지정해주신 소스 문서(raw/AI를 UX에 쓰는 법 3: 리서치와 디스커버리 - 출판형 다듬기.md)를 바탕으로 **‘반구조화 인터뷰에서의 AI 한계’**에 관한 정교한 위키 노트를 작성하여 아티팩트로 등록하였습니다.
새로 작성된 위키 노트는 반구조화 인터뷰에서의 AI 한계.md에서 확인하실 수 있습니다.
주요 반영 내용 요약
- 규격화된 Frontmatter 적용:
type: claim,status: draft,sources,created: 2026-08-28,updated: 2026-08-28등의 스키마 준수.
- 검증 가능한 지표 수치 및 소스 표기:
- 2026년 기준 AI 전사 정확도 (95
98%), 테마 추출 시 전문가 코더와 일치율 (8085%), 이로 인한 15~20% 오류율 가능성 등 수치 명시 및 소스 경로 명확히 기록.
- 2026년 기준 AI 전사 정확도 (95
- 구체적 실전 예시 및 코드 모듈 포함:
- B2B 대시보드 온보딩 이탈 분석 스터디 시나리오 기반의 오용 사례 및 올바른 하이브리드 워크플로우(Python 객체 구조 예시) 포함.
- Obsidian 위키링크 연동:
- LLM, AI 기반 UX 리서치 워크플로우, 반구조화 인터뷰, AI 보조 분석 및 테마 코딩 등 지식 네트워크 확장을 위한 관련 위키 노트 링크 배치.
- 충돌(Controversy) 섹션 명시:
- 솔루션 벤더/LLM 과격론자들의 자동화 인터뷰 주장과 본 문서의 한계 규정 간의 구분을 정리하여 명시.