인공지능(A.I.)을 활용한 디자인 트렌드 예측
디자인 트렌드는 특히 웹 디자인에서 빠른 속도로 진화합니다. 수개월에 걸쳐 진행되는 프로젝트의 경우 킥오프 미팅 이후 최첨단 디자인으로 작업했다가 촌스러운 사이트를 출시할 수도 있습니다.
데이터 세트의 패턴을 추적하고 미래의 패턴 변화까지 예측할 수 있는 머신 러닝 접근 방식인 예측 분석에 대해 알아보세요. 예측 분석은 수십 년 전부터 사용되어 왔지만, 인공지능(AI)의 발달로 분석 프로세스가 자동화되면서 지금까지는 주로 이론적인 분야였던 예측 분석을 실제로 적용할 수 있게 되었습니다.
예측 분석을 제대로 적용하면 예측 도구에서 크리에이티브 전략의 초석으로 전환할 수 있습니다.
예측 분석과 AI의 이해
예측 분석은 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 분석하고, 이를 통해 미래의 트렌드를 예측하는 것입니다. 예측 분석은 통계, 모델링, 데이터 마이닝, 머신 러닝 기술을 통합하여 의사 결정자가 패턴을 파악하고 다양한 확률로 미래의 결과를 예측할 수 있도록 합니다.
AI는 사람보다 더 큰 데이터 집합을 빠르게 분석하여 예측 분석의 정확성을 크게 향상시킵니다. 또한 AI는 과거 데이터가 아닌 실제 결과에 적응하고 학습함으로써 스스로 학습할 수 있습니다. AI 모델의 정확도가 향상됨에 따라 정확하고 실행 가능한 트렌드 예측을 제공함으로써 디자인 산업을 변화시킬 것입니다.
디자인에서 예측 분석은 과거 판매 수치부터 고객 인구 통계, 온라인 행동 패턴, 디자인 반복에 따른 실시간 피드백에 이르기까지 방대한 데이터를 활용합니다. 이전 캠페인의 이미지 및 디자인 에셋과 같은 시각적 데이터는 AI가 소비자의 공감을 얻을 수 있는 요소를 파악하는 데 도움이 됩니다. 대규모 AI 시스템은 디자인 어워드와 같은 외부 소스를 탐색하여 전문 디자이너가 높은 평가를 내린 것을 확인할 수도 있습니다.
AI가 디자인 트렌드를 예측하는 방법
AI를 사용하여 미래 트렌드를 예측하려면 과거 정보와 최신 정보를 모두 분석하는 상세하고 체계적인 프로세스가 필요합니다. 일반적으로 다음과 같은 패턴을 따릅니다:
- 데이터 수집 - 첫 번째 단계는 다양한 출처에서 방대한 양의 관련 데이터를 수집하는 것입니다. 정보가 많을수록 좋습니다.
- 데이터 전처리 - 일단 수집된 데이터는 정리하고 정리해야 합니다. 여기에는 중복 데이터를 제거하여 결과가 왜곡되지 않도록 하고, 공백을 메우고, 데이터를 비교할 수 있도록 일관된 형식으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
- 특징 선택 - 데이터에서 비교할 관련 특징을 식별하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어, 디자인 트렌드에서 색조, 밝기, 채도 등의 색상은 기본입니다.
- 모델 선택 - 올바른 도구를 사용하면 성공 확률이 크게 높아집니다. 디자인 트렌드를 예측하기 위한 일반적인 도구로는 신경망, 의사 결정 트리, 회귀 모델 등이 있습니다. 각 도구에는 고유한 장단점이 있습니다.
- 모델 훈련 - AI는 과거 데이터를 사용하여 선택한 도구를 훈련합니다. 여기에는 결과가 알려진 데이터 포인트를 모델에 공급하는 것이 포함됩니다. 이를 통해 모델은 매개변수를 조정하여 예측과 실제 결과의 차이를 최소화함으로써 학습할 수 있습니다.
- 모델 평가 - 학습이 완료되면 다양한 데이터를 사용하여 모델을 검증합니다. 이를 통해 모델이 우연히 학습 데이터에서만 잘 작동하는 것이 아니라 다양한 데이터에서 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.
- 예측 - 이제 AI가 현재 데이터를 분석하여 미래 트렌드를 예측합니다.
- 구현 - 디자인 팀은 이제 창의적인 영감으로 사용할 수 있는 미래 디자인 트렌드에 대한 포괄적인 예측을 통해 새로운 웹사이트와 앱의 디자인을 안내합니다.
