AI와 자동화가 실제로 디자인의 친구인 이유

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)의 기하급수적인 발전과 발전은 자동화의 가능성으로 이어졌습니다. 그들은 전 세계적으로 산업을 빠르게 혁신하고 변화시켜 왔습니다.

인공 지능과 자동화는 모든 기계의 작업 프로세스를 보다 편안하게 만듭니다. 그렇지 않으면 인간의 우수한 지능이 필요합니다. 인공 지능과 자동화의 힘으로 구축된 컴퓨터는 이전 경험을 기반으로 스스로 학습하고 행동을 최적화하는 지적 능력을 갖게 됩니다.

2020년 열정적인 Tech Jury 팀이 수행한 연구에서 다음을 확인했습니다.

• 인공 지능과 자동화는 업무와 모든 비즈니스 생산성을 40%까지 향상시킬 수 있습니다.
• AI 개발 및 자동화 통합을 통해 경쟁 우위를 84%까지 높일 수 있습니다.
• 현재 디지털 사용자의 97% 이상이 이미 AI 강화 음성 비서를 사용하고 있습니다.

이미 기업에 혜택을 주고 있는 AI 개발 및 자동화 설계 활용 사례

• Netflix는 자동화 구현을 실현하고 기계 학습을 활용하여 스트리밍 플랫폼 디자인을 개인화했으며 그 과정에서 10억 달러를 절약했습니다.
• Wix는 인공 디자인 지능(ADI)으로 시장 표준을 뛰어 넘는 웹 디자인을 만드는 기능을 제공합니다.
• Firedrop은 가상 대화 도우미와 함께 자동화된 콘텐츠 프레젠테이션 스타일 및 템플릿을 제공합니다. 또한 설계를 위해 A/B 테스트를 실행할 수 있는 기능을 제공합니다.

AI 개발 및 자동화가 없는 설계자가 직면한 과제

• 질적 자동 제안이 없는 디자인 응용 프로그램의 확장 제한은 아트웍 디자인의 재작업을 훨씬 더 어렵게 만듭니다.
• AI 및 자동화 기술이 제안하는 직관적인 권장 사항이 없다면 정확한 제품 설계 메트릭으로 고객 여정 맵을 생성할 수 없습니다.
• 사용자 중심의 제품 디자인, 효율적인 검증 작업이 포함된 프로젝트, 민족지학적 연구는 오늘날 디자인에서 이루어진 AI 개선이 없었다면 존재하지 않았을 것입니다.
• 디자인의 중복성은 디자이너의 창의성 바리케이드와 의욕 저하로 이어집니다.

AI와 자동화가 디자이너를 대체할 것인가?

위의 모든 사실을 감안할 때 AI 개발이 설계에 많은 이점을 제공할 가능성이 매우 높아 보이지만 이것이 설계자를 대체할 수 있다는 의미는 아닙니다. 자동화와 AI는 설계자의 사고 능력을 뛰어넘고 이를 무시하지 않는 능력을 향상시키는 기술일 뿐입니다. 다시 말해, AI와 자동화를 포함하는 로봇은 설계자가 사용자 경험을 준비하고 개인화하는 데 도움이 되는 알고리즘 기반 설계 도구를 제공하는 외골격에 불과합니다.

AI 및 자동화가 디자인 산업에 정확히 어떻게 도움이 됩니까?

창의력 자극

인공 지능은 시스템 또는 설계 소프트웨어에서 설계자의 행동을 지속적으로 평가하고 분석하여 반복적인 작업을 자동화하여 중복성을 줄입니다. 이러한 자동화 조치는 연구를 촉진하고 디자인의 성능 및 시각적 속성을 계획하는 데 도움이 됩니다. 이러한 종류의 AI 기반 도구를 통해 디자이너는 기존의 틀에서 벗어나 생각할 수 있습니다. 자동화가 일상적인 작업을 처리하도록 함으로써 디자이너는 아이디어를 만들고 창의성을 높여 시간을 절약할 수 있습니다.

예 : Adobe는 이미 디자이너가 패치가 필요한 디자인 패턴을 식별할 수 있도록 하는 "Sensei Stitch"라고 하는 AI 기술을 사용하고 있어 디자이너의 작업을 훨씬 더 간단하게 만듭니다.

