NN/g가 소개한 사례에서 램프(Ramp)의 시니어 프로덕트 디자이너 파반 가리디푸리는 커서(Cursor)로 지출 정책 편집기 재설계 프로토타입을 만들었다. 대화형 편집처럼 동적 응답에 의존해 정적 화면으로는 시뮬레이션하기 어려운 인터랙션을, 참가자 각자의 정제된 데이터를 넣은 실동작 프로토타입으로 사용성 테스트했고, 정적 화면이었다면 놓쳤을 '편집 추적·표시 방식의 혼란' 같은 엣지 케이스를 발견했다. AI 도구로 하루 만에 현실적인 프로토타입을 만들 수 있어 배포 전에 더 일찍·자주 테스트하고 반복할 수 있다는 것이 핵심이다.
필터, 대시보드, 대화형 AI처럼 상태가 많은 복잡한 인터페이스는 손으로 프로토타입을 만들기가 번거로워, 과거에는 몇 개의 해피패스만 담은 단순 시안으로 테스트하거나 개발이 끝난 뒤에야 실제 사용자 반응을 확인해야 했다.
램프 디자이너 파반 가리디푸리는 지출 정책 편집기 재설계에서 수동 프로토타이핑이 너무 복잡하다고 판단해 커서를 택했다. 대화(챗) 기반 편집이 동적 인터페이스 응답에 의존해 정적 화면으로는 흉내 내기 어려웠기 때문이다. 사용성 테스트에서 참가자들은 자신의 정제된 데이터가 로드된 링크를 받아 실제 제품처럼 조작했고, 그 덕에 '편집 내용을 추적·표시하는 방식이 혼란스럽다'는 문제를 잡아냈다. 필자는 인터랙티브 프로토타입이 없었다면 이 문제를 발견하지 못했을 것이라고 말한다.
다만 덜 복잡한 인터페이스에는 여전히 정적 프로토타입이 많은 리서치 질문에 유효하다. 관건은 복잡도가 높은 화면에서 고충실도 프로토타입을 하루 만에 만들어 테스트를 앞당기는 것이다.