- 수정 - 새 프로젝트가 출시되면 AI 모델은 디자인이 얼마나 잘 수용되었는지 등의 새로운 정보를 기반으로 적응할 수 있습니다. 그러면 다음 프로젝트를 위한 준비가 완료됩니다.
이러한 단계를 따르면 AI는 데이터를 효과적으로 분석하여 미래 트렌드를 예측함으로써 기업이 경쟁 시장에서 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다.
AI는 디자인 트렌드를 얼마나 잘 예측할 수 있나요?
예측 분석에 AI를 사용하면 크게 두 가지 이점이 있는데, 첫 번째는 속도와 효율성입니다. 기존의 방법은 우리가 직접 수행하는 투기적 분석과 마찬가지로 시간이 많이 걸리고 결과적으로 시장보다 뒤처질 수 있으며, 분석이 완료되었을 때는 데이터가 이미 오래된 것입니다.
이에 비해 AI는 특히 적절한 강력한 기계로 구동되는 경우 방대한 양의 데이터를 즉각적으로 처리할 수 있습니다. 그 결과, 예측이 더 시의적절하고 실행 가능한 결과를 도출할 수 있습니다.
두 번째 주요 이점은 방대한 양의 데이터를 분류하고 처리하여 비교할 수 있는 AI의 능력입니다. 인간은 하루 정도면 수백 개의 디자인을 비교할 수 있지만, AI는 단 몇 초 만에 수천 개의 디자인을 비교할 수 있습니다. 따라서 AI의 예측 분석은 인간이 할 수 있는 그 어떤 것보다 훨씬 더 강력합니다.
물론 AI가 완벽하지는 않습니다. 예측의 정확성과 신뢰성은 다음과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다:
- 데이터 품질 - 입력 품질이 높을수록 출력 품질도 높아집니다.
- 모델 적합성 - 다른 데이터 세트와 작업에 따라 다른 모델이 더 잘 작동합니다. 이상적으로는 여러 모델을 적용하는 것이 좋습니다.
- 작업 복잡성 - 가장 중요한 기준인 복잡성에 따라 결과가 달라지며, 향후 몇 달 동안의 색상 트렌드를 예측하는 것은 비교적 간단한 작업이지만 레이아웃 트렌드는 식별하기가 훨씬 더 어렵습니다.
AI 트렌드 예측은 업계를 혁신적으로 변화시키고 있지만, 해결해야 할 과제도 있습니다. 가장 분명한 것은 데이터에 내재된 편견입니다. 모든 사회가 어느 정도는 성차별, 인종차별, 동성애 혐오, 연령차별, 외국인 혐오 및 기타 수많은 편견에 시달리고 있다는 것은 슬픈 현실입니다. 이러한 편견은 우리가 인지하지 못하는 사이에 모델에 스며드는 경우가 많습니다.
때때로 이러한 편견을 제거하려고 시도하는 과정에서 잘못된 결과가 출력되는 경우가 있는데, 최근 Microsoft의 Gemini 프로젝트에서 흑인 나치와 아메리카 원주민 바이킹의 이미지가 출력된 것이 그 예입니다. 편견은 AI가 디자인 트렌드를 주도하는 문화적 뉘앙스를 잘못 이해하게 만들 수 있습니다.
이러한 어려움에도 불구하고 숙련된 디자이너가 올바르게 안내하면 AI는 인상적인 수준의 정확도를 구현할 수 있으며 항상 개선되고 있습니다.
예측 분석의 미래
AI 기술이 발전함에 따라 인간의 창의성에 대한 이해가 더욱 깊어질 것입니다. 이러한 진화는 AI의 비즈니스 모델이 입증되었기 때문에 지금까지의 발전보다 더 빠르게 진행될 가능성이 높습니다.
궁극적으로 AI는 과거 데이터를 기반으로 트렌드를 예측하고 독창적인 크리에이티브 제안을 생성하여 그 과정에서 공동 디자이너의 역할을 할 수 있습니다.
AI는 디자인 트렌드 예측을 이전보다 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있게 해줍니다. 하지만 AI가 데이터에 내재된 편향성을 이해하고 고려하기까지는 시간이 좀 걸릴 것입니다. 적어도 가까운 미래에는 AI는 결과를 편집하는 사람 없이는 작동할 수 없으므로 AI는 인간의 창의성을 대체하기보다는 인간의 창의성을 돕는 도구로 남을 것입니다.
[출처. Using AI to Predict Design Trends]