The many deaths of UX design / UX 디자인계의 칼바람(1)

UX가 어떻게 사망선고를 (또) 받게 되었는지, AI와 일론 머스크가 무엇을 해야하는지, 그리고 디자인 훈련에 있어 무엇이 진짜 중요한지:

How UX was proclaimed dead (again), what do AI and Elon Musk have to do with it, and what poses a real treat to the discipline of design.

The desolation of UX. Photo by Julia Volk from Pexels.

세 줄 요약 : UX는 항상 유동적인 신생 산업이며, 중요성이 점점 줄어드는 무능력한 리더쉽, 역할에 대한 흔한 오해, 끊임없이 변하는 책임범위 덕분에 많은 사람들이 사망선고를 받았다. 

이 아티클에선 AI와 아이돌 CEO에 의해 지배되는 세상에서의 UX가 어떤 역할을 하는지 낱낱이 해부하며, UX 디자이너의 책임에 대한 흔한 오해들을 드러내고, 당장 직면한 많은 문제들이 있음에도 UX가 사라지지 않을 거라는 걸 입증할 것이다.

 

tl;dr: UX is a young discipline in flux(be in flux:유동적이다), which many have pronounced dead, thanks to incompetent(무능한) leadership diminishing its importance, common misconceptions about its role, and the ever–changing scope of responsibilities.

In this article, I attempt to dissect the role of UX in the world dominated by AI and rockstar CEOs, debunk(틀렸음을 드러내다, 폭로하다) some common misconceptions about the responsibilities of UX designers, and demonstrate(입증하다) that although UX is not disappearing, it may be facing challenging times ahead.

 

디자인이 위험에 처해있다. Design is in danger.

VentureBeat에 2015년 기고된 아티클은 "번드르르해보이는 웹사이트를 만들기 위해 좋은 디자이너까지 될 필요는 없다"며  AI 기반 웹사이트 제작 툴 'The Grid'를 소개한다. 이 툴은 급격히 인기를 얻었고, 빠르게 식은 뒤 그 후엔 다시 볼 수 없었다.

“You don’t necessarily have to be a good designer in order to craft a slick(번드르르한)–looking website”, reads a 2015 VentureBeat’s article, covering The Grid, an AI–powered website builder that took off and was quickly sunset afterwards, never to be seen again.

A large group of sad designers leaving their workplaces and taking their things because they were fired, view from the top, as seen by DALE•E

Podia의 Guide 툴을 사용하면 "프로페셔널한 웹사이트를 위한 그래픽 에셋을 만들기 위해 디자이너가 될 필요도 없"고, "온갖 종류의 목업을 조합하는 툴까지 리스트업" 할 수 있다. CareerArc의 visual editor은 "프로페셔널해보이기 위해 디자이너가 될 필요도 없다"고 약속까지 한다.

이것 참... 다 듣고 보니 당신은 디자이너가 될 필요가 없다는 것처럼 들린다. 여지가 없다.
Sketch2Code는 당신의 그림을 이제 HTML 화면으로 만들어줄거고, ChatGPT는 카피를 써줄것이며, DALE-E는 이미지를 만들어주고, designs.ai는 뭐 그 외에 이것저것을 챙겨줄 것이다. AI가 죄다 만들어준 웹사이트에 뭐, 목업이 필요한 사람 있는가? 최악의 시나리오로는 다음이 준비되어 있지 : 3,000개가 넘는 워드프레스 템플릿 중 하나가 그 역할을 해줄 것이다.

 

“You don’t need to be a designer to [create graphic assets for a website like a pro]”, writes Podia’s guide and proceeds to list out the tools that help put together mockups of all sorts. “You don’t need to be a designer to look professional”, promises CareerArc’s visual editor.

Sounds like you don’t need to be a designer at all. Period.

Sketch2Code will (soon) turn your drawings into HTML pages, ChatGPT will write your copy, DALE•E will generate the visuals, designs.ai will take care of the miscellaneous. Who even needs mockups when AI can generate entire websites? Worst case scenario, one of almost 3,000 premium WordPress templates will do the job.

 

엔지니어들이 정복하는 시대: Engineers are taking over.

2022년 12월, 트위터는 트윗 분석 기능을 추가했는데, 특정 포스트를 몇 명이 봤는지 보여주는 기능이다. 반응은 제각기 갈렸는데, 많은 사람들이 이 트윗 분석이 UI를 어지럽게 만든다 지적했고, 머스크는 트위터 유저들에게 분석 기능을 "왼쪽에 남겨두자"와 "오른쪽으로 옮겨라" 중 선택하는 설문을 올리기도 했다.

