AI 활용 기획 (1) 개괄_ Class Review

오즈코딩스쿨의 프로덕트 디자이너 부트캠프

3일차 수업 리뷰

 

 

공식 학습 목표

AI 시대의 디자인 AI로 인한 시대적 변화를 공부하고,

디자이너로서 AI를 활용하는 방법, 

AI를 활용한 기획 방법을 공부합니다. 

 

 

Opening

AI에 대한 지식채널 영상을 보면서 시작했다. AI 시대에 인간이 어떤 역할로 서 있어야 하는지 변화의 과도기에 선 인간으로서 고민을 해보아야 한다. UX는 새로운 서비스가 생길 때마다 필요해진다. (서비스 -- 사용자 간의 통역 시스템)

 

 

AI가 잘하는 것

1. 다양한 시안을 빠르게 생성
2. 변형 및 반복 작업에 편리 — 주어진 스타일, 구도, 톤 앤 매너를 유지 한 채로
3. 콘텐츠 생성과 정리 작업 — LLM 기반 AI 모델은 텍스트 기반 설계에 강함
4. 보정과 대체 중심의 수정 — 미드저니, 파이어플라이 등 기존 이미지에서 특정 부분을 지우거나 자연스럽게 대체하고 배경을 바꾸거나 스타일을 보정하는 데 탁월

 

AI가 못하는 것은 설계, 우선순위, 정합성 판단 -- '왜 그렇게 만들어야 하는가'

 

우선순위와 제한 조건 판단 미흡

-- 제한된 시간, 예산, 물성, 타깃 검수성 등을 고려해 무엇을 우선 시하고 포기할지 결정하는 능력 부족

정합성, 톤, 조율, 관계 설정 필요

-- 브랜드 톤 앤 매너 전체 흐름의 맥락, 설득력 등의 정합성 판단은 인간의 사고와 감각을 기반으로 이루어짐

 

 

with ChatGPT

[1] 제로샷(zero-shot)

— 데이터 예시를 제시하지 않고, 특정 작업 수행을 요구하는 방식

— 정확도가 비교적 낮은 편

카페 브랜드의 로고 디자인 아이디어를 5개 제안해줘. 

 

[2] 원 샷(one-shot)

— 명령을 제로 샷보다 더 정확하게 수행 가능하며, 데이터가 부족하거나 사례가 많지 않을 때 유용

다음과 같은 방식으로 맥도날드의 'I'm loving it' 슬로건을 분석해줘. 

--

<나이키 just do it>
- 핵심 메세지: 행동력, 도전 정신
- 타깃 감정: ~
- 항목 이름: ~

 

[3] 퓨 삿(few-shot)

— 예시를 2개 이상 보여주는 것

— 명령을 원샷 보다 더 정확하게 수행 가능

다음과 같은 방식으로 어린이 브랜드에 적합한 폰트를 춴해줘.

ex) 럭셔리 브랜드 -> serif 폰트
특징: 우아하고 전통적인느낌
예시: times new roman, google
브랜드: 샤넬, 구찌 

ex2) 테크 기업 -> san-serif 폰트 
...

 

[4] 생각의 사슬 (chain of Thought, CoT)

-- 논리적인 순서와 계산을 정확하게 할 수 있음

-- '단계적으로 생각해 보자' 라는 프롬프트 추가 

사용자들이 이 앱의 버튼 위치가 헷갈린다고 했을 때 왜 그런 피드백이 나왔을까?
사용자 흐름, 시각적 위게, 터치 위치 등을 단계적으로 생각해보자. 

 

 

[5] 롤 플레잉 (role playing)

— 역할을 지정해 전문가 입장에서 대답하게 하기

너는 20년 경력의 브랜드 디자인 전문가야. 스타트업 차업자에게 브랜드 아이덴티티 전략을 조언해줘.

너는 예산을 꼭 지켜야 하는 프로덕트 디자이너야. 

 

+) 확장

직무를 지정한 뒤, 직무에서 해야 하는 일을 구체적으로 작성해주는 것 까지 프롬프트 작성이 확장되고 있다.

 

[6] 임의로 형식 지정

브랜드 콘셉트를 A4 크기 1장 분량의 보고서로 정리해줘. 
목표 고객, 핵심 가치, 차별화 포인트를 각각 한 문단씩 작성하고, 마지막에 실행 계획을 불릿 포인트 5개로 요약해줘. 

