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AI One Portal
Client
SKT
Services
PC Web
Industries
AI
Role
UX Strategy (80%)
UI Design (50%)
Date
2024/05~08 (3months)
AI One은 AI 서비스 개발을 위한 AI 올인원 플랫폼
서비스를 개발하는 사내 구성원을 위해 AI 기능 적용에 필요한 다양한 AI 모델과 활용 도구를 제공하는 올인원 포털입니다. SKT의 모든 서비스 개발 구성원은 AI One을 통해 AI 모델을 튜닝하고 테스트하며 효과적으로 활용할 수 있습니다. 나아가 외부 파트너사와 기업 고객을 위한 B2B 개발을 추가적으로 진행하여 SKT의 AI 기술 역량을 확장하고, B2B 시장에서의 경쟁력을 강화하며 협력 생태계를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.
1. 미션
사내 개발자, 기획자,디자이너가 다양한 AI 모델을 튜닝하고 테스트하여 SK 서비스에 최적화된 AI 솔루션을 신규 구축
AI 기술이 급부상하며 산업의 핵심 동력으로 자리 잡은 가운데, SK는 AI를 활용한 차별화된 서비스 가치를 창출하기 위해 AIX* 가속화를 목표로 하고 있습니다. 이를 실현하기 위해 내부 구성원이 AI 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 환경을 조성하고자 하였습니다.
* AIX : AI Transformation의 약자로 기업의 본질 향상을 위해 AI을 도입하여 사업 성과를 향상시키는 것
진행 기간
24년 8월~24년 10월까지 약 3개월 동안 진행
기대 효과
누구나 손쉽게 서비스에 적합한 AI를 생성하고 커스텀, 테스트하며 활용할 수 있다.
운영자는 전체 AI 모델의 현황과 상용 승인을 통해 AI 품질을 보장한다.
회사는 서비스별 AI 반영 비율을 높여 AI 사업 성과를 강화할 수 있다.
2. 문제 정의
클라이언트와 현업 실무자 인터뷰를 진행하여 AI One Portal의 현 상황과 니즈 파악
타겟 사용자
: AI, 낯설고 막연한 심리적 부담사내 서비스 개발자들은 AI 기술 활용 경험이 거의 없었습니다. 대다수의 타겟 사용자군은 비개발자(기획자, 디자이너 등)로 이루어져 있어 기술의 난이도와 도입 과정에서 큰 심리적, 실무적 부담을 느꼈습니다. AI 기술을 기존 서비스에 어떻게 적용해야 할지에 대한 초기 시작 단계의 경험이 중요한 UX이슈로 떠올랐습니다.
협업 실무자
: 짧은 일정 속, 명확한 UX 방향성 부재프로젝트 초기, 짧은 일정과 제한된 리소스 속에서 1차 릴리즈는 서비스 소개와 가입 유도에 초점이 맞춰졌습니다. 그러나 이 과정에서 AI 기술 도입과 사용자 가치를 고려한 명확한 UX 방향성을 정의하지 못했고, 팀 간 목표 합의도 부족한 상태였습니다.
클라이언트
: AI 서비스별 체계적 운영 관리의 필요성 대두AI 모델 관리 기능은 전체 서비스의 AI 품질을 유지하고 지원하기 위해 운영의 핵심 요소로 부각되었습니다. 서비스별 모델 사용 현황과 비용 적합성을 점검하며, 이를 체계적으로 관리할 수 있는 운영 시스템의 필요성이 명확해졌습니다.
3. 전략
프로젝트 마일스톤을 설정, 방향성과 목표를 합의 후 실행을 위한 전략 도출
초심자 중심 UX 설계와 서비스 일관성 확보, 그리고 AI 모델 운영 체계화를 목표로 단계별 마일스톤을 설정하였습니다. 이를 통해 서비스 확장성과 운영 효율성을 동시에 달성할 수 있도록 UX 방향성을 명확히 하고자 하였습니다.
전략 1 - As is 분석하기
1차 상용 버전(MVP)기반 개선 포인트 도출하여 핵심 사용성을 개선한다.
1차 상용본은 사내 사용자 모객을 위한 최소 기능(신청 및 승인 등)이 포함된 MVP 버전이었습니다.
해당 버전 기반으로 클라이언트의 요구사항 + VOC를 통해 발견한 개선 포인트는 다음과 같았습니다.
전략 2 - 타겟 사용자를 위한 UX 설계하기
타겟 사용자를 정의하고 사용 여정을 기반으로 사용자 중심 맞춤형 전략을 세운다.
전략 3 - AI 트랜드 반영하기
최신 AI 트렌드와 글로벌 AI 서비스 사례를 조사하여 주요 패턴과 인사이트를 반영한다.
