📘 Design Thinking을 잘 하는 방법: 프로세스에서 인식으로

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― Design Thinking: 절차를 따라 하는 기술에서, 세상을 드러내며 생각하는 법으로

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📘 design thinking을 잘 하는 방법: 프로세스에서 인식으로 3

Ⅰ. 왜 디자인씽킹(Design Thinking)을 배워도 ‘생각이 바뀌지 않는가?’

디자인씽킹을 배운다는 사람은 많다. 강의도, 워크숍도, 인증 프로그램도 넘쳐난다.
하지만 정작 “디자인씽킹을 진짜로 써먹고 있다”고 말할 수 있는 사람은 많지 않다.

나는 디자인씽킹을 사용해서 일을 하고 있다. 디자인씽킹 훈련을 받은 전문가와 협업을 하기도 했고, 그가 나에게 부정적인 피드백을 주지는 않았었다.

많은 사람들이 ‘디자인씽킹’ 이라는 것을 익히고 싶어, 강의를 듣거나, 워크숍을 듣고, 인증 프로그램을 수강한다. 하지만, 진짜로 써먹고 있는 사람이 그렇게 많지 않은것 같다. 나는 그 이유가 교육 콘텐츠가 아닐까 생각했다.

다들 공감부터 시작해 문제를 정의하고, 아이디어를 내고, 프로토타입을 만든다고 배웠다.
그런데 막상 실제 현장에 가면 그 순서가 전혀 맞지 않다고 느끼게 될 가능성이 높다.
현장에서 동작하는 전문성은 대부분 선형 프로세스가 아니기 때문이다.

교재의 이상적 모델처럼 움직이지 않고, 팀은 “지금 우리는 어느 단계에 있는가?”라는 질문만 반복 할 가능성도 높다.

많은 이들이 그때 느낀다.
“디자인씽킹을 배웠는데, 내 생각은 왜 그대로일까?”

이 질문이 이 글의 시작점이다. 나는 이 글을 읽는 보다 많은 사람들이 ‘디자인 씽킹’을 삶에서 사용 할 수 있으면 좋겠다.

축약해서 말하자면, 우리가 진짜 익혀야 할 것은 단계가 아니라 사고의 구조이며,
즉, 세상을 보고 해석하고 드러내는 인식의 방식이다.

대부분의 디자인씽킹 교재는 친절하다.
공감(Empathy), 문제 정의(Define), 아이데이션(Ideate), 프로토타입(Prototype), 테스트(Test).
다섯 개 단계를 따라가면 누구나 ‘창의적 문제 해결자’가 될 수 있다고 말한다.
하지만 현실은 그렇게 간단하지 않다.
왜냐하면 절차를 아는 것과, 절차를 생각으로 전환하는 것은 전혀 다른 차원의 일이기 때문이다.

절차적 사고는 ‘무엇을 해야 하는가’를 가르친다.
반면 인식의 전환은 ‘어떻게 보는가’를 바꾼다.
문제는 대부분의 교육이 전자에 머물러 있다는 점이다.

그래서 디자인씽킹은 종종 ‘도구 상자(toolkit)’로만 소비된다.
포스트잇을 붙이고, 고객 여정을 그리며, 브레인스토밍을 진행한다.
하지만 그 모든 활동이 끝난 뒤에도 사람들은 여전히
“정답을 찾는 방식”으로 사고하고, “틀을 바꾸는 법”은 익히지 못한다.

왜 그럴까?
그 이유는 단순하다.
대부분의 교육이 외재적 절차를 가르치기 때문이다.
즉, 사고의 결과를 흉내 내게 하지, 사고의 구조를 경험하게 하진 않는다.

인간의 인식은 단계를 따라 작동하지 않는다.
우리는 공감과 정의, 아이디어와 판단, 실험과 피드백을
순서대로 수행하지 않는다.
실제 사고는 이 모든 것이 동시에 얽히고 진동하는 과정이다.
그 복합적 순간을 이해하지 못하면,
디자인씽킹은 언제나 “따라 하는 기술”로만 남는다.

디자인씽킹은 프로세스가 아니라 인식의 구조다.
그 핵심은 ‘문제를 해결하는 법’이 아니라 ‘세상을 드러내는 법’에 있다.

진짜 디자이너는 단계의 완성을 목표로 하지 않는다.
그들은 아직 보이지 않는 것을 감지하고, 형태로 드러내며, 다시 그것을 통해 생각한다.

디자인씽킹을 ‘단계의 학습’이 아니라 ‘인식의 훈련’으로 바라보는 시각.
즉, Seeing differently의 관점이다.

우리가 진정으로 배워야 할 것은 순서가 아니라 감각이다.
문제를 해결하는 법이 아니라, 문제가 어떻게 보이기 시작하는가를 깨닫는 법이다.
그때 비로소, 디자인씽킹은 기술이 아니라 사유의 언어로 다가온다.

✳️ 요약

디자인씽킹은 절차가 아니라 인식의 구조다.
절차를 배우면 문제를 풀 수 있지만, 인식을 바꾸면 세상이 새롭게 보인다.

Ⅱ. 기존 패러다임 ― ‘절차로 배우는 디자인씽킹’의 한계

디자인씽킹이 전 세계적으로 확산된 것은 IDEO와 스탠퍼드 d.school의 공이 크다.
그들은 복잡한 창의 과정을 누구나 이해할 수 있도록 ‘5단계 프로세스’로 구조화했다.
공감(Empathize), 문제 정의(Define), 아이데이션(Ideate), 프로토타입(Prototype), 테스트(Test).
처음엔 혁신적이었다.
“창의성에도 과정이 있다”는 메시지는, 두려움 많던 비전문가들에게 희망이 되었다.

하지만 아이러니하게도, 이 친절한 절차가 디자인씽킹을 ‘사고법’이 아닌 ‘방법론’으로 오해하게 만든 출발점이 되었다.
사람들은 프로세스를 외우면 디자이너처럼 사고할 수 있다고 믿게 되었다.
문제는 바로 거기서 시작된다.

1. 절차는 행동을 안내하지만, 사고의 구조를 바꾸지 않는다

교육심리학에서는 이를 ‘절차적 학습(procedural learning)’이라 부른다.
절차적 학습은 특정한 과업을 빠르고 정확히 수행하게 하지만,
새로운 맥락으로 전이되지 않는다.

John Anderson(1982)은 “절차적 지식은 특정 상황에만 유효하며,
상황이 바뀌면 쉽게 붕괴한다”고 말했다.
Chi & Glaser(1988)는 전문가와 초보자의 차이를 분석하며,
전문가는 절차가 아니라 ‘개념적 구조(conceptual structure)’ 를 습득한 사람이라고 했다.
즉, 절차를 배워도 개념의 구조가 바뀌지 않으면 사고는 여전히 초보자의 상태에 머문다.

디자인씽킹을 단계로 배운 사람들은
공감의 순서를 알고, 브레인스토밍 도구를 사용하며, 프로토타입을 빠르게 만든다.
하지만 그들의 ‘보는 법’은 여전히 바뀌지 않는다.
그 이유는 절차가 아니라 인식 구조(perceptual structure) 가 학습되어야 하기 때문이다.

2. 디자인 문제는 선형 절차로 정의되지 않는다

디자인 연구자 Richard Buchanan(1992)은 디자인 문제를 “wicked problem”,
즉, 복잡하고 경계가 모호한 문제로 규정했다. 이런 문제는 논리적으로 정의될 수도, 완전히 해결될 수도 없다.
상황 속에서 문제와 해답이 동시에 진화(co-evolution) 하기 때문이다.

그런데도 많은 교재는 ‘공감→정의→아이데이션’의 순서를 강조한다.
그 결과, 학습자는 복잡한 현실을 단순화된 절차에 끼워 맞춘다.
문제를 ‘이해’하기보다 ‘분류’하려 한다.

하지만 디자이너의 실제 사고는 반대다.
그들은 문제를 정의하기 전에 이미 형태를 떠올리고,
프로토타입을 만들며 다시 문제를 재정의한다.
즉, 디자인은 비선형적이고, 상호작용적인 인식 행위다.
절차를 따르는 사고로는 그 리듬을 이해할 수 없다.

3. 전문성은 절차가 아니라 ‘상황 인식’에서 나온다

Gary Klein의 자연주의 의사결정(NDM) 연구는 이 지점을 명확히 보여준다.
그에 따르면 전문가들은 여러 대안을 비교하지 않는다.
대신, 상황에서 의미 있는 단서(cue) 를 빠르게 인식하고,
그 안에서 패턴을 감지한다.
이를 RPD(Recognition-Primed Decision) 모델이라고 부른다.

이 모델에서 ‘직관’은 단순한 감이 아니다.
그건 수천 번의 경험을 통해 형성된 지각적 구조(perceptual schema) 다.
즉, 전문가의 능력은 규칙을 아는 것이 아니라 ‘보는 법’을 바꾸는 것이다.
디자인씽킹의 전문성도 마찬가지다.
공감의 단계가 아니라, 패턴을 인식하고 시뮬레이션하는 사고 구조를 익히는 데서 나온다.

절차적 훈련은 이 감각을 길러주지 못한다.
왜냐하면 패턴 인식은 맥락과 피드백의 누적 경험을 통해서만 형성되기 때문이다.
결국 전문성은 ‘단계를 잘 아는 사람’이 아니라
‘상황이 어떻게 드러나는지를 볼 줄 아는 사람’에게서 생긴다.

4. 반성적 실천이 빠진 절차는 공허하다

Donald Schön(1983)은 전문가는
“행동 속에서 사고하며, 사고 속에서 행동한다”고 했다.
그는 이것을 Reflection-in-Action,
즉, ‘행위 속 반성’이라 불렀다.

디자인씽킹이 단순 절차로 끝나면,
이 반성적 차원이 작동하지 않는다.
공감 단계에서 사용자 조사를 하고,
아이데이션 단계에서 포스트잇을 붙이지만,
그 과정이 자기 인식(self-awareness) 으로 이어지지 않는다.
그러면 그것은 단순한 워크숍일 뿐,
사고의 전환을 일으키는 실천이 아니다.

5. 절차는 필요하지만, 중심이 되어서는 안 된다

오해하면 안 된다.
프로세스는 여전히 유용하다.
문제는 그것이 사고의 결과로서 존재해야지, 사고의 출발점이 되어서는 안 된다는 것이다.

디자인씽킹의 단계는 사고를 구조화하기 위한 임시 틀이지,
사고를 대신할 수 있는 체계가 아니다.
절차를 중심에 두면 사람은 생각하지 않고, 순서를 수행한다.
하지만 인식이 중심이 되면, 사람은 절차를 스스로 재구성한다.
그때 비로소 절차는 살아 있는 사고의 리듬으로 작동한다.

✳️ 요약

기존의 디자인씽킹 교육은 절차를 가르쳐 ‘무엇을 해야 하는가’를 익히게 하지만,
사고의 구조를 다루지 않아 ‘어떻게 보는가’는 바꾸지 못한다.

진짜 디자인씽킹은 단계를 따라가는 기술이 아니라,
상황을 보고 패턴을 인식하며 스스로 절차를 재조립하는 인지적 능력이다.

Ⅲ. 인식 전환 ― 디자인씽킹은 ‘보는 법’이다

구분기존 관점 (교육·교재 중심)이 글의 관점 (인지·리서치 중심)
핵심 정의인간 중심의 문제 해결 절차세계를 드러내고 재해석하는 인식 행위
사고 구조순차적 단계(공감→정의→아이데이션→프로토타입→테스트)동시적 인지 요소(관찰·형태화·맥락·피드백)가 공명하며 작동
전문성 기준프로세스를 얼마나 정확히·효율적으로 수행하는가감각·사고·행동을 실시간으로 조율하며 드러냄을 설계하는 능력
‘디자인’의 의미문제를 해결하는 수단적 행위세계의 구조를 보이게 만드는 사고적 장치
사고의 단위Task / Step / SkillField / Relation / Resonance (상호작용적 장)
‘보는 법’관찰을 통해 데이터를 수집관찰을 통해 패턴과 의미를 드러냄
‘생각하는 법’아이디어를 생성하고 평가생각을 형태로 드러내고 다시 해석
시간 구조선형적(iterative, 반복은 있지만 순서 중심)동시적(synchronous), 모든 요소가 함께 진동
피드백의 의미개선을 위한 검증 단계인식의 확장 장치 (피드백이 곧 사고의 재구성)
결과물의 성격완성된 솔루션드러남이 지속되는 구조, 수정 가능한 사유 형태
대표 은유‘문제 해결 프로세스’‘드러남의 생태계(Cognitive Ecology of Seeing)’

우리가 어떤 문제를 ‘본다’고 말할 때, 실제로는 눈이 아니라 마음의 구조가 작동하고 있다.
눈앞의 사물을 있는 그대로 보는 일은 없다.
우리는 언제나 해석된 세계, 이미 경험과 언어, 감정으로 구성된 세계를 보고 있다.
디자인씽킹이 말하는 ‘관찰’은 이 단순한 시각적 행위가 아니다.
그건 보는 방식 자체를 훈련하는 일이다.

1. 문제는 보이는 것이 아니라 ‘드러나는 것’이다

문제란 객관적으로 존재하는 것이 아니라,
관찰자에게 드러날 때 비로소 존재한다.
같은 상황을 보고도 어떤 이는 “문제가 있다”고 느끼고,
다른 이는 아무 문제도 보지 못한다.
이 차이는 인지적 프레임(frame) 의 차이다.

디자이너는 세상을 다르게 본다.
그들은 눈에 보이는 사물이 아니라,
그 사물이 어떻게 관계를 맺고 의미를 형성하는가를 본다.
그래서 그들의 관찰은 분석이 아니라 해석이다.
“이건 왜 이렇게 되었을까?”라는 질문이 아니라,
“이건 어떤 맥락에서 이렇게 드러나는 걸까?”로 시작한다.

이것이 디자인씽킹이 말하는 ‘보는 법(seeing)’의 출발점이다.

