(영상) 서비스디자인과 사회적 영향 - 라라 쉬벨스키

IIITP ACM SIGCHI가 주최한 'Hour of AI' 행사의 기조연설입니다. 연사로 나선 독일 코드 대학교(CODE University)의 라라 쉬벨스키(Lara Schibelsky) 교수는 기술을 사회적 시나리오와 생태계의 관점에서 바라봐야 한다고 강조합니다. 특히 AI 시대에 기술이 사회에 미치는 영향과 윤리적 책임을 고려한 '서비스디자인'의 중요성을 역설하며, 이를 실현하기 위한 서비스디자인 방법론을 제시합니다.

서비스 디자인과 그 영향 (Service Design and Its Impacts)
강연 제목: 서비스디자인과 그 영향 (Service Design and Its Impacts)
초청 연사: 라라 쉬벨스키(Prof. Lara Schibelsky) 교수
주최: IIITP ACM SIGCHI
날짜: 2025년 12월 11일
원본 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=ZddVo8Ew9h4
번역 : 제미나이 (요약, 생략된 부분이 있을 수 있습니다. 원본을 봐 주세요.)
출처 : IIITP ACM SIGCHI
핵심 주제: #UX디자인 #인공지능 #사회적영향

라라 쉬벨스키 고도이 피콜로 (Lara Schibelsky Godoy Piccolo)
디지털 혁신을 설계하는 데 있어 사회적 책임과 참여적 접근 방식을 취하는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 연구자이자 교육자입니다. 기후 변화, 사회적 불평등, 기술에 대한 보편적 접근 등 전 지구적 과제에 사람들과 지역사회를 참여시키는 기술의 역할과 디자인을 주로 연구합니다. 비판적 교육학(critical pedagogy)과 호기심 주도 학습에 관심이 많은 열정적인 교육자입니다. IFIP TC13 HCI 교육 워킹 그룹의 의장을 맡고 있습니다. 사회-기술 시스템, 사회적 인식을 고려한 컴퓨팅(socially-aware computing), 접근성, 포용적 디자인, 참여 디자인, 사용자 중심 방법론, 서비스 디자인.

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[강연 시작: 진행자 소개]

진행자 (학생): 안녕하세요 여러분. 저희는 IIITP의 ACM SIGCHI(시그카이) 챕터입니다. 이제는 저희가 어떤 단체이고 여기서 무엇을 하는지 모두 기억하시리라 믿습니다. 저희는 기술과 디자인을 융합하여 학생들이 미래를 위해 성장하도록 돕는 학생 챕터입니다.

오늘 교수님께서 초청 연사로 이 자리에 함께해 주셨습니다. 이번 행사는 모든 ACM 챕터에서 매년 진행하는 'AI의 시간(Hour of AI)' 주간 행사의 일환입니다. 'AI의 시간'은 일주일 동안 매일 한 시간씩 AI란 무엇인지, AI를 기술 및 서비스 영향과 어떻게 결합할 수 있는지, AI가 우리의 일상에 미치는 영향은 무엇인지, 그리고 AI에 어떤 디자인 방법론이 포함되는지를 논의하는 자리입니다.

우리는 AI를 만드는 방법은 알고 있습니다. 하지만 AI가 우리 시스템에 적절히 통합되고 사용자가 AI와 올바르게 상호작용하게 하려면 실제로 어떻게 해야 할까요? 오늘 모신 교수님께서는 이 분야에 매우 뛰어난 분이십니다. 그럼 행사를 진행해 보겠습니다. 스리(Sri) 선생님, 학생들에게 교수님 소개를 부탁드립니다.

스리칸트 (지도 교수): 안녕하세요 교수님, 저는 스리칸트입니다. 그리고 학생 여러분 반갑습니다. 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)과 책임감 있는 디자인, 혹은 사회적 책임 디자인 분야의 선구적인 목소리를 내고 계신 라라 피콜로(Lara Piccolo) 교수님을 소개하게 되어 기쁩니다.

교수님께서는 브라질 캄피나스 대학교(University of Campinas)에서 석사와 박사 학위를 받으셨습니다. 라라 교수님의 연구는 기후 변화, 사회적 불평등, 디지털 포용과 같은 전 지구적 과제에 기술이 사람들과 지역사회를 어떻게 참여시킬 수 있는지에 초점을 맞추고 있습니다.

교수님은 열정적인 교육자로서 현재 IFIP 13.1 HCI 교육 워킹 그룹의 부의장이자 베를린의 코드 대학교(CODE University of Applied Sciences) 인터랙션 디자인 교수로 재직 중이십니다. 교수님의 경력은 NGO, 학교, 공공 기관과의 영향력 있는 협업을 포괄하며, 항상 접근성, 포용적 디자인, 참여적 접근 방식에 중점을 두고 있습니다.

그럼 다 함께 라라 교수님을 환영해 주시기 바랍니다.

[본 강연: 라라 피콜로 교수]

라라 교수 (Prof. Lara): 친절한 소개 감사드립니다. 소리 잘 들리시나요? 네, 들리신다고요? 좋습니다.

초대해 주셔서 정말 감사합니다. 이렇게 많은 똑똑한 학생들로 가득 찬 강의실을 보니 영광스럽고, 제가 그동안 배운 것들을 여러분과 공유할 수 있는 기회를 갖게 되어 기쁩니다. 이곳에 오게 되어 큰 기쁨입니다.