사용자 기본 설정 사용자 정의

인공 지능과 자동화는 디자이너의 행동을 분석할 수 있기 때문에 학습된 행동을 저장하고 디자이너의 활동을 매핑하여 패턴을 예측할 수 있습니다. AI 알고리즘은 그것이 작동하는 플랫폼과 이를 사용하여 생성된 디자인을 식별하도록 작성되었으며, 이는 디자이너가 대상 고객을 탐색할 수 있는 경로를 제공합니다. 전반적으로 이러한 자가 학습 자극 행동을 통해 디자이너는 청중 및 개별 고객 그룹의 요구 사항을 충족하고 창의성을 추가할 수 있습니다.

예 : Prisma Labs에서 만든 Android 기반 AI 애플리케이션 Lensa는 얼굴 재작업, 리터치 등의 포토샵 기능으로 원버튼 디자인 기능을 제공합니다.

디자인 변형

자동화 개발은 설계자가 작업을 용이하게 하는 데 도움이 됩니다. 패턴을 인식하고 디자인 색상 및 구조를 추출하는 능력을 갖춘 인공 지능은 생성된 하나의 디자인에서 수천 개의 색상 및 패턴 레인저로 다양한 변형을 생성할 수 있습니다. 로고 디자인의 경우 AI로 다양한 변형을 만드는 것이 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 디자이너가 브랜드 패턴과 색상을 식별하면 알고리즘의 AI 개발은 도메인 패턴을 사용하여 다양한 색상 및 패턴 조합으로 창의성의 문을 열어 다양한 변형을 생성합니다.

예 : Nutella Unica 디자인은 한때 인공 지능 기반 알고리즘을 사용하여 수백만 개의 색상과 패턴 조합을 만들어 백만 개 이상의 판매를 달성했습니다.

인간화된 자동화

기계 그 이상, 코드 그 이상, AI 및 자동화는 디자인을 보다 인간적으로 만듭니다. 예를 들어, 음성 어시스턴트를 사용하면 디자이너가 빠르게 피드백에 액세스하고 디자인에 대한 프로파일링을 보고할 수 있습니다. 디자이너가 콘텐츠 및 디자인 패턴의 입력을 제공하면 AI 개발 접근 방식은 디자이너가 시각적 스타일을 만들고 선택하는 데 도움이 됩니다. 개선된 사항은 음성 도우미를 통해 액세스할 수 있습니다.

예 : MS office, Firedrop 및 Microsoft는 개인 비서 및 AI 기반 디자인 기능을 사용하여 고유한 디자인 레이아웃 스타일을 만듭니다.

비전문가를 위한 디자인

인공 지능은 우수합니다. AI로 디자인하는 것이 훨씬 더 좋지만 디자이너가 기술 전문가가 아닌 경우에는 어떻게 될까요? 모든 디자이너가 기술자이거나 기술에 정통한 것은 아닙니다. 대부분의 경우 모든 사람이 디자이너는 아니지만 데이터로 가득 찬 AI 기반 제작 솔루션을 사용하면 기술이 아닌 디자이너도 독창적인 아이디어와 디자인을 빠르게 구축할 수 있습니다. 오늘날 대부분의 조직에서는 AI를 사용하여 흥미로운 웹 사이트, 소프트웨어 및 플랫폼을 개발하는 데 도움이 되는 자동화된 디자인 템플릿을 개발하고 있습니다. Medium과 Wix도 AI 기반 디자인의 이점을 활용합니다.

예 : The Grid는 몇 분 안에 웹사이트를 위한 고품질 디자인을 생성할 수 있는 반자동 플랫폼을 제공하는 AI 기반 CMS 웹사이트입니다.

디자인 시스템 개선

Adobe에서 실시한 설문 조사에 따르면 디자이너의 69%가 향후 몇 년 동안 AI와 자동화가 증가하고 그 과정에서 디자인에 대한 수요가 향상될 것이라고 믿었습니다. Adobe의 거의 모든 디자이너는 AI가 디자인 경험을 개인화하여 콘텐츠 제작 및 디자인 워크플로를 확장하는 데 도움이 되는 도구라고 생각합니다. 또한 AI 개발을 통해 디자이너는 핵심 디자인을 변경하지 않고도 많은 사용자에게 일관될 수 있는 맞춤형 상호 작용 및 기능으로 강력한 디자인을 만들 수 있습니다.

예: Squarespace, Wix ADI, EyeQuant는 AI를 완전히 다른 수준으로 끌어올려 85% 정확도로 사용자 패턴을 예측하는 자동화된 디자인 시스템을 만듭니다. 이러한 시스템은 또한 제공된 피드백을 사용합니다.

