뤼튼 생산성 기능
롸이터(Wrtn)에서 저는 월간 활성 사용자 수(MAU) 500만 명 이상으로 성장한 AI 플랫폼 관련 업무를 담당했습니다. 다음 두 가지 케이스 스터디는 이러한 서비스를 디자인하고 출시하며 제가 해결했던 핵심 제품 과제들을 보여줍니다.
언어를 선택하세요:
사례 연구 1
AI 요약기
사례 연구 2
AI 텍스트 인간화 도구
사례 연구 #1
단편적인 워크플로우를 넘어: 멀티모달 AI 요약기를 위한 UI/UX 디자인
팀
1 PM, 1 디자이너, 3 엔지니어
역할
1인 프로덕트 디자이너
타임라인
2025년 8월 - 9월
플랫폼
웹, iOS, 안드로이드
개요
사용자가 유튜브 동영상, 문서, 웹 기사 등 서치하고 흩어져 있는 정보들을 한 공간에 쉽게 수집하고 요약할 수 있도록 하며, 친근한 AI 어시스턴트와의 자연스러운 대화를 통해 콘텐츠를 자유롭게 편집하고 재가공할 수 있는 통합 생산성 서비스를 디자인했습니다.
이 프로젝트에서 저는 유일한 프로덕트 디자이너로서 다양한 입력 형태에 대한 일관성 있는 정보 흐름을 구조화하고, 직관적인 대화를 통해 사용자가 결과물을 고도화해 나갈 수 있도록 돕는 인터랙션 모델을 설계했습니다.
문제점
사용자가 장문 비디오 및 문서 데이터를 소비할 때 직면하는 구조적 한계와 심리적 장벽을 세 개의 카드 컴포넌트로 명확하게 정의했습니다.
도구 파편화
사용자들은 유튜브 동영상을 시청하는지, PDF 보고서를 검토하는지, 아니면 뉴스 기사를 읽는지에 따라 완전히 분리된 사이트와 도구 사이를 계속 전환해야 하기 때문에 심각한 불편을 겪고 있습니다.
인지적 과부하
사용자들은 분량이 많은 글을 읽는 부담을 피하기 위해 요약 도구를 찾습니다. 하지만 AI가 계층 구조 없이 또 다른 빽빽한 텍스트 장벽으로 답변을 제공한다면, 아이러니하게도 사용자가 피하려 했던 것과 똑같은 인지적 피로를 유발하게 됩니다.
프롬프트 불안
일반적인 AI 채팅창은 딱딱하고 기계적으로 느껴집니다. 사용자가 요약본을 미세하게 수정하고 싶을 때, 원하는 결과를 얻기 위해 정확히 어떤 로봇 같은 명령어를 입력해야 할지 고민하며 일종의 '프롬프트 불안감'을 겪는 경우가 많습니다.
사용자 조사
저는 고정된 프롬프트 인터페이스와 정리되지 않은 텍스트 레이아웃에 대한 실제 사용자들의 불만 섞인 목소리를 분석하여, 이러한 사용자의 페인 포인트를 구체적인 디자인 기회로 전환했습니다.
"AI 요약도 괜찮긴 하지만, 여전히 너무 길고 딱딱해서 결국에는 제가 직접 하이라이트하고 필기하게 되더라고요. 단축 도구를 사용하는 의미가 전혀 없어져요."
사용자들은 단순히 짧은 글자 수만을 필요로 하지 않습니다. 그들에게는 지금 바로 활용할 수 있는 직관적이고 실용적인 시각 구조가 필요합니다.
"톤을 더 부드럽게 만들거나 트윗 글로 바꾸려면 프롬프트 입력창에 뭐라고 적어야 할지 항상 모르겠어요. 매번 프롬프트 가이드 치트 시트를 검색하는 것도 이제 지겹습니다."
우리는 사용자의 통제감을 회복하기 위해 명령줄 패러다임을 유연한 대화형 상호작용과 직관적인 프리셋 단축키로 전환해야 했습니다.
인사이트
이 섹션은 사용자 리서치 중 발견한 핵심 인사이트가 어떻게 주요 제품 기능으로 직접 반영되었는지를 강조합니다.
통합 입력 허브
사용자가 여러 도구를 오가며 이탈하는 것을 방지하기 위해 유튜브, 문서, 웹사이트, 텍스트를 한 곳에서 모두 흡수할 수 있는 하나의 통합된 인터페이스를 구축하는 것이 매우 중요했습니다.
