디자이너들은 오랫동안 AI와 공동 창작을 해왔습니다. ChatGPT와 같은 생성 AI 도구의 뒤를 잇는 최근 AI 물결은 마치 우리 모두가 두려워해야 할 무서운 신기술인 것처럼 보이게 만들었습니다.  사실 AI 기능(예: 콘텐츠 인식 채우기 및 글꼴 일치)은 2016년부터 Adobe의 Illustrator 및 Photoshop 프로그램의 일부였습니다. 이러한 기능은 수년 동안 디자이너의 작업을 강화해 왔으며 이제는 걱정할 필요가 없습니다. .  이 글에서는 지난 몇 달 동안 AI와의 공동 창작에 대한 개인적인 관찰을 공유할 것입니다. 그 여정에는 많은 함정이 있었지만 내가 만들어낸 것에는 긍정적인 면이 있었습니다.    부터 소셜 미디어 포스트 생성 도구까지 AI를 직접 실험해 보았는데, AI가 미래에 디자이너에게 큰 도움이 될 도구가 될 것이라고 생각하는 이유가 여기에 있습니다. AI 기반 로고 디자인  그래픽 디자인 도구로서의 AI  AI 디자인 도구를 최대한 활용하려면   해야 합니다. AI가 좋은 디자이너는 물론이고 그래픽 디자이너를 대체하지 못할 것이라고 생각하는 이유 중 하나는 AI의 독창적인 창의적 사고가 심각하게 제한되어 있기 때문입니다. 협업적인 사고방식을 가지고 접근  따라서 프로젝트에 대한 유일한 창의적 제어권을 부여하는 대신 지원을 요청할 때 그 능력이 빛납니다.  이것이 AI 기술이 디자인에 있어 훌륭한 작업을 수행할 수 있다고 생각하는 영역입니다.  ● 디자인 아이디어 창출  연구에 AI 디자인 도구를 사용하면 연구 시간을 크게 줄일 수 있습니다.   마음속에 있는 것을 탐구하기에 좋은 장소입니다. Dall-E는  텍스트 프롬프트를 통해 이 생성 AI 프로그램에 고유한 이미지를 생성하도록 요청할 수 있습니다. 이러한 그래픽은 아이디어를 세부적으로 조정하는 데 도움이 될 수 있으며 탐색할 수 있는 새로운 창의적 경로를 소개할 수도 있습니다.  ● 개인화  AI를 사용하여 개인화된 디자인을 만들 수 있습니다. AI를 사용하여 소비자의 행동과 참여 패턴을 학습하면 사용자가 찾고 있는 것과 가장 반응할 가능성이 높은 것에 맞춰 자동으로 조정되는 동적 콘텐츠를 만들 수 있습니다.  ● 설계 자동화  브랜드 자산 전반에 걸쳐 인쇄상의 일관성을 보장하는 등 브랜드 구축의 특정 작업을 자동화할 수 있습니다. AI 생성 로고는 AI 도구를 사용한 디자인 자동화의 또 다른 예입니다.  ● 데이터 기반 광고 소재 변형  디자이너는 일반적으로 플랫폼 전반에 걸쳐 디자인 반응성을 보장하기 위해 디자인 조각의 주요 변형을 만듭니다. 물론 이 작업은 자동화될 수 있지만 AI를 사용하면 어떤 종류의 변형이 필요할지 알려주면 한 단계 더 나아갈 수 있습니다.  ● 규모와 속도에 맞춰 디자인하기  브랜드 디자인은 때로 시간에 민감합니다. AI는 디자인 시간을 절반으로 단축함으로써 모든 디자인이 제 시간에 온라인에 게시되고 브랜드 규모에 따라 디자인되도록 보장할 수 있습니다.  AI가 그래픽 디자인에 미치는 영향  AI는 이미 어떤 면에서 그래픽 디자인의 큰 부분을 차지했지만(예를 들어 AI 지원 이미지 편집), 현재 통합은 관계를 완전히 새로운 수준으로 끌어올렸습니다.  이번 협력을 설명하는 몇 가지 혜택과 과제는 다음과 같습니다.   장점:  ●   AI 기반 그래픽 디자인 도구로 시간, 비용, 기타 리소스를 절약할 수 있습니다. 따라서 부족한 설계 리소스를 보다 효율적으로 사용하는 방법을 찾고 있다면 AI가 새로운 가장 친한 친구입니다. 리소스 효율성:  ●   AI 파트너에게 일부 작업을 할당하여 작업 속도를 높일 수 있습니다. 제너레이티브 AI, 사전 제작된 템플릿, AI 기반 디자인 도구를 모두 함께 사용하면 결과물을 적시에 준비하는 데 도움이 됩니다. 