2. Schön의 통찰 ― 생각은 머릿속이 아니라 ‘보기’ 속에서 일어난다

Donald Schön(1983)은 디자이너를 “행위 속에서 반성하는 사람(reflective practitioner)” 이라고 불렀다.
그는 디자이너의 사고를 “Reflection-in-Action”이라 정의했다.
즉, 디자이너는 보면서 생각하고, 생각하면서 다시 본다.
그들의 사고는 언어적 논증이 아니라 시각적 상호작용(seeing–moving–seeing again) 의 순환이다.

디자이너는 손으로 스케치하면서, 그 선을 ‘다시 본다’.
그때 떠오르는 새로운 형태가 다음 생각을 이끌어낸다.
이처럼 디자인씽킹에서의 ‘보기’는 단순한 관찰이 아니라 사고의 작동 방식이다.
사람은 그릴 때 생각한다.
그래서 “그리며 본다(Drawing is seeing)” 는 말이 성립한다.

3. 보는 법을 바꾸면 생각이 바뀐다

Gary Klein의 연구에서 전문가는 상황을 “더 많이 아는 사람”이 아니라,
“다르게 보는 사람”으로 나타난다.
RPD 모델에서 전문가의 판단은 여러 대안의 비교가 아니라,
패턴의 ‘즉각적 인식’이다.
이건 단순한 속도의 문제가 아니다.
전문가는 상황의 구조를 다르게 지각하기 때문에
다른 생각을 할 수 있다.

디자인씽킹의 전문성도 이와 같다.
사람은 공감을 배우는 것이 아니라 지각을 재구성해야 한다.
‘사용자 중심’이라는 말의 진짜 의미도
사용자의 입장을 대신 느낀다는 뜻이 아니라,
세상을 사용자의 시선으로 다시 보는 능력을 말한다.

4. 관찰은 수집이 아니라 ‘프레임 전환의 행위’

일반적인 리서치는 데이터를 수집한다.
디자인씽킹의 관찰은 그보다 먼저,
‘무엇을 보려 하는가’를 재정의한다.
이것이 프레임 전환(frame creation) 이다.

Kees Dorst(2011)는 이를 “디자인씽킹의 핵심 기술”이라 불렀다.
그에 따르면 디자이너는 문제를 푸는 사람이 아니라,
새로운 프레임을 만드는 사람이다.
즉, 보는 틀을 바꾸어 세상을 새롭게 드러내는 사람이다.

프레임이 바뀌면 보이는 세계 자체가 달라진다.
같은 현상이라도 다른 질문을 던지면,
전혀 다른 가능성이 열린다.
이것이 디자인씽킹의 진짜 창의성이다.

5. 인식의 훈련 ― Seeing → Framing → Externalizing → Re-seeing

디자인씽킹의 사고는 단선적 흐름이 아니라,
보는 것(Seeing) 에서 출발해
틀을 구성(Framing) 하고,
형태로 드러내(Externalizing) 며,
다시 그것을 다시 본다(Re-seeing) 는 순환이다.

이 순환은 절차가 아니라 리듬이다.
보는 것과 생각하는 것은 분리되지 않는다.
디자인씽킹을 배운다는 건, 이 리듬에 익숙해지는 일이다.
즉, 사고의 흐름이 눈과 손, 언어와 형태 속에서 함께 움직이는 감각을 익히는 것이다.

6. 세상을 보는 ‘두 개의 시선’

기존의 사고는 세상을 ‘문제의 대상’ 으로 본다.
디자인씽킹은 세상을 ‘드러남의 장’ 으로 본다.
전자는 해결해야 할 대상을 찾지만,
후자는 아직 드러나지 않은 의미를 찾는다.
그래서 디자인씽킹은 사물을 만드는 기술이 아니라, 세계를 드러내는 기술이다.

“보는 법이 바뀌면, 세상이 바뀐다.”

이 단순한 문장이
디자인씽킹의 인식론적 핵심을 말해준다.

✳️ 요약

  • 디자인씽킹은 절차가 아니라 보는 법의 훈련이다.
  • 보는 법이란, 현상 속에서 아직 드러나지 않은 구조를 감지하는 능력이다.
  • 디자이너는 문제를 해결하는 사람이 아니라, 새로운 프레임을 만들어 세상을 다시 보게 하는 사람이다.

Ⅳ. 사고의 구조 ― RPD(Recognition-Primed Decision)로 보는 디자인 사고

디자인씽킹을 이해하려면 “사람은 어떻게 판단하는가?”라는 질문으로 내려가야 한다.
이 질문에 가장 깊이 다가간 연구가 자연주의 의사결정(Naturalistic Decision Making, NDM) 과 그 핵심 모델인 RPD(Recognition-Primed Decision) 이다.

이 접근은 전문가들이 실제 현장에서 복잡하고 시간 압박이 큰 상황에서 어떻게 결정을 내리는지를 연구했다.
소방관, 파일럿, 외과의사, 군 지휘관—그들은 매뉴얼을 참조하지 않는다.
순식간에 상황을 읽고, 머릿속에서 가능한 결과를 ‘시뮬레이션’한 뒤 바로 행동한다.
그들은 절차를 따르지 않고, 패턴을 인식한다.

1. RPD 모델의 세 단계

Gary Klein은 전문가의 사고 과정을 이렇게 설명했다.

1️⃣ Recognition — 패턴 인식
경험 많은 사람은 상황을 보자마자 “이건 전에 봤던 유형”이라고 느낀다.
수많은 경험이 만들어낸 지각적 스키마(perceptual schema) 가 즉시 작동한다.

2️⃣ Diagnosis — 맥락 해석
같은 유형이라도 맥락에 따라 다르다는 걸 안다.
그래서 “지금 이건 그때와 어떻게 다른가?”를 빠르게 진단한다.

3️⃣ Mental Simulation — 내적 시뮬레이션
그는 머릿속에서 가능한 행동을 미리 돌려본다.
“이렇게 하면 이런 결과가 나올 것이다.”
예상치가 맞는다고 느껴지면 바로 실행한다.

이 전 과정은 몇 초도 걸리지 않는다.
그러나 이 안에는 수년간의 훈련과 경험이 내재되어 있다.

2. RPD와 디자인씽킹의 평행 구조

디자이너 역시 같은 방식으로 사고한다.
그들은 문제를 분석하기보다 패턴을 인식하고,
분석표보다 형태와 맥락을 읽는다.

RPD 단계디자이너의 사고 과정결과
Recognition현상 속 단서와 감각적 패턴을 포착“무엇이 문제인지”가 드러남
Diagnosis맥락적 의미를 재해석, 프레임 전환“왜 이런 현상이 생겼는가” 이해
Simulation스케치·프로토타입으로 시뮬레이션“이렇게 바꾼다면?” 실험

즉, 디자인씽킹은 RPD의 인식 구조를 시각화한 형태다.
프로토타이핑은 단순한 시제품 제작이 아니라,
사고를 외부에서 실험하는 인지적 시뮬레이션 장치인 셈이다.

3. 익힌다는 것은 ‘사고의 구조가 바뀌는 것’

전문가의 직관은 감이 아니다.
그건 반복된 경험을 통해 만들어진 패턴 인식 체계다.
RPD의 본질은 ‘빠른 판단’이 아니라
상황을 구성하는 단서를 다르게 보는 눈이다.

이것이 바로 디자인씽킹을 ‘익힌다’는 의미다.
공감과 아이데이션을 배우는 것이 아니라,
현상에서 의미를 인식하고 예측하는 사고 구조를 재조직하는 훈련이다.
즉, 단계가 아니라 지각-사고-행동이 한 몸처럼 작동하는 인지적 전환이다.

“Experts don’t see more things; they see more meaning.” — Gary Klein

사고의 구조가 바뀌면
문제를 해결하는 방식이 아니라
문제가 보이는 방식 자체가 바뀐다.

4. 절차에서 패턴으로, 분석에서 시뮬레이션으로

기존의 디자인씽킹 교육은 문제를 분석하고 단계별로 전개하는 법을 가르친다.
RPD 관점에서 보면, 이는 초보자 단계에 해당한다.
전문가로 성장하려면 패턴 감지와 시뮬레이션이 중심이 되어야 한다.

디자인씽킹의 진짜 힘은 이 지점에서 나온다.
디자이너는 상황을 빠르게 모델링하고,
모델을 통해 사고를 실험한다.
즉, 디자인은 시각적 언어로 사고를 시뮬레이션하는 행위다.
스케치는 손의 움직임이 아니라
생각의 실험이다.

5. 직관은 훈련 가능한 인지적 기술이다

RPD는 직관을 신비로운 능력이 아니라 훈련 가능한 기술로 본다.
반복적 경험과 피드백을 통해
사람은 단서를 구별하고 패턴을 축적하며,
그 패턴을 바탕으로 더 빠르고 정교한 판단을 한다.

디자인씽킹도 마찬가지다.
공감 훈련, 현장 관찰, 프로토타입 반복은
모두 직관의 구조를 조정하는 경험적 피드백 장치다.
따라서 디자인씽킹의 전문성은
‘창의적 아이디어 능력’이 아니라
경험을 통해 직관을 구조화하는 인식 훈련이다.

✳️ 요약

  • RPD는 디자인씽킹의 인지적 모델이다.
  • 전문가의 사고는 절차가 아니라 패턴 인식–맥락 해석–시뮬레이션으로 작동한다.
  • 디자인씽킹을 익힌다는 것은 이 사고 구조를 체화해 “다르게 보는 능력”을 키우는 것이다.
  • 절차를 배우면 손이 움직이지만, 구조를 익히면 생각이 움직인다.

Ⅴ. 드러냄의 사고 ― 이미지와 언어, 그리고 형태화

사람은 생각을 눈으로 볼 수 없지만, 디자이너는 생각을 보이게 만든다.
이것이 바로 디자인씽킹의 핵심이자, 다른 사고법과의 근본적 차이다.
디자이너에게 사고란 머릿속에서 조용히 일어나는 일이 아니라,
외부 세계와의 상호작용 속에서 드러나는 행위다.

1. 형태화(Form-Giving)는 사고의 도구다

“생각을 시각화한다”는 말은 단순한 표현이 아니다.
디자이너는 문제를 해결하기 위해 그림을 그리는 게 아니라,
생각하기 위해 그린다.

Donald Schön(1983)은 이를 “Drawing as a conversation with the situation”이라 표현했다.
디자이너는 선을 긋고, 그 선이 만들어낸 형태를 다시 보며 새로운 생각을 얻는다.
즉, 손의 움직임이 사고를 이끌어내는 것이다.

이때 스케치, 다이어그램, 프로토타입은 단순한 결과물이 아니라 사고의 매개체(cognitive artifact) 다.
형태화는 생각을 고정하는 행위가 아니라,
생각을 다시 움직이게 하는 장치다.

2. 이미지는 시각적 것에만 머물지 않는다

‘이미지’라는 단어는 흔히 그림이나 시각적 형태를 의미하지만,
인지과학에서의 이미지는 훨씬 넓다.
언어, 은유, 서사, 제스처, 감각적 비유—all are images.

사람은 생각할 때 언어를 사용하는 동시에,
머릿속에서 감각적 장면을 시뮬레이션한다.
이걸 심상(mental imagery) 라 부른다.
Barsalou(2008)는 “언어는 감각 시뮬레이터(simulator)”라고 했다.
즉, 우리가 “차가운 표정”이라는 말을 들을 때,
뇌는 실제로 온도와 표정과 감정에 관련된 영역을 동시에 활성화한다.

따라서 언어 또한 형태의 한 방식이다.
디자인씽킹에서 언어는 정보를 전달하는 수단이 아니라,
사고를 ‘보이게’ 하는 또 다른 이미지화 도구다.

3. 말과 형태, 감각이 동시에 사고를 만든다

디자이너는 말하고, 손으로 그리고, 몸으로 설명한다.
이 세 가지는 분리되지 않는다.
머릿속에서만 생각하는 사람과 달리,
디자이너는 감각-언어-행동의 통합적 리듬으로 사고한다.

이건 단순한 표현 습관이 아니라,
Embodied Cognition(체화된 인지) 의 결과다.
사고는 뇌 속에서만 일어나지 않고,
몸과 환경, 그리고 행위의 흐름 속에서 구성된다.

따라서 디자인씽킹의 ‘형태화’란
손의 움직임과 언어의 리듬, 시선의 방향이 하나의 인지적 행위로 묶이는 과정이다.
그 순간, 생각은 물리적 세계에 ‘자리’를 얻는다.

4. 프로토타입은 생각을 실험하는 장치다

많은 사람이 프로토타입을 “시제품”이라고 생각하지만,
디자인 관점에서 그것은 사고의 실험 장치다.
아이디어를 실제 형태로 옮기면,
우리는 그것을 보고, 만지고, 다시 생각할 수 있다.
즉, 프로토타입은 피드백 가능한 사고의 물질적 표현이다.

디자인의 본질은 완성된 형태가 아니라,
형태를 통해 사고가 순환하도록 만드는 피드백 구조다.
이것이 “디자인은 완성이 아니라 수정 가능한 구조”라는 말의 이유다.

5. 형태화는 세상을 다시 읽게 한다

형태는 생각의 흔적이자, 새로운 관찰의 창이다.
디자이너는 형태를 만들고, 그 형태를 다시 본다.
이때 일어나는 것은 단순한 평가가 아니라 재인식(re-seeing) 이다.
형태화된 생각은 새로운 질문을 낳고,
그 질문이 다시 형태를 변화시킨다.

따라서 디자인씽킹에서 형태화는
내면의 심상을 외부 세계로 번역하는 언어이자,
다시 그 세계를 인식하게 만드는 거울이다.

6. 언어와 형태의 공진 ― ‘보이는 언어, 말하는 이미지’

디자인씽킹의 전문가는 시각 언어와 말의 언어를 구분하지 않는다.
그들은 말을 이미지처럼 다루고, 이미지를 언어처럼 조합한다.
이 두 언어가 공진할 때, 사고는 가장 풍부하게 작동한다.

그래서 좋은 디자이너는 종종 시인이며,
좋은 시인은 이미 디자이너다.
둘 다 보이지 않는 것을 형태로 만들어, 다시 생각하게 하는 사람이기 때문이다.

