인공 지능(AI)은 UX/UI 디자인 문제를 어떻게 해결합니까?

인공 지능(AI)이 미래의 삶을 바꿀 것이라고 말하는 신탁이 되어서는 안 됩니다. 사실, 수십 년 동안 인류는 로봇과 기술, 또는 삶을 통해 삶을 더 쉽게 만들어주는 유비쿼터스 가상 비서를 꿈꿔 왔습니다.

이러한 꿈은 빠르게 발전하는 인공 지능 기술 덕분에 서서히 현실이 되고 있습니다.

Google, IBM 또는 Facebook과 같은 대형 기술 회사는 이미 이 주제를 파악하고 열정적으로 작업하고 있습니다. 2016년부터 Google의 기업 모토는 "AI First"입니다. 따라서 기업이 UX/UI 디자인에서 AI를 구현하고 유용한 것을 얻을 때입니다.

• 제품과 서비스를 더욱 사용자 친화적으로 만들기 위해 AI를 어떻게 사용할 수 있습니까?
• AI 기반 제품 및 서비스에 적용되는 UX 디자인 원칙은 무엇입니까?
• 이 기술의 개발에서 UX 디자이너의 역할은 무엇입니까?
• 인공 지능과 함께 올바른 미래를 어떻게 보장할 수 있습니까?

UX란?

오늘날 모든 제품(물리적 또는 디지털 제품)은 편리하고 사용자 지향적인 디자인을 제공해야 합니다. 제품을 사용하는 방법을 알아내는 데 너무 오래 걸린다면 아무도 제품을 좋아하지 않을 것입니다. 모든 제품은 처음부터 끝까지 직관적이고 영감을 주는 인터페이스와 원활한 사용자 경험을 제공해야 합니다. 이것이 바로 UX 디자이너의 책임입니다. 일반적으로 모바일 앱, 웹 사이트 및 기타 디지털 서비스를 사용하는 사람들의 삶을 더 쉽게 만듭니다.

미래의 사용자를 더 잘 이해하기 위해 UX 디자이너는 웹사이트나 앱에서 사용자의 행동을 추적하는 많은 데이터를 처리할 뿐만 아니라 다양한 관찰과 설문조사를 수행합니다. 그들은 나중에 이러한 결과를 결합하고 대상 페르소나를 만듭니다. 이를 통해 특정 청중에게 서비스나 제품을 빠르고 반복적으로 제공할 수 있습니다.

그러나 AI가 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

AI 솔루션이 UX를 개선할 수 있는 방법은 다음과 같습니다.

앞서 언급했듯이 사용자 경험은 광범위한 테스트를 통해 정의됩니다. 많은 사용자가 제품을 테스트한 다음 이 데이터 또는 설문조사를 기반으로 디자이너가 최적화할 수 있는 것과 완벽하게 작동하는 것을 정의합니다. 인공 지능의 사용은 알고리즘 및 기타 자동화 도구를 기반으로 인간 행동을 더 잘 이해하는 유사한 목표를 가지고 있습니다.

인공 지능은 일반적으로 사용자가 앱이나 웹 사이트를 사용하는 방법을 추적하는 데 사용됩니다. 앱의 사용자 흐름, 사용자가 제품에 도달하는 데 사용하는 장치, 종료 페이지, 시간 세션 등과 같은 광범위하고 광범위한 데이터를 제공합니다. 그런 다음 이러한 데이터는 AI에 의해 평가 및 분석됩니다.

기본적으로 사용 가능한 데이터가 많을수록 AI가 더 잘 배울 수 있습니다.

더 나은 사용자 상호 작용을 위한 새로운 기능

오늘날 우리는 스마트폰, 시계, 스마트 홈, 자동차 및 Alexa, Siri, Google Home과 같은 스마트 보이스 프렌즈 등 일상 생활의 모든 곳에서 AI를 찾을 수 있습니다. 비행기의 조종사나 범선의 조타자를 안내하는 데 도움이 됩니다.