화면에서 보시다시피 제가 햇빛을 피하려고 몸을 좀 기울이고 있습니다만, 제가 있는 독일은 지금 겨울입니다. 그래서 비타민 D를 섭취할 기회를 절대 놓칠 수 없죠. 그래서 햇빛을 좀 쬐고 있는데, 화면을 더 잘 보려고 제가 가끔 몸을 피하는 모습을 보시게 될 겁니다. 그래도 이 상황을 최대한 활용해야겠죠.

그럼 제 슬라이드를 공유하겠습니다. 잘 보이시나요? 네, 완벽하네요. 시작해 봅시다.

오늘 제가 여러분을 위해 준비한 주제는 '서비스 디자인(Service Design)'과 그 이면에 있는 사회적 인식 및 영향(Social Awareness and Impact)에 관한 것입니다. 앞서 소개를 잘 해주셔서 제 소개를 더 길게 할 필요는 없겠지만, 제가 어떤 배경에서 왔고 어떻게 이 주제에 도달하게 되었는지 맥락을 조금 설명해 드리고 싶습니다.

저는 컴퓨터 공학 학사 학위를 가지고 있고, 이후 컴퓨터 과학으로 석사와 박사를 마쳤으며, 특히 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에 중점을 두었습니다. 그리고 지금은 독일의 인터랙션 디자인(Interaction Design) 교수로 재직하며 포용적이고 사회적 책임을 다하는 디자인을 전문으로 하고 있습니다. 즉, 저는 컴퓨팅의 세계와 디자인 커뮤니티 사이를 오가고 있다고 볼 수 있습니다.

오늘 발표는 이 두 가지가 혼합된 내용을 담고 있습니다. 여러분의 커리큘럼을 보완해 줄 수 있는 내용이자, 제가 컴퓨터 공학을 공부하던 시절 누군가 나에게 미리 말해줬더라면 좋았을 그런 주제라고 생각합니다. 그래서 이 주제를 선택했고, 여러분에게도 가치 있는 시간이 되기를 바랍니다.

이것이 제 궤적입니다. 저는 원래 브라질 출신입니다. 그곳에서 디지털 포용(digital inclusion)을 다루며 경력을 시작했습니다. 주로 문해력이 낮은 분들이나 장애인을 대상으로 에너지 리터러시(energy literacy), 스마트 그리드 등을 소개하는 일을 했습니다.

박사 학위를 마친 후에는 영국으로 건너가 5개월간 인턴십을 했는데, 그게 10년 생활로 이어졌습니다. 영국에서는 주로 사회적 과제에 집중했습니다. 기후 변화 대응, 자연재해, 지역사회 회복탄력성(resilience), 잘못된 정보(misinformation), 온라인 안전과 같은 프로젝트를 진행했죠.

그러고 나서 이곳 베를린에 정착했습니다. 제가 지금 무엇을 하고 있는지 맥락을 말씀드리면, 저는 베를린의 아주 젊은 신생 대학에서 가르치고 있습니다. 이 대학은 스타트업처럼 시작되었습니다. 그래서 운영 방식도 스타트업과 같습니다. 전통적인 대학에서 볼 수 있는 강력한 위계질서가 없으며, 가르치고 배우는 방식이 매우 다릅니다.

저희는 기술 혁신가, 기업가, 창작자, 문제 해결사를 양성하는 데 중점을 둡니다. 전공 프로그램은 디지털 디자인, 소프트웨어 공학, 제품 관리(Product Management) 및 기업가 정신 이렇게 세 가지가 있습니다.

저희는 정말로 협력하며 일합니다. 이 세 가지 프로그램의 학생들은 프로젝트 기반 학습(PBL) 접근 방식을 통해 항상 함께 일합니다. 학생들은 모듈을 섞어서 수강할 수 있기 때문에 저는 세 전공의 학생들을 모두 가르칩니다. 이런 범위 내에서 저는 UI 디자인, UX, 접근성, 정보 구조(Information Architecture), 브랜딩, 서비스 디자인, 인포그래픽, 지속 가능한 디자인 등 사회-기술적(socio-technical) 접근과 관련된 모든 것을 가르치고 있습니다.

다시 돌아와서, 왜 서비스 디자인을 이야기할까요? 앞서 말씀드렸듯이 제가 학생 때 누군가 이 이야기를 해주었으면 했기 때문입니다. 저는 박사 과정에서 사회과학, 조직 정보학 등에서 받은 영향들을 이제 디자인과 연결하기 시작했습니다. 서비스 디자인에 대해 이야기하는 것은 우리가 만드는 기술에 대해 더 전체론적(holistic)이고 사회적으로 책임감 있는 시각을 갖는 데 정말 도움이 됩니다.

AI든 아니든, 우리가 만드는 모든 기술은 영향을 미칩니다. 우리는 사람들이 사용하도록, 그리고 그들이 일을 수행하는 방식을 변화시키도록 세상에 무언가를 내놓고 있는 것입니다. 우리는 그 점을 고려해야 합니다.

제 경험으로 미루어 볼 때, 우리가 기술적인 세계에서 출발하면 기능(feature)에 대해 생각하게 되고, 기술의 한계를 밀어붙이며 새로운 것을 만들기 위해 최대한 탐구하게 됩니다. 그러다 보면 가끔 중요한 것을 잊어버립니다. 심지어 우리가 성공적인 무언가를 만들어 사람들이 그것을 사용하고 상황을 변화시킨다 하더라도, 우리는 종종 그것을 규정에 맞추거나 다른 시스템과 연결해야 하거나, 레거시 시스템(legacy systems)이 존재하는 등 주변 생태계와 맞추기 위해 세상을 '고치려고(fix)' 필사적으로 매달리게 됩니다.

