비전문가에게 AI 능력을 명확히 설명하는 웹사이트를 기획·작성·디자인하는 단계별 가이드. 예제, UX 팁, 신뢰 신호 포함.
페이지 하나 쓰기 전에 ‘비전문가’가 정확히 누구인지 결정하세요. “일반 대중”은 거의 실존하는 대상이 아닙니다—사람들이 서로 다른 기대를 가지고 오면 AI는 오해되기 쉽습니다.
주요 그룹 하나와(선택적으로) 보조 그룹 하나를 정하세요. 예시:
각 그룹에 대해 간단한 프로필을 만드세요: 이미 무엇을 알고 있는지, 무엇을 걱정하는지, 어떤 결정을 내리려 하는지. 이는 적절한 세부 수준과 예제를 고르는 데 도움됩니다.
비전문가들은 실용적 답변을 먼저 훑습니다. 콘텐츠 계획을 영업 통화, 지원 티켓, 교육 세션, 댓글에서 나오는 질문으로 시작하세요:
이 질문들에 명확히 답하지 못하면 사이트는 아무리 다듬어도 마케팅처럼 보일 것입니다.
중요한 결과 몇 가지를 고르세요. 흔한 목표:
목표는 강조할 내용을 결정합니다: 명확성, 안심, 의사결정 지원, 실습 가이드 중 무엇에 중점을 둘지 정하세요.
목표에 맞는 지표를 고르고 정기적으로 검토하세요(월간 또는 분기별). 예:
사람들이 여전히 오해하는 부분을 바탕으로 콘텐츠를 조정하세요.
사람들은 여러 도구 목록보다 AI가 수행할 수 있는 몇 가지 ‘업무’로 묶었을 때 더 빨리 이해합니다. 3–6개의 카테고리를 목표로 하세요.
방문자가 일상에서 인식할 수 있는 범주를 선택하세요. 흔한 예시:
각 버킷 이름을 단순한 명사(“텍스트”, “이미지”)나 명확한 동사구(“문서에서 답 찾기”)로 붙이세요. 설명이 필요한 기발한 라벨은 피하세요.
일관성은 혼란을 줄입니다. 각 기능 버킷에는 네 가지 짧은 요소를 적으세요:
이 구조는 독자가 기능을 빠르게 비교하고 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다.
비전문가는 보통 모델 이름, 벤치마크, 파라미터 수, 리더보드가 필요 없습니다. 대신 사용자 관점의 지침으로 대체하세요:
기술 용어가 꼭 필요하면 선택적으로(짧은 노트나 툴팁) 제공해 메인 페이지는 접근하기 쉽게 유지하세요.
좋은 AI 설명 사이트는 예측 가능하게 느껴집니다: 방문자는 항상 자신이 어디에 있고, 다음에 무엇을 읽어야 하며, 얼마나 깊게 들어갈지 알 수 있어야 합니다. 목표는 한 번에 모든 것을 보여주는 것이 아니라 “궁금함”에서 “결정할 만큼 이해함”으로 안내하는 것입니다.
상단 내비게이션을 작고 의미 있게 유지하세요. 실용적 기본 사이트맵 예시는:
이 구조는 처음 방문하는 사람에게 쉬운 진입점을 제공하고, 특정 답을 찾으려는 재방문자도 지원합니다.
빠르게 진행해야 한다면 정적 문서 대신 작동하는 사이트로 프로토타입하는 것이 도움이 됩니다. 예를 들어 팀들은 Koder.ai 같은 플랫폼을 사용해 채팅 브리프에서 React 기반 설명 사이트를 생성한 뒤 '기획 모드', 스냅샷, 롤백 기능으로 콘텐츠와 내비게이션을 반복합니다.
많은 비전문가는 “기능”이나 “모델”이 무엇인지 모릅니다. 홈과 주요 메뉴에서 눈에 띄는 “여기서 시작” 경로(3–5단계)를 추가하세요. 예:
각 페이지를 층으로 디자인하세요: 짧은 개요 → 선택적 상세. 예를 들어 기능 페이지는 한 문단 요약으로 시작하고, 이후에 “일반 입력”, “일반 출력”, “적합한 용도”, “주의사항” 같은 섹션으로 확장됩니다. 기본만 원하는 방문자는 여기서 멈춰도 됩니다.
