AI & UX
인공지능에 사용자 경험이 필요한 이유
인공지능 기술의 실제 사용과 성공은 사용자의 만족스러운 경험에 달려 있다. 사용자 경험은 시장 전반에 걸쳐 사용자가 기술을 채택하는 데 중요한 역할을 할 것이며 이 책은 이런 요구에 수반되는 요소들을 탐구한다. 제품의 UX가 제품을 판매하게 만들기 위해 AI와 UX가 함께 해온 여정을 소개하고 인공지능 제품과 서비스의 긍정적 사용자 경험을 구축하는 방법을 살펴본다.
Couldn't load pickup availability
출판사 리뷰
출판사 리뷰
AI와 UX는 매우 광범위한 개념이다. 이 책에서는 AI와 UX 각각을 깊게 다루지는 않고, 요점과 관련 있는 것 중심으로 다룬다.
또한 모든 AI 애플리케이션을 하나의 범주로 묶지 않는다. 이 책에서는 주로 사람들에게 직접적으로 영향을 미치는 AI를 중심으로 설명하고, 사람들이 필요로 하지 않거나 사람들에게 정보를 전달하지 않는 금융 거래 알고리듬, 역학 모델링 또는 산업 자동화 배경에 기반한 AI에는 초점을 맞추지 않는다.
친구나 동료와 이야기하듯 대화 형식으로 책을 썼으며 때로는 대화 구조로 요점을 설명한다.
앞장에서는 AI와 UX의 역사를 설명하고 그 역사가 영향력 있는 몇몇 연구자의 삶과 어떻게 얽혀 발전했는지 소개한다. 이후 4장에서는 구체적인 문제를 살펴보고, 5장에서는 사용자 중심 디자인 모델을 통해 UX가 AI에 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명한다.
◈ 이 책의 대상 독자 ◈
이 책은 공학과 디자인에 대한 백그라운드가 없는 사람들도 인공지능과 사용자 경험에 대해 이해할 수 있도록 쉽게 소개한다. UX를 공부하는 학생들도 쉽게 읽을 수 있겠고, 데이터를 기반으로 UX 업무를 해야 하는 디자이너들이나 인공지능 솔루션을 성공적으로 준비하고자 하는 기획자들에게도 통찰을 줄 것으로 생각된다.
◈ 옮긴이의 말 ◈
다량의 데이터가 예측, 자동화, 생성, 소통 등 다양한 기능과 접목되면서 인공지능 제품과 서비스의 범주가 점차 확장되고 있으며, UX 디자인의 대상도 유연해지면서 디자이너의 업무 영역도 달라지고 있다. 이미 누군가는 데이터에 대한 이해를 기반으로 가상 비서를 만들어본 경험이 있고, 누군가는 디지털 헬스케어 또는 비즈니스 자동화 솔루션을 구축하고 있을 것이다. 새로운 변화에 맞춰 디자이너에게 요구되는 능력이 다양화되고, 많은 기업에서는 직원들을 재교육해 데이터를 중심으로 사고하는 역량을 키우려고 노력하고 있다. 해커톤, 오픈스페이스, 디지털라이프데이 등 다양한 이름으로 DX 전담 조직을 꾸렸으며, 데이터 직군이 아닌 직무에서도 파이썬, R을 배우려는 분위기가 늘고 있다. 디자인 과정에서도 데이터 기반 리서치, 시각화, 사용자 행동/전환율/이탈률 분석 등 데이터를 적극적으로 이해하고 활용하려 한다.