하지만 우리가 처음부터 좀 더 전체론적인 서비스 관점을 가지고 기술을 구축한다면 상황은 달라질 수 있습니다. 이것이 제가 이 주제에 대해 이야기하고 싶은 주된 이유입니다.

오늘의 학습 목표는 다음과 같습니다. 시간이 매우 짧으므로 서비스 디자인의 핵심 요약(in a nutshell)이 될 것입니다. 여러분이 서비스가 무엇인지에 대한 좋은 아이디어를 가지고 돌아가고, 이를 정의하고 맥락화하며, 서비스 생태계를 분석하는 기초를 이해하고, 서비스에 대한 전체론적 관점의 가치를 이해한다면 저는 기쁠 것이고 좋은 기여였다고 생각할 것입니다.

이것은 제 브라질 석박사 지도교수님이신 세실리아 바라나우스카스(Cecilia Baranauskas) 교수님으로부터 가져온 관점인데, 제가 기술과 기술 디자인을 보는 방식을 정말 바꾸어 놓았습니다. 교수님은 이렇게 말씀하셨고 저는 이 말을 제 경력 내내 명언처럼 간직하고 있습니다. "우리가 기술을 디자인할 때, 실제로는 그 기술이 스며들고 삶이 영위되는 사회적 시나리오를 디자인하는 것이다."

따라서 기술은 그 시나리오의 일부일 뿐, 우리가 하는 일의 중심이 아닙니다. 여기에 있는 '양파(Onion)' 모형이 이를 잘 보여줍니다. 우리는 새로운 도구를 도입하는 기술적 세계(Technical layer)에 몰입해 있지만, 이 기술적 세계는 규정, 정책, 문서화되거나 그렇지 않은 업무 방식 등으로 이루어진 공식적(Formal) 층위에 둘러싸여 있습니다. 그리고 우리가 믿는 것, 행동하는 것, 원하는 것, 우리의 가치관 등 비공식적(Informal) 층위도 존재합니다.

우리가 디자인을 할 때는 사실 이 세 가지 층위를 모두 통과하게 됩니다. 우리는 사람들과 그들의 문제를 이해해야 하기 때문에 사회(Society)에서 디자인을 시작합니다. 그리고 절차와 연결되고 규정을 준수해야 하는 것들을 만들어야 하므로 공식적 단계로 이동합니다. 그런 다음 기술적으로 구축하고, 결과적으로 다시 공식적, 비공식적 수준에 영향을 미치게 됩니다. 즉, 우리는 사회로부터 영향을 받지만 동시에 이 세 가지 층위 모두에 다시 영향을 미치는 연결된 구조인 것입니다.

이런 생각을 바탕으로, 서비스란 무엇일까요? 문헌에 따르면 서비스는 "사람들이 무언가를 하도록 돕는 것"입니다.

마지막으로 보험에 가입하거나, 티켓을 예매하거나, 음향 기기나 엔터테인먼트 시스템을 구독했던 때를 떠올려 보세요. 이 모든 것이 서비스입니다. 서로 다른 기술적 도구일 수 있지만, 데이터나 사용자 경험(UX)을 통해 연결되어 있다면 그것이 바로 서비스입니다.

예를 들어, 한 번은 제 차 유리창이 깨져서 문제가 생긴 적이 있습니다. 제가 해야 했던 일은 서비스 제공자인 보험 회사에 가서 버튼 하나를 클릭하는 것이었습니다. 그러자 그들은 창문을 교체할 수 있도록 시내의 특정 장소에 예약을 잡아주었고, 저는 그곳에 갔습니다.

조각난 부분들을 연결해 주었고, 저는 버튼 하나만 누르면 문제가 해결되었습니다. 저는 그날이 이걸 처리하느라 지옥 같은 하루가 될 거라고 생각했기 때문에 절대 잊을 수 없습니다. 그런데 "아, 그냥 이것만 하면 되네?"라고 생각했죠. 이 경험은 "그것 참 잘 작동했어(That worked)"라는 이야기로 저에게 남아 있습니다. 이것이 바로 여러분이 사용하지만 소유하지는 않는 것입니다. 여러분은 스포티파이(Spotify)나 듀오링고(Duolingo)를 소유하지 않습니다. 그저 사용할 뿐이죠. 그리고 우리는 기술 창작자이자 혁신가로서 항상 이런 일들을 하고 있습니다.

하지만 실제로는 복잡성 속에서 문제를 해결하는 것(solving problems in complexity)입니다. '복잡한 문제를 해결하는 것'과는 다릅니다. '복잡성 안에서(in complexity)' 문제를 해결하는 것입니다. 프로세스가 진행되고, 이해관계의 충돌이 있고, 서비스를 유지하고 수익을 내야 하는 경영진이 있고, 서로 다른 관점과 이야기들이 있고, 여러분이 영향을 미치고 있을 때, 이것이 바로 서비스입니다.

다시 교수님의 양파 모델로 돌아가 보면 서비스 디자인이 얼마나 맥락적(contextual)일 수 있는지 알 수 있습니다. 우리는 도구를 만들지만 규정과 정책에 영향을 미칩니다. 우리의 도구는 공식적 층위와 연결되는 프로세스를 가지고 있으며, 문화와 행동 양식도 가지고 있습니다.

이는 어떤 디자인이든 맥락적이라는 것을 보여줍니다. '모두를 위한(for everyone)' 무언가를 만들 수는 없습니다. 그런 건 존재하지 않습니다. 우리는 항상 우리가 타겟으로 하는 특정 집단과 사회적 그룹을 선택합니다. 물론 여기저기 수정될 수는 있겠지만, 우리는 사회적 맥락을 위해 디자인하는 것입니다.