긴 페이지 대신 관련 개념을 연결하세요. 누군가 ‘hallucinations(환각)’에 대해 읽는다면 용어집 정의와 관련 FAQ로 유도하세요. 이렇게 하면 사이트가 페이지 더미가 아니라 안내형 학습 경험이 됩니다.
평이한 언어는 의미를 떨어뜨리는 것이 아니라 불필요한 마찰을 제거해 독자가 AI 시스템이 무엇을 하고, 무엇을 하지 못하며, 다음에 무엇을 해야 할지 이해하게 합니다.
짧은 문장, 능동태, 한 문단에 한 아이디어를 목표로 하세요. 이렇게 하면 복잡한 주제가 잘리거나 중요한 세부를 잃지 않고도 다뤄집니다.
정확성이 희생되는 느낌이 들면 전문 용어로 넘어가기보다 한 문장을 더 추가해 맥락을 설명하세요. 예: “모델이 일반화한다” 대신 “과거 예시에서 패턴을 학습하고 그 패턴으로 새 상황을 추측한다”라고 쓰세요.
대부분의 AI 전문 용어는 더 쉬운 번역이 가능합니다. 기본적으로 일상 표현을 사용하고, 정말 필요한 경우에만 기술 용어를 도입하세요.
예시:
기술 용어를 사용해야 한다면 즉시 한 문장으로 정의하고 이후엔 일관되게 그 용어를 사용하세요.
혼란을 줄이려면 각 핵심 개념에 대해 하나의 용어를 정하고 사이트 전반에서 지키세요. 예: “AI 시스템”을 메인 용어로 정해두고 다른 표현은 한번만 소개하세요.
동일한 개념에는 동일한 동사를 쓰세요: 출력물을 ‘제안’이라고 부르면 이후에 별도의 의도가 없는 한 ‘응답’이라고 바꾸지 마세요.
각 페이지는 3–5개의 불릿으로 ‘여기서 얻을 것’을 시작 부분에 넣으세요. 이는 비전문가가 빠르게 방향을 잡도록 돕고 오해를 줄입니다. 좋은 요약에는:
이 방식은 본문을 읽기 쉽게 만들면서도 안전하게 사용하는 데 필요한 정확성을 보존합니다.
간단한 시스템으로 보여주면 사람들은 AI를 더 빨리 이해합니다: 입력으로 무엇이 들어가고, 무슨 일이 일어나며, 무엇이 나오는지, 사용자가 다음에 무엇을 해야 하는지.
짧은 다이어그램은 긴 설명을 줄이고 ‘마법 상자’ 사고를 줄입니다.
방문자가 제공해야 하는 것을 명확히 하세요. 일반 입력 유형:
유용한 패턴: “X를 주면 Y를 할 수 있다; 주지 않으면 AI가 추측한다.”
출력을 평이한 용어로 명명하고 예시를 보여주세요:
또한 출력이 무엇이 아닌지 명시하세요: 보장, 최종 결정, 완전한 진실의 원천이 아님.
간단한 다이어그램은 한 화면에 들어갑니다:
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
“Processing” 박스는 고수준으로 유지하세요. 내부 모델 세부사항은 필요 없습니다; 목표는 명확성입니다.
다이어그램 옆에 짧은 ‘사용 전’ 노트를 넣으세요:
이렇게 하면 다이어그램이 즉시 적용 가능한 실무 워크플로가 됩니다.
예제는 AI가 추상적으로 느껴지지 않게 합니다. 기능당 5–10개의 실제 사례(페이지나 패널별로 하나씩)를 목표로 하세요. 각 예제는 사람들이 일상에서 인식할 수 있는 짧은 시나리오여야 합니다.