In December of 2022, Twitter added analytics to tweets, showing how many people saw each particular post. The reaction was mixed, with many pointing how it has cluttered(어수선하게 채우다) the UI, to which Musk responded with a poll, asking Twitter users to choose whether impression count should “stay on left” or “move to right”.

 

Michael Buckley는 그의 아티클 "일론의 트위터 정복이 어떻게 UX산업을 방해하나"는 아티클에서 이를 "공격적인 필드테스트"라 부른다. 일론이 "템포가 빠르고 사나운 디자인 프로세스"를 진행한다고도 한다. 그는 CEO들이 그들의 사업 목적을 달성하기 위해선 정식 UX 프로세스는 필요 없다 판단한다고도 한다.

이 말이 진짜 이뤄질거란 보장은 없지만, 적어도 이 트위터 앱에선 사실인 것 같다. 결국, 일론 머스크는 직원들에게 보내는 메모에 트위터는는 이렇게 될거라 적었다. "트위터는 앞으로 더 엔지니어링 기반의 회사가 될 것입니다. 디자인과 프로덕트 매니지먼트는 여전히 중요하며 나 또한 보고를 받을 것이지만, 좋은 코드를 짜는 사람들이 우리 팀의 중심이 될 것이며 가장 큰 결정권을 가지게 될 것입니다." (홀ㄹㅣ씟)

이 문제에 관해 대중들의 의견은 나뉘는데, 일론의 설문을 유저 의견 연구나 A/B 테스트로 보는 사람들의 경우 디자인이 여전히 '예뻐 보이게 만들기' 위한 예술의 한 종류, 심미성과 동의어라고 받아들여지는게 아니냐, 단순히 선호나 취향을 맞추기 위한 것이며 이 산업에서 제대로 된 대우를 받기 어렵게 만드는 것이 아니냐는 의견을 제시한다. 이는 AI의 엄청난 성장이 디자이너를 쓸모 없게 만들 것이라는 결론에 도달시킨다.

중요한 건, 디자인은 둘 다 아니라는 것이다. 일반적인 디자인과 UX라는 특정 분야가 여전히 서로 관련있는 이유를 이해하기 위해선 이 두가지 불편한 진실을 알아야 한다: 디자이너는 취향을 맞춰주는 사람이 아니며, 실험들은 통제된 조건 안에서 이뤄져야 한다는 것이다.

 

Michael Buckley in his article “How Elon’s Twitter takeover has disrupted the UX industry” calls it “aggressive field-testing” and claims Elon runs “a fast-paced and turbulent design process”. As per Buckley, CEOs are “likely concluding they don’t need a formal UX process to achieve their business objectives”.

It’s hard to say whether it will indeed be the case, but it surely is for the bird app. Ultimately, in a memo to his employees, Musk promised that Twitter will become

much more engineering-driven. Design and product management will still be very important and report to me, but those writing great code will constitute the majority of our team and have the greatest sway.

Public’s opinion on the matter appears to be divided, but people calling Elon’s poll an inquiry into the user’s opinion or an A/B testing, serves as a reminder that design is still perceived as synonymous with aesthetics, a subjective art of “making things look pretty”, and as such — dealing with preferences and tastes, and not deserving a seat at the table. This leads to a conclusion that the imminent(임박한, 금방이라도 닥칠 듯한) rise of AIs will make designers obsolete.(더 이상 쓸모가 없는, 한물간)

The thing is, design is neither. The key to understanding why design in general and UX in particular remains relevant lies in comprehending two inconvenient truths: designers are not dealing with preferences, and experiments are conducted under controlled conditions.

 

디자이너는 취향에 맞춰주는 사람들이 아니다: Designers are not dealing with preferences.

디자이너들은 사람들에게 뭘 더 선호하는지 묻느라 바쁜 사람이라는 통념이 있다. 그러나 우리 모두 더 빠른 말에 관련된 (사실이 아닌) 헨리 포드의 어록을 들어본 적 있지 않는가? (헨리 포드: 자동차 발명, 발명 후 한 말 "만약 고객에게 무엇을 원하는지 물었다면 그들은 조금 더 빠른 말과 마차라고 답했을 것") 리서치는 몇 년 동안이나 사업주들에게 빌어 왔다 : 제발 그만 유저들에게 뭘 원하는지 물어보지 마세요.