UX 디자이너의 경우 디자인 시스템을 제어하고 스케치의 코드를 포함한 인터페이스를 자동으로 생성하거나 Photoshop에서 이미지를 수정합니다.

결국 시간을 절약하고 시간이 부족한 사람들에게 창의적인 솔루션을 제공합니다.

AI는 자동화와 거대한 데이터 처리에 관한 것만이 아닙니다. 정교한 기계 학습과 결합하여 우리 인간에게 믿을 수 없을 정도로 실용적인 이점을 제공합니다.

이것이 UX, 즉 예측 및 예측 디자인의 가장 큰 기회와 가능성이 있는 곳입니다.

예측적 디자인

정의에 따르면, 예상은 반응적일 뿐만 아니라 기본적으로 사전 예방적이며 대규모인 자동화된 예측 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둔 설계 분야입니다.

예측 설계는 사물 인터넷, AI, 기계 학습 및 UX 설계를 결합합니다. 이 디자인의 목표는 사용자의 요구를 예상하고 적절한 조치를 시작할 수 있을 정도로 사용자 행동을 배우고 이해하는 것입니다. 이는 매우 유용한 사용자 경험을 제공할 수 있는 좋은 기회를 제공합니다.

우리는 매일 평균 35,000번의 결정을 내리는 것으로 입증되었습니다. 매일 우리에게 영향을 미치는 정신적 스트레스는 좋은 결정을 내리는 능력에 부정적인 영향을 미치고 궁극적으로 우리를 우울하게 만듭니다. AI를 통해 우리는 예측적 디자인의 정신으로 제품과 서비스를 디자인할 수 있습니다. 따라서 결정을 내리지 않고 정신적 스트레스를 줄이고 더 중요한 일에 시간을 할애할 수 있습니다.

더 나은 UX를 위한 예측적 디자인의 예

수많은 사례가 이미 예측적 설계의 이점을 누리고 있습니다. 일부 예상 UX 응용 프로그램은 이미 일상 생활에서 찾을 수 있습니다.

Spotify는 우리가 듣고 싶은 것을 알고 있습니다. 넷플릭스, 우리가 보고 싶은 것. Nest는 우리에게 적합한 온도를 조정합니다. Google 및 Whatsapp은 메시지에 대한 자동 응답을 제공하거나 조치에 대한 권장 사항을 제공합니다.

많은 전자 상거래 상점에서는 과거에 구매한 것을 기반으로 몇 번의 클릭만으로 제품을 선택할 수 있습니다. 사용자가 제품을 더 많이 사용할수록 더 개인화된 제안을 제공합니다.

이러한 맥락에서 "어댑티브 UX"라는 용어는 이미 우리가 특정 제품과 서비스를 경험하는 방식을 바꾸고 있습니다.

AI를 사용하면 제품 인터페이스를 다양한 컨텍스트에 더욱 정확하고 정확하게 조정할 수 있으며 최소한의 사용자 개입으로 최대의 결과를 생성해야 합니다.

인공지능 시대 UX 디자이너의 역할

AI에 대한 의견은 두 갈래로 나뉩니다. 일부는 AI를 완전한 자동차 노동 및 기타 많은 이점이 있는 유토피아적 미래로 보고, 일부는 AI를 지속적인 데이터 유출, 실업 등으로 잠재적으로 파괴적인 기술로 취급합니다.

UX 디자이너는 그 중간 어딘가에 있습니다. 그들의 임무는 사람들과 그들의 필요가 항상 중심에 있도록 하는 것입니다. AI를 사용하여 해결하는 방법은 다음과 같습니다.

AI 챗봇: 사람이 묻고 봇이 대답합니다

AI 소프트웨어 개발은 ​​특히 회사에 대한 문의와 관련하여 강점을 보여주고 있습니다. 챗봇은 고객의 요청을 자동화하여 사고 및 문의가 서비스 관리 부서에 들어가기 전에 보다 정확하게 해석하도록 합니다.

