출처: LogRocket
최근 인공지능 기술의 급속한 발전으로 우리가 디지털 제품과 상호작용하는 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 특히 UX 연구, 인터페이스 디자인, 사용자 경험 측면에서 AI가 어떤 역할을 해야 하는지에 대한 논쟁이 뜨겁습니다. 이 글에서는 AI 기반 연구의 한계, UI 없는 제품의 가능성, 그리고 대화형 인터페이스의 실제 유용성에 대해 살펴보겠습니다.
AI 주도 UX 연구의 위험성
최근 기업들은 ‘합성 사용자 테스트(synthetic testing)’라 불리는 AI 주도 연구에 관심을 보이고 있습니다. 이는 실제 사용자 없이 AI가 생성한 ‘고객’이 질문에 답하고 AI 에이전트가 인간 작업을 ‘수행’하는 방식의 UX 연구입니다. 일견 편리해 보이지만, 이러한 접근 방식은 위험하고 비용이 많이 들며 사용자 가치를 저하시킬 수 있습니다.
AI 연구가 직면한 문제점
모든 LLM은 환각 현상을 보이지만, 새로운 모델은 요약과 같은 일부 작업에서 더 나은 성능을 보입니다. 출처: Nature.com
LLM(대규모 언어 모델)은 본질적으로 웹에서 추출한 통계적으로 “평균적인” 프로필의 기대 행동을 기반으로 가장 “그럴듯한” 출력을 제공하도록 훈련되었습니다. 그러나 이러한 “평균적인 사용자”는 실제로 존재하지 않으며, AI가 생성한 사용자 세그먼트는 제품의 실제 고객층을 대표하지 않습니다.
파벨 삼소노프(Pavel Samsonov)가 지적한 것처럼, 고객이 말할 것 같은 내용은 가치가 없지만, 고객이 실제로 말했거나, 행동했거나, 경험한 것은 본질적인 가치를 지닙니다. AI 사용자 연구는 “아무것도 없는 것보다 낫다”거나 “더 효과적”이라고 할 수 없습니다. 오히려 실제로는 발생하지 않은 고객 경험의 환상을 만들어냅니다.
기계적 결정의 비용
AI 연구의 문제점은 그것이 틀림없이 실제와 다르게 표현될 것이라는 점이며, 실제 연구 없이는 이러한 부정확성을 발견하고 수정할 수 없습니다. 실제 고객과 대화하지 않고 결정을 내리는 것은 위험하고, 해롭고, 비용이 많이 듭니다.
합성 테스트는 사람들이 잘 정의된 범주에 맞는다고 가정하지만, 이는 거의 사실이 아닙니다. 인간의 행동은 텍스트 생성만으로는 복제할 수 없는 우리의 경험, 상황, 습관에 의해 형성됩니다. AI는 편향을 강화하고, 직감을 지원하며, 고정관념을 증폭시킵니다.
인터페이스 없는 제품의 미래
많은 제품팀은 얼마나 효율적으로 사용자에게 서비스하는지 고민하기보다 사용자 인터페이스가 얼마나 세련되게 보이는지에 따라 성공을 측정합니다. 화면, 버튼, 시각적 요소에 초점을 맞추는 대신 흐름, 자동화, 결과에 중점을 두어야 합니다.
UI가 아름다워야 UX가 뛰어나다는 오해
많은 제품 관리자들은 사용자 경험에 대해 이야기할 때 실제로는 사용자 인터페이스만 의미합니다. 더 깔끔한 대시보드, 더 나은 버튼 배치, 세련된 색상 구성에 대해 생각합니다. 어느 정도는 UI가 많은 주목을 받고 쉽게 조정하고 시연하고 공로를 인정받을 수 있기 때문에 이해가 됩니다.
하지만 여기에 문제가 있습니다: 세계에서 가장 성공적인 제품 중 일부는 UI가 거의 또는 전혀 없습니다.
출처: LogRocket
예를 들어, 우버의 자동 승차 제안 기능은 공항에 도착했을 때 앱을 열지 않고도 휴대폰이 승차를 제안할 수 있게 합니다. 네스트 온도계는 사용자의 행동을 학습하고 온도를 자동으로 조정하여 수동 변경의 필요성을 제거합니다.