OO을 500자 이내로 요약해줘
OO을 구분하여 리스트를 작성해줘
OO에 대하여 표로 정리해줘, 행은 nn, 열은 nn으로 설정해줘
OO에 대해 10분 분량의 강의를 해줘. 중학생도 알아들을 수준으로
OO에 대해 A4 크기 2장 분량의 보고서로 정리해줘.
OO을 html 보고서로 정리해줘

 

[7] 마크다운 언어

— 텍스트 기호를 이용해서 구조화 형식을 반코딩 언어로 사용하는 것.

— 백틱(`): 자바스크립트 등 프로그래밍에서 문자열을 다룰 때 사용

브랜드 가이드를 다음 형식으로 정리해 줘.

# 브랜드 명

## 브랜드 콘셉트
- 핵심 가치 1
- 핵심 가치 2

### 컬러 팔레트
** 메인 컬러 ** #000000
** 서브 컬러 ** #FFFFFF

--취소선--

|제목|내용|설명|
|---|----|----|
|텍스트1|텍스트2|텍스트3|

`한줄코드`

```
여러줄
코드블럭
```

 

 

 

 

아이디어 생성 4가지 요소

— 최대한 많은 아이디어를 만들어내는 단계

1. 구체적인 수량 — 몇 개가 아닌 15개, 20개 등 명확한 개수
2. 카테고리 분류 — 사고의 방향을 다양하게 나누어 편향 방지
3. 제약 조건 — 타켓, 예산, 감정 등 현실적인 조건
4. 차별화 요구 — ‘각각 다른 스타일로’ ‘중복되지 않게’

예시1)
카페 브랜드 로고 아이디어 15개를 **심벌형, 타이포그래피형, 조합형**으로 각 5개씩 나누어 제시해줘. 각각은 다른 감정(따뜻함, 세련됨, 친근함, 프리미엄감, 활기참)을 표현하고, 20~30대 직장인을 타깃으로 해줘.

예시2)
레스토랑 인테리어 콘셉트 12개를 스타일별로 제안해줘: 모던 4개, 빈티지 4개, 인더스트리얼 4개, 예산 5천만원 이내, 50평 공간, 런치타임 회전율을 고려해야 해. 

 

 

— 수렴적 사고: 최적안 선별하기, 평가 기준을 제공하라!

앞서 제안한 아이디어 15개를 다음 기준으로 점수를 매겨 줘: 
실현 가능성 (1-10) 타깃 어필력(1-10) 브랜드 일치도(1-10) 차별화 수준(1-10) 
확장성(1-10) 그리고 그렇게 점수를 매긴 근거를 각각 구체적으로 설명해줘.

**+ 상황에 따른 재평가**

만약 예산이 30% 줄어든다면 이 순위는 어떻게 바뀔까?
타겟층이 20대에서 40대로 확장된다면 어떤 아이디어가 유리할까?
온라인 전용에서 오프라인까지 확장한다면 어떤 아이디어가 가장 적합할까?

*** 주의점: AI가 점수를 매겨줬다고 해서 그 결과를 100% 믿는 건 리스크가 매우 크다. 기준 자체가 맞는지, 간과한 기준이 없는지는 스스로 판단을 해야 한다.

 

실무 적용 원칙 4가지

문제 방지 원칙

1. 단계별 접근법 — 복잡한 디자인 project는 한 번에 해결하는 대신, 문제정의 > 리서치 > 아이디어 발산 > 평가 > 구체화 단계로 나누어 각 단계에서 필요한 곳에 AI 를 활용
2. 다작도 검증 — 동일한 문제를 다른 과넘으로 3번 이상 질문해보고, 사용자 관점, 비즈니스 관점, 기술적 관점에서 접근
3. 구체적인 제약 조건 활용 — 예산이 30% 줄어든다면? 제작 기간 / 티겟값 등… 가정을 잡리하고 핵심을 파악하기 (제약이 클수록 가장 중요한 내용만 남기 때문에)
4. 실패 시나리오 상상 — 이 디자인이 실패한다면 가장 가능성 높은 이유 5가지를 예측하고 그에 따라 대안을 각각 제시해줘

 

 

실습 #1 서비스 내 부분적으로 AI를 활용한 사례 조사 : 크몽(Kmong) 

케이스 스터디로 조사한 서비스는 크몽(Kmong)이었다.

 

크몽(Kmong) 고객 센터에서는

각 분야의 전문가가 제공하는 서비스와 상품을 편리하고 안전하게 거래할 수 있는 프리랜서 마켓으로,

전문가는 판매할 의사가 있는 서비스를 크몽에 등록하거나 관련 정보를 프로필에 등록한 회원,

의뢰인은 전문가의 서비스를 탐색하고 구매하는 회원이라고 설명하고 있다. 

