Google Stitch는 인공지능을 통해 UI 디자인의 진입 장벽을 낮추고, 디자인과 개발 사이의 고질적인 마찰을 제거하기 위해 탄생한 AI 기반 디자인 협업 도구다. 이 도구의 가장 큰 매력은 사용자가 전문적인 디자인 소프트웨어를 다루지 못하더라도 자연어를 통해 자신의 의도를 설명하기만 하면 고품질의 인터페이스를 얻을 수 있다는 점에 있다. 과거에는 아이디어를 시각화하기 위해 와이어프레임을 그리고 다시 그래픽 도구로 옮긴 뒤 개발자에게 전달하는 복잡한 과정이 필요했으나, Stitch는 이러한 워크플로우를 단일 프로세스로 통합한다. (*아티클 중 일부)
인공지능 기술의 패러다임이 단순한 거대 언어 모델(LLM)의 성능 개선을 넘어, 여러 모델이 협력하여 최적의 결과를 도출하는 에이전트 혼합(Mixture of Agents, 이하 MoA) 기술로 진화하고 있다. Genspark AI는 이러한 MoA 아키텍처를 상용화한 선구적인 플랫폼으로, 단일 모델이 가진 지적 한계와 환각 현상을 극복하기 위한 다중적 협업 구조를 갖추고 있다. MoA 아키텍처는 다수의 전문화된 인공지능 모델 에이전트들이 각자의 강점을 발휘하고 서로의 결과물을 검토 및 보완하는 계층적 시스템으로 운영된다. (*아티클 중 일부)
구글 제미나이 딥 리서치를 UX 사용자 조사에 도입할 때 얻을 수 있는 독보적인 강점은 외부의 광범위한 웹 데이터와 조직 내부의 기밀 데이터를 통합하여 모델링할 수 있다는 점이다. 전통적인 UX 리서치 방식에서는 공개된 시장 보고서나 경쟁사 정보를 탐색하는 과정과 팀 내부에 축적된 인터뷰 녹취록, 사용성 테스트 결과, 전략 메모 등을 분석하는 과정이 분리되어 있었다. 그러나 딥 리서치는 구글 워크스페이스(Gmail, Drive, Chat)와 연동되어 내부 드라이브의 문서와 이메일 컨텍스트를 직접 가져와 실시간 웹 검색 결과와 교차 참조하는 통합적 분석이 가능하다. (*아티클 중 일부)
UX 리서치 분야에서 제미나이 딥 리서치의 도입은 리서치 품질의 상향 평준화와 프로세스의 민첩성을 동시에 가져온다. 가장 두드러진 장점은 리서치 속도의 비약적인 향상이다. 시장 조사와 경쟁사 분석 업무에서 인간 리서처가 수행하던 물리적인 검색과 데이터 정렬 시간을 200배 가까이 단축할 수 있어, 프로젝트 초기 단계에서 필수적인 데스크 리서치(Desk Research)의 효율성을 극대화한다. 리서처는 이제 정보 수집이라는 단순 노동에서 벗어나 수집된 데이터 사이의 숨겨진 맥락을 읽어내고 전략을 수립하는 고차원적인 업무에 집중할 수 있게 된다. (*아티클 중 일부)
UX(User Experience) 리서치와 디자인의 현장에서 우리는 사용자 인터뷰, 설문 조사 결과, 사용성 테스트 영상, 경쟁사 분석 리포트, 그리고 매일같이 쏟아지는 업계 트렌드 기사 등 방대한 비정형 데이터를 처리해야 한다. 과거의 리서처와 디자이너들은 이 데이터를 소화하기 위해 물리적인 시간을 투입해 읽고, 듣고, 요약하는 과정을 거쳐야 했다. 그러나 생성형 AI의 등장은 이 지형을 바꾸어 놓았고, 그중에서도 구글의 노트북LM(NotebookLM)은 UX 전문가들에게 '생각의 파트너'라는 새로운 위상을 정립하며 주목받고 있다. (*아티클 중 일부)
◼ 자격증 개요: AI-DTQ는 AI를 활용한 디자인 능력을 인증하는 전문 교육 및 자격시험 과정이다. 본 자격은 AI 활용을 위한 기초 능력(프롬프트엔지니어링)을 학습하여 UX/UI 디자인에 최적화할 수 있도록 한다. 과정은 총 4가지 UX/UI/GUI/프로덕트 과정이 있으며, 4가지를 한 번에 취득할 수 있는 마스터 과정이 운영된다.
◼ 자격증 대상 UX/UI/GUI/프로덕트 디자이너, 스타트업 종사자, 인공지능 기반 디자인 워크플로우 향상을 모색하는 실무자 및 예비 디자이너
