AI 경험

목적

Dot의 AI는 사용자를 대신해 결정하는 장식적 기능이 아니라, 복잡한 학습·운영 작업에서 다음 판단을 더 잘하도록 돕는 동반자다. AI 경험은 입력 맥락 → 처리 → 결과 → 사람의 검토 → 적용 → 다음 배움의 고리를 분명히 연결한다.

사용자는 언제나 다음을 알 수 있어야 한다.

• AI가 무엇을 하고 있는가?
• 어떤 입력과 기준을 사용했는가?
• 결과는 제안인가, 검토됐는가, 이미 적용됐는가?
• 무엇을 수정하거나 다시 실행할 수 있는가?
• 결과가 불완전하거나 실패했을 때 어떻게 복구하는가?

AI를 사용하는 조건

다음 조건 중 하나 이상에서 실질적인 가치가 있을 때 사용한다.

• 많은 정보를 사람이 검토할 수 있는 구조로 요약·분류한다.
• 반복 작성의 초안을 제공해 사람이 판단과 수정에 집중하게 한다.
• 누락, 충돌, 위험 신호를 찾아 다음 검토 지점을 제안한다.
• 학습자의 맥락에 맞는 설명이나 피드백 후보를 제공한다.
• 복잡한 설정을 사용자의 목표에 맞는 시작점으로 바꾼다.

단순히 입력을 자동 완성하거나 화면을 새롭게 보이게 한다는 이유만으로 AI를 붙이지 않는다. 규칙 기반으로 더 정확하고 예측 가능하게 해결할 수 있으면 그 방식을 우선한다.

AI 작업의 구조

1. 시작 전

• 사용자가 얻을 결과와 적용 범위를 설명한다.
• 필요한 입력과 선택 기준을 보여준다.
• 결과가 자동 적용되는지 검토 후 적용되는지 명시한다.
• 기존 작성 내용을 덮어쓸 수 있으면 실행 전에 알려준다.
• 비용, 대기, 민감한 정보 사용처럼 결정에 영향을 주는 조건을 숨기지 않는다.

2. 처리 중

• 답변을 분석하고 있어요, 피드백 초안을 만들고 있어요처럼 실제 작업을 말한다.
• trigger의 중복 실행을 막고 취소 가능 여부를 제공한다.
• 화면을 떠나도 계속되는지, 돌아올 경로가 있는지 알려준다.
• 단계가 실제로 확인될 때만 단계 상태를 표시한다.
• DotMotion variant="processing"은 실제 AI 생성·채점·분석 중에만 사용한다.
• 일반 데이터 로딩에는 Skeleton 또는 일반 진행 표현을 사용한다.

3. 결과

• 결과의 핵심 제안과 검토 상태를 먼저 보여준다.
• 입력 원문, 근거, 변경 차이는 판단에 필요한 수준으로 연결한다.
• 생성 완료와 적용 완료를 구분한다.
• 일부 결과만 생성됐으면 누락 범위와 재시도 대상을 표시한다.
• 사람이 수정한 부분과 새로 생성된 부분을 혼동하지 않게 한다.

4. 검토와 수정

• 사용자가 결과를 수락, 수정, 제외할 수 있어야 한다.
• 평가·학습 피드백·대규모 운영 변경은 사람이 검토할 경로를 기본으로 둔다.
• 검토할 항목이 많으면 남은 수, 현재 위치, 이전·다음 항목을 제공한다.
• 다시 생성하면 무엇이 유지되고 무엇이 교체되는지 설명한다.
• 사용자의 수정은 생성 재시도나 화면 전환으로 조용히 사라지지 않는다.

5. 적용과 다음 단계

• 적용보다 피드백 12개 확정, 선택한 질문에 반영처럼 결과를 말한다.
• 적용 대상과 외부 공개 범위를 확인한다.
• 적용 후 상태, 되돌리기 가능성, 변경 이력을 제공한다.
• 하나의 학습 고리가 끝나면 다음 검토, 다음 학습, 운영 확인으로 이어지는 행동을 제안한다.

결과의 상태 언어

상태 이름은 제품 맥락에 맞게 구체화하되 생성·검토·확정·적용의 차이를 없애지 않는다.

입력과 요청 경험

• 내부 처리 용어보다 사용자의 목표와 결과 형식을 묻는다.
• 자유 입력이 필요한 경우에도 예시, 범위, 필수 조건을 제공한다.
• 시스템이 이미 아는 사용자·과정·학습 맥락을 반복 입력하게 하지 않는다.
• 사용자가 선택한 범위와 시스템이 추론한 범위를 구분한다.
• 긴 요청문을 작성하게 하기보다 구조화된 선택과 필요할 때의 세부 입력을 조합한다.
• 사용자가 입력한 원문을 재사용할 때 현재 저장·공유 범위를 알 수 있어야 한다.