여기 몇 년 전 제가 참여했던 프로젝트의 예시가 있습니다. 영국 왕립 공학 아카데미(Royal Academy of Engineering)의 지원을 받았고, 임무는 아프리카의 한 국가에서 젠더 기반 폭력(gender based violence)을 해결하기 위한 신기술을 디자인하는 것이었습니다. 정부와 함께 일했기 때문에 민감할 수 있어 구체적인 국가명은 언급하지 않겠습니다.

목표는 기술을 구축하는 것이었습니다. 우리가 처음 이야기했던 사람들은 젠더 기반 폭력을 겪었을 때 신고할 수 있는 서비스는 이미 많이 존재한다고 했습니다. 그래서 우리는 그 데이터를 연결하고 상황을 더 가시화(visible)할 필요가 있다고 생각했습니다.

만약 우리가 이 기술적 요구사항에만 엄격하게 기반하여 무언가를 만들었다면, 우리는 그곳에 재앙을 만들었을 겁니다. 왜냐하면 사람들과 이야기하는 과정에서 알게 된 사실은, 그곳에서 젠더 기반 폭력(주로 여성 피해자)을 신고할 때 피해자에 대한 낙인(stigmatization)이 매우 강하다는 것이었습니다. 남성 중심적인 사회라 사람들은 피해자가 뭔가 잘못을 했다고 이야기합니다.

만약 우리가 더 많은 데이터를 공개해서 더 많은 사람이 볼 수 있게 만들었다면, 우리는 그 험담(gossip) 과정을 부추기는 꼴이 되었을 겁니다. 험담은 그곳에서 기존 서비스들을 무력화시킬 만큼 매우 강력한 문제였습니다. 그러니 더 많은 데이터를 제공하고 가시화하는 것은 엄청난 실수가 되었겠죠.

정반대여야 했습니다. 우리는 데이터를 보호하고, 누가 무엇을 볼 수 있는지 엄격히 제한하여, 그곳에서 제도적인 문제로 자리 잡은 이 험담 문화를 피해야 했습니다. 또한 우리는 젠더 폭력이 여성에게만 일어나는 것이 아니라고 생각하여 동성애자 등을 포함해야 한다고 생각했습니다. 하지만 그곳에서는 "아니요, 여기엔 그런 건 존재하지 않습니다. 허용되지 않습니다."라고 했습니다. 물론 존재하지만 허용되지 않는 것이죠. 그래서 우리는 그 문제를 다른 방식으로 다루어야 했습니다.

이것은 상황이 얼마나 복잡할 수 있는지를 보여주는 예시일 뿐입니다. 우리가 하려던 건 그저 AI 기반 기술을 만들어 돕는 것뿐이었는데 말이죠.

이제 다음 논의로 넘어가겠습니다. (소리 체크) 잘 들리시나요? 네? 잠시 네트워크가 끊겼지만 잘 들립니다. 알겠습니다.

이 예시는 맥락을 모르면 실패할 가능성이 매우 컸다는 것을 보여줍니다. 모든 층위에서 누구를 위해 디자인하는지 몰랐던 것이죠.

우리는 "서비스는 왜 실패하는가?"를 반추해 봐야 합니다. 사람들의 신념에 반하기 때문에, 문화적으로 부적절해서, 정책을 준수하지 않아서, 사람들이 적절히 훈련받지 못해서, 회사 간 의사소통이 부족해서 실패할 수 있습니다.

(화상 연결 상태 확인 중 - 비디오를 끄고 오디오만 진행)

디자인을 생각할 때, 왜 서비스가 실패할까요? 디자인이 서비스 실패를 방지할 수 있는 이유는 아주 많습니다. 여러분의 삶을 되돌아보면 사용하려다 실패한 서비스의 예시를 떠올릴 수 있을 겁니다. 설명이 명확하지 않았거나, 링크가 깨져 있거나, 필요한 질문을 하지 않는 나쁜 양식이 있거나, 접근성이 없었을 수도 있습니다. 작동 방식이 불분명하거나, 이메일을 보냈는데 사라져서 답장을 못 받은 경우도 있죠.

서비스는 이렇게 다양한 이유로 실패하며, 디자인은 전체적인 것뿐만 아니라 이런 구체적인 문제들도 해결할 수 있습니다.

그렇다면 좋은 서비스(Good Service)란 무엇일까요? 여기서 루 다운(Lou Downe)의 책 <Good Services>를 참고 자료로 소개합니다. 수업 때도 사용하는 책인데, 저자가 정의하는 좋은 서비스란 다음과 같습니다.

사용자에게 유익하다: 사용자의 문제를 해결해 줍니다.

조직에게 유익하다: 운영하기 쉽고 수익성이 있습니다. 너무 복잡하거나 이익이 없는 서비스에는 아무도 동의하지 않을 것입니다.

사회에 유익하다: 세상을 파괴하지 않고 사회에 긍정적인 영향을 미칩니다.

이는 지속 가능성, 환경, 그리고 AI의 영향과도 연결됩니다. 우리는 모든 것에 AI를 넣는 것을 당연하게 여기지만, 그것이 사회와 환경에 미치는 영향이나, 문제를 해결하는 데 정말 필요한지에 대해서는 깊이 생각하지 않습니다.

