반복은 설계에서 강력한 결과로 이어집니다.

정리해고 시즌…

SAP 연구소 직원 300명을 해고했습니다. 에릭슨, 8500명 해고 요즘에는 이런 헤드라인이 매우 흔해졌습니다. 지금까지 전 세계적으로 340개가 넘는 조직이 1.10만 명 이상의 사람들을 해고했습니다. 최근에는 인간뿐 아니라 로봇까지 구글에서 해고됐다. 메타(Meta), 아마존(Amazon), 트위터(Twitter), 줌(Zoom), 마이크로소프트(Microsoft) 등이 해고 대열에 합류하는 주요 기업이다. 이러한 대형 기술 회사에는 동일한 기술을 가진 여러 사람으로 구성된 대규모 팀이 있습니다. 지난 몇 주 동안 수십 명이 채용을 동결하고 HR, 마케팅, 디자인과 같은 부서의 중복 직위를 없애기 위해 대폭 삭감했습니다. 이로 인해 해당 분야 및 기술 분야의 일자리에 대한 경쟁이 치열해지고 취업 기회가 감소했습니다.

디자이너의 가치가 항상 인정받는 것은 아닙니다. 특히 비용 절감이 우선시되는 경제적 불확실성의 시대에는 더욱 그렇습니다. 이로 인해 디자인 부서의 예산이 삭감되어 디자이너에게 고용 옵션이 줄어들었습니다. 디자인이 필수품이 아니라 사치품이라는 편견 역시 사람들이 디자이너의 가치를 인식하는 데 방해가 됩니다. 이 기사에서는 디자이너가 해고 문제를 해결하는 몇 가지 팁과 UI/UX 디자인에서 관련성을 유지하는 데 도움이 되는 AI 기반 솔루션에 대해 설명합니다.

자동화 및 기술 발전으로 인해 설계 소프트웨어 및 도구의 사용이 증가하여 디자이너가 아닌 사람도 이전에 인간 디자이너가 수행했던 디자인을 만들고 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 이로 인해 템플릿과 사전 디자인된 요소의 사용이 더욱 보편화되는 그래픽 디자인, 웹사이트 디자인 등 특정 산업에서는 인간 디자이너의 필요성이 감소했습니다.

불경기에는 누가 이익을 얻나요?

계약 또는 프리랜서 디자이너

기업은 디자인 작업에 지출할 돈이 적어 디자이너의 기회가 줄어들 수 있습니다. 그러나 기업이 정규직 직원보다는 계약직이나 프리랜서를 고용하여 비용을 절약하려고 할 수 있으므로 계약직이나 프리랜서로 일하려는 디자이너는 여전히 일자리를 찾을 수 있습니다.

또한 다양한 기술과 변화하는 시장 상황에 적응할 수 있는 능력을 갖춘 디자이너는 불황 중에 일자리를 찾을 가능성이 더 높습니다.

사용자 경험 디자이너 및 연구원 

기업이 경쟁력을 유지하기 위해 온라인 존재와 사용자 경험을 개선하려고 할 수 있기 때문에 UX 디자이너와 연구원은 여전히 ​​일자리를 찾을 수 있으며, 이는 디지털 제품 및 서비스 개선이 주요 초점 영역이 될 수 있는 이유입니다. 이는 UX 디자이너와 연구원에 대한 수요 증가로 이어질 수 있습니다.

또한 비즈니스 리더는 이러한 어려운 시기에 제품과 서비스를 간소화하여 비용을 절감할 수 있으며, 이로 인해 고객 요구와 선호도를 이해하기 위한 사용자 조사에 대한 수요가 증가할 수 있습니다.