각 예제를 일관되게 구성하면 독자가 빠르게 훑습니다:
이 예시를 모델로 삼아 요약, 브레인스토밍, 데이터 도움, 고객 지원 초안 등으로 유사 세트를 만드세요.
Before: “I need this by end of day. If you can’t do it, tell me now.”
After (AI‑assisted): “Could you share an update by 5pm today? If that timing won’t work, let me know and we’ll adjust.”
확인할 항목: 관계에 맞는 톤인지; 약속 추가 여부; 민감한 정보 제거.
Before: “Talked about launch. Some risks. Sam mentioned vendors.”
After (AI‑assisted): “Actions: (1) Sam to confirm vendor lead times by Wed. (2) Priya to draft launch checklist by Fri. Risks: vendor delays; unclear approval owner.”
확인할 항목: 이름/담당자 정확성; 날짜 정확성; 누락된 결정은 사용자가 채우기.
Before: “Looking for a rockstar who can handle anything under pressure.”
After (AI‑assisted): “Seeking a coordinator who can manage deadlines, communicate clearly, and prioritize tasks across teams.”
확인할 항목: 편향적 언어 제거 여부; 요구사항의 현실성; 접근성 및 포용성 확인.
Before: “Not our fault. You used it wrong.”
After (AI‑assisted): “I’m sorry this was frustrating. Let’s figure out what happened—can you share the steps you took and the error message?”
확인할 항목: 정책 일치 여부; 책임 인정 발언 포함 여부; 불필요한 개인정보 요청 금지.
Before: “Your request is pending due to insufficient documentation.”
After (AI‑assisted): “We can’t finish your request yet because we’re missing a document. Please send: proof of address (dated within 90 days).”
확인할 항목: 요구사항 정확성; 비원어민을 위한 명료성; 불필요한 개인정보 수집 금지.
다운로드 가능한 프롬프트는 유용하지만 유지할 수 있을 때만 공개하세요. 공개할 경우 최종 업데이트 날짜를 표기하고, 테스트한 모델/도구를 적고, 작동하지 않을 때 보고할 수 있는 방법을 제공하세요.
사람들은 불확실성의 수학적 설명을 원하지 않습니다—평이하게 말해주면 됩니다. 유용한 프레임은: AI 시스템은 데이터 패턴에 기반해 가능한 출력을 예측한다; 사람처럼 사실을 ‘알지’는 못한다. 이 한 문장이 모델이 자신감 있게 틀릴 때 생기는 많은 혼란을 막습니다.
일상 언어로 실패 방식을 구체적으로 적으세요:
좋은 사이트는 이러한 문제를 작은 글씨로 숨기지 않습니다. 해당 기능 옆에 명확히 표시하세요(예: 요약이나 질의응답 기능에 환각 관련 설명 추가).
“시스템은 학습한 패턴을 바탕으로 가장 가능성 높은 다음 단어를 선택합니다.” 같은 문구를 쓰고, 그 의미로 “즉, 자신감 있게 틀릴 수 있다”를 덧붙이세요. 신뢰도 점수나 ‘부정확할 수 있음’ 라벨을 보여주면 그 다음 행동(재검증, 출처 요청, 신뢰할 수 있는 참조와 비교)을 안내하세요.
의료, 법률, 재무 등 의사결정에 AI를 활용할 경우 분명한 경고 블록을 추가하세요: AI 출력은 전문가의 검토가 필요하며 중요한 세부를 누락할 수 있습니다. 모호한 주의 문구 대신 구체적 위험(오진, 규정 위반, 잘못된 세무 안내 등)을 명시하세요.
| Best for | Not for |
|---|---|
| 초안 작성(이메일, 요약, 개요) | 의료 진단이나 치료 변경 |
| 브레인스토밍 및 질문 목록 작성 | 법률 해석, 계약 승인, 규정 준수 서명 |
| 초급 수준 개념 설명 | 최종 재무 결정이나 투자 권고 |
| 노트 정리 및 체크리스트 생성 | 검증 없는 정확성이 필요한 작업 |
사람들이 모든 기술적 세부를 알 필요는 없지만 “내 데이터는 어떻게 되나?”와 “무엇이 안전을 지키나?”에는 구체적 답을 원합니다. 신뢰 관련 내용을 사이트 핵심으로 다루세요.
