생성적 AI는 창의적인 물리적 제품 디자인을 촉진하지만 마술 지팡이는 아닙니다.
생성적 AI 도구는 물리적 제품 설계 수명 주기를 크게 단축하고 혁신을 촉발할 수 있지만 잠재적인 위험을 완화하려면 설계 전문가의 지식과 재량권이 필요합니다.
생성적 AI(gen AI)는 초기 단계이지만, 이 기술은 이미 실제 제품과 포장이 어떻게 구상되고, 혁신되고, 디자인되는지에 대해 지울 수 없는 흔적을 남기고 있습니다.
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McKinsey의 AI인 QuantumBlack 소개
제품 포장부터 자동차 부품 및 소매 디스플레이에 이르기까지 Gen AI를 통해 산업 디자이너는 이전에는 상상하지 못했던 아이디어와 제품 경험을 더 많이 탐색하고 기존 방법보다 훨씬 빠르게 초기 디자인 개념을 개발할 수 있습니다.
또한 설계 프로세스 초기에 개념을 충실도 높게 시각화할 수 있는 능력을 통해 기업은 사용자 경험의 모든 요소를 미세 조정하는 과정에서 소비자로부터 보다 정확한 피드백을 이끌어낼 수 있습니다(아래 이미지 참조). McKinsey는 제품 연구와 디자인 측면에서만 Gen AI가 600억 달러의 생산성을 창출 할 수 있을 것으로 추정합니다 .1
생성 AI 텍스트-이미지 소프트웨어를 사용하여 생성된 사물 인터넷을 기반으로 하는 최신 용접 헬멧의 고화질 컨셉 이미지입니다. 산업 디자이너는 반복적인 프롬프트를 통해 초기 디자인을 개선하여 현대 스포츠카 스타일에서 영감을 받은 미래 지향적인 미학이 담긴 컨셉 이미지를 개발했습니다. (이미지는 예시이며 이 기사를 위해 개발되었습니다.)
생성 AI로 렌더링된 6개의 최신 용접 헬멧 비교. 각 헬멧은 다양한 디자인 변형과 용접공이 작업하면서 주요 지표를 확인하고 빛 감도를 조정할 수 있는 투명한 디스플레이를 통해 세련되고 스포티한 미학을 보여줍니다.
Gen AI 도구는 놀라운 결과를 가져올 수 있지만 인간의 전문 지식을 대체할 수는 없습니다. 업계에서 CAD(컴퓨터 지원 설계)의 등장과 3D 프린팅, 증강 및 가상 현실과 같은 발전을 목격한 것처럼 실제 제품을 설계하는 방법은 바뀔 수 있지만 의미 있는 사용을 보장하려면 설계 전문가가 필요합니다. 기술과 비즈니스 가치 전달에 힘쓰고 있습니다.
가장 인기 있는 통찰력
- 친절하다는 것은 멋진 일이다: 직장에서의 공감의 가치
- 더 나은 참모총장이 되는 방법
- 생성 AI의 경제적 잠재력: 차세대 생산성 개척지
- 다양성, 형평성, 포용성이란 무엇입니까?
- 속도와 규모에 맞춰 AI 채택: 경쟁력 유지를 위한 4IR 추진
산업 디자인의 경우 소비자 연구를 수행하는 전문가들은 종종 중요한 디자인 선택에 영감을 주는 중요한 통찰력을 발견합니다. 수십 개의 AI 생성 이미지에서 최고의 컨셉을 식별하는 기술(미학과 제조 가능성을 고려하여 출력을 평가하고 사용자 연구와 디자인 감각을 기반으로 이미지를 조작하는 기술)은 사용자에게 공감할 최종 디자인을 제공하는 데 매우 중요합니다.
이러한 도구는 비교적 새로운 것이지만 우리 팀은 생산성에 대한 상당한 영향을 계속해서 확인하고 있습니다. 제품 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 적절하게 사용되면 제품 개발 주기 시간이 70% 이상 단축되어 팀이 소비자 테스트, 설계 개선, 공급업체 조사 및 설계 최적화에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다. 제조 가능성과 지속 가능성. 이러한 도구와 프로세스는 궁극적으로 성장과 혁신을 위한 수단이며 훨씬 더 나은 제품을 더 빠르게 개발할 수 있게 해줍니다.