이 책에 따르면, 그리고 제가 강조하고 싶은 핵심은 "좋은 서비스는 디자인된 것(Good services are designed)"이라는 점입니다. 무언가를 출시하기 전에 모든 요소를 고려했다는 뜻입니다. 앞서 말한 것처럼 기술을 먼저 만들고 필사적으로 환경을 끼워 맞추는 것이 아닙니다. 좋은 서비스는 디자인됩니다.

[서비스 생태계 (Service Ecosystem) 분석]

이제 서비스 생태계가 무엇인지, 어떻게 매핑할 수 있는지 간단히 살펴보겠습니다. 이는 제가 서비스 디자인 전체 모듈에서 가르치는 내용이므로 오늘은 핵심 포인트만 짚어드리겠습니다.

1. 당사자의 관점에서 문제 이해하기 첫 번째 단계는 문제를 겪고 있는 사람들의 관점에서 과제를 이해하는 것입니다. 여러분의 관점이나 회사, 창업자의 관점이 아닙니다. 문제를 겪는 사람의 관점이어야 합니다. 그런 다음 모든 이해관계자와 그들 사이의 갈등을 매핑합니다. 그리고 서비스의 개요(overview)를 만들고, 마지막으로 서비스를 평가할 메커니즘을 만듭니다. 요약하면 이렇습니다.

스토리텔링의 중요성 과제를 이해하는 방법론은 많이 생략하겠지만(HCI에서 배우실 테니), 가장 중요한 것은 이야기(Stories)와 스토리텔링(Storytelling)의 역할입니다. 사람들과 대화하고, 민족지학(ethnography)적 관찰을 하거나, 문맥적 질문(contextual inquiry, 누군가 행동을 할 때 바로 왜 그렇게 하는지 묻는 것)을 통해 문제를 이해할 수 있습니다. 이런 방법들을 통해 잠재적 사용자로부터 그들이 무엇을 필요로 하고 진짜 문제가 무엇인지 얻어낼 수 있습니다.

하지만 서비스를 구체화하고 피칭(pitching)할 때 정말 강력해지는 요소는 스토리텔링입니다. 사람들은 서비스에 대해 이야기할 때 스토리 형식을 사용하기 때문입니다. 여러분이 여권 신청 경험을 친구에게 말한다고 상상해 보세요. "지난번에 갔을 때 이런 일이 있었어..."라며 묘사하게 되죠. 직원이 무례했다거나 서류가 준비 안 됐다는 등 문제 상황을 이야기합니다.

브라질에서 연금 수령 규정을 웹사이트에서 더 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 정부 프로젝트를 한 적이 있습니다. 법률 용어가 너무 어려웠거든요. 우리는 연금 상담 창구의 대기 줄로 갔는데, 사람들이 서로 대화하며 지식을 쌓고 있다는 걸 발견했습니다. "당신 경우는 어때요? 저는 농부라서 연금을 낸 적이 없는데..." "저는 남편을 잃어서 달라요."

그들은 개인적인 이야기를 나누며 지식을 공유했고, 창구에 도달할 즈음엔 자신이 무엇을 위해 왔는지 알게 되었습니다. 이야기는 공감을 형성하고, 감정적 연결을 만들며, 결과적으로 우리가 만드는 것에 대한 참여(engagement)를 이끌어냅니다. 사람과 실제 문제를 바라보기 때문에 더 효과적인 사용자 중심 솔루션으로 이어집니다.

예시: 하이킹 트레일 공유 플랫폼 한 학생이 큐레이션 된 하이킹 코스를 공유하는 플랫폼을 만드는 프로젝트를 했습니다. 하이킹하는 사람들과의 짧은 대화를 통해 변수들을 추출했습니다. 예산, 빈도, 거리, 난이도, 준비물, 체력 수준, 환경 인식 정도 등입니다. "나는 한 달에 한 번 하이킹을 해", "여름에만 가", "저예산으로 가", "비싼 장비를 사" 같은 대화 내용들이 나중에 제품이나 서비스의 정보 구조(Information Architecture)를 구성하는 변수가 됩니다. 이것이 대화나 반구조화된 인터뷰를 제품의 뼈대로 변환하는 방법입니다.

시나리오와 페르소나 이 아이디어를 바탕으로 시나리오를 상상해 볼 수 있습니다. 시나리오는 이야기입니다. 서비스에 대한 페르소나(persona)가 있고 그 페르소나가 문제를 겪습니다. 영화나 책처럼 말이죠. 장면이 있고, 맥락을 이해하고, 긴장이 고조됩니다. 왜냐하면 페르소나에게 문제가 있고 갈등이 있기 때문입니다. 하나를 선택하면 다른 것을 잃는 트레이드오프(trade-off)가 있고, 시간 제한이 있고, 무언가 작동하지 않습니다. 긴장이 계속 쌓이다가 무언가 등장해서 문제를 해결하고 결말(resolution)로 이어집니다.

이것이 서비스이며, 여러분이 무엇을 만들고 있는지 이해하는 매우 강력한 방법입니다. 저는 학생들에게 캐릭터가 문제를 겪고 서비스가 이를 해결하는 과정을 보여주는 틱톡이나 인스타그램 스타일의 영상을 만들게 합니다. 이는 문제에 매우 공감하는 방식이자 다양한 관점을 얻는 방법입니다.

하나의 서비스, 하나의 페르소나만 있을 수는 없습니다. 사람들은 다 다르기 때문입니다. 어떤 사람은 전자 정부 서비스가 매끄럽게 작동했다고 하지만, 어떤 사람은 접근성이 없거나 언어를 이해할 수 없어서 실패합니다. 저는 항상 예측대로 진행되는 '화창한 경로(sunny bright pathway)'뿐만 아니라, 잘못될 수 있는 모든 상황에 대한 이야기를 만들라고 제안합니다. 그래야 서비스를 망가뜨릴 수 있는 잠재적 문제들을 다룰 수 있습니다.