✳️ 요약

  • 형태화(Form-giving)는 생각을 밖으로 꺼내 사고를 실험하게 하는 인지적 장치다.
  • 언어 또한 이미지이며, 디자인씽킹에서 말하기는 사고를 ‘보이게’ 하는 행위다.
  • 프로토타입은 완성품이 아니라 피드백 가능한 사고의 물질화다.
  • 따라서 디자인은 사물의 설계가 아니라 사유가 드러나는 구조의 설계다.

Ⅵ. 전문성 ― 인지 공명(Cognitive Resonance)으로서의 디자인씽킹

전문가의 사고를 들여다보면, 놀라울 정도로 ‘동시에 일어난다’는 사실을 발견한다.
그들은 분석하고, 느끼고, 판단하고, 표현한다.
하지만 그 과정은 하나씩 차례로 이어지지 않는다.
모든 것이 거의 동시적으로 진동한다.

디자인씽킹의 전문성도 그렇다.
공감, 관찰, 아이디어, 형태, 피드백이라는 단어가 마치 순서처럼 보이지만,
실제 디자이너의 사고 속에서는 이들이 순간적인 리듬 속에서 얽혀 작동한다.

1. 사고는 단계가 아니라 ‘리듬’이다

우리가 사고를 단계로 이해하는 것은
교육의 편의를 위한 단순화일 뿐이다.
현실의 인식은 훨씬 더 역동적이다.

디자이너는 관찰하면서 동시에 해석한다.
형태를 만들면서 다시 문제를 본다.
피드백을 받으며 이미 다음 아이디어를 시뮬레이션한다.
그들의 머릿속에서는 “보기–생각–행동–수정”이 한 덩어리로 울리고 있다.

이것이 바로 인지 공명(cognitive resonance) 이다.
각 인지 요소가 따로 작동하는 게 아니라,
서로를 자극하며 한 리듬 안에서 진동한다.

2. 인지 공명의 다섯 축

이 리듬은 다섯 가지 요소가 서로 얽혀 만들어낸다.

1️⃣ 관찰(Observation) – 현상 속 단서를 감각적으로 포착
2️⃣ 맥락 해석(Contextual Interpretation) – 단서의 의미를 재구성
3️⃣ 형태화(Form-Giving) – 생각을 외부 형태로 드러냄
4️⃣ 패턴 감각(Pattern Sense) – 반복과 차이의 구조를 인식
5️⃣ 피드백 반성(Feedback Reflection) – 드러난 결과를 다시 사고로 환류

이 다섯 요소는 순서가 아니라 동시적 상호작용으로 움직인다.
예를 들어 관찰이 맥락 해석을 자극하고,
형태화가 새로운 패턴 인식을 유도하며,
피드백이 다시 관찰을 바꾼다.
이 상호자극의 네트워크가 바로 전문성의 작동 방식이다.

3. Schön과 Cross가 말한 ‘생각의 리듬’

Donald Schön은 전문가의 사고를 “행위 속 반성(reflection-in-action)”이라고 했다.
Nigel Cross는 디자이너의 사고를 “seeing–moving–seeing again”의 반복으로 정의했다.
둘 다 공통적으로 말한다.
사고는 순차적 단계를 밟는 게 아니라, 리듬으로 흐른다.

그 리듬 속에서는 관찰이 사고를 열고,
행동이 사고를 닫지 않으며,
하나의 움직임이 다음 움직임을 예비한다.
디자인씽킹의 전문성은 바로 이 리듬을 감각적으로 조율하는 능력이다.

4. 공명(resonance)은 조율(harmony)의 상태다

공명이란 단순히 여러 요소가 함께 있는 상태가 아니다.
서로의 진동이 맞물려 새로운 파동을 만들어내는 상태다.
디자인씽킹의 전문성은 바로 이 조율감이다.

좋은 디자이너는
관찰의 초점, 언어의 톤, 형태의 크기, 피드백의 흐름이
모두 하나의 주파수로 맞춰져 있다.
그들이 만들어내는 결과물이 아름다운 이유는,
그것이 ‘의도된 구성’이기 전에
사고의 조화(harmonic thinking) 그 자체이기 때문이다.

5. 전문성은 리듬을 익히는 감각이다

초보자는 단계별 절차를 따라간다.
전문가는 리듬을 느낀다.
그 차이는 단순히 경험의 양이 아니라,
감각의 구조가 다르기 때문이다.

이 감각은 훈련을 통해 형성된다.
반복된 시도와 피드백 속에서
디자이너는 각 인지 요소의 타이밍과 강도를 조율하는 법을 배운다.
그 결과, 사고는 더 이상 끊어지지 않고
하나의 흐름(flow) 으로 작동한다.

이 리듬은 음악과도 같다.
악보가 없어도, 손과 귀와 몸이 동시에 움직인다.
디자인씽킹의 전문성도 그와 같다.
절차를 외우지 않아도, 사고와 감각이 함께 움직이는 상태.
그것이 바로 인지 공명이다.

6. 절차의 숙련에서 리듬의 체화로

결국 디자인씽킹의 성장은
‘단계를 정확히 수행하는 능력’에서
‘사고의 리듬을 체화한 감각’으로 이동한다.
그 감각이 생기면,
새로운 상황에서도 즉시 조율할 수 있다.
이것이 전문성의 본질이다.

절차는 외재적이지만,
리듬은 내재적이다.
리듬이 생기면, 절차는 자연스럽게 흘러간다.
그러나 절차만 배우면, 리듬은 영원히 생기지 않는다.

✳️ 요약

  • 디자인씽킹의 전문성은 단계의 숙련이 아니라, 인지적 리듬의 조율 능력이다.
  • 관찰, 맥락 해석, 형태화, 패턴 인식, 피드백이 동시에 공명하며 작동한다.
  • 전문가는 이 다층적 인지 활동을 하나의 리듬으로 체화한다.
  • 따라서 디자인씽킹은 절차가 아니라 공명과 조화의 기술,
    즉 사고의 리듬을 다루는 예술이다.

Ⅶ. 리서치 마인드와 현장 감각 ― 디자인의 생태적 인식

디자인씽킹의 진짜 무대는 회의실이 아니라 현장이다.
디자인은 책상 위에서 만들어지지 않는다.
그것은 언제나 사람이 살아가는 맥락, 물질이 존재하는 환경,
시간이 흐르는 상황 속에서 드러난다.

디자이너가 연구자처럼 행동하는 이유는 바로 여기에 있다.
그들은 단순히 관찰하기 위해 현장에 가지 않는다.
그곳에서 자신의 인식이 흔들리는 지점을 만나기 위해 간다.
이것이 리서치 마인드의 본질이다.

1. 현장은 데이터가 아니라 ‘의미의 장(場)’이다

많은 사람은 현장을 ‘정보를 얻는 곳’으로 생각한다.
하지만 디자이너에게 현장은 세계가 드러나는 살아 있는 장(場)이다.
관찰은 단순한 기록이 아니라 의미의 발생을 목격하는 행위다.

누군가가 물건을 사용하는 방식, 말하지 않은 표정,
공간의 흐름, 빛의 방향, 소리의 질감—
이 모든 것이 설계의 단서가 된다.
이 단서들은 단편적인 데이터가 아니라
맥락적 관계의 흔적(trace of relationship) 이다.

따라서 디자인 리서치는 사실을 수집하는 것이 아니라,
관계의 패턴을 감지하는 훈련이다.

2. 관찰된 정보는 관찰자의 구조를 반영한다

우리는 객관적으로 ‘세상을 본다’고 믿지만,
실은 우리가 가진 언어, 문화, 경험이
세상을 보는 방식에 틀을 씌운다.

이것이 해석학적 순환(Hermeneutic Circle) 이다.
디자이너가 현장을 해석할 때,
그의 시선은 이미 자신이 가진 세계관의 영향을 받는다.
그래서 진정한 리서치 마인드는 ‘내가 무엇을 보고 있는가’뿐 아니라
‘나는 왜 그렇게 보고 있는가’를 함께 질문하는 태도다.

관찰자는 대상의 일부이며,
그가 세상을 해석하는 동시에
세상 역시 그를 변화시킨다.
이것이 디자인의 생태적 인식(Ecological Cognition) 이다.

3. 리서치는 ‘드러남’을 돕는 행위다

리서치 마인드는 세상을 통제하거나 예측하려는 태도가 아니다.
오히려 세상이 스스로 드러나도록 돕는 태도에 가깝다.

디자이너는 “무엇이 옳은가?”보다
“무엇이 드러나려 하는가?”에 귀 기울인다.
그래서 질문은 분석이 아니라 초대(invitation) 다.
“이 상황은 나에게 무엇을 보여주려 하는가?”

이 태도 속에서 디자이너는 세계의 관찰자이자 동반자다.
그는 현상을 조작하는 사람이 아니라,
드러남을 함께 만드는 공동 행위자(co-participant) 다.

4. 패턴을 찾는다는 것은 ‘맥락을 읽는 능력’이다

리서치는 패턴을 찾는 일이다.
그러나 여기서의 패턴은 통계적 반복이 아니다.
그건 맥락적 공명(contextual resonance) 의 감지다.

예를 들어, 사용자가 어떤 서비스에서 불편을 겪을 때,
그 불편은 단지 기능적 문제가 아니라
환경·관계·시간·감정의 교차점에서 일어나는 사건이다.
디자이너는 그 사건을 하나의 생태계로 읽는다.

이때 전문성은 데이터를 해석하는 분석력이 아니라,
맥락의 진동을 감지하는 감각적 직관이다.
이 감각은 숫자보다 관계를 보고,
현상보다 구조를 느낀다.

5. 생태적 인식 ― 디자이너와 세계는 서로를 만든다

디자인의 인식은 근본적으로 생태적(Ecological) 이다.
즉, 인간과 환경이 분리되지 않는다.
디자이너는 환경을 관찰하는 동시에
자신의 인식 구조를 재조정하며,
그 과정 속에서 자신과 세계가 동시에 변화한다.

James Gibson의 생태심리학은 이를 “직접적 지각(Direct Perception)”이라 불렀다.
사람은 환경 속에서 의미를 ‘추론’하는 것이 아니라,
그 안에서 직접 감각하며 반응한다.
디자이너의 관찰도 그렇다.
그는 데이터를 해석하지 않고,
맥락 속에서 관계를 체험한다.

그래서 디자인씽킹은
세상을 이해하는 방법이 아니라 세상과 함께 사유하는 방법이다.

6. 리서치 마인드의 핵심은 ‘겸손한 감각’이다

디자인 리서치는 발견의 기술이 아니라
겸손의 기술이다.
세계는 이미 충분히 풍부하고,
디자이너는 단지 그것이 드러나도록 돕는 역할을 한다.

이 감각을 가진 사람은
자신의 생각을 세계 위에 덧씌우지 않는다.
대신 세계가 자신 안에 말을 걸게 둔다.
그 순간, 진짜 통찰이 발생한다.

✳️ 요약

  • 현장은 데이터가 아니라 의미의 장이다.
  • 관찰된 정보는 관찰자의 구조를 반영하며, 디자이너는 세계의 일부다.
  • 리서치 마인드는 세상이 스스로 드러나도록 돕는 태도이며,
    관찰자와 세계가 상호 진화하는 생태적 인식 구조다.
  • 디자인씽킹의 전문성은 이 현장 감각—
    세상과 함께 사유하는 리듬—을 익히는 데 있다.

Ⅷ. 피드백 가능한 세계 ― 디자인의 존재론

디자인은 완성을 향하지 않는다.
좋은 디자이너일수록 “이제 끝났다”는 말을 하지 않는다.
대신 이렇게 말한다.
“이건 아직 살아 있다.”

디자인은 끝나는 것이 아니라, 계속 살아 움직이게 만드는 일이다.
그것은 단지 사물의 형태나 기능을 바꾸는 게 아니라,
사람과 세계가 서로에게 말을 걸 수 있도록 피드백이 가능한 구조를 설계하는 행위다.

1. 완성보다 ‘수정 가능성’을 설계한다

전통적인 사고는 디자인을 ‘최적의 해답’을 찾는 일로 본다.
하지만 세계는 고정되지 않는다.
사용자는 변하고, 기술은 진화하며, 사회적 맥락은 끊임없이 달라진다.
따라서 진짜 디자이너는 변화에 반응할 수 있는 구조를 만든다.
즉, 완결된 시스템이 아니라 열린 시스템(Open System) 을 설계한다.

Herbert Simon은 『The Sciences of the Artificial』에서 말했다.

“디자인은 제약 조건 속에서 가능한 변형을 탐색하는 과정이다.”

이 말은 곧, 디자인의 본질이 결정이 아니라 변형(transformation) 임을 의미한다.
디자인씽킹은 그 변형이 일어나도록 피드백을 구조화하는 사고의 방식이다.

2. 프로토타입은 ‘대화의 언어’다

프로토타입은 결과물이 아니다.
그건 세계와의 대화를 가능하게 하는 언어다.
형태가 존재해야 세계가 반응하고,
반응이 있어야 사고가 다시 움직인다.
즉, 프로토타입은 생각과 세계가 서로에게 말을 거는 장치다.

이 과정에서 디자이너는 관찰자이자 대화자다.
그는 세계의 반응을 듣고, 그 반응을 다시 형태로 번역한다.
이것이 디자인이 “실험(Experimentation)”이자 동시에 “대화(Dialogue)”인 이유다.

3. 피드백은 평가가 아니라 순환이다

많은 사람은 피드백을 ‘평가’라고 생각한다.
하지만 디자인에서의 피드백은 순환(circulation) 이다.
무엇이 옳고 그르다는 판단이 아니라,
새로운 인식이 발생하는 흐름이다.

하나의 형태가 세상에 던져지면,
사용자와 환경은 반응한다.
그 반응이 다시 형태를 바꾸고,
새로운 의미를 만들어낸다.
이 순환이 끊어지지 않을 때,
디자인은 ‘살아 있는 시스템’이 된다.

그래서 디자이너의 일은 결과를 완성하는 것이 아니라
순환이 지속되도록 유지하는 일,
즉 세계가 스스로 학습할 수 있게 만드는 일이다.