그러나 R&D 및 제품 개발 리더는 오늘날 기술을 사용하여 혁신을 추진할 수 있지만 기술의 한계를 이해하고 준비해야 합니다. 이 기사에서는 Gen AI가 제품 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 창의성과 생산성을 발휘할 수 있는 방법을 공유하고, 비즈니스 가치를 창출하려는 비즈니스 리더를 위한 중요한 고려 사항을 검토하고, Gen AI의 설계 작업과 사용을 기반으로 시작하기 위한 단계를 제안합니다. 우리의 창작 과정에 사용되는 도구입니다.
설계 라이프사이클 전반에 걸쳐 창의성과 생산성 극대화
산업 디자이너가 컨셉을 만들거나 포장, 소비자 내구성, 경험, 공간 등을 재설계할 때 그들의 창의적인 프로세스는 일반적으로 시장 및 사용자 조사, 컨셉 개발, 컨셉 테스트 및 개선과 같은 몇 가지 필수 단계를 거칩니다. Gen AI 기술은 디자이너가 더 빠르게 반복하고, 새로운 방식으로 점을 연결하고, 다양한 사고를 촉진하여 사용자의 일상 경험(전시)을 변화시키는 제품을 만들 수 있도록 각 단계에서 엄청난 가치를 제공할 수 있습니다.
전시하다
우리는 장애가 있는 개인에게도 웹사이트에 대한 동등한 접근권을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 이 콘텐츠에 대한 정보를 원하시면 기꺼이 도와드리겠습니다. McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.com 으로 이메일을 보내주세요.
시장 및 사용자 조사
거의 모든 좋은 물리적 제품 디자인은 시장 조사에서 시작됩니다. 잠재 소비자에게 가장 중요한 기능이나 품질은 무엇입니까? 소비자 선호도와 취향은 어떻게 진화하고 있으며, 경쟁업체는 어떻게 대응하고 있나요? 새로운 카테고리의 제품을 만드는 데 어떤 격차가 있습니까?
ChatGPT, Bard 등과 같은 대규모 언어 모델에 대해 훈련된 Gen AI 도구를 사용하여 디자이너는 이전에 가능했던 것보다 훨씬 더 신속하게 기존 시장 및 소비자 데이터를 수집, 합성 및 이해할 수 있습니다. 더욱이 도구는 인간이 단독으로 분석할 수 있는 것보다 더 다양한 데이터 소스로부터 통찰력을 끌어내기 때문에 아직 개발되지 않은 시장 기회와 간과된 소비자 요구 또는 기대를 밝힐 수 있습니다. 이를 통해 산업 디자이너는 이해관계자 토론 및 소비자 인터뷰를 위한 훨씬 더 풍부한 지식 기준을 구축할 수 있습니다. 한 소비재 회사는 소비자 정서에 대한 Gen AI 도구의 새로운 통찰력과 브랜드 자산을 활용하여 고성장 시장으로 확장할 수 있는 방법을 통해 시장 및 사용자 조사를 강화했습니다. 이러한 지식을 바탕으로 디자인 팀은 민족지학적 인터뷰의 범위를 넓혀 새로운 개념을 개발하고 개선하기 위한 후속 작업에 영향을 미치는 중요한 디자인 요소에 대한 피드백을 얻었습니다.
컨셉 개발
산업 디자이너와 엔지니어가 새로운 제품 디자인을 만들거나 기존 제품 또는 엔지니어링 구성 요소의 차세대 버전을 반복할 때 텍스트-이미지 생성 AI 도구는 영감과 혁신을 위한 강력한 매체를 제공합니다.
전문가의 조언을 바탕으로 참신하고 생생한 이미지를 생성하는 이 기술의 능력은 더욱 대담한 탐구에 영감을 주고 독특하고 잠재적으로 최초의 아이디어를 가져올 수 있습니다. 디자이너가 대략적인 스케치, 민족지학적 연구 통찰력, 소비자 정서를 기반으로 한 기능을 Gen AI 도구에 입력할 때 나타나는 이러한 시각화, 데이터 및 기타 출력은 개념 개발 단계를 대폭 가속화하는 훌륭한 출발점이 될 수 있습니다. 즉, 생성된 이미지는 일반적으로 초기 상태에서 사용할 수 없기 때문에 출력을 의미 있고 제조 가능하며 영향력 있게 만들기 위해 출력을 검증, 테스트 및 개선하려면 전문 디자이너의 인간 개입이 여전히 필요합니다. 회사의 비전과 일치하지 않는 제품도 있고, 디자이너의 프롬프트를 의미 있는 방식으로 반영하지 못하는 제품도 있고, 여전히 완전히 제조가 불가능한 제품도 있습니다.
