디자인 씽킹에 AI 통합하기

| 강의 개요

대상: 모든 커리어 단계의 개인 (기술/비기술 배경 무관)

목표: 디자인 씽킹의 5단계 프로세스에 AI 솔루션을 효과적으로 통합하는 방법을 이해하고, 실무 문제 해결에 적용할 수 있는 전략 습득

총 강의 시간: 2시간 (120분)

강의 방식: 이론(40%) + 사례(30%) + 실습·토론(30%)

| 강의 커리큘럼

1. 디자인 씽킹과 AI의 만남

디자인 씽킹 5단계 개요 (공감, 정의, 아이디어, 프로토타입, 테스트)

AI가 문제 해결 프로세스에 가져오는 혁신적 가치

가상의 도시 ‘메트로폴리스’ 시나리오 소개

토론: "우리 조직의 문제 해결 방식에 AI가 더해진다면?"

2. 공감(Empathy) 단계와 AI 활용

사용자 피드백 및 데이터 분석에 NLP 도구 적용

소셜 미디어/설문 데이터에서 감정·니즈 도출하기

사례: ‘메트로폴리스’ 시민 교통 불편 실시간 분석

실습: AI 도구로 문자 피드백 데이터 간단 분석 체험

3. 문제 정의(Define) 단계와 AI 활용

AI 분석으로 패턴·상관관계 도출하기

근본 원인 파악 및 문제 재정의 방법

사례: 특정 지역 교통 혼잡 원인 규명

미니 퀴즈: “AI가 잘못된 문제 정의를 유도할 수 있는 상황은?”

4. 아이디어 도출(Ideate) 단계와 AI 활용

AI 기반 브레인스토밍: ChatGPT 등 생성형 AI 활용하기

방대한 데이터 분석으로 창의적 솔루션 제안

사례: 교통 문제 해결을 위한 다각적 아이디어 생성

그룹 활동: AI 제안 아이디어 + 사람의 창의성 융합 브레인스토밍

5. 프로토타이핑(Prototype) 단계와 AI 활용

디지털 프로토타이핑 및 시뮬레이션 도구 소개

반복 개선 실험을 통한 솔루션 고도화

사례: PTV Vissim을 활용한 교통 상황 시뮬레이션

실습: 간단한 AI 기반 프로토타입 컨셉 스케치 체험

6. 테스트(Test) 단계와 AI 활용

사용자 피드백 실시간 분석과 빠른 개선 사이클

다중 버전 테스트(A/B 테스트)와 AI 지원 방식

사례: 시민 대상 교통 프로토타입 다단계 검증

토론: “우리 조직의 파일럿 프로젝트에 적용할 수 있는 테스트 방식은?”

7. 종합 정리와 로드맵 제시

디자인 씽킹 × AI 융합의 핵심 전략 요약

개인/조직의 단계별 적용 로드맵 제안