인공 지능은 우리가 디자인하는 방식과 디자인 산업에서 성공하는 데 필요한 기술을 변화시키고 있습니다. 이 기사에서는 AI가 디자인에 미치는 영향과 디자이너가 미래를 준비할 수 있는 방법을 살펴봅니다.
과대광고가 아닌 현실
AI 혁명은 미래가 아니라 지금 일어나고 있습니다. Morning Consult의 Global AI Survey에 따르면 미국, 유럽 및 중국 기업의 34%가 이미 AI를 채택했습니다. 세계경제포럼(World Economic Forum)이나 IBM과 같은 많은 조직에서는 AI를 4차 산업혁명을 주도할 주요 기술로 인식하고 있습니다. 그것은 우리가 살고, 일하고, 서로 관계를 맺는 방식을 근본적으로 바꿀 것입니다. AI는 편향될 수 있고, 비윤리적이고 심지어 위험한 결과를 생성하고, 부정확하거나 오해의 소지가 있는 정보를 생성할 수 있습니다. 그러나 놀라운 속도로 발전하고 있으며, 이러한 문제는 시간이 지남에 따라 개선될 것입니다.
생성형 AI가 세상을 변화시키는 방법
2022년에는 이미 존재하는 것을 분석하는 것이 아니라 새로운 것을 생성할 수 있는 기술인 생성 AI가 큰 혼란을 겪었습니다.
인간과 같은 대답을 할 수 있는 능력
Google은 Open AI의 ChatGPT가 대중화됨에 따라 '코드 레드' 경고를 발령했습니다. 인터넷 검색 대신 사람들은 AI 챗봇에게 무엇이든 물어볼 수 있습니다. 현재로서는 AI 답변이 신뢰할 수 없지만 미래에는 컨설턴트와 경쟁할 수 있을 것입니다. McKinsey에 따르면 AI는 잠재적으로 위험 및 법률 산업에서 복잡한 질문에 답하고, 법률 문서를 검토하고, 연례 보고서 초안을 작성하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 모건 스탠리(Morgan Stanley)는 이미 고객에게 자산 관리에 대해 조언할 수 있는 AI를 연구하고 있습니다. 고객 서비스도 AI의 이점을 누릴 수 있습니다. 현재 챗봇은 고객의 기대를 충족시키지 못할 수 있지만 미래에는 더 많은 인간 관리자를 대체할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.
콘텐츠 생성 기능
생성형 AI는 이미 마케팅과 SEO에 활용되고 있습니다. 콘텐츠 제작 속도를 높이고 필요한 일러스트레이션을 제공합니다. 예를 들어 GPT-3의 마케팅 중심 버전인 Jasper는 블로그, 소셜 미디어 게시물, 웹 카피, 판매 이메일, 광고 및 기타 유형의 고객 대면 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.
그래픽 생성 기능
Microsoft Designer, Runway, DALL-E 및 Midjourney와 같은 도구를 사용하면 일반 대중이 디자인에 더 쉽게 액세스 할 수 있고, 그래픽 생성 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 이미 마케팅 및 디자인에 사용되고 있습니다. 네슬레는 마케팅 캠페인을 위해 베르메르 그림의 AI 강화 버전을 사용했습니다. Stitch Fix는 DALL-E 2를 사용하여 색상, 직물 및 스타일에 대한 고객 선호도에 따라 의류를 시각화하는 실험을 했습니다. Nutella는 알고리즘 설계를 구현하여 7만 개의 고유한 포장을 만들었습니다. 광고 대행사 BBDO는 Stable Diffusion으로 재료를 생산하는 실험을 하고 있습니다. 또한 멋진 프레젠테이션이나 소셜 미디어 게시물은 이제 디자이너 없이 생성할 수 있습니다.
아래는 Sequoia가 기본 모델의 진행 상황과 관련 응용 프로그램을 어떻게 볼 것인가 하는 예상 가능한 타임라인과 함께 만든 차트입니다.
디자인이 어떻게 바뀔 것인가
UI 디자인
AI는 이미 Dribbble 수준의 UI 디자인을 만들 수 있습니다. 다음 이미지는 Midjourney에서 만든 UI 디자인입니다.
이것은 매우 다양한 유형의 이미지에 대해 훈련된 AI의 결과입니다. UI에 대해 특별히 훈련된 AI를 만들면 어떨까요? 예를 들어, Midjourney가 저자의 동의없이 전체 Artstation을 교육에 사용할 수 있는 경우 다른 사람이 Dribbble, Mobbin, Pageflow 또는 Pttrns의 완벽하게 레이블이 지정된 컬렉션에서 모델을 교육하기로 결정할 수 있습니다. Figma에서 직접 UI를 생성할 수 있습니까? 첫 번째 실험은 이미 진행 중입니다. Airbnb는 또한 제너레이티브 UI를 실험하여 머신 러닝 및 컴퓨터 비전 지원 AI를 사용하여 손으로 그린 와이어프레임 스케치에서 프로덕션 준비 코드로 디자인 구성 요소를 만듭니다.
설명에서 전체 앱을 생성하는 것은 어떻습니까? Builder.ai 는 이미 이 공간을 탐색하여 인공 지능이 포함된 앱의 초안 버전을 만들고 있습니다. 디자인 시스템에 접근하는 방식도 바뀔 수 있습니다. Figma가 이미 논의하고 있는 헤드리스 디자인 시스템의 도입으로 AI는 영감을 주는 이미지 또는 설명을 기반으로 표준 구성 요소 세트를 생성하도록 훈련될 수 있습니다. 이제 악명 높은 직업이 기계에 아웃소싱하는 것이 가능할 것입니다.