수집하는 것과 수집하지 않는 것, 그 이유를 읽기 쉽게 구체적 예시와 함께 설명하는 전용 페이지를 만드세요. 포함 항목 예:
비전문가는 AI 출력이 ‘검증되었다’고 가정할 수 있으니 문구 선택에 주의하세요. 고수준으로 안전장치를 설명하되 완전한 보호를 암시하지 마세요. 포함할 수 있는 예시:
간단한 “잘 사용하기” 섹션을 제공하고 다음을 명시하세요:
신뢰는 누가 제품을 만들고 어떻게 유지하는지 보여줄 때 자랍니다. 포함할 항목:
일관되고 구체적인 투명성은 사이트가 홍보성으로 느껴지지 않게 하고 신뢰할 수 있는 안내로 작동하게 합니다.
용어집과 FAQ는 낯선 용어를 배우는 사람들을 위한 ‘보조 바퀴’입니다. 또한 전문가들이 정의를 맞춰 사이트 전체에서 같은 단어가 여러 의미로 쓰이는 실수를 줄입니다.
항목은 짧고 구체적으로, 컴퓨터 공학 수업을 듣지 않은 사람도 이해할 수 있게 쓰세요. 우선순위 용어 예:
각 항목 아래에 “다른 말로는…” 한 줄을 넣어 흔히 쓰이는 동의어나 관련 용어를 적으세요. 예:
기능 페이지에서 처음 등장하는 용어에 한 문장짜리 툴팁을 추가하세요. 탭/호버로 열리게 하여 읽기를 방해하지 않게 하고, 하나의 예시를 포함하세요.
FAQ는 사람들이 이미 궁금해하는 점에 답해야 합니다. 좋은 질문 예시:
용어집과 FAQ가 찾기 쉬우면 독자는 용어 해독에 덜 시간 쓰고 실제 AI 능력 학습에 더 집중합니다.
AI 설명 사이트는 읽기 편해야 합니다. 낯선 개념을 배울 때 디자인은 부담을 줄여야 합니다.
타이포그래피와 여백에 신경 쓰세요:
밀도 높은 내용은 짧은 단락으로 쪼개고 명확한 제목으로 각 부분을 구분하세요. 새 용어는 간단한 콜아웃 박스로 한 문장 정의를 먼저 보여주는 것도 좋습니다.
비전문가는 먼저 훑고, 이후 읽을지를 결정합니다. 일관된 페이지 패턴(헤드라인, ‘여기서 배웁니다’ 한 문단, 구조화된 섹션)과 예측 가능한 내비게이션을 제공하세요. 콜아웃은 목적이 분명할 때만 사용하세요.
접근성 개선은 모두에게 이득입니다:
흐름과 비교는 작은 화면에서 깨지기 쉽습니다. 스택 카드, 아코디언, 세로로 쌓이는 전/후 비교를 사용하세요. 탭 목표를 크게 하고 호버 전용 상호작용은 피하세요.
좋은 AI 설명은 “이제 무엇을 하죠?”까지 도와줍니다. 방문자의 의도에 맞춘 작은 CTAs를 제공하세요:
문구는 구체적으로: 무엇을 얻는지, 소요 시간, 필요한 입력을 적으세요.
실습형 경로를 제공한다면 ‘샘플 앱 만들기’ CTA도 고려하세요. 예: Koder.ai 같은 플랫폼은 짧은 채팅 브리프를 실제 작동하는 웹 경험(React 프론트엔드와 Go/PostgreSQL 백엔드)으로 바꿔 IA, 데모, 콘텐츠 흐름을 빠르게 검증하고 준비되면 소스 코드를 내보낼 수 있습니다.
