AI를 활용해 일하는 방식을 혁신하는 UX 조직의 이야기
AI 툴 도입 초기에는 개인적 활용에 그쳤으나, 조직 전체의 역량 강화를 위해 업무 프로세스 혁신을 시도
‘Transform’과 ‘Beyond’ 트랙을 통해 AI 기반 업무 프로세스 구축 및 역량 확장을 목표로 설정
자율적인 프로젝트 발의와 스프린트 방식을 통해 구성원들의 주도적인 참여를 유도
디자이너가 문제 해결 능력을 키우고, 데이터 기반의 의사 결정을 할 수 있도록 지원
AI 네이티브(AI Native) 업무 프로세스 구축 전략
본문에서는 AI 툴을 단순히 사용하는 것을 넘어, 업무 프로세스 자체를 AI 기반으로 재설계하는 ‘Transform’ 트랙의 목표를 제시한다.
솔루션 디자인 워크플로우(Solution Design Workflow): 요구사항 분석부터 와이어프레임 제작까지 AI를 활용하여 디자인 생산성(Design Productivity) 향상을 도모
디자인 QA 워크플로우(Design QA Workflow): AI와 플러그인을 통해 디자인 검토(Design Review) 자동화, 릴리즈 품질(Release Quality) 확보 및 반복 작업 감소
커뮤니케이션 디자인(Communication Design): 프롬프트 가이드라인(Prompt Guidelines) 및 빌더 구축을 통해 결과물 품질(Result Quality) 상향 평준화
독립적인 문제 해결사(Independent Problem Solver) 양성
‘Beyond’ 트랙은 디자이너가 기획부터 검증까지 전 과정을 주도하는 ‘독립적인 문제 해결사(Independent Problem Solver)’로 성장하는 것을 목표로 한다.
문제 해결 워크숍(Problem Solving Workshop): 5 Whys 기법을 활용하여 근본적인 문제 정의(Problem Definition) 능력 강화
데이터 & 1-Pager 코스(Data & 1-Pager Course): 데이터 기반의 가설 수립 및 검증을 통해 설득력 있는 설계(Persuasive Design) 능력 배양
UX Thinking Playbook & Agent: 잠재적 리스크(Potential Risk)를 체크리스트화하고, 복잡한 기획 의도를 정리하는 도구 개발을 통해 깊이 있는 사고(Deep Thinking) 지원
조직 문화 혁신을 위한 자율적인 시스템
여기어때 UX Center는 구성원들의 자율성을 극대화하는 시스템을 구축하여 조직 문화를 혁신하고 있다.
매트릭스 조직 구조(Matrix Organization Structure): 팀(Team)과 트랙(Track)을 결합하여 도메인 전문성(Domain Expertise) 강화와 역량 확장(Competency Expansion) 동시 달성
자율적인 트랙 선택(Autonomous Track Selection): 구성원들이 자신의 강점에 맞는 트랙을 선택하고, 프로젝트를 주도적으로 수행하도록 지원
Cross Learning Session: 격월로 진행되는 세션을 통해 지식 공유(Knowledge Sharing) 및 조직 학습(Organizational Learning) 활성화
AI 시대, 조직의 지속 가능한 성장
본문은 AI 기술 도입을 넘어, 조직 문화와 일하는 방식의 혁신을 통해 지속 가능한 성장을 추구하는 UX Center의 비전을 제시한다.
AI 활용의 내재화(Internalization): AI 툴 활용 역량을 개인의 노하우가 아닌 조직의 지적 자산(Intellectual Property)으로 축적
프로세스 자동화(Process Automation): AI를 활용하여 반복적인 업무를 자동화하고, 전체 타임라인(Overall Timeline) 단축
지속적인 학습과 개선(Continuous Learning & Improvement): 새로운 AI 툴과 접근 방식을 유연하게 수용하고, 최적의 방법(Optimal Method) 지속적으로 탐색