아이디어 탐색
생성형 AI는 탐색 프로세스의 속도를 높여주는 강력한 스케치 도구입니다. 디자이너와 비디자이너 모두 이제 우리가 이전에 필요로 했던 시간보다 훨씬 짧은 시간에 엄청난 수의 대안 방향을 탐색할 수 있습니다.
사용자 조사
생성형 AI는 사용자 연구 프로세스에서 몇 가지 구현을 가지고 있습니다. 예를 들어, AI가 연구 준비 자료나 다양한 보고서를 만드는 데 도움을 줄 수 있다고 상상할 수 있습니다. 그러나 다른 AI 모델은 연구 데이터를 분석하여 사용자 연구를 다른 수준으로 이동할 수 있습니다. 예를 들어, UserTesting은 이미 사용자 테스트 세션의 비디오에서 감정을 식별하기 위해 기계 학습을 구현하고 있습니다. 아직 알 수 없지만 앞으로 큰 언어 모델은 이러한 테스트 비디오에서 보고서를 생성할 수 있습니다.
AI는 또한 인터콤, 소셜 미디어, 앱 리뷰, 이메일 등과 같은 다양한 소스에서 오는 대규모 고객 데이터를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결과적으로 UX 디자이너는 더 적은 노력으로 사용자 행동에 대한 보다 신뢰할 수 있는 그림을 얻을 수 있습니다. 성장 실험은 프로세스에 기계 학습이 도입됨에 따라 변경될 수도 있습니다. Facebook은 광고 프로세스에서 ML을 사용하고 있습니다. 많은 광고 변형 중에서 가장 좋은 것을 선택하고 언제 누구에게 표시하는 것이 더 나은지 이해할 수 있습니다. 미래에는 설계자가 테스트를 자동화하고 성장 실험 속도를 높이는 유사한 도구를 사용할 수도 있습니다.
디자이너가 준비할 수 있는 방법
디자인 프로세스에 AI를 도입하려는 첫 번째 시도는 이미 진행 중입니다. 예를 들어, 인테리어 디자이너는 목업 제작을 위해 InteriorAI를 테스트하고 있습니다. 서비스 디자이너는 AI를 스케치 도구로 사용하기 시작했습니다. 제품 디자이너는 브레인스토밍 과정에서 DALL-E를 사용하고 있습니다.
생산력
AI는 디자이너의 생산성을 획기적으로 높일 것입니다. 사용자 데이터 분석에서 프로토타입 제작에 이르기까지 설계 프로세스의 속도를 높일 수 있습니다. 이미 디자이너는 디자인을 위한 아이콘, 카피 또는 이미지를 생성하고 시각적 탐색을 위해 AI를 사용할 수 있습니다.
프롬프트에 대한 도움이 필요한 경우 Phraser, Dallelist, Midjourney Prompt Generator, PromptHero, dallery.gallery의 핸드북과 같은 서비스를 이용할 수 있습니다.
더 높은 수준의 디자인
생산성이 향상되고 AI가 모든 픽셀 푸시 작업을 수행할 수 있다는 사실은 디자이너가 연구, 제품 전략, 성장 실험 등과 같은 더 높은 수준의 문제에 집중할 수 있는 더 많은 리소스를 갖게 된다는 것을 의미합니다.
소셜 인텔리전스 및 인간 중심 디자인
AI가 어려운 기술이 필요한 작업을 지원하기 시작하면서 디자이너는 사회적 지능이 필요한 활동에 더 많은 시간을 할애하게 될 것입니다. 사람들에게 가치와 즐거움을 제공하는 방법, 사람들이 서로 및 시스템과 상호 작용하는 방식과 같은 문제는 AI에 아웃소싱하기 어렵습니다. AI는 사람에 집중할 수 있는 더 많은 기회를 열어주고 인간 중심의 디자인 및 접근성 작업을 위한 리소스를 확보할 수 있습니다.
디자이너를 위한 새로운 도전
기술이 발전함에 따라 디자이너에게 새로운 도전 과제가 나타날 수 있습니다. 고객 대면 AI를 보다 광범위하게 구현하기 시작할 때 디자이너는 결과에 편견이 없고 윤리적이고 가치 있는 결과를 생성할 책임이 있어야 합니다. 메타버스는 또한 이전에는 볼 수 없었던 새로운 상호 작용 디자인 과제를 가져올 것입니다. UI 디자인과 달리 가상현실은 확립된 상호 작용 패턴이 거의 없으며 아직 파악되지 않은 것이 많습니다.
AI는 디자이너가 일하는 방식과 취업 시장에서 요구되는 기술을 변화시킬 것입니다. 이제 대부분의 픽셀 푸시 및 일상적인 디자인 작업이 자동화될 것이 분명합니다. 그 밖의 무엇이 자동화될지는 아직 명확하지 않습니다. 디자이너는 AI를 사용하는 방법에 적응하고 배워야 합니다. 지금은 AI의 첫날에 불과하며 현재 돌파구의 속도는 역사적 전례가 없습니다. 인간의 지적 작업을 수행할 수 있는 일반 지능의 가능성조차도 우리가 지금 상상하는 것만 큼 멀지 않을 수 있습니다.
이 기사는 ChatGPT와 Grammarly의 AI의 도움으로 Irina Nik이 작성했습니다. Irina는 기사를 작성하고 ChatGPT에 일부 단락을 더 잘 들리도록 다시 작성하도록 요청했습니다.
Navigating the AI revolution: how designers can stay competitive
Artificial intelligence is changing the way we design and the skills required to succeed in the design industry.
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