대부분의 AI 제품은 속도를 미덕으로 삼습니다. 더 빨리, 더 많이, 더 즉각적으로. Beff는 반대 방향의 가설에서 출발했어요. 기다림이 관계를 만든다면, 지연은 결함이 아니라 기능이다.
그래서 두 가지를 의도적으로 좁혔습니다. 하나는 공간 — 지도를 도시 전체가 아니라 걸어서 닿는 동네 반경으로 제한했어요. 다른 하나는 시간 — 답장이 즉시 오지 않고, 사람이 답할 법한 간격을 두고 도착합니다.
방법
제품을 쓰는 그 순간에 관찰하고 물었습니다. 사후 설문이 아니라, 화면을 보는 동안의 반응을 기록하는 방식이에요.
- 01맥락적 인터뷰
앱을 사용하는 동안 관찰 + 즉시 질문
- 02LLM 프롬프트 설계
대화 인격과 응답 규칙을 프롬프트 계층으로 구성
- 03지연 응답 실험
응답 간격을 설계 변수로 다룸
설계한 화면
'AI가 즉답하지 않는다'는 결정은 화면에서 증명되어야 했어요. 기다리는 시간이 불안이 아니라 기대가 되도록, 상태를 정직하게 보여주는 것이 핵심이었습니다.
* 화면은 제가 직접 설계하고 구현했습니다.
직접 기다려보기
이 설계를 설명으로만 읽으면 그냥 이상한 결정처럼 들려요. 그래서 여기서는 실제로 기다리게 했습니다. 아래 답장은 진짜로 아직 오지 않았고, 표시된 시간이 지나야 도착합니다.
오늘 좀 지쳤어
기다리는 동안 다른 문단을 읽으셨다면, 그게 바로 설계가 노린 상태예요. 즉답은 소비되고, 지연은 남습니다. (원치 않으면 건너뛸 수 있고, 모션 최소화 설정이면 즉시 표시됩니다.)
발견
설명할 수 없는 사용자층이 나타났다
예상 사용자층이 아닌 30대 여성 집단이 유입됐습니다. 제가 가진 데이터로는 그 이유를 설명할 수 없었어요.
그럴듯한 사후 설명을 붙이는 대신, 설명되지 않는다는 사실 자체를 기록했습니다. 이건 아직 결론이 아니라 다음 연구 질문이에요.
관찰되지 않은 이유를 지어내는 순간, 그 다음 설계는 전부 그 허구 위에 쌓입니다. 모른다고 적어두는 편이 제품에도, 연구에도 더 정확해요.