2009년, 월마트는 "정리정돈 프로젝트:an unclutering project"를 런칭하고 엄청난 손실을 입었다. 고객들에게 "월마트의 복도를 더 깨끗하게 만들어야 할까요?" 따위의 질문을 했기 때문이지. 당연히 할 수 밖에 없었던 대답 "네"는 기업이 막대한 돈을 쏟아붓게 만들었다: 당연히도. 고객들은 깨끗한 복도를 보는게 좋았겠지만, 판매량은 빠르게 떨어졌다.

고객이 원하는게 뭔지 들은 것이 결국 잘못된 결론으로 마무리된 좋은 예시가 더 있다: New Coke나 1992년 Shevy Caprice를 예로 들어보자. 때때로 포커스 그룹을 운영하거나 사용성 테스트를 진행하고, 인터뷰를 원활히 하는 건 잘못된 결과를 야기할 수 있다. 어쩌면 때때로, 고객들이 뭐라고 말하는지 무시하는게 가장 좋은 선택지가 될 수도 있다. (!)

사람들은 현상태를 유지하고 싶어하는 경향이 있다. 대다수는 언제나 조용히 있을 것이고, 그들을 말하게 하는 건 도전 그 자체다. 리서처의 편향은 완벽히 제거될 수 없는 영향력 큰 요소기도 하다. 사실, 이미 리서처들이 잘 알고 있는 인지 편향들이 꽤 많다: 테스트를 위해 선택된 사용자들은 고객을 전부 대변할 수 없다는 표집 편향을 예로 들 수 있다. 10대 여성들에게 식품 과민증이 일어나는지 알아보는 테스트에, 알러지가 없는 100명의 성인 남성을 테스트 집단으로 설정하는 건 의미없는 시도다.

사용자들에게 그들의 개인적 취향을 물어보는건 리서치가 해야하는 방향이 아니다. 멘탈 모델: 인간 행동과 디자인 전략을 매칭하기라는 책에서, Indi Yong은 "선호 조사를 바탕으로 한 프로덕트 만들기는 매거진에서 예뻐보이는 걸 이것저것 잘라 붙여 주방을 설계하는 것과 같다."고 했다.

한 주제에 대해 사람들에게 투표하라고 물어봄으로서 머스크는 다음과 같은 세가지 편향에 동시에 빠진 사람이 되고 말았다: 이미 결정된 사안에 대해 취향 물어보기, 폐쇄형 질문 물어보기, 사용자를 대표할 수 있는 데이터가 아닌, 제한된 수의 개개인의 의견에 의존하기 이 세가지. 숙련된 디자이너라면 쉽게 피할 수 있는 것들 말이다.

It’s widely believed that designers are busy asking people what they prefer, but haven’t we all heard the fake Henry Ford’s quote about faster horses? Researches have been begging business owners for years: stop asking userswhat they want.

In 2009, Walmart lost a tremendous amount of money after having launched “an uncluttering project” and asking their customers whether they’d like “Walmart aisles to be less cluttered?”. An obvious “yes” costed the corporation a billion dollars: sure, customers were happy to see clean isles, but the sales quickly went down.

There are good examples when listening to what the customer wants leads to wrong conclusions: take a New Coke or a 1992 Shevy Caprice for example. Sometimes, running focus groups, testing in the usability lab, facilitating interviews may yield misleading results. Sometimes, ignoring what your customers say is the best course of action.

People always prefer status quo(현재 상태). The majority will always remain silent, and getting them to talk is a challenge. Researcher’s bias is an impactful factor that cannot be dismissed completely. In fact, there are a number of cognitive biases researchers are well-aware of: a Sampling Bias, for instance, when the selected users do not represent the customer. Surveying 100 adult males with no allergies to research food intolerances in female teenagers is a pointless endeavour.

Asking users for their personal preference is clearly not what research should entertain itself with — and luckily, it doesn’t. In Mental Models: Aligning Design Strategy with Human Behavior, Indi Yong writes, “Building products based on preference research is like building a kitchen from a stack of magazine clippings”.

By asking people to vote on the matter, Musk has fallen victim to three biasses simultaneously: asking for a preference in a pre–determined matter, asking a closed–ended question, and relying on the opinion of a limited group of individuals, not representative of the user base.

Something an experienced designer could have easily avoided.

 

디자이너는 실험을 한다: Designers experiment.

디자이너는 개개인의 취향이나 선호를 일일이 맞춰주는 직업이 아니다. 대신, 그들은 탐험하고, 분석하고, '통제된 조건'내에서 실험을 진행한다.