2. 이해관계자 매핑 (Interested Parties) 두 번째 단계는 이해관계자를 매핑하는 것입니다. 개인, 회사, 다른 서비스, 사회 집단 등 서비스에 영향을 주거나 영향을 받는 모든 대상입니다. 이들의 의도, 우려, 자원 등도 디자인에 영향을 미쳐야 합니다.

여기서 다시 '기호학적 양파(Semiotic Onion)' 모델을 사용하여 이해관계자를 다양한 층위에서 매핑할 수 있습니다. 서비스 작동을 책임지는 사람들, 운영자, 데이터나 에너지 공급자, 공급업체, 고객, 파트너, 그리고 경쟁자(파트너를 고려하지 않으면 경쟁자가 될 수 있음), 그리고 여러분을 지켜보는 지역사회, 입법자, 일반 대중 등이 있습니다.

이들을 통해 문제와 우려 사항을 매핑하고, AI나 자연환경을 포함한 해결책을 도출할 수 있습니다. AI를 추가할 때 누가 제공하는지, 데이터로 무엇을 하는지, 환경적 결과는 무엇인지를 질문하며 그 영향력을 파악할 수 있습니다.

예를 들어, 재난 발생 시 AI 기반 플랫폼 프로젝트를 진행했습니다. 지진이나 홍수가 났을 때 많은 사람이 소셜 미디어(당시 트위터/X)에 의존해 구조 요청을 하거나 도움을 제안했습니다. 우리는 AI를 통해 중요한 게시물의 가시성을 높이고 다른 플랫폼과 결합하는 방법을 찾았습니다. 이때 적십자 같은 현장 활동가부터 지역사회 리더(사람들이 음성을 쓰는지 텍스트를 쓰는지 파악), 심지어 상황을 파악하려는 UN까지 매핑해야 했습니다. 이처럼 다양한 기관이 서로 다른 수준에서 보고를 원하고 접근 방식도 달라야 했습니다. 이해관계자가 얼마나 다양하게 영향을 미칠 수 있는지 보여주는 예시입니다.

3. 서비스 청사진 (Blueprint) 세 번째는 서비스 디자인 생태계의 결정적인 부분인 청사진입니다. 서비스에 대해 피칭할 때는 청사진이 있어야 합니다. 집을 지을 때 전기 배선도, 공기 흐름도, 배관도 등 다양한 도면이 있는 것과 같습니다. 청사진은 하나의 문서가 아닙니다. 필요한 만큼 다양한 관점에서 여러 개를 만들 수 있습니다.

청사진에는 고객 여정(customer journey)이 그려집니다. 하이킹 트레일 앱을 예로 들면, 정보를 검색하는 순간부터 여정이 시작됩니다. 웹사이트 방문, 앱 다운로드, 정보 확인, 사용 후 감정, 그리고 앱스토어에 리뷰를 남기기까지가 전체 여정입니다. 여기에는 시간의 흐름이 있고, 감정이 개입됩니다(호기심 -> 지침 -> 불신 -> 흥분 등).

그리고 접점(touch points)과 채널이 있습니다. 앱, 웹사이트, 이메일 등 여러분이 만드는 모든 것이 접점이며 동일한 수준에서 고려되어야 합니다. 청사진에는 사용자가 보는 부분과 후면(backstage), 즉 다른 부서나 시스템과 소통해야 하는 보이지 않는 부분이 구분되어야 합니다. 백스테이지의 모든 조치, 시스템, 사람, 도구가 청사진에 포함되어야 합니다.

청사진에 정해진 템플릿은 없습니다. 표현하고 싶은 관점에 따라 다릅니다. Y축에 행위자를 나열하고, 보이는 것과 백엔드를 아래로 배치하고, 활동과 타임라인, 고객 여정, 감정을 그 위에 배치하는 구조입니다. 미로(Miro)나 피그마(Figma) 등에 많은 템플릿이 있으니 찾아보시길 권합니다. 복잡성을 매핑하는 데 매우 통찰력을 줍니다.

4. 평가 및 지표 (Evaluations and Metrics) 마지막 요소는 평가와 지표입니다. 컴퓨팅 분야에서는 만드는 법은 배우지만 유지보수나 출시 후의 과정은 잊기 쉽습니다. 출시가 새로운 주기의 시작입니다. 작동 여부와 개선점을 파악하기 위해 측정 가능한 매개변수, 즉 KPI(핵심 성과 지표)가 필요합니다.

사용자 참여(Engagement): 체류 시간, 재방문 빈도.
사용성(Usability): 과제 완료율, 사용자 만족도 (사용성 테스트는 중요한 KPI입니다).
심미성 & 전환율(Conversion rate): 과제를 완료했는가? 구매했는가?

듀오링고의 성공을 측정한다면 사람들이 실제로 학습하고 있는지, 얼마나 자주 돌아오는지, 성취를 공유하는지 등을 고려할 수 있겠죠. 디자인 단계부터 이런 것들을 고려해야 합니다. <Good Services> 책에서 제공하는 스프레드시트도 추천합니다. 검색이 쉬운지, 사용법이 명확한지, 자격 요건 설명이 잘 되어 있는지 등을 점수화해 볼 수 있습니다.