결과 설명과 불확실성

• 결과가 제안임을 명확히 하고 확정된 사실처럼 말하지 않는다.
• 신뢰도나 점수를 표시하려면 정의, 기준, 사용자가 취할 행동이 있어야 한다.
• 설명 가능한 근거가 있으면 결과 가까이에 연결한다.
• 근거가 불충분하면 그 한계를 문장으로 말하고 추가 확인 행동을 제공한다.
• 결과가 좋다고 주장하는 대신 사용자가 비교·수정·확정할 수 있게 한다.
• 학습자에게 직접 영향을 주는 판단은 사람의 책임과 검토 지점을 없애지 않는다.

대화와 연속 작업

• 대화 기록은 현재 대상과 작업에 연결하고 이전 맥락이 적용되는 범위를 명확히 한다.
• 새 대상이나 새 작업으로 바뀌면 이전 조건이 계속 적용되는지 알려준다.
• 사용자의 수정 요청이 어떤 결과 version에 반영됐는지 확인할 수 있게 한다.
• 대화만으로 중요한 운영 변경을 완료하지 않고 대상·범위·최종 행동을 구조화된 UI로 확인한다.
• 긴 대화는 결정된 내용, 남은 질문, 다음 행동을 요약해 작업 고리를 유지한다.

브랜드 표현

• 캐릭터는 AI가 실제로 안내하거나 사용자와 정서적으로 연결되는 순간에만 사용한다.
• 처리 중 motion은 진행 상태의 보조 신호이며 상태 문장을 대체하지 않는다.
• 2D 표현은 제품 안의 답변·처리·안내처럼 기능 맥락에 적합하다. 실제 사용은 catalog에 승인된 자산으로 제한한다.
• 3D 캐릭터는 온보딩, 넓은 빈 상태, 중요한 완료처럼 넓고 드문 브랜드 맥락에 적합하다.
• Glow는 다음 방향을 안내하는 의미 있는 순간에만 사용하고 AI 영역 전체의 배경이나 기본 버튼에 사용하지 않는다.
• 캐릭터의 형태, 색, 요소 관계, 지정 여백을 임의로 바꾸지 않는다.

Flexible, Link, Glow의 적용

• Flexible: 사용자마다 다른 학습 문제, 권한, 입력, 검토 방식에 적응하되 생성·검토·적용의 본질을 유지한다.
• Link: 사람, 입력 데이터, 생성 결과, 수정, 적용 결과, 다음 배움을 하나의 추적 가능한 고리로 연결한다.
• Glow: 결과가 불확실하거나 다음 단계가 필요한 순간에 방향을 밝힌다. AI임을 과시하는 장식으로 쓰지 않는다.

예외와 피해야 할 사용

• AI 결과를 자동으로 정답 또는 최종 결정으로 표시하지 않는다.
• 실제 진행 단계를 모르는 상태에서 가짜 단계와 percent를 보여주지 않는다.
• 다시 생성할 때 사용자 수정을 경고 없이 덮어쓰지 않는다.
• 캐릭터와 motion으로 오류, 지연, 한계를 가리지 않는다.
• 모든 AI 기능에 Glow와 캐릭터를 반복 사용하지 않는다.
• AI 대화 안에서 권한 변경, 외부 발송, 대량 적용을 별도 확인 없이 수행하지 않는다.
• 일반 네트워크 요청에 processing motion을 사용하지 않는다.
• 의미 없는 정확도의 confidence score를 보여주지 않는다.
• 개인정보와 학습 원문을 결과 설명이나 오류에 불필요하게 반복하지 않는다.

상태와 접근성

• streaming 콘텐츠는 screen reader에 지나치게 자주 알리지 않고 의미 있는 단위로 전달한다.
• 처리 container에 필요한 aria-busy를 제공한다.
• motion에는 접근 가능한 텍스트 상태와 reduced-motion fallback이 있다.
• 결과 변경, 검토 상태, 적용 여부를 색만으로 표현하지 않는다.
• 생성 결과를 keyboard로 탐색·수정·확정할 수 있어야 한다.
• 긴 결과에서 focus와 scroll이 새 내용마다 밀리지 않게 한다.
• 오류 후 원래 입력과 focus 맥락을 보존한다.
• 캐릭터가 의미 정보를 전달하지 않으면 빈 대체 텍스트를 사용하고 인접 텍스트가 상태를 설명한다.

검토 질문

• AI가 해결하는 사용자 문제가 분명한가?
• 규칙 기반 방식보다 AI가 실제 가치를 제공하는가?
• 시작 전에 입력, 결과, 적용 범위, 덮어쓰기 영향을 알 수 있는가?
• 생성 완료, 검토, 확정, 적용 상태가 구분되는가?
• 사람이 결과를 수정하고 책임 있게 확정할 수 있는가?
• 실패와 일부 실패에서 입력과 성공 결과가 보존되는가?
• 다시 생성할 때 유지·교체 범위를 예측할 수 있는가?
• 입력부터 다음 배움까지 맥락이 연결되는가?
• motion, 캐릭터, Glow가 실제 상태와 안내를 보조하는가?
• keyboard, screen reader, reduced motion에서도 전체 작업을 끝낼 수 있는가?