AI 인터페이스를 채팅창에 고정하지 않기… 사용자 의도에 맞춰 입력과 출력을 따로 고르다
빅터 요코는 AI 기능의 입력과 출력 방식을 실제 작업 환경에 맞춰 선택하는 과업 조사 틀을 소개했다. 손과 시선의 여유, 소음, 판단에 필요한 정보 밀도를 따로 살피고, 같은 작업이 장소를 옮길 때도 맥락과 확인 경로가 이어지는지 검토해야 한다.
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AI의 성공 확률을 그대로 믿기 전에… 불확실성을 드러내는 제품 설계의 조건
프라틱 조글레카는 AI 예측을 확정된 답으로 다루지 않고 가설·실험·수정으로 연결하는 설계를 제안했다. 언어모델 자기 평가 연구를 함께 살펴보면, 모델이 적은 신뢰도와 실제 정답률의 관계를 확인해야 하며 설명·검토·복구 경로가 수치만큼 중요하다.
인지 접근성 참여자에게 더 많이 보인 UX 문제…30명 탐색 연구의 발견과 한계
페이블 연구자가 세 AI 시제품을 비교한 사용자 연구에서 인지적 어려움을 가진 참여자들의 더 많은 문제·제안을 보고했다. 중복 집계 방식과 작은 표본, 서로 다른 모집 플랫폼을 함께 읽어야 하며 모든 서비스의 일정한 개선률로 일반화할 수 없다.
로그인 시제품의 실패 경로까지 만들기…프로토파이 사례가 보여주는 검증의 범위
프로토파이가 입력값과 조건, 오류 표시를 가진 금융 앱 시제품을 소개했다. 고정된 값의 비교와 Face ID 애니메이션은 상호작용을 시험하는 장치이며 실제 계정 인증·생체 인식 보안을 구현한 것은 아니다.
