한 줄 정의
AI를 UX 리서치 및 디스커버리 단계에 도입하여 업무 효율을 높이되, 인간 연구자의 전략적 판단과 데이터 검증을 결합하는 방법론.
핵심 요지
AI는 연구 계획 수립, 데이터 전사/정리, 인사이트 추출 및 형식 변환 등 기계적/반복적 업무를 획기적으로 가속화하지만, 최종적인 데이터 해석과 인간의 행동 이면의 맥락 파악은 반드시 숙련된 인간 연구자가 검증하고 판단해야 한다.
상세
- 4단계 프로세스: 계획(Plan) → 인터뷰/기록(Capture) → 통합(Synthesize) → 인사이트 전달(Communicate) raw/AI를 UX에 쓰는 법 3: 리서치와 디스커버리 - 출판형 다듬기.md#L20.
- Adversarial Audit(적대적 감사): AI의 낙관적/동조적 편향을 제거하기 위해 리서처가 AI 스스로의 작업을 비판하도록 유도하는 프롬프트 기술 raw/AI를 UX에 쓰는 법 3: 리서치와 디스커버리 - 출판형 다듬기.md#L144.
- 데이터 충실성: 전사 정규화 시 요약이나 의역을 금지하고 원본 인용(Quote)을 유지하여 AI가 데이터를 조작하지 않도록 방어 raw/AI를 UX에 쓰는 법 3: 리서치와 디스커버리 - 출판형 다듬기.md#L170.
예시
인터뷰 요약을 자동 생성할 때 반드시 Confidence Note(AI가 확신하는지 여부)를 포함시켜 AI의 과도한 해석 여부를 리서처가 즉시 식별하게 함 raw/AI를 UX에 쓰는 법 3: 리서치와 디스커버리 - 출판형 다듬기.md#L193.
충돌
AI 리서치 도구(자동 moderating)는 반구조화 인터뷰의 맥락이나 뉘앙스, 비언어적 신호를 잡아내지 못하므로 인간이 직접 수행해야 함 raw/AI를 UX에 쓰는 법 3: 리서치와 디스커버리 - 출판형 다듬기.md#L97.