이처럼 인공지능 기술이 전산업적으로 영향을 미치고 여러 영역에서 인공지능 기술을 활용하고 있지만, 모든 인공지능 솔루션이 성공한 것은 아니며 사용자들의 외면을 받는 경우도 적지 않다. 이 책의 저자인 개빈 루와 로버트 M. 슈마허 주니어는 인공지능의 성공은 사용자의 만족스러운 경험에 달려 있으며, 사용자가 AI 기술을 채택하는 데 사용자 경험이 중요한 역할을 한다고 말한다. 저자들은 UX 디자인 실무와 교육을 오랫동안 해온 베테랑 디자이너로서, 인공지능 기술 발전으로 인한 업계 변화를 소개하면서 우리가 인공지능을 어떻게 이해해야 할지, 어떤 부분을 고려하고 주의하면서 업무를 해야 하는지 조언한다. 그동안 인공지능 기술 서적은 많았지만 디자인 관점에서 인공지능을 소개한 서적은 찾아보기 어려워서 책을 읽는 내내 반가웠다.
이 책은 UX 방법론 서적처럼 인공지능 제품과 서비스를 만들기에 유용한 방법론을 세세하게 소개하지는 않는다. 인공지능 페르소나는 어떻게 설정해야 하며, 자연스러운 대화 시나리오는 어떻게 설계해야 하는지, 챗봇 기술이나 업무 자동화 솔루션은 어떤 정보 구조가 더욱 효율적인지 등의 구체적인 방법이나 노하우 보다는 기술의 가능성을 제품으로 실현하는 데 도움이 되는 방향을 제시한다. 저자들은 기술이 사용자 관점에서 사용자가 수용하도록 만들어져야 하고, 인공지능에 활용되는 데이터가 중요함을 이해해야 한다고 말한다. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다는 것은 누구나 아는 사실이지만, 특히 인공지능을 학습시키는 데이터에 따라 결과물이 결정되기 때문에 이 부분도 중요하게 고려돼야 한다고 강조하는 것이다. 또한 저자들은 사용자가 보지 못하는 윤리적 측면도 미리 고민해서 기술이 올바르게 쓰일 수 있도록 고민하는 것도 우리의 몫이라고 말하며 우리가 간과하기 쉬운 이슈거리를 환기해준다. 이 책을 통해 많은 사람이 인공지능 경험에 대해 깊이 고민하고 더 나은 인공지능 제품과 서비스들을 디자인하게 되길 기대해본다.
목차
목차
__인공지능
__사용자 경험
__UX 대 AI
__UX 프레임워크
__AI-UX 원칙
__UX 디자인의 니즈
__결론: 우리가 가고 있는 방향
CHAPTER 2. AI와 UX : 병행하는 여정
__튜링 테스트, 이 테스트가 AI에 미치는 영향
__또 다른 AI 침체기는 이미 도래했다.
__ '릭'과 UX의 기원
__전문가 시스템과 두 번째 AI 침체기
__제록스 파크, 인간 중심의 인사이트 신뢰하기
__실패를 딛고 일어서다
__노먼과 UX의 부상
__AI 임베디드 제품의 성공 보장
__결론: 우리가 가고 있는 방향
CHAPTER 3. AI 제품들이 주변에 나타나고 있다
__팀 플레이어로서의 의료 AI
__가상 비서의 부상
__데이터 과학과 보정
__추천 엔진
__AI 저널리스트
__AI, 영화 제작과 창의성
__비즈니스 AI
__결론과 우리가 가고 있는 방향
CHAPTER 4. 데이터의 중요성: 쓰레기를 넣으면, 쓰레기가 나온다.
__데이터 안에서 헤엄치기
__AI는 실제로 어떻게 '학습'할까?
__데이터 정화
__블랙 박스 시사점
__윤리와 AI
__윤리적 기준을 향해
__결론: 다음으로 갈 곳은 어디?
CHAPTER 5. UX 프레임워크 적용하기
__무엇이 좋은 경험을 만드는가?
__UX 렌즈
__AI를 위한 UX 처방
__UX가 더 제공할 수 있는 건 무엇인가? 더 나은 데이터 세트!
__AI, 어디로 가고 있는가?
저자
저자
Your payment information is processed securely. We do not store credit card details nor have access to your credit card information.

