사용자 리서치, 아이디어 발상, 프로토타이핑까지… 과연 어디까지 AI에게 맡길 수 있을까? 이 책은 ‘AI를 도구로 쓰는 법’을 넘어, ‘AI와 함께 디자인 문제를 정의하고 해결하는 방법’을 제시합니다. 디자이너가 AI의 결과물을 선별·검증·재구성하며 진짜 협업 파트너로 활용하는 과정을 실습 중심으로 구성했습니다.

▣ 01장: 오리엔테이션 1.1 인공지능과 디자인 __1.1.1 디자이너가 AI 활용을 배워야 하는 이유 __1.1.2 생성형 AI의 개념과 디자인 분야에서의 활용 현황 1.2 AI와 UX 디자이너의 협업 __1.2.1 UX 실무자들이 생각하는 AI와의 협업 __1.2.2 AI를 사용할 때 꼭 알아야 할 한 가지: 사실 검증 __1.2.3 AI와의 협업을 위한 프로젝트 주제 선정 방법 __1.2.4 앞으로 사용할 AI 도구의 종류 ▣ 02장: UX 디자이너와 AI의 협업 과정: 데스크 리서치 2.1 프롬프트 엔지니어링 __2.1.1 구체적인 조건 작성하기 __2.1.2 필요한 조건에 대한 정보 얻기 __2.1.3 맥락 제시하기 __2.1.4 전문 용어에 대한 정의를 사전에 제시하기 __2.1.5 하이퍼파라미터 튜닝하기 __2.1.6 특정 정보 제외하기 __2.1.7 추가 프롬프트를 입력하여 원하는 답변 얻기 __2.1.8 딥 리서치(Deep Research)를 제대로 활용하기 위한 프롬프트 작성법 2.2 디지털 에스노그라피와 소셜 리스닝 __2.2.1 에스노그라피 __2.2.2 소셜 리스닝 (1) - Perplexity __2.2.3 소셜 리스닝 (2) - Listly와 Claude ▣ 03장: UX 디자이너와 AI의 협업 과정: AI 사용자 인터뷰 3.1 가상의 AI 퍼소나 인터뷰 - GPTs __3.1.1 가상의 AI 퍼소나 대상 자동 인터뷰 생성 __3.1.2 가상의 AI 퍼소나 대상 직접 인터뷰 진행 3.2 AI 퍼소나와 인터뷰하기 - Synthetic Users __3.2.1 로그인 및 인터뷰 종류 선택 __3.2.2 인터뷰 배경 및 퍼소나 정보 입력하기 __3.2.3 가상의 사용자 인터뷰 결과 확인하기 __3.2.4 AI 가상 인터뷰 결과를 책임감 있게 사용하는 방법 3.3 클론 AI 인터뷰 __3.3.1 GPT 장기 기억 데이터로 클론 AI 만들기 __3.3.2 내면 탐구 인터뷰를 통한 클론 AI 만들기 ▣ 04장: UX 디자이너와 AI의 협업 과정: UX 모델링 4.1 어피니티 다이어그램 __4.1.1 어피니티 다이어그램 준비하기 __4.1.2 어피니티 다이어그램 정리하기 (1) - GPT 4o __4.1.3 어피니티 다이어그램 정리하기 (2) - NotebookLM __4.1.4 인터뷰 데이터 분석하기 - Lilys AI 4.2 사용자 모델링: 유저 퍼소나 __4.2.1 최종 퍼소나 설정하기 __4.2.2 퍼소나 이미지 생성하기 __4.2.3 서비스 링크 기반 퍼소나 생성하기 __4.2.4 퍼소나 생성을 통해 마케팅 전략 세우기 4.3 경험 모델링: 유저 저니맵 __4.3.1 유저 저니맵 내용 생성하기 (1) - GPT-4o __4.3.2 유저 저니맵 내용 생성하기 (2) - GPTs __4.3.3 수정과 공유가 가능한 표로 만들기 __4.3.4 유저 저니맵 시각화하기 (1) - GPTs(Mermaid Chart, Diagram Show Me) __4.3.5 유저 저니맵 시각화하기 (2) - GPTs(User journey map maker, UX GPT) __4.3.6 유저 저니맵 시각화하기 (3) - Claude 4.4 UX 모델링 템플릿 __4.4.1 미로(Miro) __4.4.2 피그잼(Figjam) ▣ 05장: UX 디자이너와 AI의 협업 과정: 프로토타이핑 및 테스트 5.1 스토리보드 제작 