CAD 및 3D 프린팅의 출현과 같은 이전 기술 발전과 마찬가지로 gen AI는 디자인 전문가가 컨셉 이미지, 무드 보드 및 스토리보드를 준비할 때 평범하고 시간이 많이 걸리는 작업에서 해방됩니다. 예를 들어, 산업 디자이너는 목표 성능 목표와 새로운 사양에 대한 반복적인 프롬프트를 입력함으로써 서로 다른 이론을 개별적으로 테스트한 다음 고도로 수동적인 실사를 수행하는 것보다 더 빨리 "최상의 답변"에 도달할 수 있습니다(아래 이미지 참조).
초기 프롬프트
생성적 AI 텍스트-이미지 변환 소프트웨어를 사용하여 제작되고 산업 엔지니어의 초기 지침을 기반으로 개발된 새로운 자전거 페달 디자인의 시작 컨셉입니다. 이는 특정 성능 및 제품 사양을 충족하기 위한 최상의 설계 접근 방식을 보다 신속하게 식별하기 위한 반복 프로세스의 첫 번째 단계를 나타냅니다.
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신속한 진행
그런 다음 산업 디자이너는 소프트웨어의 초기 출력을 기반으로 반복적인 프롬프트를 사용하여 구성 요소 강도를 향상시키면서 페달의 티타늄 양을 줄이는(따라서 페달을 더 가볍게 만드는) 방법을 식별했습니다. 이미지는 디자이너가 생성 AI 텍스트-이미지 소프트웨어의 원시 출력을 마무리하기 위해 작업하면서 개발된 개념의 진행 과정을 보여줍니다.
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최종적이고 정제되었으며 제조 가능함
그런 다음 디자이너는 이미지 편집 소프트웨어를 사용하여 최종 원시 출력(왼쪽)을 다듬었습니다. 최종 컨셉(오른쪽 참조)을 만들기 위해 디자이너는 과도한 스터드를 제거하고 페달 버팀대를 조정하여 부품 강도를 높이고 제조 가능성을 보장하기 위해 기타 조정을 수행했습니다. (이미지는 예시이며 이 기사를 위해 특별히 개발되었습니다.)
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자동차 OEM의 산업 디자이너는 Gen AI의 도움으로 터치 스크린 인터페이스, 충전 표면, 계기판 및 기타 구성 요소를 갖춘 차세대 자동차 대시보드의 25개 변형에 대한 초기 디자인 컨셉을 만드는 데 단 2시간밖에 걸리지 않았습니다. 그런 다음 디자인 팀은 이미지 편집 소프트웨어를 사용하여 이러한 개념을 더욱 구체화하여 업계가 어디로 가고 있는지, 구성 요소 인터페이스, 폼 팩터, 색상, 재료, 마감 등을 최신 제품으로 발전시키는 방법에 대한 보다 명확한 그림을 이해관계자에게 제공했습니다. 전기 자동차 모델(아래 이미지 참조) Gen AI가 없었다면 비슷한 디테일과 품질의 이미지를 만드는 데 더 많은 반복을 거쳐 최소 일주일이 걸렸을 것입니다. 이 프로세스를 통해 디자이너는 훨씬 더 실제적인 방식으로 짧은 시간 내에 제품 경험을 생생하게 구현할 수 있었습니다.
왼쪽은 전통적인 자동차 내부 이미지입니다. 오른쪽은 전통적인 자동차 인테리어 이미지를 영감으로 활용하여 차세대 전기 자동차 인테리어를 위한 새로운 디자인 컨셉의 최종 고화질 이미지입니다. 새로운 컨셉 이미지를 개발하기 위해 산업 디자이너는 이미지 생성기의 반복 프롬프트를 사용하여 원하는 기능(대형 터치 스크린, 고급 소재 등)을 자세히 설명하여 업데이트된 인테리어를 만들었습니다. 그런 다음 디자이너는 이미지 편집 소프트웨어를 사용하여 출력을 다듬어 최종 이미지를 만들었습니다. (최종 이미지는 예시이며 이 기사를 위해 특별히 개발되었습니다.)
