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생성형AI💻 x 디자인 씽킹💝, 어떻게 활용할까?
- designthinkinglab
- 8월 5일
- 3분 분량
AI x 디자인 씽킹, 어떻게 활용할까? 디자인 씽킹 활동에 AI접목하기
디자인 씽킹에 접목할 AI툴 소개
급격한 기술 발전과 함께 VUCA시대의 예측 불가능성이 전통적인 패러다임에 도전하는 지금, 디자인 씽킹(Design Thinking)이 더욱 주목받고 있습니다. 디자인 씽킹은 인간에 대한 깊은 이해(공감)를 바탕으로 반복적인 실험과 협력적 문제해결을 촉진하는 방법론으로 지금의 복잡하고 정답이 없는 문제들을 해결하는데 매우 쓸만한 방법론으로 입증이 되었습니다.
그러나 데이터가 방대해지고, 더 많은 이해관계자와 관점들이 생기고, 혁신을 더 빠르게 가속화해야 지금은 디자인 씽킹 팀에게도 새로운 도전 점입니다. 확실한 믿음은 디자인 씽킹과 생성형 AI중 하나가 살아 남는 것이 아니라 둘이 결합 되었을 때 지금보다 더 나은 결과를 만들어 낼 수 있다는 것입니다.
디자인 씽킹과 생성형 AI가 어떻게 접목되어야 그 효과성이 더 증폭될 수 있는지 전문들의 연구가 필요한 시점인 것 같습니다. 피플앤인사이트 디자인씽킹랩에서는 디자인 씽킹 문제해결 워크샵 현장에서 지금 시점에서 활용 가능한 생성형 AI도구들을 조심스럽게 접목해 보고 있습니다.
공감 단계와 문제정의 단계 (Empathize & Define)
고객에 대한 데이터를 추출하고, 기존의 리서치 자료가 부족할 때 사용할 수 있고, 기존의 리서치 자료를 요약하는데도 도움이 되었습니다. 한 예로, 고등학교 학생들과 미래직업에 대해 탐구하는 과정에서 정확하게 그 직무가 무엇인지 잘 모르는 학생들이 생성형 AI에게 질문을 통해 직무에 대한 이해를 넓히는데 손쉽게 활용하고 조사 시간을 상당히 단축시킬 수 있었습니다. 또한 고객 퍼소나(Persona)를 만들고 퍼소나 그룹의 이름을 정하는데도 생성형AI를 활용할 수 있습니다. 구체적인 자료들을 제시하면 제법 쓸만한 퍼소나를 생성해 주는데 참가자들은 이를 기반으로 좀 더 정교하게 다듬어가면 되었습니다.
앞으로는 방대한 데이터를 분석하고 패턴을 분류하고 인사이트를 찾는 과정에 도움이 될 것 같습니다. 향후에는 생성형 AI가 사용자 중심으로 문제를 명확하게 정의하고 이를 해결하기 위한 올바른 방향을 설정하는데 데이터 수집과 분석 그리고 인사이트 도출에도 사용될 것 이라고 전문가 들은 전망하고 있습니다.
아이디어 도출 단계 (Ideate)
생성형 AI가 상당히 영향을 미치는 부분 중에 하나가 아이디어 생성 부분이 될 것 같습니다. 사실 워크샵 현장에서 ChatGPT 에게 질문을 던지면 “어? 이런 신박한 아이디어가? 혹은 너무 뻔하다” 생각되는 양자의 아이디어를 모두 제시해 줍니다. 그래서 팀원들은 이를 최종 아이디어로 받아들이기 보다 아이디어를 발전시킬 수 있는 하나의 매개체로 생각하도록 합니다. 즉 ChatGPT 가 제시해 주는 아이디어를 바탕으로 더 많은 아이디어를 만들어 내는 것입니다.
디자인 씽킹의 아이디에이션 첫 단계는 확산 단계입니다. 질보다 양을 추구하라는 의미인데 이런 부분에 다양한 자극물을 던져주는 역할을 생성형AI가 해주는 것 같습니다.
프로토타입 단계 (Prototype)
아이디어를 스케치나 시나리오 형태로 초기 프로토타입을 만드는 경우 Canva 나 Midjourney 등을 활용하여 아이디어를 손쉽게 스케치 할 수 있습니다. 스케치 실력이 없는 경우도 걱정 없이, 완성도 높게 빠르게 작성할 수 있습니다. 아이디어를 보도자료(PR)형태로 작성하는 경우에도 적절한 키워드를 제공하면 보도자료를 잘 만들어 줍니다.
