6주차 토픽 클리핑(디자인씽킹)

더 나은 미래를 위한 디자인 씽킹과 AI

 

1. 디자인 씽킹이란?

디자인 씽킹은 미국의 산업디자인 전문 회사인 IDEO의 디자인적 감수성과 작업 방식을 사용한 문제해결 툴을 말한다.

“디자인 사고는 사람의 요구, 기술의 가능성 및 비즈니스 성공을 위한 요구사항을 통합하기 위해 디자이너의 툴킷에서 끌어내는 혁신에 대한 인간 중심의 접근 방식이다.”
- 팀 브라운, IDEO 회장

디자인 씽킹이란 인간을 관찰하고 공감하며 문제를 정의하고 프로토타입과 테스트의 실패를 반복하여 최선의 답을 찾는 창의적 문제 해결 방법이다.

 

1. 디자인 씽킹은 '디자인적 사고'가 아니라, 사고를 디자인 하는 것
2. 정리되지 않은 생각들과 여러 사람들의 발상을 수렴하는 과정을 거쳐 혁신적 사고의 형태를 만들어 낸다.
3. 집단지성을 통하여 만들어지는 사고의 확장과 집중을 통해 다양한 접근을 시도한다. 하나의 아이디어에 도달하기 위해서 수많은 요인을 발견하고 개선하며 아이디어 발상법을 통해 문제의 핵심적 요인을 찾아 해결방법을 모색한다.
4. 디자인 씽킹은 다수의 실패를 수반한다. 한 번의 프로세스를 통해 나온 프로토타입이 성공적일 것이라는 기대감은 버려야 한다. 수없이 많은 프로세스의 반복과 실패를 거듭한 끝에야 기대하지 못했던 신선한 아이디어가 도출된다.
5. 디자인 씽킹은 다소 거칠지만 집단 지성을 통해 얻어지는 사고의 확장, 타인의 의견을 수렴하는 자세, 자신의 의견을 설득하는 소통 능력의 발전을 통해 더욱 확장된 세계관으로 전환을 유도한다.

 

2. 기획자 관점에서의 디자인 씽킹

그렇다면, 기획자는 디자인 씽킹에 대해 어떻게 접근해야 할까?

디자인 씽킹은 기획자도 중요하게 생각해야 하나는 관점이라고 생각한다. 기획자의 주요 업무 중 사용자 경험(UX)에 대한 설계가 있다.

좋은 사용자 경험을 제공하기 위해서는 사용자의 환경과 행동의 변화를 이해하고, 해결하기 위한 제품 및 서비스를 디자인하는 것이 중요하다.

 

특히, 요즘 사회는 개인의 취향과 특성이 다양해지면서 빠르게 발전해 나가고 있다. 사용자들이 원하는 니즈는 다양하고 빠르게 변화하고 있다는 말이다. 결국, 기획자가 사용자의 니즈에 대하여 깊이 고민할 시간을 주지 않는다는 것이다. 이 때문에, 디자인 씽킹을 통해 사용자를 이해하고, 가설을 세우고, 문제를 재정의 하고, 프로토타입을 만들고, 테스트하는 과정을 짧은 주기로 반복하면서 최적의 솔루션을 찾아내야 한다.

 

 

3. 디자인 씽킹과 AI

디자인 씽킹과 AI는 별개이지만 상호 연관된 두 분야로, 다양한 산업 분야에서 혁신과 문제 해결을 주도하기 위해 점차 통합되고 있다. 디자인 씽킹은 공감, 실험 및 반복을 포함하는 문제 해결에 대한 인간 중심의 접근 방식이다. 사용자의 요구 사항과 관점을 이해하고 이러한 지식을 사용하여 요구 사항을 충족하는 솔루션이다. 반면, AI는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계의 생성을 다루는 컴퓨터 과학의 한 분야이다.

 

디자인 맥락에서 AI는 다음과 같이 사용될 수 있다. 방대한 양의 데이터에 대해 AI 알고리즘을 교육하여 디자인 프로세스에 정보를 제공할 수 있는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있다. 예를 들어 AI를 사용하여 고객 행동과 선호도를 분석하여 디자이너에게 새로운 제품 및 서비스 개발에 대한 정보를 제공할 수 있는 귀중한 통찰력을 제공할 수 있다.

 

또한 특정 부분을 자동화할 수 있다. 디자이너/기획자의 작업의 일부분을 보다 창의적이고 전략적인 측면에 집중할 수 있도록 시간과 리소스를 확보할 수 있는 것이다. 예를 들어 AI 기반 도구는 일련의 매개변수를 기반으로 초기 설계 개념을 해석할 수 있으므로 설계자는 개념을 보다 효율적으로 반복하고 다듬을 수 있다.

 

그러나 AI가 인간을 대체해서는 안 된다는 점을 인식하는 것이 중요하다. 디자이너와 기획자는 결국 그들의 서비스를 디자인할 때, 사용자의 요구와 관점을 중심으로 디자인해야 하고 생각해야 한다. AI만으로는 복제할 수 없는 공감, 창의성, 문제 해결에 대한 인간 중심으로 생각할 수 없기 때문에 디자인 씽킹에 도움을 주는 하나의 도구라고 생각해야 한다.

 

결론적으로 디자인 씽킹과 디자인 씽킹의 관계는 상보성 중 하나이다. AI는 귀중한 통찰력을 제공하고 특정 작업을 자동화하여 디자인 씽킹 프로세스를 지원하고 향상할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 디자이너의 인간 중심 접근 방식과 창의성을 대체할 수 없다. AI와 디자인 씽킹을 통합함으로써 조직은 혁신을 주도하고 효과적일 뿐만 아니라 사용자의 요구를 충족하는 솔루션을 신속하게 효율적으로 만들 수 있다.

 

 

디자인 씽킹에 AI를 적용했을 시의 장점

• 효율성 향상: 반복 작업을 자동화하여 설계자가 설계 프로세스의 보다 창의적인 측면에 집중할 수 있도록 한다.
• 데이터 중심 의사 결정: AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 설계자가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있다.
• 맞춤형 설계: AI 알고리즘은 개별 사용자의 필요와 선호도에 맞춰 디자인을 개인화할 수 있다.
• 향상된 접근성: AI 도구는 비 전문가가 설계 프로세스에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고 진입 장벽을 줄일 수 있다.
• 더 빠른 반복: AI는 테스트 및 반복 프로세스를 가속화할 수 있어 솔루션을 보다 신속하게 세분화할 수 있다.

 

디자인 씽킹에 AI를 적용했을 시의 단점/주의할 점

• 편향 및 차별: AI 시스템이 편향된 데이터에 대해 교육을 받으면 사회의 기존 편향을 영속시키고 증폭시킬 수 있다.
• 프라이버시 문제: 개인 데이터의 수집, 저장 및 사용 AI 시스템은 누가 이 정보를 통제하는지에 대한 개인 정보 보호 문제와 윤리적 문제를 야기한다.
• 투명성 부족: AI 시스템은 투명하지 않거나 쉽게 설명할 수 없는 결정을 내릴 수 있어 불신과 책임 문제로 이어질 수 있다.
• 행동 및 결정에 대한 책임: AI 시스템이 점점 더 사람들의 삶에 영향을 미치는 결정을 내리면서 이러한 행동에 대한 명확한 책임과 책임을 확립할 필요가 있다.

 

---

참고문헌

IDEO Design Thinking

IDEO Design Thinking