전문가는 초급 콘텐츠를 거치게 하지 말고 초급자는 기술적 함정으로 밀어넣지 마세요. 간단한 ‘경로’ 버튼(예: “AI 처음입니다” vs “평가 중입니다”)만으로도 충분합니다.
폼을 넣는다면 필요한 항목(샘플 파일, 산업, 목표, 제약)과 이후 과정을 적으세요. 가능하면:
AI 정보는 빠르게 오래됩니다. 담당자를 지정하고 검토 주기(월간 또는 분기별)를 정하세요. ‘마지막 검토: 월 YYYY’와 ‘변경 사항’ 같은 버전 표기를 추가하면 독자가 신뢰할 수 있습니다.
인터랙티브 데모나 도구와 연결된 설명은 소프트웨어 릴리스처럼 업데이트를 관리하세요: 변경 추적, 롤백 옵션, 무엇이 바뀌었는지 문서화. Koder.ai 같은 도구의 스냅샷 및 롤백 기능은 빠른 반복 시 리스크를 줄이는 데 도움됩니다.
먼저 하나의 주요 비전문가 그룹(선택적으로 보조 그룹 하나)을 정하세요. 각 그룹에 대해 빠른 프로필을 만드세요:
이렇게 하면 설명 수준을 알맞게 맞출 수 있고, “일반 대중”처럼 모호한 대상 설정을 피할 수 있습니다.
질문은 실제 출처에서 가져오세요: 영업 통화, 고객 지원 티켓, 온보딩 세션, 댓글 등. 신뢰와 의사결정에 영향을 주는 질문을 우선하세요. 예:
이 질문들에 명확히 답하지 못하면 사이트는 아무리 보기 좋게 다듬어도 홍보성으로 보입니다.
목표는 1–3개로 좁혀서 실제로 중요한 결과와 연결하세요. 흔한 목표 예시:
그런 다음 주요 페이지마다 적어도 하나의 목표에 맞춰 내용을 정렬하세요. 그래야 사이트가 초점을 잃지 않습니다.
목표에 맞는 지표를 정하고 정기적으로 검토하세요(월별 또는 분기별). 유용한 지표 예시:
결과를 바탕으로 사람들이 여전히 혼란스러워하는 부분을 업데이트하세요.
기능을 한 번에 길게 나열하기보다 사람들이 인식하기 쉬운 **3–6개의 ‘업무’**로 묶으세요(예: 텍스트, 이미지, 오디오, 검색 & Q&A, 스프레드시트). 이렇게 하면 긴 도구 목록보다 방문자가 이해하기 쉽습니다.
버킷 이름은 단순하고 문자 그대로 이해되는 용어로 하세요(설명해야 하는 재치 있는 라벨은 피하세요).
모든 ‘기능’ 페이지에 같은 미니 템플릿을 사용하세요:
일관성은 비교를 쉽게 하고, 자세히 읽지 않아도 차이를 파악할 수 있게 해줍니다.
대부분의 경우 모델 이름, 벤치마크, 파라미터 수, 리더보드 같은 내용을 피하세요. 대신 사용자 관점의 지침으로 대체하세요:
기술 용어가 꼭 필요하면 툴팁이나 짧은 노트처럼 선택적으로 제공하세요.
상단 내비게이션은 작고 예측 가능하게 유지하세요. 실용적인 기본 사이트맵 예시는:
초보자를 위한 명확한 “여기서 시작” 경로(홈과 주요 메뉴에서 쉽게 찾을 수 있게)도 추가하세요. 예: 1) 이 AI가 무엇인지(1분), 2) 잘하는 것, 3) 한계, 4) 관련 예제, 5) 다음 단계.
평이한 언어는 ‘바보스럽게 만드는 것’이 아닙니다. 복잡한 주제를 중요한 의미는 유지하면서 읽기 쉽게 만드는 것입니다.
짧은 문장, 능동태, 한 문단에 한 아이디어를 목표로 하세요. 정확성이 흔들리면 전문 용어로 바꾸기보다 설명 문장을 하나 더 추가하세요. 예: “모델이 일반화한다”고 말하는 대신 “과거 예시에서 패턴을 학습해 새 상황에 대해 추측한다”고 쓰세요.