더 빠른 속도로 설계:  ●   디자인에 막혀 있다고 생각되면 AI 디자인 데이터베이스를 사용하여 영감을 얻으세요. 이러한 리소스는 순조롭게 진행하고 일반적으로 창의성을 높이는 데 도움이 됩니다. 덜 창의적인 장애물:  ●   AI의 예측 분석 및 기계 학습 알고리즘은 사용자 지표를 기반으로 시각적 콘텐츠를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 최적화된 콘텐츠는 전환되는 시각적 요소를 의미합니다. 최적화된 시각적 콘텐츠:  ●   AI를 사용하여 텍스트 번역을 수행하거나 모든 콘텐츠에 특정 필터나 테마를 적용합니다. 자동화는 편의성뿐만 아니라 일관성을 의미합니다. 반복 작업 자동화:   과제:  ●   AI는 마법 기술이 아닙니다. 무에서 유를 창조하지는 않습니다. 단지 과거의 디자인을 연구하고, 그 패턴에서 학습하고, 그것과 비슷한 것을 만드는 것뿐입니다. 따라서 고객이 독창적인 아이디어를 필요로 할 때 중요한 것은 인간적인 창의성입니다. 독창적인 생각 없음:  ●   앞선 점을 확장하면 독창적인 생각이나 아이디어가 없이 AI가 만드는 것은 동일한 것의 변형입니다. 따라서 AI 디자인 전반에 걸쳐 많은 유사점을 찾을 것으로 예상됩니다. 아이디어의 균질화:  ●   AI에는 미묘한 차이가 없습니다. 디자인 공감 능력을 가르칠 수는 있지만 그 일은 인간 디자이너의 몫입니다. 디자인에 독특한 인간적 손길을 더하려면 인간의 지능이 필요합니다. 미묘한 차이와 공감력 부족:  ●   AI는 계속 진화하고 확장됩니다. 창의적인 목표와 일치하는지 확인하려면 면밀히 확인하고 항상 매개변수와 표준을 관리하고 수정해야 합니다. 기술 관리:  ●   : 클라이언트 작품을 만들 때 기계의 보조에 얼마나 의존해야 합니까? 올바른 균형을 맞추려면 학습과 경험이 필요합니다. 인간의 입력과 기계의 보조 사이의 균형  그래픽 디자인의 미래는 증강 지능입니다  AI의 맥락에서 그래픽 디자인의 미래를 고려할 때 제가 접한 정확한 용어는 증강 지능입니다. 이는 효율적인 설계 시스템이라는 더 큰 목적을 달성하기 위해 인간과 기계의 창의성이 결합되는 교차점입니다.  ● 디자인의 접근성  AI 기반 그래픽 디자인 도구 덕분에 크고 작은 브랜드는 이제 보다 공평한 경쟁의 장에서 브랜드 활성화 및 스타트업 출시에 참여할 수 있습니다.  이러한 도구를 사용하면 SMB가 좋은 로고 디자인, 웹사이트 디자인, 상품 디자인에 쉽게 접근할 수 있습니다. 소셜 미디어 게시물을 만들려고 하거나 처음부터 광고 캠페인을 디자인하려는 경우 AI 기반 그래픽 디자인 도구를 사용하면 다양한 마케팅 및 브랜딩 요구 사항에 맞게 사전 제작된 디자인 템플릿을 사용할 수 있습니다.  이러한 도구는 비용을 절감하고 디자인 시간을 절반으로 단축함으로써 브랜드가 제품을 출시하고 홍보할 수 있는 보다 민첩한 방법을 제시합니다.  ● 동적 콘텐츠  디자인은 항상 역동적이어야 했습니다. 즉, 다양한 사용자의 행동과 선호도에 맞게 특별히 제작되었습니다.  인공지능(AI) 기술의 발전이 이를 가능하게 만들었습니다.  선제적인 브랜드는 AI의 창의적 힘을 활용하여 브랜드의 모든 단일 그래픽 디자인 작품에 대한 다양한 변형을 생성할 수 있습니다. 색상, 이미지, 텍스트 및 기타 기능이 다르기 때문에 각 변형을 사용하여 동적 광고 크리에이티브(사용자의 위치, 브랜드와의 과거 상호 작용 및 행동을 기반으로 함), 개인화된 배너 및 보다 세련된 제품 권장 사항을 만들 수 있습니다.  이 모든 작업은 실시간으로 이루어지며 사용자에게 향상된 브랜드 경험을 제공합니다.  ● AI 윤리  지금까지 AI가 만든 그래픽 디자인에는 모호한 선이 많이 있었습니다. 대부분의 경우 브랜드는 마케팅 목적으로 필요한 경우를 제외하고 AI가 만든 디자인을 선언하지 않습니다. 예: Nutella의 병 라벨.  