전통적인 자동차 인테리어와 생성적 AI 렌더링을 나란히 놓은 이미지입니다. AI 렌딩에는 미래 지향적인 조명, 세련된 인테리어, 더 큰 디지털 디스플레이 화면이 있습니다.
현재 Gen AI 출력에는 상당한 조작이 필요하다는 점을 고려하면 이러한 이미지 생성은 일반적으로 스튜디오에서 이루어집니다. 그러나 기술이 발전하고 그 결과물이 더욱 세련됨에 따라 산업 디자이너와 엔지니어는 점점 더 비즈니스 리더와 회의에 참석하고 소비자 연구 세션을 수행하는 동시에 Gen AI 도구를 사용하여 라이브 피드백을 기반으로 실시간으로 영감을 주는 이미지를 생성하고 있습니다.
컨셉 테스트 및 개선
산업 디자이너는 개념적인 냅킨 스케치나 대략적인 디자인 아이디어를 몰입도 높은 시각 효과로 끌어올릴 수 있는 능력을 통해 새로운 개념과 경험을 생생하게 구현할 수도 있습니다. 이를 통해 잠재적인 기회 영역, 개념 및 미래 비전에 대한 피드백을 구할 때 비즈니스 리더 및 소비자와 보다 의미 있는 토론을 할 수 있습니다.
예를 들어, 저명한 박물관의 경영진은 산업 디자이너가 AI 생성 이미지를 편집하고 보조 시각적 콘텐츠(스케치, 그래픽 등)와 결합하여 새로운 형식을 설명하는 스토리보드를 만들 때 박물관 전시물의 접근성을 높일 수 있는 기회를 더 잘 시각화할 수 있습니다. 제품, 서비스, 경험(아래 이미지 참조)
박물관 방문객을 위한 가상의 몰입형 참여 교육 환경을 묘사하는 이미지 편집 소프트웨어를 통해 개선된 AI 생성 개념 이미지입니다. (이미지는 예시이며 이 기사를 위해 특별히 개발되었습니다.)
현대 박물관 전시 일러스트레이션의 생성적 AI 이미지. 사람들이 예술 작품을 보고 있는 모습이 보이고, 이미지에는 시청자가 추가 정보나 참여를 위해 클릭할 수 있는 위치를 나타내는 디지털 팝업이 오버레이됩니다.
이해관계자들과 초기 개념을 테스트한 후 디자이너는 디자인 세부 사항의 후속 단계로 이동하기 전에 이 기술을 사용하여 제품 스타일을 개선하고, 마무리 작업을 적용하고, 미래 개념을 매핑하여 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 제품 로드맵을 알릴 수 있습니다. , 개선, 엔지니어링 개념 및 제조 설계.
디자인을 넘어서
제품 시뮬레이션 및 테스트에 이 기술을 추가로 사용하려는 리더는 AI 세대 공간을 면밀히 관찰해야 합니다. 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 그러함에 따라 설계와 엔지니어링 간의 핸드오프를 단순화하고 엔지니어링 프로세스를 획기적으로 가속화할 수 있는 더 많은 기능이 제공될 것으로 기대합니다. 우리는 이미 산업 디자이너와 엔지니어가 제품 개념을 CAD 모델로 신속하게 전환할 수 있는 Gen AI 소프트웨어 솔루션의 시장 출시를 목격하고 있습니다. 이를 통해 제품을 훨씬 더 빠르게 모델링하고 엔지니어링 프로세스를 보다 편리하게 시작할 수 있습니다. 도구는 아직 초기 단계이지만 멀지 않은 미래에 이러한 도구가 설계에서 엔지니어링으로의 전환을 대폭 개선하고 가속화할 것이라고 상상할 수 있습니다.