기술이 발전함에 따라 향상된 사용성 및 사용자 경험과 같은 긍정적인 효과가 분명해집니다. 단기적으로는 기술이 확실히 인간을 대체하지 않을 것이지만 중기적으로는 수동 개입의 필요성을 점차 줄이고 고객 지원 팀의 작업을 훨씬 쉽게 만들 것입니다.

더 나은 사용자 상호 작용을 위한 지능형 검색

디자이너와 웹 개발자는 인공 지능을 사용하여 웹 사이트 검색 기능을 최적화할 수 있습니다. 많은 고객이 온라인 상점에서 다양한 검색어를 사용합니다. 그것은 AI에게 많은 데이터를 제공합니다. AI는 콘텐츠 인덱싱을 도울 수 있습니다. 모든 콘텐츠에는 검색 필터가 미리 로드되어 있습니다.

고객이 특정 검색어를 입력하면 검색 기능이 관련 용어를 제안합니다. 이것은 예측의 정확도를 높입니다. 웹 사이트의 콘텐츠 인덱싱은 더 나은 사용자 경험을 제공하므로 검색 이탈률이 감소하고 온라인 상점의 성능이 향상됩니다.

AI를 통한 웹 애플리케이션 다국어 지원

오늘날 많은 웹 응용 프로그램은 콘텐츠의 자동 번역을 제공합니다. Microsoft Translator API와 같은 서비스나 Google 번역과 같은 도구는 자동 번역을 처리하며 다양한 애플리케이션에 쉽게 통합될 수 있습니다. 소스 및 타겟 언어가 자동으로 인식되고 텍스트도 다른 언어로 번역됩니다.

AI로 감정 탐색하기

인공지능은 인간처럼 느낄 수 없지만 인간으로부터 데이터를 받아 대응할 수 있다. 예를 들어, 이 혁신에는 다음이 포함됩니다.

• 커서 이동
• 눈맞춤
• 웹사이트에서 보낸 시간
• 웹사이트/앱에서의 활동
• 안면 인식
• 세션 길이
• 이탈률

이러한 요소를 종합하면 웹 사이트의 다양한 구성 요소 및 해당 요소에 대한 응답을 분석하기 위한 데이터로 사용할 수 있습니다. AI는 결과를 하위 그룹으로 분류합니다. 예를 들면 "고객이 행복했습니까, 화났습니까, 짜증났습니까?", "고객이 관련 정보를 찾았습니까?", "웹사이트에서 개선이 필요한 부분은 무엇입니까?"입니다.

스마트 콘텐츠

AI는 개인화된 콘텐츠로 UX를 개선할 수도 있습니다. 특정 축구 클럽의 팬을 현재 클럽 이벤트를 강조하거나 새로운 클럽 상품을 소개하는 기사로 보낼 수 있습니다.

한편, 산악 자전거 타는 사람은 바이에른 최고의 트레일을 보여주는 티저를 받고, 노를 젓는 사람은 자신의 스포츠에 가장 좋은 물에 대해 배우고, 스키어는 스키에 대한 기사를 배웁니다. 모든 사람은 자신에게 가장 적합한 콘텐츠에 대한 링크를 받습니다.

AI는 이를 위해 무엇을 할 수 있습니까?

AI는 방문자의 데이터 기반 프로필을 생성하고 이를 기반으로 맞춤형 콘텐츠 제안을 만들어 개인화된 콘텐츠를 통해 구매하도록 유도할 수 있습니다.

AI는 콘텐츠가 얼마나 잘 작동하는지 평가하고 어떤 유형의 콘텐츠가 그렇지 않은지 측정할 수 있습니다. 콘텐츠는 텍스트, 인포그래픽, 비디오, 팟캐스트 또는 퀴즈의 형태로 표현될 수 있습니다.