4. 디자인은 ‘학습 가능한 세계’를 만든다

우리가 만든 제품, 서비스, 공간, 제도는 결국 인간과 세계가 상호 학습하는 인터페이스다.
좋은 디자인일수록 그 인터페이스는 새로운 인식의 가능성을 남긴다.
사용자는 그 안에서 스스로 배우고,
세계는 그 사용을 통해 스스로를 갱신한다.

디자인씽킹은 바로 이 ‘학습 가능한 세계’를 설계한다.
즉, 인간과 세계가 서로의 반응을 읽고
다시 자신을 바꾸는 지속적 피드백 루프를 만드는 사고 체계다.

“디자인은 문제를 푸는 것이 아니라, 학습이 일어나는 구조를 만드는 일이다.”

5. 반성(reflection)은 피드백의 내면적 형태다

외부의 피드백이 형태를 바꾼다면,
내부의 피드백은 사고를 바꾼다.
디자이너의 반성은 자신의 판단과 감각을
다시 세계와 연결하는 내적 순환이다.

Schön이 말한 “Reflection-in-Action”은
단지 자기 성찰이 아니라 세계와의 공진을 유지하는 내면의 리듬이다.
디자인의 전문성은 이 리듬을 잃지 않고
끊임없이 반응하는 감각에서 생긴다.

6. 디자인의 존재론 ― 드러남과 순환의 철학

결국 디자인은 드러남(revelation) 의 예술이자
순환(recirculation) 의 철학이다.
디자이너는 세상을 고치는 사람이 아니라,
세상이 스스로 드러나고 변할 수 있도록 돕는 사람이다.

세상은 언제나 미완이다.
그 미완의 상태를 받아들이고,
그 안에서 변화가 가능하도록 구조를 짜는 일—
그것이 디자인의 존재 방식이다.

디자인은 세상을 고정하는 것이 아니라,
세상이 스스로 변할 수 있는 리듬을 만들어주는 일이다.

✳️ 요약

  • 디자인은 완성이 아니라 순환이다.
  • 프로토타입은 결과가 아니라 세계와의 대화 장치다.
  • 피드백은 평가가 아니라 새로운 인식이 발생하는 흐름이다.
  • 디자인씽킹은 인간과 세계가 서로 학습하는 피드백 가능한 세계를 설계한다.
  • 따라서 디자인의 존재론은 드러남과 순환의 철학,
    즉 “살아 있는 구조를 만드는 일”이다.

Ⅸ. 학습으로서의 디자인씽킹 ― 사고의 리듬을 익히는 법

디자인씽킹을 안다는 것과
디자인씽킹을 할 수 있다는 것은 다르다.
전자는 개념의 습득이지만, 후자는 감각의 체화다.
우리가 이 책의 여정을 따라오며 본 것처럼,
디자인씽킹은 절차가 아니라 인식의 리듬이다.
따라서 그것을 배운다는 건,
‘지식을 늘리는 것’이 아니라 지각과 사고의 타이밍을 재조율하는 일이다.

1. 절차적 학습에서 구조적 학습으로

전통적인 교육은 ‘무엇을 해야 하는가’를 중심으로 설계된다.
단계, 규칙, 도구, 방법론이 주어지고
학생은 그것을 반복하며 숙련도를 높인다.
이건 절차적 학습(procedural learning) 이다.

하지만 디자인씽킹은 다르다.
그것은 ‘무엇을 해야 하는가’보다
‘무엇이 보이는가’를 바꾸는 학습이다.
즉, 인지 구조(cognitive structure) 를 재편하는 일이다.

John Anderson은 “절차를 배운 사람은 같은 문제만 풀 수 있지만,
구조를 배운 사람은 새로운 문제를 스스로 재구성한다”고 했다.
디자인씽킹의 학습은 바로 이 두 번째 방식이다.
문제를 해결하는 법을 배우는 대신,
문제가 어떻게 드러나는지를 이해하는 법을 배우는 것.

2. 익힌다는 것은 감각이 정밀해지는 과정이다

Gary Klein은 RPD 모델을 통해
전문가는 더 많은 정보를 보는 것이 아니라,
더 정밀하게 ‘보는 법’을 익힌 사람이라고 했다.

디자인씽킹도 마찬가지다.
반복된 관찰과 프로토타이핑, 피드백 경험을 통해
디자이너의 감각은 점점 세밀해진다.
이 감각은 분석이 아니라 조율의 능력이다.
어떤 타이밍에 문제를 멈추고,
언제 형태를 드러내며,
언제 다시 피드백을 받을지를 감으로 아는 것이다.

결국 학습은 머리가 아니라 몸의 타이밍을 바꾸는 일이다.
디자인씽킹의 전문가는 사고를 ‘한다’기보다,
사고의 리듬 속에서 ‘산다’.

3. 반성적 실천 ― 생각과 행동이 하나로 엮이는 훈련

Schön은 “전문가는 행위 속에서 사고한다”고 했다.
그의 말은 곧 학습이 실천 속에서 일어난다는 뜻이다.

디자인씽킹을 배우는 사람에게 가장 중요한 훈련은
‘생각하기 전에 그려보는 것’이다.
그리면 생각이 따라온다.
말하면 생각이 정리된다.
이건 단순한 표현의 문제가 아니라,
사고와 표현이 서로를 만드는 인지적 순환이다.

그래서 디자인씽킹의 학습은 이론 공부보다
작은 실험을 자주 하는 데 있다.
그 실험이 새로운 관찰을 낳고,
그 관찰이 다시 사고를 재구성한다.
이 순환이 반복될 때 사고의 구조가 바뀐다.

4. 실패는 피드백의 한 형태다

좋은 학습은 완벽한 성공보다
풍부한 실패 경험을 포함한다.
실패는 오류가 아니라 즉각적인 피드백의 언어다.
무언가가 의도대로 작동하지 않을 때,
그 틈에서 사고의 패턴이 드러난다.

디자인씽킹은 실패를 줄이는 기술이 아니라,
실패를 학습으로 전환하는 기술이다.
프로토타입이 망가질수록
사람은 더 정확히 세계의 반응을 듣는다.
그 과정에서 인식은 다듬어지고,
감각은 정밀해진다.

5. 학습은 리듬의 감각을 익히는 일

디자인씽킹의 학습을 한 문장으로 요약하면 이렇다.

“배운다”는 것은 생각의 리듬을 익히는 일이다.

초보자는 절차를 따라가며 리듬을 느끼지 못한다.
하지만 반복과 피드백 속에서
그 리듬이 몸에 스며들면,
더 이상 순서를 떠올리지 않아도 된다.

그때부터 사고는 흐름(flow) 속에 있다.
관찰과 해석, 형태화와 피드백이 동시에 울린다.
그 순간, 디자인씽킹은 학습의 대상이 아니라 삶의 방식이 된다.

6. 디자인씽킹은 지식을 늘리는 학문이 아니라 인식을 재구성하는 훈련이다

이제 우리는 처음으로 돌아올 수 있다.
디자인씽킹을 배워도 생각이 바뀌지 않는 이유는
사람들이 절차를 외우기만 하고
인식을 재구성하지 않았기 때문이다.

디자인씽킹의 학습은 ‘아는 것’이 아니라 ‘다르게 보는 것’.
‘문제를 푸는 법’을 익히는 게 아니라
‘세상을 드러내는 법’을 배우는 일이다.

그것은 끊임없이 관찰하고,
드러내고,
되돌아보며,
다시 리듬을 맞추는 끝없는 순환이다.

✳️ 요약

  • 디자인씽킹의 학습은 절차적 숙련이 아니라 인지 구조의 전환이다.
  • 배우는 것은 ‘무엇을 해야 하는가’가 아니라 ‘무엇이 보이는가’다.
  • 학습은 몸의 타이밍, 감각의 리듬을 재조율하는 과정이다.
  • 실패는 오류가 아니라 피드백이며, 피드백은 사고를 다시 진동시키는 리듬이다.
  • 디자인씽킹은 지식을 쌓는 것이라기 보다는, 인식을 새롭게 구성하는 삶의 훈련이다.

💡Agent 시대, 미디어는 어떻게 살아남을 수 있을까?

작성자:
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— AI와 대화하는 콘텐츠를 만드는 ‘Agent화’ 전략 가이드

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💡agent 시대, 미디어는 어떻게 살아남을 수 있을까? 6

📌 들어가며: “뉴스를 찾는 시대”에서 “답을 받는 시대”로

우리는 한때 포털 사이트에서 뉴스를 검색하고, 관심 있는 기사를 클릭해 읽는 방식에 익숙했습니다.
하지만 오늘날, 많은 사람들은 더 이상 기사 전체를 직접 탐색하지 않습니다. (관련한 것을 제로 클릭 서치라고 하죠)

그리고 제로클릭 서치 다음은, AI 혹은 에이전트에 의한 변화라고 할 수 있습니다. 지금도 다음과 같은 사례들이 점차 늘어나고 있습니다.

ChatGPT나, 구글 AI 검색에게 “오늘 이슈 요약해줘.”
Gemini, Perplexity 백신 뉴스 중 핵심만 알려줘.”

앞으로는 위의 사용 사례들이 기본이 될 것이며, 이제 우리는 질문을 통해 정보를 얻고,
대화형 소프트웨어 에이전트(conversational software agents)가 그 질문에 답하는 방식으로 정보를 소비하게 될겁니다.

이러한 전환은 미디어 콘텐츠의 생산·배포·수익화 전반을 다시 설계해야 할 필요성을 만들어냅니다.

🤖 개념 정리: 에이전트란 무엇인가?

소프트웨어 에이전트(Software Agent)란, 사용자로부터 입력(자연어 질문 등)을 받아,
외부 시스템과 데이터에 접근하여 사용자의 요구를 만족시키는 자율적 정보 중개 시스템입니다.

특히 미디어 산업에서 중요해지는 것은 대화형 AI 에이전트(conversational AI agent)로,
다음과 같은 특징을 갖습니다:

  • 자연어 입력을 해석(Natural Language Understanding)
  • 정보 소스에서 콘텐츠 추출(Information Retrieval)
  • 응답 형태로 정보를 재구성(Answer Generation)

이러한 에이전트는 API를 통해 구조화된 콘텐츠를 받아 사용자의 질문에 맞게 요약하거나 인용하는 방식으로 작동합니다.

🧱 구조적 전환 1: 콘텐츠 구조화(Structured Data)

에이전트는 웹페이지의 시각적 요소를 보지 못합니다.
대신, HTML 안에 포함된 메타데이터(metadata)를 읽어 콘텐츠의 성격을 파악합니다.

이때 필요한 것이 구조화된 데이터(Structured Data)입니다. (이런 맥락에서 Agent Optimization 은 SEO 에서 출발 한다고 볼 수 있습니다. 따라서 Agent 시대에 SEO 는 무의미한 것이 아니라, Agent Optimization 을 SEO 의 연장선상에서 볼 필요가 있습니다)

✅ 주요 기술 구성

  • JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data)
    콘텐츠에 대해 @type, author, datePublished, headline 등을 명시
    → 예: <script type="application/ld+json"> { "@type": "NewsArticle", ... } </script>
  • Schema.org Vocabulary
    웹 콘텐츠를 설명하기 위해 사용되는 표준 어휘 체계
    → Article, Person, Organization, Event 등
  • Open Graph Protocol
    소셜 플랫폼에서 콘텐츠 미리보기를 최적화하기 위한 메타태그
    → <meta property="og:title">, <meta property="og:image"> 등

✅ 왜 필요한가?

이러한 구조화는 에이전트가 콘텐츠의 맥락과 속성을 빠르게 판단해
“이건 신뢰할 수 있는 뉴스다” 또는 “이건 유용한 요약이 될 수 있다”고 선택·배포하는 전제 조건이 됩니다.

🧩 구조적 전환 2: 콘텐츠 모듈화(Modularization)

에이전트는 기사 전체를 통째로 사용하는 경우는 거의 없습니다.
대부분 사용자는 “요약만”, “인용만”, “데이터만” 요청합니다.

이를 위해 콘텐츠는 모듈형 요약 콘텐츠(Modular Summarization Blocks) 형태로 만들어져야 합니다.

✅ MSB의 구성 요소

블록 유형정의활용 예시
ExecutiveSummary기사 핵심을 2~3문장으로 요약“이 뉴스 요약해줘”
ContextualBackground이슈의 맥락, 역사적 배경“왜 논란이야?”
QuoteBlock전문가/인터뷰 인용“누가 뭐라고 했어?”
DataPoint표·그래프·수치 등 정량 정보“관련 통계 보여줘”

✅ 기술적 구현 포인트

  • 콘텐츠 관리 시스템(CMS)에서 블록 단위 입력·관리 가능
  • 각 블록은 고유 ID, 생성 일시, 신뢰도 태그 등 메타필드 포함
  • API로 블록 단위 제공 가능해야 함

💳 구조적 전환 3: API 기반 수익화

기존의 광고 수익 모델은 페이지뷰에 기반합니다. 하지만 에이전트는 페이지에 들어오지 않기 때문에 이 구조는 무의미해집니다.

✅ 전환된 수익화 구조

  • Snippet-Level Billing
    에이전트가 특정 블록(예: 요약문)을 인용할 때마다 과금
  • Usage-Based API Billing
    외부 시스템이 콘텐츠를 API로 호출한 횟수 기반 요금
  • Micropayment & Module Sponsorship
    개별 콘텐츠 블록을 사용자 또는 기업이 직접 후원

✅ KPI 재정의

기존 KPIAgent 시대 KPI의미
클릭 수블록 인용률에이전트가 내 콘텐츠를 얼마나 사용했는가
체류 시간대화 전환율사용자가 에이전트 응답 후 추가 요청을 했는가
노출 수신뢰 신호 활용도추천 사유로 얼마나 자주 활용되었는가

🔐 구조적 전환 4: 신뢰 신호(Trust Signals) 내장

에이전트는 신뢰성을 자체적으로 판단해야 하며,
이를 위해 콘텐츠는 다음과 같은 신뢰 신호 메타데이터를 포함해야 합니다.

✅ 주요 신뢰 신호 유형

  • author.name, author.affiliation – 작성자 프로필
  • isFactChecked, citation – 팩트체크 여부, 출처
  • dateModified, versionHistory – 업데이트 히스토리
  • certificationBadge – 인증 로고(예: IFNC, Poynter)

이 신호들은 사용자 질문 예:
“이 정보 신뢰할 만한가요?”에 대한 에이전트의 설명 근거가 됩니다.