취업 시장은 매우 역동적이고 불경기 동안 급격한 변화를 겪기 때문에 디자이너에 대한 수요가 어떻게 변할지 예측하기 어렵다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

필수 제품 회사

기업과 조직이 보다 효율적이고 비용 효과적인 제품에 투자하여 비용을 절감하려고 함에 따라 비즈니스에 필수적인 제품을 만드는 회사는 수요가 증가할 수 있습니다. 이러한 유형의 제품에는 회사의 운영을 간소화하고 생산성을 향상시키는 데 도움이 되는 소프트웨어, 하드웨어, 장비 등의 품목이 포함될 수 있습니다. 또한 공급망 최적화 또는 비용 절감 컨설팅과 같은 비용 절감 솔루션을 전문으로 하는 기업은 경기 침체 중에 비즈니스 성장을 볼 수도 있습니다. 모든 제품 기반 회사가 경기 침체기에 혜택을 받는 것은 아니며, 생산하는 제품 유형과 운영하는 산업에 따라 달라질 수 있다는 점을 유념하는 것이 중요합니다.

이러한 경제적 불확실성 속에서도 디자인 관련성을 유지하는 방법?

# 소프트 스킬에 집중

기술적 전문 지식이 중요하지만 고용주는 그러한 기술을 보유한 사람만 고용하지 않습니다. 인력은 교육이나 훈련보다는 성격에 더 많은 영향을 받는 고용 가능성 또는 이전 가능한 기술이라고도 알려진 소프트 기술에 계속해서 높은 우선순위를 두고 있습니다. 2023년 이후 불확실한 고용 시장에서 가장 중요할 수 있는 소프트 스킬은 다음과 같습니다.

1. 비판적인 사고 능력

비판적 사고는 창의적이고 전략적으로 사고하고, 문제를 식별하고, 혁신적인 해결책을 생각해내는 능력을 포함합니다. 이러한 기술은 다양한 산업 및 역할에 걸쳐 쉽게 이전할 수 있으므로 모든 팀의 자산이 됩니다.

2. 의사 소통 능력

효과적인 의사소통은 긍정적인 관계 구축, 갈등 해결, 이해 증진에 도움이 됩니다. 고용주는 다른 사람과 효과적으로 협력하고 회사를 긍정적으로 대표할 수 있는 강력한 의사소통 능력을 갖춘 개인을 높이 평가합니다. 여기에는 구두 및 서면 의사소통과 적극적으로 듣는 능력이 모두 포함됩니다.

3. 정신적 유연성

인지적 유연성이라고도 알려진 정신적 유연성은 새로운 상황에 적응하고, 고정관념에서 벗어나 생각하고, 다양한 관점을 고려하는 능력입니다. 고용주는 사람들이 변화하는 상황에 따라 자신의 생각과 행동을 조정할 수 있는 이러한 유형의 인지 능력을 가진 개인을 높이 평가합니다. 

4. 팀워크 능력

업종이나 역할에 관계없이 모든 직업에서 팀워크는 중요합니다. 고용주는 다른 사람과 효과적으로 협력하고 팀과 조직의 성공에 기여할 수 있는 강력한 팀워크 기술을 갖춘 개인을 높이 평가합니다. 팀워크 능력은 공동의 목표를 달성하고, 창의성을 키우며, 긍정적인 업무 환경을 조성하기 위한 핵심 기술입니다.

5. 셀프 리더십

고용주는 목표 설정, 계획 수립, 목표 달성을 위한 조치 실행, 자기 동기 부여, 자기 훈련, 자신의 행동에 대한 책임을 포함하는 강력한 셀프 리더십 기술을 갖춘 개인을 높이 평가합니다.

# 러닝 경쟁력을 유지하기 위한 AI 기반 도구

이에 따르면 글로벌 AI 설문조사, 75개 기업 중 XNUMX개(XNUMX%) 기업은 AI를 탐색하거나 구현하고 있으며 운영을 변화시키고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 AI의 잠재력을 점점 더 인식하고 있습니다. 또한 설문 조사에서는 AI 도입이 아직 초기 단계에 있으며, 많은 기업이 이러한 도구를 사용할 숙련된 인재 부족, AI를 기존 시스템과 통합하는 데 어려움, 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 우려 등의 문제에 직면하고 있는 것으로 나타났습니다.

