합성 사용자(Synthetic User)를 보는 세 가지 기준1. Overview [바로가기] 2. Anchor [바로가기]3. Align [바로가기]4. Act Act 합성 사용자는 대부분 질문에 잘 대답하는 사용자에서 출발했습니다. 그런데 합성 사용자에게 UX에 대한 의견을 구하게 되면서 의견을 생성하는 것을 넘어 실제 행동으로 경험을 할 수 있게 해야 합니다. 그래서 점점 궁금해지죠. 이 합성 사용자는 실제 사람의 경험 중에서 어디까지 행동할 수 있는가? (What can this synthetic user actually do?)Act의 자율성 합성 사용자의 행동 수준은 어떤 스펙트럼을 구성할까요? 답변 Answer 합성 사용자는 백그라운드, 니즈, 목표, 속성, 페인포인트, 선호도 등의 정보를..

합성 사용자(Synthetic User)를 보는 세 가지 기준1. Overview [바로가기] 2. Anchor [바로가기]3. Align 4. Act [바로가기]Align 합성 사용자가 실제 사용자 데이터에 잘 닿아 있다고 해서, 실제 사용자처럼 반응하는 것은 아닙니다. 실제 인터뷰, 설문, 고객 데이터, 행동 로그를 기반으로 만들어졌더라도 새로운 질문이나 새로운 제품 상황에서 전혀 다른 반응이 나오기 때문입니다. 그래서 두 번째로 이런 질문이 떠오릅니다. 이 합성 사용자는 얼마나 실제 사람같이 반응하는가?(How well does this synthetic user align with reality?) 예를 들어 여러 EV 배터리를 비교해 본 사용자는 "배터리에서 무엇이 가장 중요한가"에는 그 경험..

합성 사용자(Synthetic User)를 보는 세 가지 기준1. Overview [바로가기] 2. Anchor 3. Align [바로가기]4. Act [바로가기]Anchor AI가 생성한 사용자의 많은 특성은 실제 고객에게서 관찰된 것이 아니라 모델이 이미 학습한 사람에 대한 일반적인 패턴에서 채워집니다. ‘30대 직장 여성’이라는 조건만 있어도 AI는 수많은 다양한 합성 사용자를 생성할 수 있습니다. 우리가 입력하지 않은 정보가 자연스럽게 채워지면 어느 순간 이 모든 것들이 근거 있는 실제 데이터처럼 느껴집니다. 그래서 합성 사용자를 볼 때 다음 질문을 합니다. 이 사용자는 실제 무엇에 근거하고 있는가? (What is this synthetic user anchored in?) Anchor가 닿..

지난해, 한 콘퍼런스에서 합성 퍼소나에 대한 발표를 듣고 적잖이 충격을 받았던 기억이 납니다. 바로 피엑스디 내부 팀에서는 ReOpsAI에서 금융 관련 AI 퍼소나를 만들었고 관련 프로젝트도 진행했으니 빠르게 이 새로운 변화를 경험하고 있는 것 같습니다. 합성 사용자, 무엇이 다른가? 지난 몇 년 사이 AI 퍼소나, 합성 퍼소나, 합성 사용자, 합성 패널, 디지털 트윈 같은 말들이 빠르게 늘었습니다. 이름만 보면 다 비슷해 보입니다. 사용자의 특성을 AI에 부여하고, 질문을 던지고, 그 사람이 어떻게 생각하거나 행동할지를 알아보는 방식이니까요.하지만 조금만 들여다보면 서로 다른 문제에 답하고 있다는 걸 알 수 있습니다. OpenAI의 리서처 Saeideh Bakhshi는 합성 사용자를 입력되는 데이터..