이러한 제품들은 사용자가 전통적인 UI와 상호작용할 필요 없이 문제를 해결하는데, 이는 UX가 더 나은 화면을 설계하는 것이 아니라 사용자가 가능한 한 적은 마찰로 목표를 달성하도록 돕는 것임을 보여줍니다.
API 우선, 자동화 중심 제품의 부상
최고의 경험은 사용자 인터페이스를 필요로 하지 않습니다. 배경에 통합되어 프로세스를 자동화하고 상호작용을 원활하게 만듭니다. 많은 기업들이 이미 이러한 변화를 받아들이고 UI 의존적 상호작용을 줄이는 이점을 계속 인식하고 있습니다.
스트라이프와 같은 결제 처리 플랫폼을 생각해보세요. 일단 통합되면, 스트라이프는 사용자가 체크아웃 인터페이스를 수동으로 탐색할 필요 없이 거래를 보이지 않게 처리합니다. 마찬가지로, 재피어는 다른 애플리케이션 간의 워크플로우를 자동화하여 사용자가 반복적인 작업을 실행할 필요 없이 배후에서 작업이 발생하도록 합니다.
더 많은 버튼을 설계하는 대신 자동화, 스마트 예측, 주변 컴퓨팅을 통해 사용자 노력을 줄이는 데 집중해야 합니다. 제품 관리의 미래는 사용자가 또 다른 UI를 탐색하지 않고도 가치를 제공하는 시스템을 구축하는 것을 포함합니다.
대화형 인터페이스의 한계
대화형 인터페이스는 매력적으로 보이지만, 연구에 따르면 이러한 접근 방식이 항상 최적이지는 않습니다. 대화 기반 상호작용은 데이터 전송 메커니즘으로서 중요한 한계를 가지고 있습니다.
데이터 전송의 효율성 문제
출처: julian.digital
데이터 전송 메커니즘에는 두 가지 중요한 요소가 있습니다: 속도와 손실률. 속도는 데이터가 발신자로부터 수신자에게 얼마나 빨리 전송되는지를 결정하고, 손실률은 데이터가 얼마나 정확하게 전송되는지를 나타냅니다.
위 표에서 가장 중요한 점은 개별 숫자의 정확성이 아니라 전반적인 패턴입니다: 우리는 데이터를 보내는 것(쓰기, 말하기)보다 데이터를 받는 것(읽기, 듣기)에 훨씬 더 빠릅니다.
우리는 분당 1,000-3,000 단어로 생각을 형성합니다. 자연어는 자연스러울 수 있지만, 병목 현상입니다.
대화형 UI 대신 압축된 상호작용
일상적인 인간 상호작용에서 우리는 의사소통 속도를 높이기 위해 자연스럽게 데이터 압축 기술을 사용합니다. 제스처, 표정, 짧은 신호는 정보를 더 압축된 형태로 인코딩하여 더 빠르고 편리하게 전송할 수 있게 합니다.
현대 생산성 도구는 이러한 데이터 압축 단축키를 다음 단계로 가져갑니다. Linear, Raycast 또는 Superhuman과 같은 도구에서 모든 명령은 단지 키스트로크 하나로 접근할 수 있습니다. 근육 메모리를 구축하면 데이터 입력이 완전히 수고 없이 느껴집니다.
우리는 계속해서 자신에게 이전의 음성 인터페이스(알렉사나 시리 같은)는 기반 AI가 충분히 똑똑하지 않아서 성공하지 못했다고 말하지만, 그것은 이야기의 절반에 불과합니다. 핵심 문제는 출력 함수의 품질이 아니라 입력 함수의 불편함이었습니다.
LLM은 이 문제를 해결하지 않습니다. 출력의 품질은 놀라운 속도로 향상되고 있지만, 입력 방식은 우리가 이미 가지고 있는 것보다 후퇴한 것입니다. 버튼이나 키보드 단축키를 누를 수 있을 때 왜 자연어를 사용하여 원하는 동작을 설명해야 할까요?
상호보완적 접근 방식: 최적의 해결책
AI 인터페이스의 미래에 대한 논쟁은 종종 제로섬 게임으로 접근됩니다. 그러나 실제로는 기존 컴퓨팅 패러다임을 대체하는 것이 아니라 이를 증강하는 방식으로 생각해야 합니다.