 

 

주요 기능은 다음과 같이 구성되어 있다.

1. 전문가 검색/의뢰 — 사용자가 직접 원하는 전문가를 검색하고 서비스를 구매
   18가지의 카테고리로 구성되어 있다(디자인, IT, 마케팅, 영상 등…)
2. 프로젝트 매칭 — 기업이 프로젝트를 등록하면, 전문가와 매칭해주는 서비스
3. 전자책/템플릿 판매 — PDF 전자책, 노션 템플릿, PPT 템플릿 판매 등
4. 기업용 외주 관리 — 기업이 전문가들을 관리할 수 있도록 전담 매니저 서비스 제공

 

크몽에서는 의뢰인이 원하는 전문가를 쉽게 찾을 수 있도록 부가적인 기능으로 AI agent를 활용하고 있다.

원하는 기능을 수행할 수 있는 서비스 검색을 도와주는 AI chatbot 의 이미지 캡처 이미지 출저: UIBOWL

 

비즈니스 임팩트

업무가 오가는 거래이기 때문에 조건들이나 프로세스가 아주 복잡할 수도 있는데, AI를 활용해 자연스러운 언어로 쉽게 원하는 조건들을 검색해볼 수 있도록 도와주어 거래를 활성화한다. 크몽은 거래 수수료를 바탕으로 비즈니스 모델을 구축하고 있기 떄문에, AI 기능 도입이 결과적인 거래 성사율을 늘린다면 직접적인 수익 활성화에 도움이 될 것이다.

 

 

사용자 기대효과

원하는 전문가나 서비스를 직접 찾아 탐색하는 사용자의 액션 단계를 크게 줄일 수 있다. 또한 단순 문의사항에 대한 질의응답 AI 챗봇이 아니라, 클로드 디자인처럼 ‘서비스 검색’의 포맷을 미리 학습해두었기 때문에, 사용자는 매우 간단한 입력과 선택으로 서비스 검색 큐레이션을 받아볼 수 있게 된다. 첨부 이미지의 3번째 화면에서 해당 예시를 볼 수 있다.

 

 

 

실습 #2 ChatGPT와 Figma로 포스터 제작하기

LLM 기반 AI 모델 (ChatGPT)를 활용해 포스터 제작을 해보는 것이었다.

 

GPT에게 처음 보낸 사진과 작성한 프롬프트 일부

 

 

 

내가 직접 찍은 사진을 우선 포스터에 맞게 색감과 구도 등을 가공한 뒤, 피그마로 1차적인 디자인 시안을 만들어 GPT에게서 디자인 요소를 추가한 4가지 시안을 뽑아내었다. 그 뒤 마지막으로 목업에 삽입하였다. 

목업에 넣은 포스터 이미지

 

얼마 전에 가오픈을 해 방문했던 스프카레 전문점 '츠메루' (홍대입구역 앞)에서 직접 찍은 음식 사진을 기반으로 포스터를 제작해보았다. 귀여운 손그림과 다이어리에 쓴 듯한 글씨체로 인스타 피드를 꾸몄던 브랜드 아이덴티티를 살리고 싶어 많은 고민을 거쳤지만, 결국 음식 사진에 들어갈 글씨는 볼디한 것이 시각적으로 좋을 것 같아 다른 디자인 요소에 손글씨의 느낌을 살려보고자 하였다.

 

 

 

후기

강사님이 막간에 러닝 커브에 대해 얘기해주시면서 학습 의욕을 복돋아 주셨다. 나는 고원 커브일까, 초기 지체 구간일까 잘 모르겠다.

 

 

+) 학습의 러닝커브란?

새로운 기술이나 지식을 습득할 때, 투입한 시간(또는 경험)과 숙련도 사이의 상관관계를 보여주는 그래프.

  1) 초기 지체 구간 -- 새로운 개념과 도구에 적응 

  2) 급격한 성장 구간 -- 기초가 쌓이며 빠르게 이해도가 상승하고 실력이 눈에 띄게 성장

  3) 고원 현상 / 정체기 -- 내재화와 심화 학습, 정체된 것 처럼 보일 수 있음

 

++) 고원 현상과 극복 전략

  1) 의식적 연습 -- 막연한 반복이 아니라, 명확한 목표와 약점 보완에 집중

      ex) 오늘은 figma에서 오토레이아웃만 집중적으로 연습해보겠다!

  2) 피드백 루프 구축 -- 실행 후 즉각적인 피드백을 받고 수정 보완

  3) 환경의 변화 (새로운 자극) -- 익숙한 환경을 벗어나기