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[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 생성형 UI와 에이전틱 UX 리서치, AI 네이티브 디자인 프로세스의 가능성
DAN 2025 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
개인화 요구와 빠른 서비스 개선 속도에 기존 UX 디자인·리서치 방식이 대응하기 어렵다는 문제에서 출발해, 디자이너와 리서처가 바이브 코딩으로 업무 도구를 직접 만들었다. UI 분야에서는 Figma 플러그인으로 반복 작업과 디자인 시스템 매핑을 자동화하고, React·JSX·CSS를 생성하는 Telecast로 사용자 성향에 맞춘 검색 UI를 실험했다. 리서치 분야의 EchoX는 LLM 페르소나가 네이버 검색 결과를 탐색하도록 하고, 행동 기록과 대화를 함께 분석해 정량·정성 평가를 연결한다. 두 시스템은 아직 실험 단계이며, AI로 사전 검증과 반복 작업을 효율화하되 문제 정의와 실제 사용자에게서 얻는 통찰은 디자이너·리서처가 맡아야 한다는 점을 보여준다.
- Figma 플러그인은 반복 작업을 자동화하는 데서 출발해, 디자인 시스템 토큰 매핑이나 실제 쇼핑 데이터 연결처럼 구체적인 업무 문제를 해결하도록 확장할 수 있다.
- 생성형 UI의 결과를 안정적으로 활용하려면 프롬프트를 목적·디자인 규칙·기술 제약으로 나누고, 생성 코드의 실행 환경과 기록·재검토 흐름을 함께 설계해야 한다.
- AI 페르소나 시뮬레이션은 페르소나 생성, 탐색 행동, 평가를 모듈화하면 행동의 근거를 살피고 실험을 반복하기 쉬워진다.
- 가상 사용자 결과는 실제 사용자 조사를 대체하기보다 사전 검증에 활용하고, 실제 환경의 상호작용이나 감정 반응처럼 사람을 만나야 얻는 정보는 별도로 확인해야 한다.
소개
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] 생성형 UI와 에이전틱 UX 리서치, AI 네이티브 디자인 프로세스의 가능성 기존 UX 디자인과 리서치 방식은 개인화된 사용자 특성과 빠르게 변화하는 AI 환경을 반영하기 어려웠습니다. 본 세션에서는 UI 디자인과 UX 리서치 과정에 AI를 접목해 새로운 디자인 프로세스를 실험한 경험을 공유합니다. Telecast(생성형 UI 플랫폼)와 EchoX(AI 페르소나 기반 UX 리서치 시스템)를 직접 구현하며, 디자이너들이 AI와 함께 도구를 만들고 역량을 확장해 나간 과정을 다룹니다. 이 과정에서 AI를 통해 UX 디자이너와 리서처의 역할과 협업 방식을 어떻게 재발견하게 되었는지, 그리고 앞으로 디자인 프로세스를 어떻게 재정의해 나갈 수 있을지 경험을 공유합니다. 목차 1. 기존의 디자인 프로세스와 자동화 시도 - 복잡함이 더해지는 사용환경 - AI 코딩을 활용한 작업 자동화 시도 경험 2. Telecast: Generative...
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