출처: julian.digital
스타크래프트 II 음성 어시스턴트의 예를 들어 보겠습니다. 마우스와 키보드를 대체하는 대신, 음성은 추가적인 입력 메커니즘 역할을 했습니다. 이는 데이터 전송의 대역폭을 증가시켰습니다.
지식 작업의 모든 유형에 대해 동일한 패턴을 볼 수 있을 것입니다. 음성 명령은 다른 작업을 하는 동안 이용 가능합니다. 우리는 Figma, Notion 또는 Excel을 채팅 인터페이스로 대체하지 않을 것입니다. 그것은 일어나지 않을 것입니다. 또한 우리는 이러한 도구와 LLM 사이를 계속해서 앞뒤로 전환하는 현재 상태를 영원히 유지하지도 않을 것입니다.
대신, AI는 모든 도구에 걸쳐 확장되는 항상 켜져 있는 명령 메타 계층으로 기능해야 합니다. 사용자는 마우스와 키보드로 현재 하고 있는 일을 중단하지 않고도 어디서나 간단한 음성 프롬프트로 작업을 시작할 수 있어야 합니다.
AI 통합의 올바른 방법
AI 기반 연구와 인터페이스 설계의 효과적인 통합을 위한 몇 가지 핵심 원칙:
- UX 연구를 실제 사용자로 시작하세요: 실제 제품을 사용하는 실제 고객과 함께 인간 연구로 시작하는 것이 훨씬 더 신뢰할 수 있습니다. 그런 다음 사용자 인터뷰에서 중요한 무언가를 놓쳤는지 확인하기 위해 AI를 적용할 수 있습니다. AI는 UX 연구를 보완할 수 있지만 대체할 수는 없습니다.
- 인사이트 중복 검증하기: AI를 책상 연구에 사용할 때, AI “인사이트”를 실제 사용자 테스트로 “검증”하려는 유혹이 있을 수 있습니다. 그러나 일단 통찰력의 씨앗을 우리의 머리에 심으면, 그것이 실제로 없더라도 어디서나 그 징후를 인식하기 쉽습니다. 대신, 실제 고객을 연구한 다음 데이터를 ‘중복 검증’하세요.
- 무인터페이스 경험 구축:
- AI와 기계 학습 활용: 스마트 시스템은 필요성을 예측하여 필요한 상호작용 수를 줄일 수 있습니다.
- API 우선 개발 우선시: 뛰어난 제품은 사용자가 볼 수 없더라도 작동해야 합니다.
- 인지 부하 감소: 사용자가 들여야 하는 노력이 적을수록 좋습니다.
- 보완적 접근 방식 채택: 대화형 인터페이스는 기존 컴퓨팅 패러다임을 대체하기보다는 보완해야 합니다. 이상적인 사용자 경험을 위해 다양한 상호작용 모드의 강점을 활용하세요.
결론: 균형잡힌 미래
좋은 디자인은 상당한 양의 비판적 사고, 관찰, 계획이 필요합니다. 개인적으로, AI 생성 출력 뒤처리는 실제 작업을 하는 것보다 훨씬 더 많은 시간이 걸립니다. 제품을 실제로 사용하는 사람들과 대화하는 것에는 엄청난 가치가 있습니다.
동시에, 완전히 보이지 않는 인터페이스가 항상 최선의 해결책인 것은 아닙니다. 최고의 UX는 UI를 더 아름답게 만드는 것이 아니라 UI를 불필요하게 만드는 것이지만, 이것이 항상 실용적이거나 바람직한 것은 아닙니다.
미래는 사용자가 대화형 인터페이스(자연어 프롬프트)와 직접 조작(버튼, 클릭, 단축키) 사이를 원활하게 이동할 수 있는 하이브리드 접근 방식에 있습니다. 각 모드에는 고유한 강점과 약점이 있으며, 사용 사례에 가장 적합한 인터페이스를 선택하는 것이 중요합니다.
궁극적으로, 우리의 목표는 기존 패러다임을 대체하는 것이 아니라 인간-컴퓨터 상호작용이 원활하게 느껴지도록 만드는 것입니다 – 마치 오랫동안 사용된 아침 식탁에서의 버터의 조용한 교환과 같이.
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