UX 디자인8 Recraft AI 디자인 (벡터 아트, 프라이버시 신뢰, 분기 거버넌스) 디자이너라면 한 번쯤 "이 AI 툴, 내 파일 어디로 보내는 거지?"라는 생각을 해봤을 겁니다. 저도 처음 Recraft AI를 클라이언트 프로젝트에 도입했을 때 그 질문이 머릿속을 맴돌았습니다. 기능은 좋은데, 신뢰를 어떻게 설계할 것인가. 그게 진짜 문제였습니다.벡터 아트 생성, 실제로 써보니 이랬습니다Recraft AI는 디자이너를 위해 설계된 이미지 생성 도구입니다. 일반적인 AI 이미지 툴과 달리 SVG, PNG, 래스터 포맷을 모두 지원해 브랜딩, 웹, 디지털 제품 작업에 바로 투입할 수 있습니다. 여기서 SVG(Scalable Vector Graphics)란 이미지를 수학적 경로로 정의하는 벡터 파일 형식으로, 어떤 크기로 확대해도 품질이 유지되는 것이 특징입니다.제가 직접 써봤는데, 사용 .. 2026. 6. 12. 스와이프 UX 가이드 (발견성 온보딩, 색·아이콘 표준, Undo 복구) 솔직히 저는 스와이프 액션을 추가하면 사용자가 알아서 쓸 거라고 생각했습니다. 이메일 클라이언트 외주를 마치고 첫 주 데이터를 뜯어보니 현실은 달랐습니다. 스와이프를 단 한 번도 쓰지 않은 사용자가 39%에 달했고, 그때서야 '발견성' 문제가 얼마나 심각한지 깨달았습니다. 스와이프 UX에서 진짜 싸움은 기능 구현이 아니라 사용자가 그 기능의 존재를 아느냐 모르느냐에 있습니다.발견성 온보딩: 한국 사용자가 스와이프를 못 찾는 이유제가 직접 분석한 데이터에서 한국 사용자의 스와이프 첫 7일 비사용률은 39%였습니다. 영미권 서비스 사례와 비교했을 때 눈에 띄게 높은 수치입니다. 이유를 추적해보니 온보딩 자체가 없거나, 있어도 너무 늦게 노출되는 경우가 대부분이었습니다.여기서 발견성 온보딩(Discoverab.. 2026. 6. 6. ProtoPie 고급 프로토타입 (HMI 연동, 체인 트리거, 라이선스 ROI) Figma로 모든 걸 해결할 수 있다고 생각하셨나요? 저도 한때 그랬습니다. 그런데 자동차 인포테인먼트 외주를 받고 나서 그 생각이 완전히 바뀌었습니다. 화면 기울기에 따라 UI가 회전하는 시나리오를 Figma로 검증하려다 한계에 부딪혔고, 결국 ProtoPie로 넘어가서야 첫 사용자 테스트를 마칠 수 있었습니다. 이 글은 그 경험을 바탕으로 씁니다.왜 Figma만으로는 안 되는가 — HMI 연동의 벽디자인 툴 시장에서 Figma의 점유율이 압도적이라는 사실은 이미 잘 알려져 있습니다. 그런데 Figma가 약한 영역이 분명히 존재합니다. 바로 하드웨어 센서와 연동되는 고충실도 프로토타입(high-fidelity prototype) 영역입니다. 여기서 고충실도 프로토타입이란, 실제 사용 환경과 거의 동일한.. 2026. 5. 20. 헬스케어 AI UX (편향, 신뢰보정, 윤리설계) 헬스케어 AI 프로젝트를 처음 납품했을 때, NPS(순추천지수)가 3점이었습니다. 여기서 NPS란 "이 서비스를 주변에 추천하겠는가"를 0~10점으로 묻는 지표로, 10점에 가까울수록 사용자 만족도가 높다는 뜻입니다. 3점이면 사실상 "쓰지 말라고 말리겠다"는 수준입니다. 진단 결과 화면은 꽤 깔끔하게 나왔는데, 사용자들은 "이 숫자가 어디서 나온 건지 모르겠다"는 말을 반복했습니다. 그때 처음으로 깨달았습니다. AI UX에서 빠진 건 기능이 아니라 신뢰였다는 것을.데이터 편향을 모르면 설계가 처음부터 어긋난다AI 시스템이 틀리는 이유 대부분은 알고리즘이 아니라 데이터에 있습니다. 제가 직접 써봤는데, 데이터 출처 카드를 붙이기 전까지 사용자들은 결과를 신뢰하지 않았습니다. 출처 카드를 "의료 영문 원문.. 2026. 5. 18. 콘텐츠 모더레이션 UX (시스템 설계, 한국 법령, 디자인 패턴) 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 신고 처리 후 아무 설명 없이 콘텐츠를 삭제했더니 NPS가 5점이 나왔습니다. 사용자가 화난 게 아니라, 그냥 아무것도 몰랐던 겁니다. 그 경험이 저를 콘텐츠 모더레이션 UX를 진지하게 파고들게 만들었습니다.시스템 설계: '검열'이 아니라 '흐름'으로 다뤄야 한다제가 직접 맡았던 커뮤니티 서비스 외주에서, 신고 기능은 있었지만 그 이후 흐름이 없었습니다. 사용자는 본인 게시물이 왜 사라졌는지 알 수 없었고, 이의를 제기할 창구도 없었습니다. 결과는 NPS 5점이었고, 이의제기 비율은 12%에 달했습니다. 모더레이터는 쌓이는 문의에 지쳐갔습니다.콘텐츠 모더레이션을 개별 결정의 집합이 아니라 시스템으로 바라봐야 한다는 관점을 적용한 뒤 흐름이 달라졌습니다. 여기서 콘텐츠 모더.. 2026. 5. 17. 데이터 테이블 UX (배경, 핵심 설계, 실전 적용) 어드민 데이터 테이블을 전면 개편하면서 3일 연속 풀타임으로 매달린 적이 있습니다. 솔직히 시작 전에는 "레이아웃 좀 다듬으면 되겠지"라고 가볍게 봤는데, 막상 들어가 보니 그게 아니었습니다. 1만 행 이상의 데이터를 다루는 운영자들이 하루에도 수백 번씩 들여다봐야 하는 화면이라는 걸 실감하고 나서야, 데이터 테이블이 단순한 레이아웃 작업이 아니라는 걸 깨달았습니다.왜 데이터 테이블이 UX에서 가장 어려운 과제인가국내 B2B SaaS 어드민을 보면 공통적인 패턴이 있습니다. 페이지 하단에 단순 페이지네이션, 좁은 컬럼, 작은 폰트. 이 조합이 운영자의 실수율을 가장 빠르게 높이는 구조라고 제 경험상 확신합니다. 틀린 행을 수정하거나, 금액을 잘못 읽거나, 상태값을 오인하는 일이 반복되는 환경의 공통점이 .. 2026. 4. 29. 이전 1 2 다음