가능한 한 평범한 표현으로 대체하고, 불가피할 때만 기술 용어를 도입하세요. 예시:
기술 용어를 꼭 써야 한다면 한 문장으로 즉시 정의하고 같은 용어를 일관되게 사용하세요.
일관성은 추가 설명보다 혼란을 줄입니다. 각 개념에 대해 한 단어(또는 한 표현)를 정하고 사이트 전체에서 지키세요. 예: “AI 시스템”을 주요 용어로 정했다면 “모델”, “알고리즘” 등은 한 번만 대체 명칭으로 소개하세요.
출력물을 ‘제안(suggestion)’이라고 부르기로 했다면 이후에 ‘응답(answer)’로 바꾸지 마세요—의도적으로 기대치를 바꾸는 경우만 예외입니다.
각 페이지 상단에 3–5개의 불릿으로 ‘여기서 얻을 것’을 요약해 주세요. 이는 비전문가가 빠르게 방향을 잡도록 돕고 오해를 줄입니다. 좋은 요약에는 보통 포함됩니다:
이 방법은 주요 텍스트를 읽기 쉽게 유지하면서도 안전하게 사용하는 데 필요한 정확성을 보존합니다.
사람들은 입력 → 처리 → 출력 → 리뷰 흐름으로 AI를 보는 것이 이해에 빠릅니다. 작은 다이어그램은 긴 설명을 줄이고 ‘마법 상자’ 같은 인식을 완화합니다.
입력에 대해 명확히 하세요(프롬프트, 파일, 데이터 소스, 맥락 등). 유용한 패턴: “X를 주면 Y를 한다; 주지 않으면 추측한다.”
출력은 평이한 용어로 이름 짓고 어떤 모습인지 보여주세요(초안 텍스트, 라벨, 추천 등). 또한 출력이 보증이 아니라는 점을 명시하세요(결정이 아님).
다음 코드는 그대로 보여주고 설명은 간단히 하세요:
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
‘Processing’ 박스는 높은 수준으로 유지하세요 — 내부 모델 세부사항은 필요 없습니다. 목표는 명확성입니다.
다이어그램 옆에 ‘사용 전 유의사항’을 짧게 추가하세요:
이렇게 하면 다이어그램이 바로 따라할 수 있는 실용적 워크플로가 됩니다.
예제는 AI를 추상적이지 않게 만듭니다. 각 기능당 5–10개의 실제 사례를 목표로 하세요. 각 예제는 짧고 일상적인 상황을 반영해야 합니다.
일관된 데모 패턴:
글쓰기 도움 기능의 전/후 샘플을 모델로 사용하세요. 그런 다음 요약, 브레인스토밍, 데이터 도움, 고객 지원 초안 등으로 확장하세요.
Before: “I need this by end of day. If you can’t do it, tell me now.”
After (AI‑assisted): “Could you share an update by 5pm today? If that timing won’t work, let me know and we’ll adjust.”
확인할 항목: 관계에 맞는 톤인지; 약속이 추가되지 않았는지; 민감한 정보 제거.
템플릿과 프롬프트는 유지할 수 있을 때만 배포하세요. 배포할 경우 마지막 업데이트 날짜를 표기하고, 어떤 모델/도구로 테스트했는지 적으며, 작동이 멈췄을 때 보고할 수 있는 방법을 제공하세요.
사람들은 수학 수업을 원하지 않습니다—불확실성은 평이한 말로 일관되게 전달하세요. 유용한 프레이밍: “AI 시스템은 데이터의 패턴을 바탕으로 가장 가능성 높은 출력을 예측한다; 사람처럼 사실을 알지는 못한다.” 이 한 문장은 모델이 자신감 있게 틀릴 때 생기는 많은 혼란을 막아줍니다.
