산업디자인에서 DAP의 실전 적용 전략
DAP(데이터와 AI 플랫폼) 기반의 설계 도구가 산업디자인 현장에서 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 먼저다. LG CNS의 DAP 젠AI 플랫폼 같은 솔루션은 데이터 수집에서 프로토타입 제작, 사용자 피드백 반영까지 설계 주기를 단축한다. 이 과정에서 디자이너는 데이터 리터러시를 갖추고, 데이터를 어떻게 해석하고 적용할지에 대한 감각을 키워야 한다.
실무에서 DAP를 활용하면 초기 콘셉트 단계에서 수집되는 다양한 데이터를 한 눈에 시각화하고, 디자인 원칙과 사용자 요구를 연결하는 다리 역할을 한다. 예를 들어 색상, 질감, 치수, 기능성 테스트의 결과를 플랫폼에 자동으로 축적하면 카피 문구나 스펙의 모호함을 줄이고 확정된 결정을 가속화할 수 있다. 또한 디지털 트윈과 시뮬레이션을 통해 물리적 프로토타입 개수를 줄이고, 실패 비용을 낮춘다.
또한 공급망 관리와 연결되는 측면에서 3PL 같은 파트너 네트워크를 디자인 데이터와 함께 관리할 수 있다. DAP은 설계와 조달, 제조 과정을 연결하는 데이터 파이프라인을 제공해 파트너의 요구사항을 반영한 표준화를 가능하게 한다. 결과적으로 엔드투엔드 흐름에서 불필요한 재작업을 줄이고, 제품 출시까지의 시간을 단축한다.
DAP 기반 제품개발 프로세스의 흐름
DAP를 중심으로 한 제품개발은 연구와 아이디어 수립에서 시작해 실물 시제품으로 이어지는 고리덮개를 형성한다. 초기 연구 데이터와 고객 인사이트를 모으고, 이 데이터를 플랫폼에 태깅해 구조화하면 컨셉 간 비교가 쉬워진다. 이후 콘셉트 스케치를 디지털 자산으로 변환하고, 플랫폼의 자동화 도구를 통해 피드백 루프를 늘려간다.
개발 단계에서는 시뮬레이션과 가상 테스트가 핵심 역할을 한다. 물리적 테스트의 필요 횟수를 줄이고, 여러 재료나 형태의 성능을 빠르게 예측한다. 이 과정에서 데이터 품질 관리가 중요하며, 명확한 데이터 스키마와 메타데이터 구조가 팀 간 해석 차이를 줄인다.
실무 적용 팁으로는 목표 지표를 미리 설정하고, 디자인 시스템과 데이터 토큰을 연결하는 것, 그리고 3PL이나 제조 파트너와의 API 표준화를 통해 협업 속도를 높이는 것 등이 있다. 또한 프로젝트 시작 시 누구의 의사결정 권한이 어느 데이터에 근거하는지 정리하면 갈등을 예방할 수 있다. 이러한 절차는 DAP의 강력한 거버넌스 기능과 결합되면 신제품 출시 주기를 대폭 개선한다.
보안과 윤리를 강조하는 산업디자인
최근 산업디자인에서도 보안성과 프라이버시, 편향 제거와 같은 윤리 이슈가 디자인 의사결정의 핵심으로 부상했다. 데이터 의존도가 커지면 데이터 유출 리스크와 함께 사용자의 민감정보가 노출될 가능성도 커진다. 따라서 설계 초기부터 보안 설계 원칙과 윤리적 기준을 반영하는 것이 필요하다.
DAP 같은 플랫폼은 접근 권한 관리, 로그 추적, 데이터 소유권 표시를 통해 거버넌스 체계를 강화한다. 디자이너는 어떤 데이터가 어느 단계에서 사용되는지 명확히 알고, 데이터 처리의 투명성을 확보한다. 이와 함께 편향 방지와 다양성 반영을 위한 체크리스트를 디자인 프로세스에 포함시키면 제품의 포용성과 사회적 책임이 높아진다.
협업 문화도 중요한 요소다. 엔지니어, 마케터, 규정 담당자와의 협업에서 공통의 데이터 모델과 용어는 갈등을 줄이고 의사결정을 빠르게 만든다. 디자인 의사결정이 단순한 외형만의 문제를 넘어 데이터 윤리와 보안의 현실적 제약을 반영하는 방향으로 전환될 때, 시장의 신뢰도도 함께 상승한다. 이러한 변화는 결국 브랜드의 차별화와 지속 가능한 경쟁력으로 이어진다.