또한 제조 가능성과 서비스 가능성에 대한 설계를 신속하게 분석할 수 있는 새로운 도구(예: 시설의 기존 사출 성형 도구를 사용하여 제품을 제조할 수 있는지 확인)가 나올 것으로 예상됩니다. 엔지니어링 관점에서 Gen AI는 이미 전문가들이 제품의 구조적 성능을 최적화하는 방법과 같이 오랫동안 확립된 시뮬레이션 엔지니어링 문제에 접근하는 방식을 혁신하고 있습니다. 유한 요소 분석 및 토폴로지 최적화를 위한 1세대 AI 도구(다양한 조건에서 부품이 작동하는 방식과 가볍지만 강한 구조를 생성하는 방법을 이해하기 위한 초석 기술)는 힘과 같은 식별된 기준을 기반으로 부품에 대한 수백 가지 향상된 설계 옵션을 생성할 수 있습니다. , 압력 및 환경 조건. 미래에는 대략적인 스케치를 상세한 엔지니어링 부품 모델로 변환하고, 재료 선택 및 최적화를 촉진하고, 제조 가능성을 향상시키는 방법을 식별하고, 조립을 위한 구성 요소를 최적화하고, 비용을 줄이다.
비즈니스 가치 달성을 위한 중요한 고려사항
의심의 여지 없이, Gen AI 출력은 인상적일 수 있습니다. 그러나 의미 있는 결과물을 생산하고 이를 사용자 선호도, 불만 사항 및 기대에 맞는 바람직한 사용자 중심의 제조 가능한 제품으로 바꾸는 것은 버튼 하나만 누르는 것으로 이루어지지 않습니다. 비즈니스 가치를 달성하려면 다음 분야에서 산업 디자인 및 엔지니어링 전문 지식이 중요합니다.
꽃을 그리는 소녀의 AI 생성 이미지 두 개에서 볼 수 있듯이 효과적인 프롬프트를 개발하려면 디자인 전문가가 필요합니다. 왼쪽의 이미지는 실제 꽃의 꽃잎을 그리는 소녀를 묘사하고 있으며 대형 언어 모델 챗봇이 제안한 기본 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. 오른쪽 이미지는 캔버스에 꽃을 그리는 소녀를 묘사하고 있으며 디자이너의 반복적인 프롬프트를 사용하여 생성되었습니다. (이미지는 예시이며 이 기사를 위해 특별히 개발되었습니다.)
제너레이티브 AI로 만든 꽃을 그리는 소녀의 나란히 놓인 일러스트레이션 2개. 왼쪽 이미지는 언뜻 보기엔 괜찮아 보이지만, 자세히 살펴보면 실제와 일치하지 않는 것으로 나타났으며, 오른쪽 이미지에는 이러한 오류가 포함되어 있지 않습니다.
AI 기반 이미지 생성기로 제작된 비행 불가능하고 제조 불가능한 승객용 드론입니다. 프로펠러 블레이드 개수가 고르지 않고 랜딩 기어 스키드가 충분하지 않으며 승객 안전을 위한 도어가 부족한 점에 유의하세요. (이미지는 예시이며 이 기사를 위해 특별히 개발되었습니다.)
안전 및 제조 측면에서 요소가 부족한 승객용 드론의 생성적 AI 렌더링.
실제 제품 설계 도구 키트에 Gen AI를 추가하면 제품 설계 혁신을 가속화하고 발전시킬 수 있지만 팀이 해당 기술을 효과적으로 사용할 수 있는 경우에만 가능합니다. 도구를 사용한 작업과 경험을 바탕으로 R&D 및 제품 리더가 Gen AI 기능 구축을 시작하기 위해 다음 조치를 고려할 것을 권장합니다.
Gen AI는 실제 제품 디자인을 재구성하기 시작하여 산업 디자이너가 사용자 요구를 해결하는 제품을 구축하는 데 있어 보다 생산적이고 창의적이며 전략적인 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 기술의 결과는 눈부실 수 있지만, 비즈니스 가치를 창출하는 능력은 숙련된 손과 디자인 전문가의 안목이 결합될 때에만 분명해집니다. 채택 속도가 빨라지고 더 많은 설계자와 엔지니어가 이 기술을 작업 흐름에 통합함에 따라 진정으로 혁신적인 설계 및 엔지니어링 솔루션이 꽃피우는 것을 볼 수 있습니다. 이는 잠재적으로 독창적인 폼 팩터, 재료 사용 및 제조 가능성의 효율성 향상, 제품 수명 연장을 통해 완전히 새로운 미적 시대로 이어질 것이며, 이는 이러한 제품을 만드는 회사와 이를 사용하는 사람들 모두에게 이익이 됩니다.