23‘ 9월 1주 🔖 UXUI 해외 주간 아티클 TOP3

🔖23‘ 9월 1주 TOP3

1️⃣ 주니어 UX/UI 디자이너들이 자주 하는 8가지 실수와 이를 피하는 방법

2️⃣ 노인들과의 사용성 테스트

3️⃣ AI를 위한 디자인: 챗봇을 넘어서

1️⃣ 주니어 UX/UI 디자이너들이 자주 하는 8가지 실수와 이를 피하는 방법

1. 컨셉 단계를 건너뛰지 마세요.

모든 훌륭한 아이디어라도 미리 요소의 배치와 구성에 대해 합의하는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 많은 작업을 하고 긴 여정을 거쳐 폼의 모든 필드를 만들다가 갑작스럽게 모든 것을 처음부터 다시 해야 할 수도 있습니다.

2. 체크리스트를 사용하세요.

하나 또는 다섯 개의 프로젝트가 있더라도 여전히 수정 사항이나 빠짐이 발생할 수 있습니다. 이는 정말 정상적인 일입니다.

체크리스트를 사용하라고 조언하는 것은 단순히 수정 사항에 관한 것뿐만이 아닙니다. 복잡한 기능을 디자인할 때 요구사항을 정리하는 리스트를 활용하는 것이 중요합니다.

조정 사항, 제안 사항 또는 요구사항이 뒤죽박죽으로 주어져도, 그것들을 체계적으로 구성해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 편리한 애플리케이션 중 하나를 사용할 수 있습니다: [애플리케이션 목록] (번역된 내용에서 "애플리케이션 목록" 부분은 원문에서 다양한 애플리케이션을 소개하는 부분으로 보입니다. 원문에 있는 애플리케이션 목록을 한국어로 표기할 수 없으므로 원문을 참고하시기 바랍니다.)

3. 참고 자료의 중요성을 과소평가하지 마세요.

Dribbble과 같은 사이트에서 건강 앱이나 아늑한 카페를 위한 수백 개의 모형을 봤지만, 여러분의 프로젝트 주제는 차량 렌탈 앱인 경우가 있습니다. 디자인 참고 자료가 거의 없거나 비슷한 디자인만 있는 경우도 있을 수 있습니다.

이럴 때는 디자인에서 벗어나서 구조, 정보 제공의 우선순위, 이러한 사이트가 어떻게 사용자 문제를 해결하는지를 평가하세요.

또한, 클라이언트들이 종종 스스로 참고 자료를 제공합니다. 그러니 질문을 하고, 어떤 부분이 마음에 드는지, 어떤 부분이 마음에 들지 않는지 함께 검토해보세요. 클라이언트는 비즈니스 내부에 있으며, 그들의 타겟 대상이 무엇을 중요하게 여기는지 잘 알고 있을 것입니다.

. .👇 더 자세한 내용은 아래 원문에서 확인해주세요.

2️⃣ 노인들과의 사용성 테스트

💡 요약 노인들과 사용성 테스트를 진행할 때는 참가자들의 요구에 맞추고 이를 고려해야 합니다.

노인들(65세 이상)과 사용성 테스트를 진행할 때는 고려해야 할 독특한 요구사항이 있습니다. 기술 사용에 경험이 적을 수 있는 이 연령층과 편안한 환경을 조성하고 참가자들과의 신뢰를 구축하는 것이 특히 중요합니다.

이 페이지에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다.

노인들과의 사용성 테스트를 왜 진행해야 하는가?

노인들이 대상 그룹의 큰 부분을 차지한다면, 사용성 테스트를 통해 그들의 생각, 감정 및 행동에 대해 알아내는 것은 사용자들을 위한 제품 개선에 필요한 통찰력을 제공할 것입니다.

일반 대중을 대상으로 한다 해도, 노인들을 사용성 테스트에 포함하는 것은 좋은 아이디어입니다. 노인들은 기술 사용에 경험이 적을 수 있지만, 여전히 건강 정보, 여행, 재무 관리, 뉴스, 자원봉사, 쇼핑, 의사소통 및 사회적 연결 등 다양한 이유로 인터넷을 사용합니다.

Pew Research Center에 따르면, 65세 이상의 성인 중 75%가 인터넷을 사용한다고 보고되고 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 웹사이트가 그들의 요구를 충족시키도록 디자인되어 있지 않습니다. 노인들과의 사용성 테스트를 진행함으로써 제품의 접근성을 향상시킬 수 있습니다. 규정 준수의 접근성 가이드라인을 충족하는 제품은 모든 사용자에게 더욱 사용자 친화적일 것입니다.

이 기사는 노인들과의 사용성 연구를 기반으로 합니다. 노인들의 특정 요구와 어려움을 고려하여 노인들과의 사용성 테스트를 진행하는 기술과 고려사항을 다룹니다.

노인들의 대상그룹 이해하기

노화의 영향에 대해 배우는 것은 안전하고 기능적인 테스트 환경을 조성하는 데 도움이 될 것입니다. 시력 저하, 청력 저하, 운동 기능 저하 및 인지 기능 저하 등의 장애는 노화 과정의 자연스러운 부분입니다.

시력 저하: 세계보건기구(WHO)에 따르면, 일반적인 시력 저하로는 근시, 원시, 난시, 노안, 백내장 등이 있습니다. 이러한 장애는 참가자들이 화면상의 콘텐츠를 보는 데 영향을 줄 수 있습니다.

