반복적인 아이디어 브레인스토밍 시간을 줄이고, 창의적 작업에 집중할 수 있어 생산성이 향상됩니다. 최종 소비자에게는 더 개인화된 제품이 제공되어 만족도가 높아집니다. 예를 들어, Loft는 이 프로젝트로 클라이언트(소비재 브랜드)의 제품 출시 속도를 가속화해 시장 경쟁력을 강화했습니다. 다른 유사 사례와 구별되는 특징 Adobe Firefly나 Autodesk Generative Design처럼 이미지/3D 생성에 초점을 맞춘 도구와 달리, Loft의 프로젝트는 **고객 데이터 중심의 NLP 통합**이 핵심입니다. 단순 생성이 아닌, 실시간 피드백 분석을 통해 '맥락 인식 디자인'을 실현하며, 2024년 확장에서 윤리적 데이터 처리(편향 제거)를 강조합니다. 이는 프로덕트 디자이너가 AI를 '도구'가 아닌 '협력자'로 보는 접근입니다.

부정적 영향

산업 및 사용자 영향 AI 의존도가 높아지면서 디자이너의 창의적 스킬이 약화될 수 있다는 우려가 있습니다. 또한, 생성된 아이디어가 기존 데이터에 치우쳐 혁신성을 제한할 수 있으며, 초기 학습 곡선으로 인해 소규모 스튜디오에서 도입이 어렵습니다. 사용자 입장에서는 AI 생성 디자인의 '독창성 부족'으로 인해 브랜드 차별화가 약해질 수 있습니다. 윤리적 고려 이 사례는 윤리적으로 긍정적으로 평가되고 있습니다. Loft는 데이터 프라이버시(GDPR 준수)와 AI 편향 최소화를 위해 고객 동의 기반 학습 데이터를 사용하며, 2024년 프로젝트 업데이트에서 '인간 감독' 원칙을 도입했습니다. 그러나 AI 생성 콘텐츠의 저작권 문제(예: Midjourney의 훈련 데이터)가 여전한 이슈로, 디자인 커뮤니티에서 지속적인 논의가 이뤄지고 있습니다.

느낀 점
이미 프로덕트 디자인 분야에서 완성된 프로젝트를 알 수 있어서 좋았다. 사용자 경험이 데이터인 만큼, 윤리적인 문제가 중요할 것이라고 느꼈다. 또한 데이터기반이므로 혁신성이 부족할 수 있다는 점에 대해서도 다시 한 번 생각해보게 되었다.

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4. 창의적인 AI 활용 방안 제안

✨ Claude 사용

고령자 디지털 접근성 향상을 위한 AI 솔루션 기획서

제안 분야

: 사회복지 × 디지털 포용 분야

해결하려는 문제

문제 현황

• 기차표 예매, 금융서비스, 병원 예약 등 일상 필수 서비스의 디지털화 가속
• 간단한 업무도 직접 방문해야 하는 비효율적 상황 반복

해결 필요성

• 사회적 형평성: 디지털 서비스 혜택에서 배제되는 고령자 계층의 삶의 질 저하
• 경제적 효율성: 불필요한 대면 서비스 증가로 인한 사회적 비용 증가
• 미래 대비: 고령화 사회 심화에 따른 선제적 대응 필요

AI 기술 활용 방안

핵심 솔루션: "실버 디지털 동반자 AI"
개인별 디지털 숙련도를 학습하여 실시간 맞춤형 가이드를 제공하는 통합 AI 어시스턴트

주요 기술 구성

• 컴퓨터 비전 AI: 화면 요소 실시간 인식 및 분석하여 복잡한 서비스를 고령자 친화적으로 재구성
• 자연어 처리 AI: "○○님, 다음 단계로 화면 중앙의 큰 파란 버튼을 눌러주세요" 형태의 개인화된 음성 안내
• 개인화 학습 AI: 각 사용자의 디지털 숙련도와 선호도를 학습하여 점진적 지원 개선

구체적 로드맵

• 1단계 (6개월): 화면 인식, 음성 인터페이스, 개인화 학습 기술 기반 구축 및 보안 체계 마련
• 2단계 (4개월): 화면 단순화 엔진과 음성 가이드 시스템 개발하여 프로토타입 완성
• 3단계 (3개월): 주요 금융서비스 및 예매서비스 연동하여 실제 고령자 대상 파일럿 테스트
• 4단계 (3개월): 디지털 서비스 업체 파트너십 구축 및 상용화 준비

기대 효과 및 고려할 점

기대 효과

• 사회적 효과: 고령자 계층의 디지털 서비스 접근성 90% 향상을 통한 디지털 포용 사회 실현
• 경제적 효과: 불필요한 대면 서비스 감소로 연간 약 500억원의 사회적 비용 절약
• 개인적 효과: 고령자들의 독립적 일상생활 영위로 자존감과 삶의 만족도 향상
• 산업적 효과: 실버테크 시장 확산을 통한 새로운 비즈니스 모델 개발과 일자리 창출

기술적 고려사항

• 정확도 확보: 다양한 디지털 서비스 환경에서 화면 인식 정확도 95% 이상 달성 필요
• 실시간 처리: 엣지 컴퓨팅을 통한 온디바이스 처리로 응답속도 최적화
• 지속적 개선: 데이터 축적을 통한 AI 모델 성능 지속 향상

윤리적 고려사항

• 개인정보 보호: 서비스 제공에 필수적인 최소 데이터만 수집, 종단간 암호화 처리
• 투명성 보장: 데이터 활용 목적에 대한 명확한 고지와 동의 절차 마련
• 자율성 유지: 사용자가 AI 도움 수준을 조절할 수 있는 옵션 제공
• 접근 형평성: 경제적 여건에 관계없이 모든 고령자가 이용 가능한 공정한 서비스 모델 구축

느낀 점
처음으로 클로드를 사용해봤다. 확실히 Ai마다 스타일이 있는 것 같다. 이 기획서 또한 단계별로 질문을 받으며 써봤다. 리서치할 때 머리 속에 수많은 생각이 지나가고, 갈피를 못잡을 때도 많았는데 ai툴을 사용하니 나도 컴퓨테이셔널 띵킹을 하는 느낌이 들었다. 체계적으로 해결해야할 질문을 제공해줘서, 그것에 대해서만 생각해볼 수 있는 것이 장점인 것 같다. 👍

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회고

오늘 강의를 들으니 AI는 정말 강력한 도구이지만, 그만큼 '인간의 역할'이 중요해지는 시대라는 것을 다시 한번 실감했다. AI를 단순히 사용하는 것을 넘어, AI가 가진 윤리적 문제까지 고민하고, 더 나은 사용자 경험을 위해 AI와 현명하게 협업하는 디자이너가 되어야겠다는 다짐을 또 했다.

그나저나 오늘 velog에서 토글과 표를 작성하는 마크업 언어를 열심히 공부해서 써내려가봤는데.. 너무 힘들었다. 🥹 분명 예제대로 했는데..말을 안듣는... 우하하하.. 컴공 복전할 때가 생각난다..~~

#AI와 함께 프로덕트 디자이너로 성공하기