K사 사내 FT양성과정에서는 웹사이트에 대한 아이디어를 Chat GPT로 코딩해 바로 구현한 사례도 있었습니다. 요즘은 비디오를 생성해 주는 AI등을 활용 하실 수도 있어 낮은 수준(Low fidelity)부터 높은 수준(High fidelity)까지의 다양한 프로토타입을 만들어 볼 수 있는 환경이 되었습니다.
테스트 단계 (Test)
테스트 단계에서는 아직 많은 활용은 되고 있지 않지만, 현재 전문화된 도구들이 생겨나고 있습니다. 예를 들어 검증 인터뷰 질문을 만들어 주고 실제 사용자처럼 피드백을 주는 도구들도 출시되었습니다. 그동안 많은 비용과 시간이 들던 검증 인터뷰 부분을 상당히 대체할 수 있을 것 이라는 생각이 듭니다.
이렇듯 디자인 씽킹의 프로세스에도 생성형 AI가 도입되면서 크고 작은 변화들이 예상됩니다. 아직은 초기지만 점점 전문가들의 연구도 늘어나고 현장에서 다양한 생성형 AI도구들을 사용할 줄 아는 교육 참가자분들이 생길 것입니다. ‘그렇게 된다면 더 좋은 결과물이 나오겠지?’ 기대되는 것은 진행자의 욕심일까요?
여하튼 생성형 AI툴들이 인간의 창의성과 문제해결 능력을 보완할 뿐만 아니라 결과물을 더 향상시킬 수 있는 방향으로 전개되리라 기대해 봅니다🤗
(부록) 디자인 씽킹 워크샵에서 함께 활용하면 도움이 되는 AI도구들
디자인 씽킹 워크샵 단계에서 활용해 보실 수 있는 AI도구들을 소개합니다. AI 도구의 수와 가능성은 무궁무진하고 매일 변화하고 있습니다. 아마도 이 글을 쓰는 지금도 더 좋은 혹은 더 업그레이드 된 도구들이 나오고 있겠네요. (아래 소개해 드리는 도구는 2024년 상반기 기준으로 작성되었습니다.)
1. 텍스트 생성 및 그 외 기능 AI
ChatGPT, Claude 3, Gemini & Perplexity
: 사용자들이 제공한 프롬프트를 기반으로 인간과 같은 텍스트 응답을 생성하고, 대화에 참여하며, 질문에 답하고, 특정 언어 관련 작업을 수행하는 AI 모델들임. 이 모델들은 데이터 분석, 이미지 생성, 비전 및 음성 처리, 맞춤형 GPT 생성 등의 추가 기능을 제공함. 특히 Perplexity는 인터넷 리서치에 탁월함.
2. 디자인 AI
Canva: 단순한 드래그 앤 드롭 인터페이스와 다양한 템플릿 및 도구들을 갖춘 온라인 디자인 및 비주얼 커뮤니케이션 플랫폼으로, 여러 AI 기능을 한 곳에서 제공함.
Midjourney: 텍스트 설명을 바탕으로 고품질의 이미지와 예술 작품을 생성하는 도구로, 예술가와 디자이너들이 영감을 얻고 콘텐츠를 제작하는 데 활용할 수 있음.
Uizard: 텍스트 프롬프트를 통해 UI 디자인을 생성하고, 사용하기 쉬운 드래그 앤 드롭 편집기를 통해 수정할 수 있음.
Krea.ai: 다양한 입력을 바탕으로 실시간으로 고품질의 비주얼을 생성할 수 있게 해주는 도구임.
HeyGen: 생성 AI를 사용하여 흥미로운 비디오를 간편하게 제작할 수 있는 AI 비디오 생성 도구임. 다양한 입력을 사용하여 고품질 비디오를 출력할 수 있음.
3. 기타 AI
Trendhunter AI: 인공지능을 활용하여 다양한 산업의 최신 트렌드를 식별하고 분석하는 플랫폼으로, 기업이 앞서 나갈 수 있도록 인사이트와 예측을 제공함.
Synthetic Users: 애플리케이션 테스트 및 교육 목적으로 AI 기술에 의해 생성된 가상의 사용자들로, 현실적인 시나리오와 행동을 제공하여 사용자 경험과 시스템 테스트를 개선함.
피플앤인사이트 디자인씽킹랩(Design Thinking Lab)은 다양한 산업에 경험과 전문성을 보유한 전문가 그룹과 함께 비즈니스 현장에 바로 쓸 만하고 수준 높고, Practical한 전문 프로그램을 선보입니다. 형태는 모방해도 컨텐츠와 경험은 모방 할 수 없습니다.
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