그러나 그것은 바뀔 것입니다. AI 문화가 더 깊이 스며들수록 브랜드는 AI 그래픽을 더 편안하게 받아들일 것입니다.  마찬가지로 디자이너는 AI 엔지니어가 편견, 편견, 잘못된 정보가 없는 윤리적인 알고리즘을 만들 수 있도록 돕는 데 역할을 다할 것입니다.  ● 디자인 채용 시 AI 편의성 강조  미래에 기업과 브랜드는 AI 작업에 능숙한 팀원을 원할 것입니다. AI가 중요한 역할을 하는 효율적인 워크플로를 만든 디자이너에 대한 수요가 높아질 것입니다.  이 디자이너들은 게임의 규칙을 작성하는 데 도움을 줄 것입니다. 우리는 그들이 AI의 창의적 능력, AI 기술 작업의 윤리 원칙, AI가 반응형 디자인 시스템의 기초가 되는 혁신 방식을 테스트할 것으로 기대합니다.  ● 데이터를 기반으로 한 설계 결정  AI의 주된 힘은 방대한 양의 데이터세트를 분석하는 데 있다. 이러한 분석은 어떤 디자인 부분이 사용자에게 더 인기가 있는지, 디자인의 어떤 부분이 가장 많은 참여를 받고 있는지, 왜 한 디자인 부분이 다른 디자인 부분보다 더 나은 성능을 발휘하는지에 대한 통찰력을 공유하는 데 사용됩니다.  이러한 통찰력을 바탕으로 디자이너는 프롬프트를 실행하여 참여 및 브랜드 연결 가능성이 더 높은 보다 사용자 친화적이고 사용자 중심적인 디자인을 만들 수 있습니다.  데이터에 나타난 내용을 기반으로 설계 결정을 내리면 실수할 여지가 많지 않습니다. A/B 테스트는 더욱 강력해지고 더욱 정확한 결과를 제공합니다.  ● 신속한 작품 현지화  우리는 동적 콘텐츠에 대해 이야기했습니다. 점점 더 일반화됨에 따라 브랜드 자료는 빠른 현지화를 통해 시각적 요소가 더욱 상황에 맞고 문화적이 될 수 있습니다. 다양한 사용자 세그먼트에 맞게 맞춤화되는 다양한 브랜드 상품을 만들어 각 사용자가 가장 즐기고 공감할 수 있는 무언가를 제공할 수 있습니다.    . 귀하의 행동 패턴, 특정 장르 및 테마에 대한 참여도, 관심 분야 등을 기반으로 Netflix는 귀하가 클릭하고 시청할 가능성이 가장 높은 타이틀 아트워크를 제공합니다. Netflix는 이미 자사 프로그램에 대한 맞춤형 아트워크를 통해 이를 수행하고 있습니다  Nutella는 AI를 사용하여 700만 개의 병 라벨을 만들었을 때 비슷한 일을 했습니다. 각각은 서로 다르고 독특합니다. 그 항아리는 한 달 만에 매진되었습니다.   https://www.youtube.com/watch?v=RY-nK4ChLEQ&embedable=true  ● 진화된 디자이너의 역할  AI 수용 가능성이 더욱 광범위해짐에 따라 그래픽 디자이너의 새로운 역할(크리에이터에서 큐레이터까지)이 나타날 것입니다.  디자이너는 팀에서 창의적인 역할을 맡는 대신 디자인 프로세스의 리더십을 맡게 됩니다. AI가 힘든 작업을 수행하는 동안 디자이너는 최종 결정을 내릴 수 있는 실행 권한을 갖게 됩니다. 그들은 AI 도구가 생성하는 것을 승인, 거부 또는 수정할 것이며 AI가 작동할 수 있는 브랜드 디자인 시스템도 승인할 것입니다.  결론  AI와 그래픽 디자인은 함께 유망한 미래를 가지고 있습니다. 그러나 이것이 현실이 되려면 디자이너가 적극적이고 통제력을 유지해야 합니다. 내러티브를 담당하고 지속적으로 학습하고 발전함으로써 디자이너는 AI를 사용하여 창의성을 활용하고 디자인에 대한 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.  AI는 동적 콘텐츠, 접근성 및 실시간 개인화를 통해 맞춤형 경험에 관한 그래픽 디자인의 미래를 만들 수 있습니다.

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그래픽 디자인의 AI 물결: 창의성의 미래 형성

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