Enhancing UX Writing in Generative AI Data Reports : A Case Study of the Beusable CX AI Report

최근 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 생성형 AI(Generative AI)의 발전에 따라, 자동화된 데이터 분석 리포트가 다양한 실무 현장에서 활용되고 있다. 그러나 이와 같은 리포트는 UX 라이팅 측면에서 여전히 개선의 여지가 있으며, 특히 초보 사용자에게는 활용에 어려움을 초래할 수 있다. 본 연구는 생성형 AI 기반 데이터 리포트의 UX 라이팅의 문제점을 진단하고, 사용자 중심의 개선 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 뷰저블(Beusable)의 CX AI 리포트를 사례로 선정하고, 연구 주제와 목표 설정, 문헌 연구, UX 라이팅 테스트를 거쳐 문제를 정의 및 분석하고 개선 방안을 제안하였다. 그 결과, 리포트 내 표현은 모호한 용어 사용, 비효율적 문장 구성, 시스템 중심의 서술, 언어의 포맷 미흡 등 네 가지 주요 문제에 따라 언어 측면, 언어의 포맷 측면을 중심으로 한 구체적인 개선안을 제시하였으며, 이해관계자 리뷰를 통해 개선안의 적용 가능성을 확인하였다. 본 연구는 생성형 AI 기반 리포트의 UX 라이팅 관점에서 실질적인 개선 방향을 제시했다는 점에서 의의가 있으며, 향후 다양한 도메인 및 리포트 유형에 대한 비교 연구와 AI 프롬프트 엔지니어링을 포함한 확장된 연구로 이어질 수 있다.