[마무리 및 핵심 질문]

시간 관계상 압축해서 전달해 드렸습니다. 오늘 강연 내용을 정리할 수 있는 10가지 질문을 남겨드립니다. 이 질문들에 대한 답을 찾을 수 있다면 오늘 핵심을 파악하신 겁니다.

서비스와 기술 제품의 차이점은 무엇인가?
기술 혁신은 사회에 어떤 영향을 미치는가?
서비스 디자인에 영향을 미치는 층위(Layers)는 무엇인가?
서비스는 왜 실패하는가?
무엇이 좋은 서비스를 만드는가?
서비스 생태계를 매핑하는 아티팩트의 예시는?
왜 이야기(Stories)가 중요한가?
이해관계자를 매핑하는 것이 왜 중요한가?
청사진(Blueprint)이란 무엇인가?
서비스를 검증(Validate)해야 하는 이유는 무엇인가?

마지막으로 강조하고 싶은 것은 기술 디자인에는 중립성이 없다는 점입니다. 중립적인 기술은 존재하지 않습니다. 항상 정치적 입장이나 삶의 관점이 반영되며, 사람들의 행동 방식에 영향을 미칩니다. 여러분이 만드는 모든 결정은 사회와 사용자에게 영향을 줍니다. "AI를 넣을까 말까?" 같은 간단한 결정도 신뢰성 문제, 데이터 보호 등 많은 결과를 초래합니다. 여러분이 만드는 모든 것에 이 메시지를 가져가시길 바랍니다. 감사합니다.

질의응답(Q&A) 및 마무리

진행자 (학생): 좋은 발표 감사합니다. 여기 있는 모든 학생이 내용을 잘 이해했기를 바랍니다. 소리 들리시나요?

라라 교수: 네, 들립니다.

진행자 (학생): 감사합니다. 저희와 함께 시간을 보내주셔서 정말 감사드리고, 유익한 내용을 많이 얻었습니다. 이제 학생들에게 질문이 있는지 묻고 싶습니다. 질문 있으신가요?
(학생들에게) 질문 있으시면 말씀해 주세요. 네, 교수님께 몇 가지 질문을 드려도 될까요?

라라 교수: 네, 물론이죠. 하세요.

질문 학생 1: 소리가 조금 이상하지만 최선을 다해 보겠습니다. 교수님, 제 목소리 들리시나요?

라라 교수: 네.

질문 학생 1: 교수님, 교수님께서 지속 가능성(sustainability)을 위한 기술 사용과 사회 문제 해결에 관한 연구를 하셨다는 것을 알게 되었습니다. 저도 AI를 활용하여 지속 가능성 문제와 사회 문제를 해결하는 데 집중하고 싶습니다. 저 같은 AI 열성가(AI enthusiasts)를 위해 추천해주실 만한 자료나 연구 방향(research directions)이 있을까요?

라라 교수: 음, 핵심 아이디어는 사실 제가 앞서 말씀드린 것과 같습니다. 여러분은 AI가 무엇을 제공할 수 있는지 살펴보는 것부터 시작하겠지만, AI를 사용함으로써 여러분이 야기할 수도 있는 새로운 문제들을 간과해서는 안 됩니다.

저는 그것이 한 가지 방법이라고 생각합니다. 어떤 문제를 해결하기 위해 AI가 정말로 얼마나 필요한지를 생각하는 것입니다. 그리고 '이 문제를 위해 AI를 사용하고 있다'는 사실에서 출발하지 마십시오.

주위를 둘러보고 문제를 먼저 찾으십시오. 그리고 "사실 이 맥락에서는 AI의 용량이나 AI가 사물을 분류하는 속도가 이전에는 존재하지 않았던 새로운 차원을 정말로 가져다줄 수 있다"라고 말할 수 있어야 합니다.

무슨 말인지 아시겠나요? 다시 말하지만, AI에서 시작하지 말고 밖에 있는 문제에서 시작하십시오. 지속 가능성과 사회적 이슈에 대해 이야기할 때 문제는 정말 많습니다. 그와 관련되지 않은 문제를 찾기가 더 어려울 정도니까요.

그리고 저는 여러분에게 UN의 지속가능발전목표(SDGs)를 살펴보라고 제안하고 싶습니다. 기본적으로 여러분이 가진 어떤 문제든 식량, 교육, 성 불평등(gender inequality), 기술에 대한 접근성 등과 관련하여 그곳에서 연결 고리를 찾을 수 있을 것입니다.

모든 목표(DN, Development Need)에는 구체적인 지속 가능한 개발 목표가 붙어 있습니다. 여러분은 여러분의 국가나 여러분이 속한 지역이 이 모든 목표와 어떻게 관련되어 있는지, 그리고 목표 내에 개선이 필요한 구체적인 타겟이 있는지 확인할 수 있습니다.

그것이 여러분이 그곳에서 해결해야 할 문제들을 탐색하기 시작하는 좋은 방법이 될 수 있습니다. 그런 다음 그 문제를 해결하기 위해 AI를 어떻게 최대한 활용할 수 있을지 볼 수 있겠죠.

질문 학생 2: 답변 정말 감사합니다. 매우 통찰력이 있었습니다. 요즘 효과가 부정적인 경우들을 보고 있고, 교수님께서 듀오링고(Duolingo)를 여러 번 언급하셨는데요. 저희도 듀오링고가 AI와 함께 작업하는 방식과 그것이 전체 사용자 기반에 어떤 영향을 미쳤는지 보았습니다. 듀오링고는 대부분의 직원을 AI로 대체해버렸기 때문에 더 이상 사용자들에게 관심이 없는 것처럼 보이기도 합니다. 그래서 우리가 어떻게 하면 사용자들을 실망시키지 않는 방식으로 효과적으로 할 수 있을지에 대한 통찰력을 주실 수 있을까요? 왜냐하면 결국 우리는 사용자를 위해 일하는 것이니까요.