최신 AI UX 트렌드와 사용자 행동 변화를 분석하여 서비스 개선 방향성을 설정하고, Playground와 Fine-tuning 환경에서의 AI 모델 활용 흐름을 연구해 확장성과 편의성을 고려한 최적화 방안을 마련하기 위한 핵심 요소를 발견했습니다.
💡 실행 방식 - 애자일 기반의 유연한 대응과 협업
스프린트 단위 업무 진행을 통해 개발 및 UX 개선 작업을 반복적으로 수행
개발 진행 상황과 피드백을 실시간으로 반영하여 유연한 대응을 최적화
UX 설계 단계에서도 개발자와의 긴밀한 협업을 통해 기능 확장과 최적화를 효과적으로 지원
4. UX 결과물
AI 활용을 극대화하는 최적의 UX 환경 구축
1) 일관된 AI 사용 경험을 위한 UX 디자인 가이드 정립
일관된 AI 사용 경험을 위해 레이아웃 패턴을 최적화하고, 중복 컴포넌트를 정리하며, 사용자 친화적 용어를 정립하였습니다. 다만, 표준화된 용어는 인지 장벽을 고려해 그대로 적용하였습니다.
효과
일관된 UX 패턴을 제공하여 사용자의 학습 부담을 줄이고 쉽게 AI 경험을 시작할 수 있었습니다.
추후 신규 기능 추가 시 디자인 가이드 활용을 통하여 확장성과 유지보수 효율성을 기대하고 있습니다.
후속 액션
서비스 성장에 따라 AI 기능이 확장으로 가이드와 도움말을 지속적 보완 및 업데이트를 진행할 예정입니다.
2) 초심자 중심의 더 쉽고 직관적인 AI 경험, 목적별 맞춤 UX 설계
사용자의 사용 맥락을 고려해 랜딩 페이지를 구분하고, 단계별 맞춤 정보를 제공하여 UX 최적화를 진행했습니다. 또한 불필요한 단계를 제거해 AI를 바로 활용할 수 있도록 절차를 간소화하고, 실시간 도움말을 제공하여 초심자도 쉽게 접근할 수 있도록 설계하였습니다.
효과
맞춤 정보 제공으로 AI 활용 진입 장벽을 완화하였으며 가이드 제공으로 사용자 혼란을 감소시킬 수 있었습니다.
후속 액션
지속적으로 사용자 행동 데이터 분석을 통해 랜딩 페이지 및 사용 흐름 최적화를 위한 업데이트가 준비 중입니다.
3) AI 기능 최적화를 위한 UX 설계 및 사용자 경험 최적화
AI 대화형 인터페이스 최적화
기존의 대화형 사용 패턴에 반영하여 예측 가능한 시스템 설계, 단 어시스턴트와의 대화는 일반적인 채팅과 다르게 사용자가 능동적으로 정보를 탐색하고 목적을 달성하는 과정으로 사용자가 흐름을 주도할 수 있는 채팅 경험을 제공하는 것에 집중하였습니다. (예 : 시스템 프롬프트, 새로운 응답 자동 스크롤, 수정 후 재실행 등)최대 4개의 모델 동시 비교를 위한 멀티뷰 지원
동일한 질문에 대한 모델별 답변 비교가 용이하도록 레이아웃을 구성하였습니다. 모델 추가/삭제 및 옵션 변경 시 화면 전환이 자연스럽게 이루어져 사용자의 컨텍스트를 방해하지 않도록 설계하였습니다.그 외 시스템/어시스턴트 프롬프트 Sync 등 AI 모델 테스트 세부 시나리오 최적화
🕹️ 의사결정을 위한 Lo-Fi Prototype
즉각적인 정보 확인을 위한 레이아웃 구성
Fine-tuning 메뉴에 진입하자마자 모델 상세 정보를 바로 확인할 수 있도록 불필요한 뎁스를 제거하고, 2:1 비율의 2컬럼 레이아웃을 적용하여 접근성을 향상시켰습니다.상태를 한눈에 파악할 수 있는 관리 시스템
모델 상태를 직관적으로 파악할 수 있도록 상태별 태그와 배포 필터링 기능을 도입해 정보 인지 속도를
높이고 빠른 대응이 가능하도록 하였습니다.모델 타입별 배포 가이드와 직관적인 조작 흐름 설계
자동 배포되지 않는 모델은 생성 단계에서 안내를 제공하고, 리스트 내 강조 표시와 필터 기능을 제공해
사용자가 즉시 인지하고 대응할 수 있도록 유도하였습니다.
효과
AI 실험, 최적화, 운영 전반에서 직관적인 UX를 적용하여 사용자의 접근성을 높이고 복잡한 프로세스를 간소화하여 효율적인 의사결정을 지원하였습니다.
후속 액션
실제 사용자 피드백을 반영하여 최적화 및 활용성 고도화를 예정하고 있습니다.