실제 AI 기반 설계 애플리케이션

몇 년 동안 AI 및 자동화 분야에서 엄청난 개선과 발전이 있었습니다. 오늘날에는 Iron Man, Ex Machina 등과 같은 영화에서 묘사되는 AI의 개념과 유사한 디자인의 현대적 역할을 디자이너가 다시 생각할 수 있는 기회를 디자이너에게 제공하는 DNN(Deep Neural Networks)을 만들 가능성도 있습니다. 다음은 디자인에 사용할 수 있는 몇 가지 트렌드 및 고급 AI 및 자동화 도구입니다.

르네

인쇄상의 결정을 내릴 수 있는 자동화된 디자이너 머신을 구축한 Jon Gold가 만든 AI 기반 디자이너 도구입니다. Rene은 디자이너의 작업 행동을 관찰하여 그래프를 분석하고 기본 디자인 지침을 공식화함으로써 자동화된 알고리즘을 시작합니다. 또한 Rene은 사용자 패턴을 이해하여 최고의 타이포그래피 솔루션 조합을 제공합니다.

소리

웹 사이트 디자인에 대해 알고 있을 수 있지만 홈 페이지 생성기에 대해 들어본 적이 있습니까? Flipboard와 마찬가지로 Vox는 자동화된 알고리즘을 사용하여 다양한 고급 도구, 라이브러리 및 키트를 결합하여 데이터로 제공된 특성을 기반으로 자체 점수로 여러 웹 페이지 레이아웃 옵션을 자동으로 생성합니다. 가장 높은 점수에 따르면 Vox는 홈페이지 디자인에 가장 적합한 구조를 선택합니다.

디자인스케이프

토론토 대학과 Adobe는 레이아웃 디자이너 역할을 하는 실험적이고 인상적인 AI 시스템을 구축했습니다. Designscope는 웹사이트 또는 새로운 구성으로 간단한 슬라이드를 개발하는 데 필요한 힌트와 자동화된 팁을 제공하여 웹사이트 디자인 레이아웃을 개선합니다. Google 슬라이드와 MS PowerPoint가 비슷한 예입니다.

에어비앤비

Airbnb는 디자인 플랫폼은 아니지만 AI를 활용하여 손으로 그린 ​​스케치를 분석하고 자동화된 기계 학습 코드를 사용하여 이러한 스케치를 세련된 디자인 구성 요소로 개발하는 것을 결코 막지 못했습니다. Microsoft는 유사한 개념을 연구해 왔으며 이러한 종류의 기능은 대략적으로 그린 ​​손 스케치를 완전히 작동하는 프로토타입으로 변환하는 가장 빠른 방법임이 입증되었습니다.

브랜드 마크

AI를 활용하여 자신을 위한 로고를 만들 수 있는데 왜 디자이너를 고용해야 할까요? 그러나 AI가 디자이너를 대체하는 것이 아니기 때문에 이 질문은 과장된 것입니다. Brandmark는 AI 및 자동화 기반 UI 키트로 개발된 즉시 사용 가능한 자산으로 미디어 그래픽, 애플리케이션 아이콘, 로고, 명함 디자인 등을 생성할 수 있는 기능을 사용자에게 제공하는 플랫폼입니다.

구글 오토드로

Google은 또 다른 실험 프로젝트를 만들었습니다. 디자이너가 해야 할 일은 낙서뿐이며 AutoDraw는 디자이너가 디자인하거나 그리려고 하는 요소를 추측하여 제안합니다. AutoDraw는 목업을 위한 아이콘이나 디자인을 만들기 위한 품질 중심 도구를 찾고 있는 비기술 디자이너를 위한 최고의 도구 중 하나입니다. 일부 연구자들은 이 도구를 "인간과 같은 스케치를 만들 수 있는 알고리즘"으로 인용하기도 합니다.

결론:

다양한 변형이 포함된 깔끔한 그래픽 기능이나 디자인 자산을 만드는 것은 창의성의 한계와 제약을 감안할 때 디자이너에게 가장 어려운 작업 중 하나입니다. 위에서 언급한 모든 발전과 자동화된 자산을 통해 AI 개발은 오늘날과 설계에 있어 가장 친숙한 기술 중 하나로 입증되었습니다.

AI의 힘을 활용하는 것은 디자인 업계에서 지금까지 본 것 중 가장 창의적이고 생산적이며 기회주의적인 기술 중 하나임이 입증되었습니다. 기존의 틀을 벗어나 생각하는 것이 디자이너의 요구 사항인 경우가 많으며 AI 기반 자동화 기능은 현재와 미래를 위한 완벽한 기술 친화적인 솔루션입니다.