청력 저하: WHO에 따르면, 전 세계 인구의 5% 이상이 치료가 필요한 청력 손실을 경험하고 있습니다. 청력 손실은 경미한 것부터 심각한 것까지 다양합니다. 청력 저하로 인해 참가자들이 인터페이스에서 소리를 이해하거나 지시사항을 이해하는 데 영향을 받을 수 있습니다.

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3️⃣ AI를 위한 디자인: 챗봇을 넘어서

AI의 최근 발전으로 인해 디자이너, 개발자, 창조자로서 애플리케이션의 미래와 사람들이 디지털 경험과 상호작용하는 방식에 대한 큰 질문을 마주하게 되었습니다.

생성적 AI는 AI를 통해 우리가 할 수 있는 것에 엄청난 가능성을 열어놓았습니다. 사람들은 이제 AI를 사용하여 기사를 쓰거나 마케팅 및 고객 접촉 자료를 생성하거나 가르침을 받는 조수를 만들거나 대량의 정보를 요약하거나 통찰력을 생성하는 등의 작업을 수행합니다.

이 분야에서의 빠른 혁신 속도를 감안하면, 사용자가 다양한 앱 간에 전환하는 대신 중앙 LLM 운영 체제와 상호작용하는 사용자 경험이 훨씬 더 순간적이고 개인화되며 맥락적인 성격을 갖게 될 가능성이 있는 미래를 상상하는 것은 어렵지 않습니다. Mercury OS 개념은 이러한 가능한 미래를 엿보여주는 것입니다.

"Mercury OS"라는 디자인 개념의 이미지입니다. 이는 AI를 활용한 운영 체제의 미래를 보여주는 시도입니다. 여기서 앱의 전통적인 탐색 시스템 대신 다양한 앱에서 제공되는 콘텐츠가 카드 형태로 사용자에게 제시되며 순간적인 성격을 띱니다.

또한 음성, 동작 인터페이스, 홀로그래픽 인터페이스를 포함한 다중모달 경험의 등장을 예상할 수 있으며, 이는 기술을 우리의 일상 속에 더 보편적으로 만들 것입니다. 최근 HumaneAI의 Imran Chaudhri는 자연어를 통해 사람들이 컴퓨터와 상호작용하는 스크린 없는 미래를 데모했습니다.

💡 앞으로 사람들이 기술과 AI와 상호작용할 방식에 대한 가능성은 무한하고 흥미로울 것입니다.

그러나 AI의 현실적인 상태에 대해 다시 돌아와보면, 대부분의 기업은 여전히 이 기술을 고객에게 가치를 제공하기 위한 최적의 방법을 찾기 위해 노력하고 있으며, 첫 번째 통합 방법을 탐색하기 위해 아이디어를 시도하고 있습니다.

불행히도, 많은 프로덕트들이 여전히 응용 프로그램에 자유 형식의 AI 챗봇 인터페이스를 추가하기만 하고 있으며, 사람들이 필요할 때 어시스턴트를 불러내어 질문을 하고 좋은 응답을 받을 것을 기대하고 있습니다. 그러나 여전히 사용자에게 그들의 문맥을 변경하고 좋은 프롬프트를 작성하고 생성된 응답(유용하다면)을 작업에 활용하는 방법을 찾아야 하는 책임을 지웁니다.

그러나 현재 세계의 상황에서 AI가 현재로서의 의미 있는 방식으로 도움이 될 수 있는 아직도 탐구되지 않은 영역이 많이 있습니다. 이는 사용자의 문제를 더 깊게 파고들고, 그들이 해결하려는 작업을 이해하는 것 입니다.

AI의 현재 가능성과 제한 사항에 대해 민감한 인식을 가져야 한다는 것을 의미합니다. 저는 기계 학습 경험을 위한 디자인을 여러 번 진행한 경험을 통해 AI를 사용하여 의미 있는 방식으로 사용자 워크플로우에 AI를 통합하려는 몇 가지 전략과 모범 사례를 모았습니다. 저의 희망은 이러한 전략이 디자이너와 프로덕트 담당자들이 AI를 활용하여 사용자의 워크플로우를 가속화하는 방법에 대해 생각할 때 유용할 것이라는 것입니다.

1) 적절한 사용 사례와 사용자 가치 식별

AI 프로젝트를 시작하기 전에, 모든 프로젝트가 AI를 필요로 하는 것은 아니며, AI가 사용자에게 제공하는 가치 제안에 대답해서는 안된다는 점을 명심하는 것이 중요합니다. AI는 단지 다음과 같은 이점을 제공하여 응용 프로그램의 가치 제안을 강화하는 방법입니다.

또한 사용자가 프로덕트를 통해 무엇을 하려고 하는지에 대한 명확한 이해가 중요합니다. 그들에게 이상적인 경험은 어떻게 보일까요? 현재 그 이상적인 경험에는 어떤 제한이 있는지를 파악할 수 있습니다. 그런 다음 그 여정의 어떤 부분이 AI로 개선될 수 있는지 식별할 수 있습니다.

자동화된 경고 설정, 이메일을 버킷으로 자동으로 분류하기(Gmail에서 규칙을 설정하지 않고), 홈 보안 카메라에서 이상한 활동이 있는지 자동으로 감지하는 등의 작업은 AI가 고객에게 가치 제안을 향상시키고 작업을 더 쉽게 만드는 좋은 예입니다.

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