AI 및 자동차 설계 테스트

AI 기반 테스트 자동화는 특히 웹 애플리케이션 영역에서 매우 효율적으로 발전하고 있습니다. 신경망과 클러스터링 알고리즘을 사용하여 웹사이트나 앱의 다른 부분을 분석한 다음 모델링합니다.

여기에서 신경망은 무엇보다도 버튼, 텍스트 상자, 이미지 및 드롭다운 목록과 같은 기본 웹사이트 요소를 인식하도록 훈련됩니다. 테스트 케이스와 테스트 시나리오는 이미 사람의 개입 없이 자동으로 생성될 수 있습니다.

릴리스 빈도가 계속 증가하는 애자일 소프트웨어 개발에는 소프트웨어 테스트를 가능한 한 효율적으로 만들기 위한 예상이 필요합니다. AI 테스트 자동화는 최첨단이 되고 있습니다. 미래에 인공 지능은 테스트 프로세스를 훨씬 더 쉽게 유지 관리할 수 있도록 향상된 지원을 제공할 것입니다.

테스트 결과는 사용자의 인지 모델을 기반으로 합니다. 이러한 모델은 잠재적인 사용자의 실제 학습 행동을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이것은 또 다른 이점을 제공합니다. 이러한 "인지 충돌 테스트"를 사용하면 운영 효율성 측면에서 타협 없이 "클래식" 사용자 경험 평가 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

많은 회사에서 수동 테스트를 수행하는 것은 매우 시간 소모적이며 다양한 브라우저, 운영 체제 및 장치로 인해 테스트 볼륨이 증가하면 작업이 훨씬 더 어려워집니다. 자동화된 기능 테스트를 실행하고 분석하기 위한 AI의 포괄적인 솔루션을 사용하면 시간을 절약하고 품질을 개선할 수 있습니다.

그래픽 사용자 인터페이스의 끝?

과거에는 마우스와 키보드로 컴퓨터를 제어하지 않았지만 기계와 상호 작용하려면 복잡한 명령을 알아야 했습니다.

그러나 인간에게 가장 자연스러운 상호 작용은 여전히 ​​언어라는 사실을 거의 잊었습니다.

항공편을 예약하기 전에 많은 입력 필드, 선택 상자, 드롭다운 목록 및 버튼을 탐색해야 하는 10개의 다른 화면에서 18단계를 수행할 수 있습니다. 그러나 이제 우리는 인공 지능을 사용하여 고객 경험을 최적화하고 화면을 잊어버릴 수 있습니다.

인공 지능 덕분에 자연어를 구조화된 데이터로 변환하여 애플리케이션이 원하는 작업을 수행할 수 있습니다.

우리는 더 이상 디자인이 다르고 메뉴, 버튼, 단축키가 다른 수많은 화면을 처리할 필요가 없습니다. 예를 들어, 사용자는 "가능한 한 빨리 내 저축 계좌로 $100를 이체하십시오"라고 말할 수 있습니다.

이 상호 작용 기능은 사용자에게 엄청난 인지적 완화를 보여줍니다.

마무리

확실한 것은 인공지능의 시대가 도래했다는 것입니다. 그리고 인터넷이 빠르게 왔다가 ​​사라지는 "트렌드"가 아니듯이 인공 지능도 마찬가지입니다. 모든 기술 대기업은 AI를 모든 영역에서 변형 가능성이 있는 중심 기술로 식별했습니다.

Google에서만 1,000명 이상의 연구원이 이 분야에서만 일하고 있으며 이를 기반으로 회사의 모든 활동을 재고하고 있습니다. 인공 지능은 남아 있고 빠르게 발전할 것입니다. 그리고 그것은 우리의 컴퓨터나 스마트폰 사용에 영향을 미칠 뿐만 아니라 우리의 일상 생활도 영원히 바꿀 것입니다.