일반적 실패 유형을 평이한 언어로 명시하세요:
이런 문제들은 작은 글씨로 숨기지 말고 영향을 받는 기능 옆에 분명히 적으세요(예: 요약/질문 응답 기능에 ‘환각’ 관련 경고 표시).
불확실성을 설명할 때는 예: “시스템은 학습한 패턴을 바탕으로 가장 가능성 높은 다음 단어를 선택합니다.” 그리고 이것이 의미하는 바: “즉, 자신감 있게 틀릴 수 있습니다.” 신뢰도 점수나 ‘부정확할 수 있음’ 라벨을 보여줄 경우 사용자가 어떤 행동을 취해야 하는지(재검증, 출처 요청, 신뢰할 수 있는 참조와 비교)을 명시하세요.
결정에 AI를 활용할 경우(의료, 법률, 재무) 해당 페이지에 분명한 경고 블록을 추가하세요: AI 출력은 전문적 조언이 아니며 중요한 세부사항을 누락할 수 있으므로 자격 있는 전문가가 검토해야 합니다. 모호한 주의 문구는 피하고 구체적인 위험을 명시하세요(오진, 규정 위반, 잘못된 세금 안내 등).
| Best for |
|---|
사람들이 신뢰하려면 모든 기술적 세부를 알 필요는 없습니다. 대신 “내 데이터는 어떻게 되나?”와 “무엇이 안전을 지키나?”에 대한 명확하고 구체적인 답이 필요합니다. 신뢰 관련 내용을 사이트에서 일급 시민으로 다루세요(각주나 작은 글씨로 숨기지 않기).
간단한 투명성 페이지에 포함할 항목:
안전 조치도 과대 약속 없이 고수준으로 설명하세요(모더레이션, 민감한 워크플로의 인간 검토, 모니터링 및 남용 방지 등). 또한 시스템이 여전히 틀릴 수 있다는 점과 사용자가 재확인해야 할 방법을 알려주세요.
사용 가이드와 에스컬레이션 경로를 짧게 제공하세요:
또한 크레디빌리티 신호(신뢰도를 보여주는 요소)를 스캔하기 쉽게 나열하세요:
일관적이고 구체적인 투명성은 사이트가 홍보처럼 보이지 않고 믿을 만한 안내로 느껴지게 합니다.
용어집과 FAQ는 낯선 용어를 배우는 이들을 위한 ‘보조 바퀴’ 역할을 합니다. 또한 전문가들이 정의를 맞추게 해서 같은 단어가 여러 의미로 쓰이는 사고를 막습니다.
실제로 사람들이 사용할 용어집을 만들려면 항목을 짧고 구체적으로, 컴퓨터 공학 수업을 듣지 않은 사람도 이해할 수 있게 작성하세요. 우선순위 용어:
기능 페이지에서 처음 등장하는 용어에 작은 툴팁을 넣으세요. 툴팁은 한 문장으로 제한하고 전문 용어를 피하세요. 툴팁이 잘 작동하는 조건:
FAQ는 사람들이 이미 궁금해하거나 걱정하는 점을 해소해야 합니다. 포함하면 좋은 질문들:
용어집과 FAQ가 쉽게 찾을 수 있고 일관되면 독자가 용어 해독에 덜 시간을 쓰고 실제 AI 능력 학습에 더 집중합니다.
디자인은 읽기 피로를 줄여야 합니다. 읽기 편한 타이포그래피와 여백을 선택하세요:
밀집된 아이디어는 짧은 단락으로 쪼개고, 각 부분을 명확한 제목으로 구분하세요. 새 용어를 소개할 때는 간단한 콜아웃 박스로 한 문장 정의를 먼저 보여주는 것도 좋습니다.
비전문가는 먼저 훑어보고 무슨 내용을 읽을지 결정합니다. 일관된 페이지 패턴(명확한 헤드라인, 한 문단 ‘배울 내용’, 설명 가능한 섹션)과 예측 가능한 내비게이션(상단 메뉴 + 브레드크럼 또는 ‘개요로 돌아가기’)을 사용하세요.