🧑‍💻 구조적 전환 5: 조직과 워크플로우의 전환

✅ 기존 모델

  • 기자: 기사만 작성
  • 개발자: 웹사이트 유지
  • 데이터팀: 별도로 분리

✅ Agent화 이후 요구되는 모델

  • Cross-functional Team 구성
    콘텐츠 기획자 + 데이터 분석가 + API 엔지니어 협업
  • Agent Literacy 교육 내재화
    모든 팀원이 에이전트 UI/UX와 구조화 설계 원리를 이해
  • API 문서화 및 CMS 구조 설계 역량 확보
    Swagger/OpenAPI 기반 명세 문서 생성

📚 마무리: 콘텐츠의 Agent화란?

콘텐츠의 Agent화란, 단순히 기사를 쓰는 것이 아니라,
에이전트가 ‘이유 있게 선택할 수 있도록’ 콘텐츠를 설계하는 행위입니다.

이러한 콘텐츠는:

  • 구조화되어 있고
  • 모듈화되어 있으며
  • API로 제공 가능하고
  • 신뢰 신호를 내장하고 있어야 합니다.

이 네 가지를 갖추지 못하면,
아무리 좋은 콘텐츠도 에이전트 시대에서는 소비되지 않습니다.

✅ 체크리스트: 내 콘텐츠는 Agent화되어 있는가?

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착각하지 마세요

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사진: Unsplash의George Pagan III


착각하지 마세요
– 2010년 부터 착각중인 당신에게-

1. 스타트업 전략 담론의 최근 변화: 착각 속 혼란

최근, 스타트업 생태계에서는 “MVP, J-커브 성장 모델, 시리즈 투자와 같은 2010년대 대표 전략이 더 이상 유효하지 않다”는 주장이 빈번하게 제기됩니다. 이러한 주장에 따르면 AI, 노코드 플랫폼, 그리고 창업자의 절대 자율성을 강조하는 ‘파운더 모드’와 같은 새로운 패러다임이 등장하면서, 과거의 전략들은 낡은 접근법으로 치부됩니다. 그러나 저는 마케터이자 비즈니스 설계자로 활동하며 경험한 바를 토대로 풀어 보려고 합니다.

당시 저는 외부 투자를 무리하게 의존하여 기업이 성장하는 대신, 실제 시장에서 순익을 창출할 수 있는 구체적인 사업 모델의 중요성을 역설했습니다. 그 당시 많은 사람들이 “그 시대는 지나갔다. 지금은 당장의 성장에 집중해야 한다”며, 수익성과 지속 가능성을 후순위로 미루는 경향을 보였습니다. 그러나 현실에서는 외형 성장만을 쫓다가 결국 지속 가능한 수익 구조를 마련하지 못한 기업들이 단숨에 위기에 빠지는 경우가 다반사였습니다. 실패한 기업들은 자칫 ‘투자금은 공짜’라는 잘못된 인식에 빠져, 자금이 바닥나면 위기의 낙인과 함께 도태되었습니다.

오늘날 기술 발전과 시장 변화는 명백히 과거와 다릅니다. 스마트폰, 빅데이터, 그리고 AI와 같은 혁신적 기술이 우리의 생활과 비즈니스 환경을 급변시키고 있지만, 동시에 사업의 근본적인 목적은 변하지 않습니다. 비즈니스의 본질은 언제나 고객에게 실질적인 가치를 제공하고, 그 가치를 통해 수익을 창출하는 데 있습니다. 즉, 아무리 기술이 발전하고 새로운 경향이 대두된다 하더라도, 기업이 존재하는 근본적 이유와 사업을 운영하는 기본 원칙은 변하지 않음을 인식해야 합니다.

스타트업이란 본질적으로 초기 불확실성과 리스크를 감수하며 급격한 성장 가능성을 모색하는 조직입니다. 따라서 외부 투자 유치와 신속한 시장 진입은 필요하지만, 그 과정에서 실제 고객의 반응과 시장 데이터를 기반으로 한 검증이 반드시 따라와야 합니다. 초기 기업들이 무리하게 투자금에 의존하며 외형 성장에 집착하다 보면, 시장의 냉혹한 현실 앞에서 필연적으로 무너질 위험이 있습니다. 이와 동시에, 단순히 “MVP나 J-커브 같은 전략은 낡았다”라는 논리는 오히려 기업이 본연의 가치와 근본적인 질문을 회피하게 만드는 위험한 착각일 수 있습니다.

또한, 최근 정답인냥 대두되고 있는 ‘파운더 모드’라는 경향은 창업자가 모든 의사결정을 독자적으로 내리며 외부의 조언이나 피드백을 배제하는 방식으로 해석될 수 있습니다. 이는 창업자가 자신의 비전과 전략에만 집착하여, 다양하고 객관적인 시장의 목소리를 무시하게 만드는 결과를 초래할 수 있습니다. 그러나 효과적인 비즈니스 운영은 다양한 의견과 데이터를 통합하여 최선의 결정을 내리는 데 있습니다. 결국, 과거의 경험에서 얻은 교훈은 단지 과거의 한 순간에 머무는 것이 아니라, 오늘날의 변화된 환경에서도 변함없이 유효한 진리를 전달하고 있습니다.

이처럼 오늘날의 스타트업 환경은 과거보다 기술적으로 발전하고 경쟁이 치열해졌지만, 사업의 근본적 목표와 전략적 접근 방식은 여전히 시장에서의 검증과 지속 가능한 수익 창출이라는 본질을 잃어서는 안 됩니다. 불필요한 착각에 빠져 단순한 외형 성장이나 무리한 자금 소진에 의존하는 전략은 분명 치명적인 결과를 초래할 것입니다. 우리 모두는 지금 이 순간, 과거의 실수와 그로 인한 착각에서 벗어나, 냉정하고도 명확한 시장 현실 속에서 기업의 본질적인 가치를 재확인해야 할 필요가 있습니다. 스타트업의 지속 가능한 성공은 단지 최신 유행이나 새로운 기술에만 의존하는 것이 아니라, 기본에 충실하고 근본적 질문에 대해 명확한 답을 찾아내는 데 달려 있는 것입니다.

이러한 맥락에서, 우리는 오늘날 변화하는 환경 속에서도 본질을 잃지 않고, 과거의 경험에서 교훈을 얻어 앞으로 나아가야 합니다. 우리가 앞으로 취해야 할, 스타트업을 위한 전략적 선택은, 단순히 기존의 모델을 버리는 것이 아니라, 우리의 선택과 생각을 직면한 다음, 그 본질을 재정의하고 심화하여 보다 견고하고 실질적인 방향으로 발전시켜야 할 것입니다. 결국, 진정한 성공은 시장의 본질적 요구와 내재된 가치를 정확히 파악하고 이를 바탕으로 한 지속 가능한 성장 모델을 구축하는 데 달려 있습니다.

2. MVP는 여전히 유효한 전략이다

최근 스타트업 현장에서 “이제 MVP는 불필요하다”는 의견이 점차 확산되고 있습니다. AI 기술의 발전과 노코드(no-code) 플랫폼의 보급으로 누구나 손쉽게 제품을 신속하게 출시할 수 있다는 주장에 따르면, 굳이 최소한의 기능만을 담아 시장 반응을 검증하는 MVP 접근법은 구식이라는 인식을 낳고 있습니다. 초기부터 완벽하고 정교한 제품을 선보여 소비자의 기대에 부응해야 한다는 논리로 이어지지만, 이러한 주장은 근본적으로 MVP의 핵심적 의미와 그 본질을 오해한 결과라고 할 수 있습니다.

MVP(Minimum Viable Product)의 진정한 목적은 단순한 기술적 구현 속도에 있지 않습니다. 그 본질은 바로 ‘비즈니스 가설’이라는 창업자가 세운 핵심 아이디어를 최소한의 비용과 리스크로 시장에서 검증하기 위한 전략적 접근법에 있습니다. 제품이나 서비스의 핵심 가치를 가장 빠른 시점에 실제 고객에게 제공하여, 그 반응을 토대로 제품을 개선해 나가는 과정이 바로 MVP의 핵심입니다. 이를 통해 창업자와 개발팀은 시장의 필요와 고객의 실제 니즈를 구체적으로 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 제품의 방향성을 재설정할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

기술의 발전으로 인해 과거 몇 달 혹은 수개월에 걸쳤던 개발 주기가 이제는 단 하루, 이틀 만에도 가능해졌습니다. 이러한 변화는 제품 출시 속도를 가속화시켰지만, MVP의 가치를 퇴색시키지는 않습니다. 오히려 빠른 피드백과 지속적인 개선이 가능해진 만큼, MVP를 통한 시장 검증 과정은 더욱 강화되었습니다. 최소 기능 제품을 통한 실험은 불필요한 자원 투입을 방지하며, 초기 고객의 반응을 실시간으로 반영할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이 과정은 단순히 ‘빠르게 개발한다’는 기술적 접근을 넘어, 제품 개발의 전 과정을 고객 중심으로 재정립할 수 있는 중요한 기회가 됩니다.

또한, MVP 전략은 소비자의 행동 패턴과 시장 반응을 근거로 한 데이터 기반 의사결정을 가능하게 합니다. 초기 사용자로부터 수집된 피드백은 제품이나 서비스의 개선 방향을 명확히 제시할 뿐만 아니라, 고객이 실제로 원하는 기능과 가치를 정확하게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 피드백은 창업자에게 ‘실패를 미연에 방지하고, 성공적인 제품을 만들어내기 위한 필수 자산’으로 작용합니다. 많은 성공적인 스타트업들이 초기의 MVP 테스트를 통해 얻은 통찰력을 바탕으로 제품을 완성도 있게 발전시킨 사례는 이를 잘 보여줍니다.

한편, “완벽한 제품”을 처음부터 내놓겠다는 전략은 오히려 초기 시장 진입의 실패 가능성을 높입니다. 완벽함을 추구하는 과정에서 발생하는 과도한 개발 기간과 비용 부담은 스타트업이 갖고 있는 불확실성과 한정된 자원을 낭비하는 결과를 초래할 수 있습니다. MVP는 그런 위험을 최소화하고, 저비용의 실험을 통해 시장에서 검증된 데이터를 얻어내어, 더 나은 제품 개발로 이어지게 하는 필수 전략입니다.

오늘날과 같은 치열한 경쟁 환경에서는 빠른 의사결정과 신속한 피드백 수렴이 절대적인 경쟁 우위로 작용합니다. 기술 발전은 제품 개발 속도를 높였지만, 고객과의 소통과 시장에서의 검증이라는 근본적인 프로세스는 여전히 중요합니다. 즉, 고객의 요구와 시장의 변동을 민감하게 반영하면서 제품을 개선하는 과정은, 기술이 아무리 발전해도 대체될 수 없는 전략적 강점입니다.

결론적으로 MVP는 그 어떤 신기술의 발전에도 불구하고 여전히 유효한 전략입니다. MVP를 통한 신속한 시장 테스트와 검증은 창업자가 초기 비즈니스 가설을 재빠르게 확인하고, 불필요한 리스크를 줄이며, 향후 제품 발전의 방향성을 잡는 데 결정적 역할을 합니다. 스타트업은 무리한 자원 투입보다 작은 규모의 실험으로 시장에서의 생존 가능성을 높여야 하며, 그 과정 속에서 확보된 데이터와 피드백이야말로 성공적인 제품 완성을 위한 가장 중요한 자산임을 잊어서는 안 됩니다.

이러한 점을 종합해볼 때, MVP 전략은 단순히 초기 제품 개발의 한 방법론을 넘어, 스타트업이 시장에서 진정한 고객 가치를 발견하고, 이를 토대로 지속 가능한 성장 모델을 구축하기 위한 필수적인 접근법임을 다시 한 번 강조할 수 있습니다. 오늘날의 빠르게 변화하는 디지털 환경에서도, 최소한의 기능으로 시작해 끊임없이 테스트하고 개선해 나가는 MVP의 역할은 결코 사라지지 않을 것이며, 오히려 그 중요성은 더욱 부각되고 있습니다.

3. 스타트업은 본질적으로 J-커브 성장을 목표로 한다

스타트업이란 본질적으로 혁신적 아이디어와 급격한 성장 가능성을 내포한 조직을 의미합니다. 이러한 특성 때문에 초기에는 적자가 지속되다가, 일단 시장에 자리를 잡으면 폭발적인 성장을 이루는 ‘J-커브’ 형태의 성장이 자연스러운 결과로 나타납니다. 즉, 스타트업은 처음부터 수익을 내려고 하기보다는, 초기의 어려움과 투자가 불러오는 손실을 감수하면서도, 결국 시장 점유율 확대와 혁신적인 문제 해결을 통해 급격한 성장을 달성하는 모델에 기반을 두고 있는 것입니다.

J-커브 모델이 스타트업의 정체성을 대변하는 이유는 명확합니다. 우선, 혁신적인 사업 모델은 초기 단계에서 충분한 시장 검증을 받지 못할 경우 단기간에 수익을 창출하기 어렵습니다. 대신, 초기 투자와 연구·개발 비용으로 인한 손실이 불가피한 현실에서, 장기적인 관점에서 보면 이러한 손실을 감수하더라도 폭발적 성장으로 이어지는 구조적 특성이 있습니다. 이는 단순히 비용을 감수하는 문제가 아니라, 미래의 큰 시장 기회를 선점하기 위한 전략적 선택입니다.

그러나 최근 “J-커브 모델은 낡았다”는 주장도 종종 나오고 있습니다. 이러한 주장은 과거 일부 기업들이 무분별하게 J-커브를 모방하다 실패한 사례를 근거로 들며, 더 이상 해당 전략이 유효하지 않다고 주장합니다. 문제는 J-커브 모델 자체보다는, 각 기업이 자신의 비즈니스 모델과 성장 조건에 맞지 않는 형태로 단순히 외형적 성장을 추구했던 데에 있습니다. 스타트업에게 J-커브 성장은 단순한 선택이 아니라 본질적인 설계 원리인 셈입니다.