줄글보다 시각적 위계
사용자들은 줄글로 가득 찬 빽빽한 단락을 마주하기보다 타임라인이나 글머리 기호 강조와 같이 레이아웃 자체에서 이미 데이터를 덩어리로 나누고 분류해 둔 화면을 원합니다.
공감 능력이 뛰어난 상담원
사용자가 빈 입력창을 멍하니 바라보며 명령어를 입력하느라 스트레스를 받게 만드는 대신, 인터페이스에는 소통의 격차를 줄여줄 수 있는 친근한 페르소나를 가진 어시스턴트가 필요합니다.
프로토타이핑
해결책
이미지 스튜디오를 별도의 제품 표면으로 설계하고, 생성·변형·라이브러리 기능을 하나의 흐름으로 통합했습니다.
4가지 규격 통합 입력 허브
깔끔한 탭 레이아웃을 사용한 4가지 포맷 통합 입력 탭 디자인을 반영하여, 사용자가 하나의 작업 공간 내에서 어떤 콘텐츠 포맷이든 즉시 붙여넣고 처리할 수 있도록 했습니다.
인지형 멀티 프리셋 레이아웃
시각적 분할(visual chunking)을 통해 독서 피로감을 즉각적으로 줄일 수 있도록 결과 영역 상단에 다중 프리셋 출력 레이아웃(Multi-Preset Output Layout)을 배치했습니다.
대화형 AI 캐릭터 패널
우측의 혹은 사용자가 수정을 요청할 때 표시되는, 친근하고 캐릭터 중심의 'Roi' 인터랙션 패널을 통합하여 사용자가 부담 없는 대화를 통해 텍스트를 공동 창작하고 다듬을 수 있도록 안내합니다.
영향
통합 입력 아키텍처(Integrated Input Architecture)는 크로스 플랫폼 탐색을 없앰으로써 콘텐츠 집계 중 발생하는 일반적인 사용자 이탈률을 성공적으로 줄였습니다.
다중 프리셋 탭(Multi-Preset Tabs)을 활용한 시각적 레이아웃 구조는 데이터 스캔 가능성을 크게 향상시켜 정보 이해 속도를 높였습니다.
'Roi'를 통한 대화형 인터랙티브 개선은 프롬프트 오류를 최소화하고 최종 요약본 생성에 이르는 경로를 획기적으로 단축했습니다.
~4배 더 빠름
작업 완료 속도
-35%
AI 처리 중 이탈
반사
기술적 역량과 생성형 UX의 가교 역할
AI 엔진이 아무리 강력하더라도 출력이 시각적 계층 구조가 없거나 제어하기 위협적으로 느껴진다면 훌륭한 경험을 제공하지 못한다는 것을 깨달았습니다. 이 프로젝트를 통해 프로덕트 디자이너의 궁극적인 역할은 복잡한 기술적 역량을 직관적이고 맥락을 인지하는 사용자 흐름으로 인간화하는 것임을 다시 한번 깨달았습니다.
사용자에게 권한을 부여하는 것의 중요성
사용자가 일방적인 AI 출력을 수동적으로 수용하도록 강요하는 인터페이스는 빠르게 이탈을 초래합니다. 이번 프로젝트는 사전 설정된 바로가기와 유기적인 대화를 통해 사용자가 AI와 손쉽게 맞춤화하고 공동 창작을 하면서 통제감을 느낄 수 있도록 주체성을 부여하는 것이 얼마나 중요한지 배울 수 있는 소중한 기회였습니다.
사례 연구 #2
고급 문장 제어 구조를 통한 생성형 텍스트 UX의 혁신
팀
1 PM, 1 디자이너, 3 엔지니어
역할
1인 프로덕트 디자이너
타임라인
2025년 9월~10월
플랫폼
웹, iOS, Android
개요
Text Humanizer는 AI가 생성한 텍스트의 본래 의미를 유지하면서 더 자연스럽고 사람 같은 글쓰기로 변환해 주는 기능입니다.
생성형 AI가 콘텐츠 초안 작성을 위한 일반적인 도구가 되었지만, 많은 사용자는 여전히 반복적인 어구, 지나치게 화려한 문장 구조, 개인적인 목소리의 부재 등으로 인해 출력물을 편집하는 데 상당한 시간을 소비하고 있습니다.
Text Humanizer는 AI 특유의 인지 가능한 패턴을 줄이고 의도한 맥락에 더 잘 맞도록 글쓰기 스타일을 조정하여 사용자가 AI 생성 콘텐츠를 다듬을 수 있도록 도와줍니다.