실험과 테스트: A Primer 책에서, Avinash Kaushik은 "우리는 사용자가 뭘 원하는지 아는데 투자하는 시간의 80%쯤은 틀린 판단으로 보내고 있을 것이다"고 하며, "실험과 테스트에서 우리가 뭐가 틀렸는지 알아낼 수 있을 것"이라 한다.

1920년 잉글랜드의 한 농업 연구 기관에서 진행된 Ronald A.Fisher의 제한된 실험은 오늘날까지 가설을 테스트해볼 수 있는 유일한 방법으로 남아있다. Kaushik은 이들 사이에 A/B 테스트를 하는 세 가지 방법을 제안한다.

사람들은 일론의 이 악명높은 설문을 A/B테스트라고 불러주지만, 실제로 A/B테스트를 진행하는 방법은 조금 더 복잡하다. 철저한 조사나 니즈를 확실히 하지도 않고 기능을 그냥 보여주는 것보다 말이다. A/B는 경우에 따라 여러 변형 (분할하거나 다변수를 사용)하며, 하나의 대안에 대해 확실하게 제어된 반대 옵션을 포함한다. (해석이 지존 어려운데.. 단순히 A가 좋아요 B가 좋아요 하는게 a/b 테스트가 아니라, 각각의 a/b(혹은 그 이상의 변수)는 서로 독립적이고 정확히 반대되는 지점에서, 제어되어 테스트에 사용되어야 한다는 것) 그렇기 때문에 여러가지 제한에도 불구하고 이 테스트 결과는 믿을만한 가치가 있는 것이다.

디자이너의 역할은 테스트를 계획하고 시행하는 데서 끝나지 않는다. 꽤 큰 도전이 될 수 있는 결과 해석도 포함한다. 이 직업은 문제 상황에 의거해 가설을 세운다. 우리가 아직 자동화하지 못한 것들 말이다. 그리고 사업과 프로덕트, 아용자에 미칠 영향을 분석한다.

그래서, 트위터는 최소 세가지 버전을 테스트 해야 했을 것이다: 트윗 분석이 왼쪽 코너에 있는 것, 오른쪽에 있는 것, 그리고 하나는 없는 버전. 이 버전이 있어야 모든 트위터 사용자를 제대로 나눌 수 있을 것이기 때문이다. 시간이 흐르고, 팀은 그 결과를 살펴본 뒤 몇몇 유저들을 모아 인터뷰하고, 각 버전이 미칠 영향의 차이에 대해 분석하며 결론을 도출할 것이다.

한편, 누군가는 트위터 분석이 맥에서 사용할 수 없다는 걸, 그리고 모바일에선 왼쪽에 보인다는걸 알고 있어야 할 것이다. 아, 아니지. 오른쪽이지. 사실 누구도 모를걸, 아마.

(지속성이 중요하다. 2023년 1월 초에 찍은 스크린샷이다. stats는 오른쪽으로 옮겨졌다)

 

Designers do not deal with preferences. Instead, they explore, analyse, and runs experiments under controlled conditions.

In Experimentation and Testing: A Primer, Avinash Kaushik writes that “80 % of the time you/we are wrong about what a customer wants”, and explains that experimentation and testing “help us figure out we are wrong”.

Controlled experiments date back to Sir Ronald A. Fisher’s experiments at the Rothamsted Agricultural Experimental Station in England in the 1920s, but remain the only way to test a hypothesis until today. Kaushik proposes three methods, A/B testing among them.

People call Elon’s infamous poll A/B testing as well, but the actual methodology is a bit more complicated than simply rolling out a feature without probing or establishing the need. A/B involves testing a control version against an alternative, occasionally with multiple variants (split, multivariate). Its results, despite obvious limitations, can be quite trustworthy and reliable.

The role of a designer is not to only to plan and implement the testing, but to interpret the results, which may pose quite a challenge. The job is to form a hypothesis based on the problem statement — something we are not yet capable of automating — and analyse the impact on business, product, and users.

So, Twitter should have launched at least 3 versions: one with the analytics in the left corner, one in the right, and one — without analytics, splitting the three evenly across all Twitter’s users. After some time, the team would look back at the results, recruit and interview some users, analyse the difference in the impact of each variant, and derive conclusions.

Meanwhile, someone would have probably noticed that analytics is not available on Mac and is still on the left on mobile. Oh, no, it’s on the right. No one really knows for sure.

Consistency is key. Screenshots taken in early January 2023, stats have since moved to the right.