실제로 성공한 많은 스타트업들은 초기의 적자를 감내하며 점진적으로 시장 점유율을 확장해 나갔고, 이후에는 혁신적인 제품과 서비스, 효율적인 운영 체계를 바탕으로 급격한 성장 궤적을 그렸습니다. 이러한 경험은 곧 “성장 잠재력을 제대로 발휘할 수 있는 기업은 반드시 J-커브 경로를 밟는다”는 사실을 방증합니다. 즉, J-커브는 그 자체로 한 기업이 시장에서 성공하기 위한 필수적이고 구조적인 성장 모델이자, 리스크를 감수하고 미래를 투자하는 기업의 본질적인 특성을 반영합니다.

한편, J-커브 성장을 달성하기 위해서는 단순히 비용을 들여 일시적인 적자를 감내하는 것이 아니라, 지속 가능한 비즈니스 모델과 고객 중심의 가치 창출이 기반되어야 합니다. 초기 손실이 단순한 자금 소모로 이어져서는 안 되며, 시장에서 검증받은 데이터를 토대로 전략적으로 접근하여 나중에 극적인 성장으로 전환될 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 창업자는 자신의 사업 모델을 면밀히 분석하고, 시장의 반응을 세밀하게 파악하여 최적의 성장 궤적을 재설계해야 합니다.

또한, 모든 기업이 무조건 J-커브 성장을 목표로 할 필요는 없습니다. 스타트업의 본질은 폭발적인 성장과 혁신에 있으며, 그 특성에 맞춰 성장 모델을 재정의하는 것이 중요합니다. 자신을 단순한 소기업이나 중소기업으로 정의하는 기업은 초기의 J-커브 성장을 무시할 수 있지만, 본질적으로 스타트업이라면 리스크 감수와 혁신을 통해 장기적인 성장을 추구하는 것이 필연적입니다. 이는 단순히 ‘옳고 그름’의 문제가 아니라, 기업이 가진 구조적 특성과 사업 모델의 차원에서 이해해야 할 문제입니다.

결국, 스타트업이 J-커브 성장을 목표로 삼는 것은 단지 과거의 추억이나 단순한 모방이 아니라, 혁신과 성장에 내재된 본질적인 특성의 표현입니다. 초기의 불확실성과 비용 감내, 그리고 장기적 비전을 통해 형성되는 J-커브는, 기업이 미래의 거대한 시장 기회를 확보하고자 하는 전략적 선택임을 다시 한 번 명심해야 합니다. 오늘날 변화하는 기술과 경쟁 환경 속에서도, J-커브 모델은 여전히 스타트업에게 가장 현실적이고 효과적인 성장 궤적을 제시하는 중요한 전략이며, 이를 무시하거나 단순히 폐기하는 것은 근본적인 자기 모순이 될 수밖에 없습니다.

이와 같이 스타트업의 본질과 그 내재적 성장 특성을 올바르게 이해한다면, J-커브 모델은 단순히 외부의 주목을 끄는 유행이 아니라, 지속 가능한 성공을 위한 필수적인 전략임을 재확인할 수 있습니다.

4. 투자를 적대시하는 것은 전략적 자살이다

최근 스타트업 생태계에서는 창업자들이 ‘파운더 모드’를 내세워 외부 투자자의 간섭을 두려워하고, 오히려 투자를 철저히 배제하겠다는 극단적 선택을 하는 사례가 늘어나고 있습니다. 이러한 경향은 단순히 창업자의 독립적 의지를 강조하는 것처럼 보이나, 근본적으로는 전략적 자살 행위에 해당할 수 있습니다. 투자란 단순히 자본을 제공하는 역할 그 이상을 수행합니다. 성공적인 스타트업은 초기 불확실성을 극복하고 시장에서 자리잡기 위해, 단순 자금 지원을 넘어 전략적 조언, 네트워크 및 다양한 리소스를 함께 제공하는 파트너십을 구축해야 합니다.

투자를 적대시하는 태도는 과거 몇몇 스타트업들이 외부 자금을 무분별하게 사용하여, 투자금을 “공짜 자본”으로 오용한 사례에서 비롯된 부정적인 인식에 기인한 경우가 많습니다. 그러나 문제의 본질은 투자 그 자체에 있지 않습니다. 오히려 투자금을 효과적으로 관리하지 못한 결과, 과도한 자금 소모와 무모한 성장 전략으로 인해 기업이 심각한 위기를 맞이한 것이 핵심입니다. 즉, 투자를 단순히 부정하는 것이 아니라, 투자자와의 건강한 관계 구축과 올바른 자금 운용 전략을 마련하지 못한 점이 문제였던 것입니다.

현대의 치열해진 시장 환경에서, 스타트업은 제한된 자원을 활용하여 빠르게 시장에 진입하고, 초기의 불확실성을 견디며 성장해야 하는 도전에 직면합니다. 이때 투자자는 단순한 재정 지원자 이상의 역할을 수행합니다. 경험 많은 투자자들은 창업자가 놓치기 쉬운 시장 동향과 비즈니스 운영 상의 리스크를 객관적으로 평가하고, 전략적 조언을 통해 올바른 방향으로 이끌어 줄 수 있는 중요한 파트너입니다. 좋은 투자자는 창업자의 독자적 결정만으로는 감지하기 어려운 위험 요인을 사전에 파악하고, 필요한 시점에 즉각적인 피드백과 해결책을 제공함으로써, 기업이 도전에 맞서 성장할 수 있도록 돕습니다.

또한, 외부 투자를 적대시하며 모든 리스크를 혼자 감당하겠다는 자세는, 현실적인 시장의 복잡성과 불확실성을 간과한 채 오만한 자기 확신에 기반한 결정으로 이어질 위험이 큽니다. 창업자가 모든 결정과 책임을 혼자 짊어지다 보면, 실패했을 때 그 충격과 피해는 극심하며, 다시 일어설 기회를 스스로 차단하는 결과를 초래합니다. 투자자와의 건전한 파트너십은 그 자체로 리스크를 분산시키고, 중요한 의사결정 과정에서 다양한 시각과 전문 지식을 반영할 수 있는 유연성을 제공합니다.

따라서 투자를 배제하는 극단적인 선택은, 현 시장 환경에서 단독으로 성공하기란 매우 어려워지며, 결국 경쟁에서 뒤처지게 되는 전략적 자살 행위라고 할 수 있습니다. 스타트업은 반드시 내부 역량과 외부 자원의 적절한 밸런스를 유지해야 하며, 이를 통해 불확실한 초기 시장 조건에서 빠르게 적응하고, 지속 가능한 성장 기반을 마련할 수 있습니다. 외부 투자자는 단순히 돈만 주는 존재가 아니라, 비즈니스 모델의 타당성을 검증하고, 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 필수적인 역할을 담당합니다.

결국, 투자에 대한 적대감은 창업자가 극복해야 할 리스크를 외부와 공유할 기회를 스스로 포기하는 것과 다를 바 없으며, 이는 곧 미래의 성장 기회를 잃게 되는 전략적 오판이 될 수밖에 없습니다. 오늘날의 스타트업은 단순한 자립만으로는 성공하기 어려운 복잡한 시장에서, 외부와의 협력을 통해서만 그 한계를 극복할 수 있습니다. 따라서 우리는 투자 자체를 적대시하기보다, 이를 전략적으로 활용하고, 파트너와의 신뢰를 바탕으로 올바른 의사결정을 내려야 할 필요가 있습니다.

결론적으로, 외부 투자를 무조건 부정하는 것은 단기적인 독립을 추구하는 착각에 불과하며, 장기적 성장과 생존에 있어서는 오히려 치명적인 선택이 될 것입니다. 스타트업은 리스크 관리와 성장 동력 확보를 위해, 현명한 투자 전략과 건강한 투자자 관계를 구축해야만 합니다. 이는 결국, 불확실성 속에서도 성공적인 비즈니스 모델을 완성하는 데 결정적인 역할을 할 것입니다.

5. 파운더 모드의 정답화는 본질을 외면하는 전략적 착각이다

‘파운더 모드’라는 용어 역시, 최근 다시 자주 등장하며, 창업자가 모든 의사결정과 운영권한을 독점해야 한다는 주장이 퍼지고 있습니다. 이는 창업자의 비전과 열정을 극대화하는 긍정적인 이미지로 받아들여질 수 있으나, 그 이면에는 치명적인 리스크와 한계가 숨어 있습니다. 파운더 모드를 만능 해결책처럼 숭배하는 것은, 객관적인 시장 데이터와 다양한 외부 조언을 배제하게 되어 기업이 본질적인 문제에 대한 올바른 판단을 내리지 못하게 만드는 전략적 착각임을 우리는 인식해야 합니다.

파운더 모드의 핵심 논리는 창업자가 자신의 비전과 전략에 대해 단호한 신념을 가지고 외부 간섭 없이 독자적으로 결정을 내림으로써, 혁신과 빠른 실행력을 발휘할 수 있다는 점입니다. 그러나 이러한 독단적 경영 방식은 여러 가지 위험을 내포하고 있습니다. 첫째, 창업자가 모든 결정을 혼자 내리게 될 경우, 주관적인 확신이나 감정에 의한 판단이 개입되어 시장의 변화나 소비자의 요구를 제대로 반영하지 못할 가능성이 큽니다. 다양한 시각과 전문성을 배제한 채 단일한 의견에 의존하면, 초기 성공 후 돌이킬 수 없는 실패의 길로 접어들 위험이 있습니다.

둘째, 외부 투자자나 전략적 파트너와의 협업은 단순히 자본 지원을 넘어, 객관적인 시장 분석, 리스크 관리, 그리고 산업 내 네트워크 형성을 위한 중요한 역할을 합니다. 창업자가 모든 것을 스스로 감당하려 할 때, 이러한 다각적인 지원 체계가 무너지고, 결국 기업은 변화하는 시장 환경에 효과적으로 대응하지 못하게 됩니다. 실제로 성공적인 스타트업 사례들 대부분은 창업자의 열정과 비전 뿐만 아니라, 다양한 전문가 및 투자자의 조언과 피드백을 적극적으로 수용하며 성장해온 결과입니다.

셋째, 파운더 모드에 대한 맹목적인 신뢰는 창업자로 하여금 자신의 한계와 오류를 인정하지 못하게 만들고, 잘못된 방향으로 나아갈 위험을 증대시킵니다. 객관적인 피드백을 경청하고, 필요한 경우 전략을 수정하는 유연성이 부족하면 초기의 성공이 장기적 실패로 전환되기 쉽습니다. 창업자가 스스로 모든 리스크와 책임을 짊어지게 되면, 실수 발생 시 그 파장이 전체 기업에 집중되어 회복의 어려움을 겪을 수밖에 없습니다.

또한, 파운더 모드에 지나치게 의존하는 것은 기업 내부의 문화와 조직 구조에도 부정적인 영향을 미칩니다. 구성원들이 창업자 한 사람의 의견에만 의존하여 스스로의 판단력을 발휘하지 못하게 되고, 이는 결국 혁신적 아이디어와 창의적 해결책의 부재로 이어집니다. 객관적 분석과 토론을 통해 다각적인 의견이 수렴될 때, 비로소 시장의 복잡한 요구에 부응하는 전략이 마련될 수 있다는 점을 간과해서는 안 됩니다.

결국 파운더 모드를 만능의 정답으로 받아들이는 것은, 전략적 리스크를 제대로 평가하지 않는 근본적인 사고의 오류입니다. 창업자의 독자적 의사결정이 가져올 수 있는 신속함과 집중력은 분명한 장점이 있지만, 동시에 다양한 외부 자문과 협력을 통해 리스크를 분산시키고, 보다 객관적인 의사결정을 내리는 것이 장기적인 성공에 필수적입니다. 성공적인 기업들은 창업자의 열정과 비전을 바탕으로 하되, 객관적인 시장 데이터를 반영하고, 다각적인 관점을 수용하는 조직 문화를 구축함으로써 불확실한 시장 환경에서 살아남았습니다.

따라서 우리는 파운더 모드를 맹목적으로 찬양하거나 절대적인 원칙으로 여기는 대신, 그 한계를 객관적으로 인식하고 보완할 수 있는 전략적 협업과 피드백 체계를 마련해야 합니다. 창업자 한 사람의 독단이 아니라, 다양한 의견과 전문성을 바탕으로 한 균형 잡힌 의사결정 과정이야말로 스타트업이 지속 가능한 성장을 이뤄내는 데 결정적인 역할을 할 것입니다. 파운더 모드를 통한 독립성과 자율성은 중요하지만, 그것이 곧 모든 문제의 해결책은 아니라는 점, 그리고 오히려 지나친 독단이 기업 전체의 리스크를 증대시킬 수 있음을 명심해야 합니다.

6. 결론: 착각에서 깨어나 사업 본질을 다시 직면합시다

지난 수십 년 동안 스타트업 생태계는 다양한 전략과 유행이 등장하고 사라지는 과정을 반복해왔습니다. 외부 투자에 의존한 무리한 성장, 단순한 외형적 성장을 추구하는 전략, 그리고 창업자 개인의 독단적 결정 등 여러 가지 착각들이 존재했습니다. 그러나 이 모든 변화를 거치면서도 변하지 않는 단 하나의 진리는 바로 “사업의 본질”입니다. 결국 비즈니스란 시장에서 진정 고객에게 가치를 제공하고, 그 가치를 통해 지속 가능한 수익 구조를 만드는 것에 그 목적이 있습니다.

첫째, 우리는 과거의 황홀한 성장 신화와 무리한 투자 유치에 얽매여 본질적 질문을 망각해서는 안 됩니다. “우리는 어떤 문제를 해결하는가?”, “고객은 왜 우리를 선택해야 하는가?”, “우리의 사업 모델이 실제로 지속 가능한가?”라는 근본적 의문들은 어떠한 유행이나 기술 발전보다도 중요합니다. 스타트업이 초기 적자를 감내하고 폭발적 성장을 이루기 위해서는, 반드시 시장에서의 검증과 데이터 기반의 피드백 프로세스를 통해 본질에 집중해야 합니다. 이러한 과정을 통해 사업의 방향성을 꾸준히 점검하고, 리스크를 체계적으로 관리하며, 궁극적으로 시장이 요구하는 진짜 가치를 창출하는 전략이 마련됩니다.