콜아웃은 목적이 분명할 때만 쓰세요(예: ‘핵심 요점’, ‘흔한 오해’, ‘이 프롬프트를 시도해보세요’)—같은 내용을 반복하는 용도로 쓰지 마세요.
접근성 개선은 체크리스트가 아니라 기본 설계 원칙으로 다루세요. 모든 사용자에게 도움이 됩니다:
이런 개선은 모바일 사용자나 소음이 많은 환경의 사용자에게도 유익합니다.
다이어그램과 비교가 작은 화면에서 깨질 수 있으니 모바일 퍼스트로 설계하세요:
좋은 설명은 ‘이제 알았으니 무엇을 하지?’까지 안내합니다. 방문자 의도에 맞춰 작은 셋의 CTAs를 제공하세요:
각 CTA는 무엇을 얻는지, 소요 시간, 필요한 입력을 구체적으로 적으세요.
초급자와 고급 사용자를 같은 통로로 강제하지 마세요. 간단한 ‘경로’ 버튼을 제공하면 됩니다:
키 페이지 상단에 두 개 버튼(‘학습 중’ vs ‘평가 중’)만 있어도 큰 도움이 됩니다.
폼을 넣을 경우 필요한 항목(샘플 파일, 산업, 목표, 제약 조건)과 그 다음에 일어날 일을 명시하세요. 가능하면 다음 정보를 추가하세요:
AI 정보는 빠르게 진화합니다. 담당자를 지정하고 검토 주기(월간 또는 분기별)를 설정하세요. 간단한 버전 표기(예: “마지막 검토: 월 YYYY” 및 “변경 사항”)를 추가하면 독자가 내용을 신뢰할 수 있습니다.
인터랙티브 데모나 도구와 연결된 설명문서는 소프트웨어 릴리스처럼 업데이트를 관리하세요: 변경사항 추적, 롤백 옵션, 무엇이 바뀌었는지 문서화. 이런 점에서 Koder.ai 같은 도구의 스냅샷·롤백 기능은 빠르게 반복할 때 리스크를 줄이는 데 유용합니다.
Before: “Talked about launch. Some risks. Sam mentioned vendors.”
After (AI‑assisted): “Actions: (1) Sam to confirm vendor lead times by Wed. (2) Priya to draft launch checklist by Fri. Risks: vendor delays; unclear approval owner.”
확인할 항목: 이름/담당자 정확성; 날짜 정확성; 누락된 결정을 사용자가 채워야 함.
Before: “Looking for a rockstar who can handle anything under pressure.”
After (AI‑assisted): “Seeking a coordinator who can manage deadlines, communicate clearly, and prioritize tasks across teams.”
확인할 항목: 편향적 표현 제거 여부; 요구사항이 현실적인지; 접근성 및 포용성 확인.
Before: “Not our fault. You used it wrong.”
After (AI‑assisted): “I’m sorry this was frustrating. Let’s figure out what happened—can you share the steps you took and the error message?”
확인할 항목: 정책에 맞는지; 책임 인정 발언 포함 여부; 불필요한 개인정보 요청 금지.
Before: “Your request is pending due to insufficient documentation.”
After (AI‑assisted): “We can’t finish your request yet because we’re missing a document. Please send: proof of address (dated within 90 days).”
확인할 항목: 요구사항의 정확성; 비원어민을 위한 명료성; 불필요한 개인정보 수집 금지.
| Not for |
|---|
| 초안 작성(이메일, 요약, 개요) | 의료 진단 변경 또는 치료 결정 |
| 아이디어 브레인스토밍 및 질문 정리 | 법률 해석, 계약 승인, 규정 준수 사인오프 |
| 초급 수준 설명 제공 | 보증된 정확성이 필요한 재무 의사결정 |
| 노트 정리 및 체크리스트 생성 | 검증 없이 정확성을 요구하는 작업 |
각 항목 아래에 “다른 말로는…” 한 줄을 추가해 흔히 쓰이는 동의어나 관련 용어를 적으세요(예: Model → “AI 시스템”, “LLM”, “엔진”).