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.