디자이너에게 경쟁 우위를 제공할 수 있는 한 가지가 있다면 AI 생성 도구를 사용하는 것입니다. AI 생성 도구는 디자이너가 기계 학습 알고리즘을 사용하여 새로운 디자인, 패턴 및 레이아웃을 만드는 데 도움을 주기 위해 설계되었습니다. 이러한 도구는 일련의 입력 매개변수를 기반으로 광범위한 옵션을 생성할 수 있으므로 디자이너는 다양한 가능성을 빠르게 탐색하고 새로운 영감을 찾을 수 있습니다.

1. 자연어 생성 도구(NLG)

NLG 도구는 알고리즘을 사용하여 미리 정의된 규칙이나 템플릿을 기반으로 텍스트를 생성합니다. 이러한 도구는 일반적으로 보고서 생성, 뉴스 기사 작성 및 챗봇 상호 작용에 사용됩니다. 예를 들어 GPT-3, Wordsmith, Quill, Articoolo, Textio 등이 있습니다.

2. 콘텐츠 아이디어 도구

이러한 도구는 AI를 사용하여 키워드 분석, 소셜 미디어 트렌드 및 기타 데이터 소스를 기반으로 콘텐츠 주제에 대한 아이디어를 생성합니다. 영업 및 마케팅 팀이 탐색할 새로운 주제와 각도를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 BuzzSumo, SEMrush, ContentIdeator, Clearscope 등이 있습니다.

3. 비디오 및 이미지 생성 도구

Midjourney, DALL-E, Adobe Sensei, Lumen5 등과 같이 딥 러닝 알고리즘과 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 사실적이고 매력적인 시각적 콘텐츠를 생성하는 이미지 및 비디오 생성에 사용할 수 있는 다양한 AI 도구가 있습니다.

4. 음악 및 사운드 생성 도구

AI는 기존 음악을 분석하여 새로운 작곡을 만들거나 비디오 및 게임 애플리케이션을 위한 사실적인 사운드 효과를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 Amper Music, AIVA, Jukedeck 등이 있습니다.

앞으로의 길:

이러한 도구를 사용하면 시간과 리소스를 절약할 수 있지만 제한 사항도 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 인간이 생성한 콘텐츠에 수반되는 창의성과 뉘앙스가 부족할 수 있으며, 사용된 데이터 입력이나 알고리즘에 결함이 있는 경우 품질이 낮거나 편향된 콘텐츠를 생산할 위험이 있습니다. 따라서 이러한 도구에 익숙한 디자이너는 작업 방법을 더 잘 이해할 수 있으며 AI를 디자인 프로세스에 통합하려는 회사와 고객의 수요가 더 많을 수 있습니다. 이러한 기회를 받아들이고 새로운 사고 방식에 열려 있으십시오.

면책조항: 저는 경제학자가 아닙니다. 이 글에 언급된 모든 내용은 광범위한 연구를 통해 뒷받침된 것이며 개인적인 견해가 아닙니다. 이 기사가 오늘날의 불확실한 경제 상황을 헤쳐나가는 여러분에게 어느 정도 명확성과 확신을 줄 수 있기를 바랍니다. 

저자 소개 Unnathi는 현재 Mantra Labs에서 근무하는 UI/UX 디자이너입니다. 그녀는 연구에 열정적이며 매력적인 경험을 제공하는 디지털 시스템 구축에 대한 전문 지식을 보유하고 있습니다.

디자인에 대해 더 알고 싶으십니까?

블로그 읽기 : 모바일 UX의 개인화

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• 플라토 블록체인. Web3 메타버스 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://www.mantralabsglobal.com/blog/iteration-leads-to-powerful-results-in-design/