포트폴리오에 AI를 어떻게 써야 안 뻔할까?

분야

• *사용자 경험/디자인**

대상자

• *UX 디자이너 및 포트폴리오 작성자**
• 난이도: 중급 이상, 실제 프로젝트 경험 및 AI 도구 활용 역량 필요*

핵심 요약

• AI 활용은 '도구 사용'이 아닌 '문제 해결 전략'으로 접근해야 함*
• GPTs, Perplexity 등 도구를 디자인 맥락에 연결해 설계자적 시선으로 활용*
• 포트폴리오에 AI의 역할과 판단 기준, 결과 데이터를 흐름 중심으로 정리*
• 단순 도구 나열 대신 문제 해결 과정과 인사이트 도출 과정 강조*

섹션별 세부 요약

1. AI 활용의 현재 문제점

• 디자이너 포트폴리오에서 AI 언급은 많지만, 구체적 활용 방안 부족
• '챗GPT로 요약했다' 같은 문장만으로는 채용 담당자에게 설득력 부족
• AI 도구 사용 여부보다 문제 해결에 어떤 인사이트를 얻었는지가 중요
• 설계자적 관점으로 AI를 녹여내는 능력이 차별화 요소

2. 효과적인 AI 활용 사례

• 경쟁 앱 리뷰 분석

- GPTs에 리뷰 데이터 학습 → 주요 불편 지점 도출

- 페르소나 기반 챗봇 인터뷰 시나리오 설계

- 인터뷰 준비 시간 60% 단축 및 피드백 신뢰도 확보

• 리뷰 요약 및 UI 개선

- GPTs 기반 리뷰 요약 기능 기획 → 클릭률 21% → 48% 상승

- 개선 전후 플로우, 판단 근거, 사용자 반응 데이터 시각화

• 루틴 기반 AI 추천 챌린지

- 사용자 로그 분석 → 행동 유형 분류

- 맞춤형 챌린지 제안 → 재방문율 +14% 증가

- 기존 구조와 성과 차이를 데이터 중심으로 정리

• 고객 문의 자동 분류

- GPTs로 5,000건 문의 데이터 분석 → 주요 이슈 유형 도출

- UX 개선 우선순위 설정 → 고객 응답 시간 단축

- 개선 전후 불만 건수, FAQ 유입률 비교 분석

3. AI 활용의 핵심 접근법

• 문제 해결 맥락보다 도구 사용 자체에 초점 맞추기
• AI 역할 명확화: 어떤 판단을 대신했는지, 어떤 과정에 영향을 주었는지 설명
• 흐름 중심 전개: 문제 → 도구 활용 → 인사이트 도출 → 결과 데이터로 구성
• 설득력 강화: 툴 활용 사례 대신 설계자적 사고 과정을 시각화한 포맷 선호

결론

• *AI는 도구가 아닌 문제 해결 전략으로 포트폴리오에 통합해야 함**
• 실무적 성과 데이터와 인사이트 도출 과정을 명확히 표현
• 설계자적 시선으로 AI를 활용한 사례를 흐름 중심으로 구성
• 단순 도구 나열 대신 문제 해결의 맥락과 영향을 강조하는 접근이 채용 담당자에게 더 각인됨
• AI 활용 사례를 전략적 프로세스로 정리해 포트폴리오의 깊이를 높임