둘째, 현재의 치열한 시장 환경은 예전보다 훨씬 냉정하고 계산적입니다. 고객의 선택은 과거 어느 때보다 빠르고 단호하게 이루어지며, 경쟁자의 숫자도 눈에 띄게 증가하였습니다. 이 때문에 단순히 최신 트렌드에 휩쓸리거나, 한때 유행했던 전략에 얽매여서는 안 됩니다. 기술의 발전과 새로운 비즈니스 모델들이 쏟아져 나오는 지금, 기업이 미래의 불확실성을 극복하고 성공하기 위해서는, 과거의 착각을 반복하는 대신 명확한 전략과 근본적인 질문에 답해야 합니다. 결국 MVP, J-커브, 투자, 파운더 모드 등의 모든 전략은 본질적인 목적—즉, 시장에서 진정한 고객 가치를 실현하고 지속 가능한 성장 기반을 다지는 것—에 충실할 때 비로소 의미를 갖습니다.

셋째, 지금 우리가 마주한 현실은 선택이 아닌 필연입니다. 변화하는 시장과 기술 환경 속에서, 기업은 지속적인 혁신과 함께 끊임없이 자신의 비즈니스 모델을 재점검해야 합니다. 과거의 전략적 실수와 착각에서 교훈을 얻어, 불필요한 외형적 성장이나 무리한 자금 소진이 아니라, 실제 고객의 니즈와 시장의 변동을 명확하게 파악할 수 있는 본질적인 접근법을 택해야 합니다. 이는 곧, 창업자와 경영진이 외부의 객관적인 피드백과 데이터를 기반으로 한 현명한 의사결정을 내려야 한다는 의미입니다.

마지막으로, 우리 모두는 변화의 물결 속에서 다시 한 번 사업의 근본적 가치를 재확인하고, 초기의 불확실성을 극복하며, 지속 가능한 성장에 집중해야 할 때임을 깨달아야 합니다. 성공적인 스타트업들은 단순히 최신 유행을 따르기보다는, 시장의 본질적 요구와 문제 해결을 중심으로 전략을 수립하였습니다. 이처럼, 현대의 복잡하고 빠르게 변화하는 시장에서 진정한 경쟁력을 갖추기 위해서는, 단순히 외부 유행이나 모방에 의존하지 않고 기업의 근본에 충실한 자세가 필수적입니다.

결론적으로, 과거의 착각에서 벗어나 본질적 질문에 진지하게 답하며, 이를 통한 명확한 전략 수립만이 스타트업이 어려운 시장 환경을 극복하고 지속 가능한 성공으로 나아갈 수 있는 길입니다. 우리 모두는 지금 당장, 외부의 유행이나 단기적 성공이 아닌, 본질에 집중하여 미래를 위한 견고한 비즈니스 모델을 구축해야 합니다. 착각을 버리고, 진정한 시장의 요구와 고객의 가치를 직시하는 것이야말로 오늘날 가장 현명한 전략임을 잊지 말아야 할 것입니다.

LLM을 통한 성과의 에센스 “증강지능과 인지적 프롬프트”

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LLM을 통한 성과의 에센스 “증강지능과 인지적 프롬프트”

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Llm을 통한 성과의 에센스 "증강지능과 인지적 프롬프트" 11

LLM과 협력하는 방식이 성과를 결정합니다

LLM을 단순한 자동화 도구가 아닌 증강지능(Augmented Intelligence)으로 인식할 때, 우리는 그 진정한 가치를 온전히 실현할 수 있습니다. 더글라스 엥겔바르트가 강조한 증강지능의 개념은 인간과 AI가 협력하여 서로의 역량을 극대화하는 것에 초점을 맞추며, 이는 LLM의 성능을 최적화하는 핵심 원리이기도 합니다. 따라서 중요한 것은 LLM을 어떻게 활용하느냐가 아니라, 어떻게 협력하느냐입니다. LLM을 단순한 도구로 소비하는 것을 넘어, LLM과의 상호작용을 통해 우리의 전문성을 지속적으로 확장해야 합니다. 나아가, 이는 개인의 성장에 국한되지 않고, 협업하는 모든 요소(인간, 코드, 에이전트, 데이터 등)의 역량을 함께 증진시키는 과정이 되어야 합니다. LLM은 완결된 존재가 아닙니다. 오히려, 우리가 함께 진화하며 가능성을 확장해 나가는 협력적 동반자로서 비로소 그 진가를 발휘합니다.

프롬프트와 인지적 협력 프롬프트는 단순한 입력값이 아니라, LLM의 잠재된 전문성을 끌어내고 사고를 자극하는 도구입니다. 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 인지적 작업 분석(Cognitive Task Analysis, CTA) 관점을 적용하는 것이 중요합니다. 특히, 전문성에 대한 실제 구현 가능한 연구는 자연주의적 의사결정(Naturalistic Decision Making, NDM)에서 진행되고 있습니다. NDM은 전문가들이 복잡한 환경에서 어떻게 정보를 처리하고 판단을 내리는지를 연구하며, 이를 통해 전문적인 경험의 인지적 작업을 모사하고 전문가의 효과적 성장을 추구합니다.
– CTA 를 기반으로한 학습은 교수학습 연구에서, 학습 효과에 있어 월등한 격차를 보여줌이 증명 되었습니다(연구 결과)

LLM과 협업하는 과정에서 우리는 이러한 연구를 기반으로 보다 정교한 의사결정 과정과 문제 해결 능력을 강화할 수 있습니다. 이 과정에서 단순히 편향(휴리스틱)을 제거하는 것이 아니라, 이를 인지하고 전략적으로 조정하여 보다 균형 잡힌 사고와 효과적인 의사결정을 도출하는 것이 목표가 되어야 합니다. 우리는 LLM에게 고정된 패턴이나 일관된 함수적 응답을 기대하지 않습니다. 즉, A를 입력하면 항상 A1이 출력되는 기계적 접근이 아니라, 맥락을 이해하고 적응하는 인지적 반응을 기대합니다. 이는 우리가 LLM을 단순한 기능적 도구(function)로 바라보는 것이 아니라, 끊임없이 변화하고 학습하는 인지적 존재로 여긴다는 의미이며, 이를 통해 보다 창의적인 활용이 가능해집니다. 결국, 프롬프트는 단순한 명령어가 아니라, LLM과의 인지적 상호작용을 통해 전문성을 형성하는 과정이 됩니다.

프롬프트의 본질과 역할 

프롬프트(Prompt)라는 단어의 어원을 살펴보면, 라틴어 “promptus”에서 유래했으며 이는 promere(꺼내다, 이끌어내다)에서 파생된 단어입니다. Promptus는 “즉각적인”, “준비된”이라는 의미를 가지며, 이후 중세 영어에서 “자극하다”, “촉진하다”라는 뜻으로 발전했습니다. 이 어원적 의미를 고려할 때, 프롬프트는 단순한 입력값이 아니라 LLM의 잠재된 지식을 끌어내고 사고를 자극하는 도구로 볼 수 있습니다.

즉, 프롬프트는 인간과 AI의 인지적 협력을 촉진하는 인터페이스이며, 대화와 학습을 통해 역량을 확장하는 것이 본래 의미라고 할 수 있습니다. 결국, “인지적 프롬프트”라는 표현은 “프롬프트 엔지니어링”이라는 개념이 등장하면서 필요해진 용어일 뿐, 본질적으로 모든 프롬프트는 인지적입니다. 우리가 현실에서 사용하는 프롬프트는 언제나 사고를 유도하고, 탐구를 촉진하는 역할을 하기 때문입니다. (인지적 프롬프트라는 용어와 실천적 방법론은 대한민국의 김창준(June Kim)에 의해 최초로 제시되었습니다.)

공진화(Co-evolution)와 적응적 지능

인간과 LLM 및 에이전트는 상호작용을 통해 서로 적응(Adapt)하며 공동의 목표를 효과적으로 달성해 나갑니다. 이론적 연구나 실험실 환경이 아니라, 실제 현장에서 LLM이 활용되는 방식은 자연스럽게 이런 형태로 발전할 수밖에 없습니다. 따라서 우리는 이 과정에서 협력을 통해 서로의 관점을 공유하고, 상호 성장을 촉진하는 공진화(Co-evolution)를 달성하는 것을 목표로 삼아야 합니다. 이러한 접근 방식은 LLM의 특성과도 부합합니다. 전통적인 소프트웨어 시스템은 입력과 출력의 일관성을 중시하지만, LLM은 학습된 확률적 모델을 기반으로 맥락과 상호작용 속에서 동적으로 변형되는 응답을 생성합니다. 즉, LLM은 단순한 명령-응답 시스템이 아니라, 인간과 협력하며 의미를 조율하는 창조적, 적응적 전문성(Adaptive Expertise)을 가진 존재로 활용되어야 하며, 그것을 사용하는 사람 역시 적응적 전문성(Adaptive Expertise)을 갖춰야 합니다. 이처럼 LLM은 고정된 규칙을 따르는 것이 아니라, 협력과 학습을 통해 진화하는 메커니즘을 갖추고 있습니다. 따라서 우리는 이를 적극적으로 활용하여 보다 유연하고 창의적인 사고를 촉진해야 합니다.

결론

LLM과의 협업, 창조적 사고의 확장 LLM과의 협업은 단순히 도구를 다루는 것이 아니라, 새로운 형태의 사고를 확장하는 과정입니다. 우리는 LLM을 단순한 자동화 도구가 아니라 증강지능으로 바라보아야 합니다. 프롬프트는 단순한 명령어가 아니라 인지적 협력의 인터페이스입니다. 인간과 LLM의 협력은 공진화와 적응적 지능을 기반으로 발전해야 합니다. 결국, LLM의 진정한 가치는 단순한 정답을 제공하는 것이 아니라, 인간과 함께 탐구하고 학습하며 창조적 사고를 확장하는 데 있습니다. 우리는 이를 통해 새로운 가능성을 지속적으로 열어갈 수 있습니다.

결국 협력적 대화가 필요합니다. AI와 인간의 협력적 학습과 공진화

시스템1vs2란 허상: 기존 프롬프트 엔지니어링의 한계

왜 SMART 목표만으로는 충분하지 않을까요?

결국 협력적 대화가 필요합니다. AI와 인간의 협력적 학습과 공진화

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– 경험적(인지적) 프롬프트, AI와 인간의 협력적 학습과 공진화 2부-

✍ 해경(고경만)

Recap: 이전 논의 요약

기존의 프롬프트 엔지니어링은 패턴 최적화에 집중했으며, 사고 확장에는 한계를 보였습니다. 우리는 AI와의 협력을 통해 프롬프트를 단순한 질문 조정 기술이 아닌, 사고를 확장하는 과정으로 변화시켜야 합니다.

자연주의적 의사결정(NDM)과 관계틀 이론(RFT)은 AI와 인간이 협력하여 새로운 의미와 통찰을 만들어내는 과정을 이해하는 핵심 개념입니다. AI는 단순한 정보 제공자가 아니라, 인간과 협력하여 지식을 공동 구축하는 역할을 수행해야 합니다.

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결국 협력적 대화가 필요합니다. Ai와 인간의 협력적 학습과 공진화 14

1. 우리는 결국 협력적 대화를 해야 합니다.

AI와 함께 일하며 우리는 학습하고 있다고 착각합니다. 하지만 과연 학습하고 있는 걸까요? 우리는 AI에게 최적화된 질문을 던지는 법을 익히고 있는가요? 그렇지 않습니다. 우리는 익히는 것이 없습니다.

✅ 프롬프트 엔지니어링은 단순한 질문 조정 기술일 뿐입니다.

✅ AI의 패턴에 맞춰 질문을 입력하는 시늉만 하고 있습니다.

✅ 실제 사고 확장이 아닌, 수동적 학습에 불과합니다.

즉, AI와 함께 일한다고 해서 우리가 새로운 통찰을 얻고 있다고 착각해서는 안 됩니다. 단순히 질문을 정교하게 던지는 것과 진짜 학습하고 사고를 확장하는 것은 완전히 다릅니다.

AI가 제공하는 정형화된 패턴 속에서 우리는 최적의 질문을 찾아 반복하는 것일 뿐, 본질적 사고를 확장하지 못하고 있습니다.

2. 기존 프롬프트 엔지니어링의 한계: 시스템 1과 시스템 2의 이분법적 편향

기존의 인지과학 및 AI 설계 논의에서, **”시스템 1과 시스템 2″**라는 이분법적 사고가 지배적이었습니다. 이는 Daniel Kahneman이 제시한 개념으로,

  • 시스템 1: 빠르고 직관적이며 감각적으로 작동하는 사고 방식입니다.
  • 시스템 2: 느리고 논리적이며 의식적으로 작동하는 사고 방식입니다.

AI 연구에서도 이 개념은 크게 반영되었으며, 프롬프트 엔지니어링 역시 이러한 이분법적 접근을 바탕으로 발전했습니다. 그러나, 자연주의적 의사결정(NDM) 연구는 이러한 이분법적 사고가 실제 인간의 사고 과정과는 거리가 멀다는 점을 지적했습니다.

✅ 인간은 시스템 1과 시스템 2를 따로 활용하는 것이 아니라, 상호작용하며 결합된 방식으로 사고합니다.

✅ 특정 상황에서 논리적 사고(시스템 2)만이 옳고, 직관적 사고(시스템 1)는 오류라고 보는 이분법적 관점은 편향입니다.

✅ AI도 마찬가지입니다. AI가 단순히 시스템 2에 해당하는 최적의 논리적 답을 제공하도록 설계된다면, 인간의 실제 사고 과정과 어긋납니다.

자연주의적 의사결정(NDM)은 이와 다른 접근법을 제시합니다. 다양한 수준의 정보와 전문성을 가진 사람들 간 협업을 강조하며, 개별 전문가들의 차이를 단점이 아니라 오히려 강점으로 활용하는 방식을 제안합니다. 즉, 각자의 경험과 지식 수준이 다르더라도, 이를 조합하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. AI 역시 이러한 방식으로 활용될 수 있습니다. 단순히 최적의 정답을 찾는 것이 아니라, 인간과 AI의 관점 차이를 조율하며 협력적 사고를 확장하는 것이 중요합니다.

