인공지능 시대, 디자인 시스템의 진화
디지털 제품과의 상호 작용을 혁신적으로 변화시키는 인공지능(AI)이 디자인 시스템에 반영되면서 새로운 지침들이 등장하고 있다. AI를 플랫폼에 통합하고자 하는 기업들은 명확하고 효과적인 AI 지침을 만드는 데 집중하고 있다. 아래는 AI 통합을 문서화한 주요 디자인 시스템의 사례들이다.
1. 카본 디자인 시스템의 AI 확장
IBM의 카본 디자인 시스템은 AI 생성 콘텐츠의 시각적 독창성을 제공함과 동시에 투명성과 신뢰성을 보장한다. 이 시스템은 AI 콘텐츠를 명확히 표시하고, 설명 가능성을 제공하는 방법을 추구하고 있다.
- AI 라벨을 사용하여 AI 생성 콘텐츠를 명시하고, 설명 가능성을 제공한다.
- 진행형 레이어를 통해 설명 가능성을 설계한다.
- 인터페이스 전반에 걸쳐 AI 시각 스타일의 일관성을 유지한다.
2. Emplifi Soul 디자인 시스템
Emplifi의 Soul 디자인 시스템은 AI 기반 애플리케이션을 통해 워크플로우를 강화하는 데 중점을 둔다.
- 사용자 주도적인 AI 상호 작용을 구현한다.
- 컨텍스트 기반의 도움을 제공하도록 AI를 설계한다.
- AI 향상 검색 및 검색 기능을 활용한다.
3. SAP Fiori 디자인 시스템
SAP Fiori 디자인 시스템은 설명 가능한 AI를 강조하여 신뢰와 투명성을 확보하고자 한다.
- 프로그레시브 디스크로저를 사용하여 레이어별 설명을 제공한다.
- 사용자 역할에 맞춘 설명을 설계한다.
- 사용자가 AI의 작동 과정을 추적하고 이해할 수 있도록 한다.
4. PatternFly AI 지침
PatternFly는 AI 상호작용을 직관적이고 접근 가능하도록 만드는 데 중점을 둔다.
- 실제 사용자 요구를 해결하는 데 AI를 활용하고, 단순한 유행 기능 추가는 지양한다.
- AI가 인간의 능력을 대체하기보다는 향상시키도록 설계한다.
- 사용자가 AI 활용에 대한 투명성을 갖도록 한다.
5. ServiceNow Horizon
ServiceNow Horizon은 기업 워크플로우 내 AI 통합을 다룬다.
- 사용자가 AI와 상호작용 중임을 명확히 이해할 수 있게 한다.
- 전통적인 방법보다 더 나은 해결책을 제시할 때만 AI를 사용한다.
- 다양한 청중과의 테스트를 통해 포괄적으로 설계한다.
6. Microsoft HAX Toolkit
Microsoft HAX Toolkit은 사용자 중심의 AI 경험을 위한 18개의 근거 기반 지침을 제공한다.
- 초반 상호작용에서 AI의 기능과 제한을 명확히 전달한다.
- 효율적인 오류 처리를 지원한다.
- 사용자 행동과 피드백을 반영하여 지속적으로 학습하고 적응한다.
이와 같은 지침들은 투명성, 사용자 제어 및 설명 가능성을 고려하여 실험적이고 반복적인 과정을 거쳐 발전하고 있다. 기업들은 이러한 디자인 시스템을 통해 AI 통합을 개선해 나가고 있다.
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