UX 라이팅을 돕는 AI 툴
AI를 향한 호기심이 당연하게 여겨지는 요즘, 피엑스디(pxd)는 여러 가지를 실험하고 있습니다. AI가 세상의 자료를 학습하는 것처럼 피엑스디도 AI를 학습하고 업무에 도움이 될 작은 도구를 만들어보고 있죠. UX 라이팅 어시스턴트(UX Writing Assistant)는 그 실험의 결과물 중 하나입니다. 원하는 글쓰기 방향성을 용어집과 글쓰기 규칙의 형태로 AI에 제공하면, 이를 바탕으로 AI가 문장을 검토하고 개선안을 제안해 주는 도구입니다.
성공적인 UX 라이팅을 위해 각 기업은 글쓰기 전략을 문서로 정리한 가이드라인을 만듭니다. 브랜드에 알맞은 목소리를 지키기 위한 원칙을 정하고 일관된 글쓰기를 위한 규칙을 만들죠. 하지만, 가이드라인이 있다고 하더라도 이를 제대로 지키는 건 쉽지 않습니다. 글에는 수학 계산처럼 명확한 하나의 답이 존재하지 않기에 사람마다 이해하는 바가 다를 수 있기 때문입니다. 피엑스디 역시 비슷한 경험을 겪은 바 있기에 AI를 활용해 보기로 했습니다. AI가 과연 우리의 글쓰기를 얼마나 도와줄 수 있을지 그 궁금함을 해소해 보고 싶었죠.
더 똑똑한 UX 라이팅 어시스턴트를 위해
UX 라이팅 어시스턴트는 글쓰기 규칙과 용어집, 두 가지 형식으로 이뤄진 가이드라인을 학습합니다. 범용성을 생각해 만든 테스트 버전인 만큼 이를 고려해 글쓰기 규칙을 작성했습니다. ‘공급자 중심의 언어를 사용자 중심의 언어로 바꾼다.’ 거나 ‘의미가 크게 달라지지 않는다면 영어보다는 한국어를 사용하라'는 내용 등으로 구성했죠.
용어집은 ‘올바른 용어'와 ‘올바르지 않은 용어'로 항목을 나눠 AI가 문장에서 용어집의 단어를 발견하면 이를 올바른 방향으로 바꿀 수 있도록 직관적인 구조로 만들었습니다. 항목별로 수정의 이유를 덧붙이고, 매 문장 개선 시 모든 용어를 검토할 수 있도록 프롬프트를 설계했죠.
글쓰기 규칙을 세분화하고 용어집을 만든 건 AI에게 가이드라인을 더 직관적으로 전달하기 위한 시도였습니다. 만약 UX 라이팅 어시스턴트에게 보통의 글쓰기 가이드라인을 학습시키기 위해서는 이를 가공하는 과정이 필요할 겁니다. 인간을 위해 쓰여진 가이드라인을 AI에 친화적인 방향으로 틀어보는 일이라고 할 수 있죠. 여전히 부족함은 있겠지만, AI를 알아가는 과정이라고 생각합니다.
UX 라이팅 어시스턴트는 어떻게 문장을 개선할까?
이제 UX 라이팅 어시스턴트가 실제로 문장을 어떻게 개선하는지 살펴보겠습니다. 이미지에 사용한 예시 문장은 생성형 AI가 만든 문장입니다. UX 라이팅을 돕는 도구를 만들었는데, 성능을 시험해 볼 만한 문장을 만들어달라고 부탁했죠. UX 라이팅 어시스턴트는 이 문장을 어떻게 고쳤을까요?
UX 라이팅 어시스턴트는 두 단계를 거쳐 문장을 개선합니다. 이 과정을 요리에 빗대어 볼 수 있는데요. 먼저, 학습한 용어집을 바탕으로 문장에서 올바르지 않은 단어를 찾고 이를 더 적절한 단어로 수정합니다. UX 라이팅 어시스턴트가 ‘지침'을 ‘안내'로, ‘이메일'을 ‘메일'로 고친 것처럼 말이죠. 용어집이라는 체로 문장을 한 번 거르며 재료를 다듬는 과정으로 생각할 수 있습니다.
요리에서 레시피에 따라 준비한 재료를 활용하듯, UX 라이팅 어시스턴트는 글쓰기 규칙에 따라 앞서 용어집으로 다듬은 문장을 재구성합니다. 예시 문장을 고칠 때 UX 라이팅 어시스턴트가 ‘문장의 명확성을 떨어뜨리는 미사여구를 빼고 문장을 짧게 작성하되, 핵심 메시지는 유지하라'는 규칙을 따른 것처럼 말이죠. UX 라이팅 어시스턴트가 개선한 문장이 어떻게 느껴지실까요?
끝나지 않을 피엑스디의 실험
피엑스디의 구성원은 주로 업무에 피그마를 활용하기에, 기존에는 UX 라이팅 어시스턴트를 피그마 플러그인의 형태로 만들어 내부에서 사용하고 있었습니다. 이번에는 더 일반적인 상황에서도 이 도구를 활용할 수 있도록 웹 버전을 만들었죠.
UX 라이팅 어시스턴트의 제작은 구성원의 필요에서 시작했습니다. 그리고 이 도구를 직접 만들어 써보는 일련의 과정이 모두 의미 있었다고 생각합니다. AI의 현재와 우리의 가능성을 확인해 볼 수 있었기 때문입니다. 앞으로도 피엑스디는 꾸준한 실험을 이어가고자 합니다. 지금의 UX 라이팅 어시스턴트를 테스트하며 발전 방안을 모색하거나, AI를 활용해 또 어떤 필요를 채울 수 있을지 고민을 이어갈 계획이죠.