5.2 AI를 활용한 프로토타이핑 __5.2.1 솔루션 도출부터 시각화까지: Claude __5.2.2 웹 페이지 생성 AI: Relume, Readdy __5.2.3 모바일 프로토타이핑 AI: Galileo AI, Motiff __5.2.4 UI 화면 복제 AI: Codia, Visily AI __5.2.5 노코드 웹/앱 개발 AI: Bolt.new 5.3 프로토타입 고도화 : 디자인 애셋 생성 __5.3.1 구글 확장 프로그램, AIPRM : 텍스트로 프롬프트 생성 __5.3.2 구글 확장 프로그램, AIPRM : 이미지로 프롬프트 생성 __5.3.3 midjourney : 텍스트와 이미지 프롬프트를 조합하여 디자인 애셋 생성 5.4 AI를 활용한 테스트 __5.4.1 사용성 테스트 - Klever __5.4.2 시선 추적 - Attention Insight __5.4.3 A/B 테스트 - GPT 4o, Rapid A/B 테스트 __5.4.4 UI 개선 피드백 - ChatGPT ▣ 06장: 디자이너가 꼭 알아야 할 AI 트렌드 6.1 아첨하는 AI와 적대적 AI __6.1.1 친밀한 AI, 아첨의 위험 __6.1.2 적대적 AI vs. 아첨형 AI 6.2 사용성 테스트에 참여하는 AI __6.2.1 토스의 휴리봇 사례 __6.2.2 인간 사용자와 유사하게 답변하도록 만드는 프롬프트 6.3 포커스 그룹 인터뷰: AI 에이전트 간의 협업 __6.3.1 AI 에이전트 간의 소통과 협업 __6.3.2 AI 에이전트 토론시키기 6.4 바이브 코딩: AI 에이전트 토론 프로그램 만들기 __6.4.1 CLI 기반 프로그램 만들기 __6.4.2 GUI 기반 프로그램 만들기 __6.4.3 바이브 코딩 시대에 요구되는 역량 6.5 미래의 디지털 인터페이스 변화: 더 이상 앱이 필요 없는 시대 6.6 Figma Make로 주간회고 서비스 만들기 __6.6.1 Figma Make 기본 사용법 __6.6.2 Figma Make로 주간 회고 프로그램 만들기 __6.6.3 Figma Make의 한계와 활용법 6.7 윤리적 이슈를 고려한 AI와 디자이너의 파트너십 __6.7.1 UX 디자이너와 AI의 협업 과정에서 발생하는 윤리적 이슈 3가지 __6.7.2 AI와 윤리적으로 협업하기 위해 UX 디자이너에게 요구되는 새로운 역할 3가지

★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ◎ AI 디자인 협업 사이클 실습 문제 발견부터 솔루션 도출까지 이어지는 ‘입력 → 생성 → 판단 → 실행’의 협업 프로세스를 직접 체득합니다. ◎ 프롬프트 엔지니어링 실전 훈련 ChatGPT, Claude, Gemini를 활용해 구체적 조건 설정, 맥락 제시, 정보 요약, 딥 리서치 프롬프트 작성 등 AI에게 원하는 답을 정확히 이끌어내는 방법을 실습합니다. ◎ AI 사용자 리서치 자동화 GPTs와 Synthetic Users를 활용해 가상의 사용자를 생성하고 인터뷰를 진행하며, 실제 리서치처럼 인사이트를 도출하는 과정을 경험합니다. ◎ UX 데이터 분석 및 모델링 NotebookLM, Lilys AI, GPT-4o를 이용해 사용자 데이터를 빠르게 분석하고, 어피니티 다이어그램과 유저 저니맵을 자동으로 완성합니다. ◎ AI 기반 프로토타이핑과 테스트 Claude, Galileo, Motiff, Bolt.new, Attention Insight, Klever 등을 연계하여 프로토타입을 생성하고, 시선 추적 및 A/B 테스트로 디자인을 검증합니다. ◎ AI 트렌드 및 실무 확장 Figma Make를 활용한 회고 자동화, AI 에이전트 간 협업, 바이브 코딩 기반의 확장형 디자인 실험 등 최신 AI 트렌드를 실무 관점에서 학습합니다.