20년 넘게 소프트웨어 품질과 테스팅, 그리고 UX를 다루어 오면서 최근처럼 "측정(Measurement)"이 모호해진 시기가 없었던 것 같습니다. 과거의 정적인 시스템은 '클릭 몇 번으로 목표 과업을 완료했는가(성공률)', '화면이 직관적인가'처럼 사용성(Usability)의 측정 공식이 비교적 명확했습니다. 하지만 입력값은 물론 출력값마저 매번 달라지는 생성형 AI 시대에, 도대체 "AI 제품의 UX가 좋다"는 것은 어떻게 정량화하고 평가해야 할까요? UX 리서치 및 측정 분야의 권위자인 Jeff Sauro와 Jim Lewis가 MeasuringU에 올린 "Measuring the UX of AI"는 이 매듭을 풀 수 있는 아주 실질적이고 구조적인 힌트를 제공합니다. (출처: MeasuringU - Measuring the UX of AI / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD ) 아티클에서는 기존 소프트웨어 사용성 평가의 표준 틀이었던 SUS(System Usability Scale)나 SUPR-Q 같은 지표만으로는 AI 시스템의 UX를 완벽히 담아낼 수 없다고 말합니다. AI 시스템은 단순한 수동적 도구가 아니라 "스스로 판단하고 결과를 생성하는 자율적인 주체(Agent)"에 가깝기 때문입니다. 따라서 AI 제품의 UX를 측정할 때는 일반적인 지표 외에 다음과 같은 AI 특화 요소들이 반드시 함께 측정되어야 합니다. 정확성과 신뢰성 (Accuracy & Trust): AI가 내놓은 답이 얼마나 정확한가? 그리고 사용자가 그 결과물을 믿고 실제 업무에 활용할 수 있는가? (환각 현상 감지) 투명성과 설명 가능성 (Transparency & Explainability): AI가 왜 이런 결론을 내렸는지 사용자가 이해할 수 있도록 과정을 보여주는가? 제어 가능성 (Controllability): AI가 잘못된 방향...
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