라라 교수: 네, 소리가 좀 끊겨서 질문을 완전히 이해했는지 모르겠지만, 일반적으로 말해서 우리 모두는 AI 붐이 일었을 때 흥분과 절망이 뒤섞인(mixture of excitement and despair) 감정을 겪었다고 생각합니다. 우리 모두 "아, 우리는 직업을 잃게 될 거야, 미래는 어떻게 될까, 이 기술이 우리가 하는 모든 일을 대체할 거야"라고 생각했죠.

저도 많은 순간 패닉에 빠졌습니다. "이제 난 뭘 가르쳐야 하지?" 디자인, 사용자 경험 등 모든 것이 거기(AI)에 있으니까요. 하지만 우리가 생각하기 시작하고 실제로 무언가를 해보기 시작하면, 아직 AI가 그렇게 대단하지 않다는 것을 알게 됩니다. 미래에 어떻게 될지는 모르겠습니다.

하지만 제가 교육 측면에서 하고 있는 것은, 생성형 AI(Generative AI)를 우리가 할 수 있는 한 최대로 사용하는 것입니다. 왜냐하면 우리는 정말로 다양화하고 있고, "그래, 이건 우리에게 좋은 도구야. 하지만 이건 쓰레기(rubbish)야, 이건 전혀 의존해선 안 돼"라고 말할 수 있는 것들을 찾고 있기 때문입니다.

학생들이 그런 것들을 마주하게 되면 정말 좋다고 생각합니다. 왜냐하면 우리는 "좋아, 나에게는 역할이 있어. 내가 하는 일을 하려면 나의 비판적 사고(critical thinking)가 여전히 매우 필요해"라고 느끼게 되기 때문입니다.

이것이 우리가 취해야 할 태도라고 생각합니다. 사회적으로도 그렇습니다. 이곳 독일에서도 AI 붐이 일었을 때 고용 가능성(employability)이 문제가 되는 것을 느꼈습니다. 많은 학생이 직업을 구하는 데 정말 어려움을 겪는 것을 보았습니다. 하지만 천천히 상황이 정상으로 돌아오고 있고, 기업들이 다시 주니어들을 채용하고 있다고 느낍니다. 코딩이나 디자인하는 방식은 달라지겠지만, 다시 말씀드리자면 AI는 도구(tool)가 되어야 합니다.

따라서 우리가 무엇을 하든 단지 AI를 추가하기 위해 AI를 추가해서는 안 됩니다. 우리 대학과 관련된 창업가들도 몇몇 패널 토론에서 비슷한 이야기를 했습니다. 그들은 "예전에는 자금을 지원받으려면 AI가 없으면 탈락(out)이었다"라고 말했습니다.

하지만 이제 그들도 그것에 대해 의문을 제기하고 있습니다. "꼭 필요한 것은 아니다"라고요.

그러니 어디에 필요한지 파악하고, 만약 사용한다면 타당성을 잘 입증(justify)하십시오. 그리고 이것을 사용하는 것이 괜찮은지, 이 데이터를 어딘가로 보내는 것이 괜찮은지, 아니면 데이터를 외부로 유출하지 않기 위해 로컬 LLM(대규모 언어 모델) 인스턴스를 가져야 하는지 등을 분석하십시오.

이제는 좀 더 이성적이고, 차분하고, 더 집중된 결정이 내려지고 있다고 생각합니다. 그리고 그것이 우리가 해야 할 일입니다. 흥분을 조금 조절하는 것이죠.

질문 학생 2: 알겠습니다. 감사합니다 교수님. 정말 감사합니다.

질문 학생 1: 저도 전적으로 동의합니다. 우리는 통제된 방식으로, 그리고 우리가 성장할 수 있도록 돕는 방식으로 AI를 사용할 수 있어야 합니다. 학생으로서 저희는 교수님의 발표를 정말 즐겁게 들었습니다. 그리고 나중에 코드 대학교(CODE University)와도 함께 할 수 있기를, 어쩌면 학생 교류 프로그램 같은 것도 할 수 있기를 정말 희망합니다.

라라 교수: 네, 정말 감사합니다. 그리고 여기 계신 모든 분, 베를린에 오시게 되면 저에게 메시지를 남겨 주세요. 기꺼이 구경시켜 드리겠습니다.

그리고 네, 저도 여러분을 방문할 수 있으면 좋겠네요. 제 버킷리스트에 있는 일이거든요.

질문 학생 1: 이곳에 와주신다면 정말 좋겠습니다. 감사합니다 교수님. 그럼 이제 마무리하겠습니다.

진행자 : 오늘 함께해 주셔서 정말 감사드립니다. 그리고 참여해 주신 모든 학생과 이 행사를 주최한 IIITP ACM SIGCHI 학생 챕터에게도 감사합니다. 저희는 이 행사가 가능하도록 많은 노력을 기울였습니다. 그리고 저의 지도 교수님이신 스리칸트(Sri Kant) 선생님께 감사드리고 싶습니다.  이 일이 애초에 가능하도록 허락해 주셔서 정말 감사합니다. 모두 감사합니다.

라라 교수: 초대해 주셔서 다시 한번 감사드립니다. 큰 기쁨이었고, 행사를 아주 잘 준비하셨네요. 수고하셨습니다.