쉐도잉 연습: Don’t Start with AI, Start with the Problem - YouTube로 영어 말하기 배우기

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-To build good AI products, we should start with three major steps, identifying problems that users experience, identifying how we might go about solving those problems, then identifying the technology that can help.
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-To build good AI products, we should start with three major steps, identifying problems that users experience, identifying how we might go about solving those problems, then identifying the technology that can help.
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The challenge is that these days, we so often start with selecting the technology and find a problem for it to solve later.
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With AI, this bad reverse order is even worse.
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More often than not, with AI, people are pressured to use AI for something, anything.
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In UX, we call this problem solutioneering.
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It's so common that we included it as our UX slogan number 18.
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Instead, we should be collecting issues that do exist, problems that users do experience.
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A good AI strategy begins with identifying unmet user needs, business challenges, or market opportunities, and then considering where AI might be a viable solution along with other alternatives.
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Let's talk about an example.
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Imagine a team at a FinTech company.
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The wrong way, the solutioneering way, starts with some sort of pressure from above.
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"We need to use AI to look innovative." The team decides to add a generic AI chatbot to their main credit card page.
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After months of work, they launch the chatbot, but users don't use it.
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Why? Because maybe the page already has a clear comparison table and customers can find what they need faster without talking to a bot.
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In this situation, the AI chatbot is a classic solution that solves no real user problem.
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A solution looking for a problem.
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Let's flip that.
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Let's take a look at an example of how we should approach building useful AI products.
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Step one, identify the user problem.
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Let's imagine that the team analyzes user data and sees that plenty of people abandon their online mortgage application halfway through.
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Through a few customer interviews, they quickly learn why.
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Customers are confused by financial jargon like APR or interest rate and feel anxious they're making the wrong choice.
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That's the problem.
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Step two, identify how to solve it.
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The goal is to reduce confusion and anxiety.
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They could create a glossary page, make explainer videos, or offer a live chat with a loan officer.
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Step three, identify the technology.
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This is where AI could actually help.
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A well-trained AI assistant could offer instant, in-context explanations for confusing terms 24-7.
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Success can be defined and would be easy to measure.
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A decrease in the number of abandoned mortgage applications.
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See the difference?
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We didn't start with AI.
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We started with a real user problem and found that AI was a fitting tool that might solve it.
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AI is just a tool that can solve problems.
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It shouldn't be assumed to be part of the solution unless you've started with the problems first and understood them clearly.
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Not only should we have identified legitimate problems, but ideally, we've had a discussion on how we'd recognize success by doing it.
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As much as we want to start with AI, we want to create good experiences.
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Start by identifying problems.
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Then, just maybe, AI could help solve those problems.
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-Thanks for watching.
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이 수업에 대해

이 수업에서는 사용자의 문제를 해결하기 위한 AI 제품 개발의 중요성을 배우게 됩니다. 우리는 AI를 사용할 때 반드시 실질적인 사용자 문제를 파악하는 것이 필요하다는 점을 강조하며, 문제 해결을 위한 올바른 접근 방식을 연구합니다. 이 과정에서 우리는 실질적인 문제를 먼저 정의한 후, 그 문제를 해결할 수 있는 AI 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 탐구하게 됩니다. 또한, 성공을 어떻게 측정할 수 있는지에 대한 논의도 포함됩니다.

핵심 어휘 및 구문

  • 사용자 경험 (User Experience): 사용자와 제품 사이의 상호작용을 포함하는 모든 요소.
  • AI 챗봇 (AI Chatbot): 인공지능을 활용하여 자동으로 대화하는 프로그램.
  • 혼란 (Confusion): 정보나 상황에 대한 이해 부족 상태.
  • 해결책 (Solution): 문제를 해결하기 위한 방법이나 도구.
  • 재정 용어 (Financial Jargon): 금융 관련 전문 용어들.
  • 성공 측정 (Measuring Success): 목표 달성 여부를 판단하는 과정.
  • 문제 식별 (Identifying Problems): 해결해야 할 문제를 찾는 과정.

연습 팁

이 비디오의 대화를 따라 하며 shadowing 연습을 진행해 보세요. shadowing site를 활용하거나 shadowspeaks를 통해 필요한 리소스를 찾으실 수 있습니다. 비디오의 속도는 자연스럽고 명확하므로, 각 구문을 반복하며 자신만의 발음을 익히는 것이 중요합니다. 특히 AI와 관련된 용어와 표현을 중점적으로 연습하여, 영어 회화 연습에서 이러한 전문 용어를 자연스럽게 사용할 수 있도록 하세요. 대화의 톤과 리듬을 잘 살려 shadow speech를 구현하는 것이 중요합니다. 매일 조금씩 꾸준히 연습하면 발음과 유창함을 향상시킬 수 있습니다.

쉐도잉이란? 영어 실력을 빠르게 키우는 과학적 방법

쉐도잉(Shadowing)은 원래 전문 통역사 훈련을 위해 개발된 언어 학습 기법으로, 다언어 학자인 Dr. Alexander Arguelles에 의해 대중화된 방법입니다. 핵심 원리는 간단하지만 매우 강력합니다: 원어민의 영어를 들으면서 1~2초의 짧은 지연으로 즉시 소리 내어 따라 말하는 것——마치 '그림자(shadow)'처럼 화자를 따라가는 것입니다. 문법 공부나 수동적인 청취와 달리, 쉐도잉은 뇌와 입 근육이 동시에 실시간으로 영어를 처리하고 재현하도록 훈련합니다. 연구에 따르면 이 방법은 발음 정확도, 억양, 리듬, 연음, 청취력, 말하기 유창성을 크게 향상시킵니다. IELTS 스피킹 준비와 자연스러운 영어 소통을 원하는 분들에게 특히 효과적입니다.

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