AI 시대 디자이너의 실험: 사용자 행동 분석에 AI를 활용해 보기 | 인프콘2024
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AI 핵심 요약
동남아 여러 국가의 사용자 리서치는 예산 승인과 참여자 섭외가 어려워 디자이너들이 사용성 테스트를 충분히 하기 힘들었다. 발표자들은 Tencent의 앱 에이전트 코드를 바탕으로 GPT-4 Vision이 화면을 읽고 클릭·스크롤을 반복하며 과제 수행 과정을 기록하는 테스트 도구를 만들었다. 파이썬 프로토타입을 Figma 플러그인으로 옮겨 공개했고, AI가 연결되지 않은 요소를 누르거나 탭을 버튼으로 혼동하는 사례를 통해 디자인 문제를 미리 발견할 가능성을 확인했다. 다만 플러그인은 Figma 프로토타입 API의 제약으로 한 화면만 분석할 수 있어, AI 테스트의 효용과 함께 도구의 사용성 및 플랫폼 API 한계도 드러났다.
- AI 에이전트는 화면을 관찰하고 과제에 맞는 행동을 실행한 뒤 결과를 확인하며 다음 행동을 결정한다.
- 페르소나와 구체적인 과제를 함께 주면 다양한 사용자 조건을 가정한 프로토타입 테스트를 해볼 수 있다.
- AI가 예상 밖의 UI를 누르거나 요소를 혼동하는 사례는 연결 누락이나 인터페이스의 모호함을 조기에 발견하는 단서가 된다.
- 도구를 실제 사용자가 쓰기 쉽게 하려면 기능뿐 아니라 설치와 실행 과정의 마찰도 줄여야 한다.
- Figma 플러그인으로 구현할 때는 프로토타입 API가 제공하는 범위가 테스트 가능한 흐름을 제한할 수 있다.
소개
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