문제점
생성형 AI가 글쓰기 속도를 크게 향상시켰지만, 많은 사용자들은 추가적인 편집 없이 출력물을 그대로 사용하는 데 어려움을 겪었습니다.
글이 지나치게 다듬어지고 로봇 같다는 느낌이 들었습니다
유사한 문구와 전환이 반복적으로 나타났습니다
사용자 조사
학생 및 직장인들과의 인터뷰를 통해 AI가 주로 초안 작성에 사용된다는 사실이 밝혀졌습니다.
"유사한 어구와 전환구가 반복해서 나타났습니다"
"저는 인공지능(AI)의 과정을 신뢰할 수 없습니다"
참가자들은 한결같이 한 가지 요구 사항을 강조했습니다. "진짜 사람이 쓴 것처럼 들리게 해주세요." 또한, 패러프레이징(문장 재구성) 도구를 사용해 본 경험이 있는 사용자들은 재작성 과정에서 의미가 왜곡되거나 상실될 수 있다는 우려를 자주 표명했습니다.
사용자 조사
연구 결과에 따르면 사용자들이 주로 AI 감지를 우회하려고 한 것은 아니었습니다.
대신, 그들이 원했던 것은 다음과 같습니다:
자연스러운 글쓰기
보존된
의미
변경 사항에 대한 투명성
모든 것을 처음부터 다시 작성하는 대신, 텍스트 휴머니자이저는 저자의 원래 의도를 존중하면서도 가독성을 향상시키는 지능적인 편집 레이어 역할을 해야 했습니다.
해결책
변경 사항 적용하기
최종 출력만 보여주는 대신 수정된 문구를 강조하여 사용자가 변경 사항을 이해하고 검토할 수 있도록 했습니다. 이는 투명성을 높이고 사용자가 최종 결과에 대한 신뢰를 유지하는 데 도움이 되었습니다.
조절 가능한 재작성 강도
서로 다른 글쓰기 작업에는 서로 다른 수준의 개입이 필요했습니다. 이를 지원하기 위해 우리는 Light, Balanced, Strong의 세 가지 재작성 모드를 도입했습니다.
사용자는 자신의 목표에 따라 텍스트를 얼마나 적극적으로 변형할지 선택할 수 있었습니다.
다양한 글쓰기 톤 지원
자연스러운 글쓰기는 맥락에 따라 달라지기 때문에 기본, 친근함, 격식 있음, 학술적 등 다양한 어조 옵션을 도입했습니다. 이를 통해 사용자는 동일한 콘텐츠를 다양한 독자와 상황에 맞게 조정할 수 있습니다.
중요한 용어 보존
사용자들은 브랜드명, 기술 용어 및 주요 개념이 변경되는 것에 대해 강한 우려를 표명했습니다. 이를 해결하기 위해 당사는 텍스트 재작성 시 중요한 용어를 보호하는 키워드 보존 기능을 도입했습니다.
영향
글쓰기 작업 흐름의 마찰 감소
이전에는 사용자가 콘텐츠를 생성, 편집 및 마무리하기 위해 여러 도구 간을 자주 이동해야 했습니다. 하지만 Humanizer를 글쓰기 워크플로우에 직접 통합함으로써 사용자는 제품을 벗어나지 않고도 전체 프로세스를 완료할 수 있게 되었습니다.
투명성을 통한 신뢰 향상
수정 사항을 시각적으로 보여줌으로써 사용자는 자신의 콘텐츠가 어떻게 변경되었는지 더 잘 이해할 수 있었습니다. 사용자는 AI로 대체된다는 느낌을 받기보다는 편집 과정에 더 참여하고 있다고 느꼈습니다.
반사
이 프로젝트를 통해 중요한 교훈을 다시 한번 깨달았습니다. 사람들은 AI가 자신의 글에 대한 소유권을 갖는 것을 원치 않는다는 점입니다.
그들은 AI가 자신의 생각을 보다 자연스럽게 표현하는 데 도움을 주기를 원합니다. 가장 가치 있는 교정 경험은 콘텐츠를 완전히 새로 쓰는 것이 아니라, 본래의 의도를 보존하면서 명확성과 진정성을 향상시키는 것입니다.
앞으로 저는 일반적인 재작성을 넘어 각 사용자의 고유한 목소리를 반영하는 개인화된 글쓰기 스타일을 지원할 수 있는 기회가 있을 것으로 기대합니다.