3. RFT(Relational Frame Theory)란 무엇인가?

1) 언어와 인지의 분석적 접근

  • RFT(언어적 관계틀 이론)는 인간이 언어적 관계를 통해 의미를 구성하는 방식을 설명합니다.
  • 인간은 “자의적이고(context에 따라 임의적으로) 적용 가능한 관계(relational responding)” 를 학습하여 다양한 개념을 서로 연결 짓습니다.

2) ‘Relational Frame’의 예시

  • “책”이라는 단어와 “지식”이라는 개념, “즐거움”이라는 감정이 어떻게 연결되는지는 물리적 특성만으로 설명되지 않습니다.
  • 인간은 언어적·사회적 맥락을 통해 개념 간 관계틀(동등, 비교, 반대, 포함 등)을 학습하며 사고를 확장합니다.

이러한 관계 구성은 AI와 협력할 때도 동일하게 작용합니다. AI가 특정 데이터를 제공하면, 인간은 이를 맥락 속에서 새로운 관계로 연결하며 학습을 확장할 수 있습니다.

예를 들어, AI가 “자동차는 빠르다”라는 문장을 생성했을 때, 이를 단순한 사실로 받아들이는 것이 아니라, “자동차와 속도”라는 관계를 AI와 인간이 협력하여 보다 복합적으로 분석할 수 있습니다. “자동차는 빠르다”라는 개념을 “비행기는 자동차보다 빠르다” 또는 “전기차는 내연기관보다 더 빠르게 가속할 수 있다”와 같은 추가 관계로 확장하는 것이 경험적(인지적) 프롬프트의 핵심입니다.

4. 경험적 프롬프트와 협력적 사고 확장

✅ 프롬프트 = 단순한 질문이 아니라 AI와의 협력적 대화입니다.
✅ AI가 제공하는 데이터를 인간의 관계틀 속에서 재구성해야 합니다.
✅ AI의 할루시네이션조차 새로운 관계 맥락에서 해석하면 유용한 학습 자료가 될 수 있습니다.

이런 과정이 바로 메타포를 활용하는 것이며, 이런 방식이 경험적(인지적) 프롬프트입니다. 경험적(인지적) 프롬프트는 AI와의 상호작용을 통해 사고를 확장하는 과정입니다. 이는 인간이 기존 관계틀을 넘어 새로운 의미를 탐색하는 방식과 유사하며, NDM의 협력적 전문성을 반영하여 각자의 정보 수준과 경험을 조화롭게 활용하는 방식과도 연결됩니다.

5. 결론: 우리는 LLM과 협업하면서 협력적 대화를 해야 합니다.

✅ 프롬프트 엔지니어링은 더 이상 적절한 용어가 아닙니다.
✅ 우리는 AI와 함께 학습하고 사고를 확장하는 존재입니다.
✅ 인간의 관계틀(RFT)과 AI의 패턴 학습이 결합될 때, 새로운 통찰과 공진화가 가능합니다.
✅ NDM의 협력적 사고 방식을 AI와 접목하면, 다양한 수준의 정보를 융합하여 더 나은 의사결정이 가능합니다.

결국, 우리는 LLM과 다른 사람들과 협업하면서, 협력적 대화를 해야 합니다. AI를 단순한 정보 제공자가 아니라, 인간과 함께 사고를 확장하는 파트너로 활용하는 것이 미래의 협력 방식입니다.

🚀 프롬프트를 넘어서, AI와 인간이 함께 학습하고 사고를 확장하는 길로 우리는 이미 함께 걷고 있는것 같습니다. 🚀

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– 경험적(인지적) 프롬프트, AI와 인간의 협력적 학습과 공진화 1부-

✍ 해경(고경만)

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1. 우리는 정말 학습하고 있는가?

AI와 함께 일하면, 우리는 학습하고 있다고 착각하기 쉽습니다.
그러나 정말로 학습하고 있을까요?
예를 들어, 우리는 AI에 최적화된 질문을 던지는 법을 배우고 있나요?
사실 그렇지 않습니다. 우리는 제대로 배우고 있지 않습니다.

  • 프롬프트 엔지니어링은 단지 질문을 조정하는 기술일 뿐입니다.
  • 우리는 AI가 원하는 질문을 흉내 내어 입력하고 있을 뿐입니다.
  • 이는 진정한 사고 확장이 아니라, 수동적인 학습에 가깝습니다.

다시 말해, AI와 함께 일한다는 사실만으로 새로운 통찰을 얻고 있다고 믿어선 안 됩니다.
질문을 조금 더 정교하게 다듬는 것과 진짜 학습 혹은 사고 확장은 전혀 다른 차원의 문제입니다.

AI가 제시하는 정형화된 패턴 안에서 우리는 “최적의 질문”을 찾아 반복할 뿐이며, 근본적인 사고를 넓히지 못하고 있습니다.

2. 기존 프롬프트 엔지니어링의 한계: ‘시스템 1 vs. 시스템 2’라는 이분법

지금까지 인지과학과 AI 설계 논의에서,
“시스템 1과 시스템 2”라는 이분법적 구도가 지배적이었습니다.
이는 Daniel Kahneman이 제안한 개념입니다.

  • 시스템 1: 빠르고 직관적이며 감각적으로 작동하는 사고
  • 시스템 2: 느리고 논리적이며 의식적으로 작동하는 사고

이 개념은 AI 연구에 상당히 반영되었고,
프롬프트 엔지니어링 또한 이 이분법적 사고에 기반해 발전해 왔습니다.

하지만 자연주의적 의사결정(NDM) 연구는 이러한 이분법이 인간의 실제 사고 방식과 어긋난다고 지적합니다.

  • 인간은 시스템 1과 시스템 2를 분리해서 쓰지 않고, 상호 작용하며 결합해 사고합니다.
  • 특정 상황에서 논리적 사고(시스템 2)만을 옳다고 여기고, 직관적 사고(시스템 1)를 오류라고 보는 시각은 편향입니다.
  • AI 또한 마찬가지입니다. AI를 단순히 “가장 논리적 답”만을 제공하도록 설계한다면, 인간의 실제 사고 과정과 맞지 않게 됩니다.

결국, 시스템 2 기반으로 프롬프트 엔지니어링을 설계한 것은 인간-AI 협력의 실제 작동 원리를 제대로 이해하지 못한 오류에서 비롯된 것입니다.

이제 AI를 인간의 사고에 더욱 가깝게 활용하려면,
이분법적 패턴 최적화를 넘어서 경험적(인지적) 프롬프트 방식을 모색해야 합니다.

3. 프롬프트 엔지니어링의 패턴 최적화 문제

프롬프트 엔지니어링은 흔히 “AI가 더 나은 답을 내놓도록 최적의 질문을 찾는 과정”으로 정의됩니다.
즉, AI가 학습한 데이터에 기반해 가장 적합한 답변을 생성하도록 지원하는 기술입니다.

그러나, 이것이 과연 AI와 협력하는 올바른 방식일까요?

기존 프롬프트 엔지니어링이 가진 주요 문제점:

  1. 결국 패턴 최적화에 그친다.
    AI는 과거 학습된 데이터를 재활용해 답변을 생성합니다.
    이는 근본적으로 새로운 사고를 유도하기보다, 기존 패턴의 다시쓰기에 가깝습니다.
    사용자는 AI 내부 구조를 배우기보다, “AI가 원하는 질문”을 반복해서 입력하는 법만 익히게 됩니다.
  2. 맥락 없는 답변이 생성된다.
    AI는 확률적으로 가장 가능성 높은 답만을 제공하기 때문에,
    실제 상황맥락을 깊이 고려하기 어렵습니다.
    인간과 협력하여 사고를 확장하기보다는, 그저 정형화된 답을 제공하는 기계에 머무릅니다.
  3. 사용자의 사고 확장을 방해한다.
    프롬프트 엔지니어링은 “질문을 어떻게 최적화하느냐”를 강조합니다.
    하지만 정작 중요한 것은, “무슨 문제를 해결해야 하는지”에 대한 사고 과정입니다.
    결국 사용자는 AI가 내놓은 답을 수용하기에만 익숙해져, 문제를 깊이 고민하는 과정에서 점점 멀어집니다.
  4. AI의 ‘할루시네이션’을 단순 오류로 본다.
    AI가 실제로 존재하지 않는 정보를 만들어내면, 이를 “할루시네이션”이라고 부릅니다.
    기존 프롬프트 엔지니어링은 이를 “오류”로 단정하고 가능한 한 근본적으로 제거하려고만 합니다.
    그러나 인간도 새로운 개념을 만들기 위해 때때로 착각하거나 엉뚱한 연결을 시도하고, 이것은 창의성의 본질이기도 하죠. 따라서 이러한 착오 자체를 무조건 배제하기보다는 새로운 사고를 탐색하는 기회로 삼아야 합니다.
    (할루시네이션을 긍정하는 것이 아니라, LLM 의 특성인 할루시네이션은 근본적으로 없앨 수 없고, 그래서도 안되니 관리를 잘하자는 이야기입니다)

결국, 전통적 프롬프트 엔지니어링은 패턴 최적화에만 집중해
인간과 AI가 함께 협력적으로 사고하는 과정을 방해할 수 있습니다.

4. 이제 프롬프트 엔지니어링을 버려야 한다

  • 더 이상 우리가 하는 일을 “프롬프트 엔지니어링”이라 부르지 말아야 합니다.
  • 실제로는 “경험적(인지적) 프롬프트”를 이미하고 있습니다. (시스템 1, 2 의 이분법적 관점은 실험실 안에만 존재하기 때문입니다)
  • 즉, 우리는 AI와 협력하여 학습하고 사고를 확장하는 과정을 이미 함께하고 있습니다.
  • 우리가 하는 행동을 언어로 어떻게 표현하냐에 따라, 그 목적성과 의도성이 달라지고, 이는 학습에 큰 효과를 가져옵니다. 따라서 우리의 행동을 ‘프롬프트 엔지니어링’ 이 아닌 다른 표현으로 바꿀 필요가 있습니다.

과거의 프롬프트 엔지니어링이
AI에게 최적화된 질문을 찾는 기술이었다면,
경험적(인지적) 프롬프트는
AI와 상호작용하며 우리의 사고를 확장하는 과정입니다.

“우리는 AI와 함께 사고를 확장하는 존재입니다.
단순히 질문만 입력하는 사람이 아니라,
AI와 협력해 학습하고 성장하는 학습자입니다.”

인간과 AI가 함께하는 방식은
더 이상 입력-출력에 국한된 구조가 아니라,
경험과 학습을 기반으로 한 상호작용이 되어야 합니다.
즉, 질문을 최적화하는 것이 아니라, 문제를 해결하는 과정으로 나아가야 합니다.

따라서 우리가 사용하는 것은 더 이상 프롬프트 엔지니어링이 아닙니다.
우리는 자연스럽게 경험적(인지적) 프롬프트를 활용하게 됩니다.

경험적/인지적 관점을 통해
AI와 인간이 함께 학습하고 사고를 확장하는 길을 함께 만들어 가고 싶습니다.

– 해경 –

다음 글 예고: “프롬프트의 정체, 질문이 아니라, 협력적 대화”
(프롬프트를 협력적 대화로 재정의하자!)

“Garbage in, But Gold out”: LLM과 협력하여, 창의성 증가시키기

할루시네이션 유발 LLM 미신: “SearchGPT나 Perplexity와 같은 서비스는 실시간 스크래핑(크롤링)을 한다”

원전을 따라 가르침을 받는 것의 함정

“Garbage in, But Gold out”: LLM과 협력하여, 창의성 증가시키기

작성자:
Garbage in, but gold out mental model.

“Garbage in, But Gold out”: 인간과 AI의 공진화를 통한 새로운 가치 창출

1. 인간은 본디 “쓰레기”에서 “금”을 캐내는 연금술사

인간은 불완전하고 모호하며, 때로는 “쓰레기”처럼 보이는 정보의 홍수 속에서도 놀라운 능력을 발휘합니다. 바로, 그 “쓰레기” 더미 속에서 보석과 같은 의미와 가치를 발견하고, “금”과 같은 눈부신 통찰을 이끌어내는 ‘Garbage in, But Gold out’ 능력입니다. 이는 단순한 정보 처리 능력을 넘어, 심오한 직관, 고유한 주관성, 축적된 경험, 무한한 창의성 등 인간 고유의 본능과 역량이 복합적으로 어우러져 만들어낸, 세상을 이해하고, 적응하며, 발전시켜 온 핵심 동력이자 생존 전략입니다. 마치 노련한 연금술사가 평범한 금속에서 순도 높은 금을 정련해내듯, 인간은 불완전하고 쓸모없어 보이는 “쓰레기” 정보 속에서도 가치 있는 “금”을 창조해내는 놀라운 존재입니다.

예술가는 버려진 폐품 속에서 영감을 얻어 예술 작품으로 승화시키고, 과학자는 실패한 실험 데이터의 미세한 흔적 속에서 숨겨진 진리의 단서를 찾아냅니다. 사업가는 혼란스러운 시장 상황의 불확실성 속에서도 새로운 기회를 포착하여 혁신적인 비즈니스를 창출하고, 노련한 장인은 투박한 원석을 다듬어 영롱한 보석으로 재탄생 시킵니다. 우리 각자도 일상 속에서 수많은 불완전한 정보들을 접하지만, 그 속에서 의미 있는 패턴을 찾아내고, 배우고 성장하며, 더 나은 의사결정을 내립니다.

이러한 ‘Garbage in, Gold out’ 능력은 인간만이 가진 고유한 강점이자, 불확실성으로 가득한 세상을 살아가는 데 필수적인 생존 전략입니다. 이는 단순히 정보를 처리하는 기계적 능력을 넘어, 인간의 본질을 규정하는 핵심 요소이며, 인류 문명을 발전시켜 온 위대한 유산입니다.

2. LLM: “Garbage in, But Gold out” 능력을 증강하는 강력한 공동 파트너

최근 눈부시게 발전하고 있는 LLM(대규모 언어 모델)은 인간의 ‘Garbage in, But Gold out’ 능력을 획기적으로 증강할 수 있는 강력한 조력자로 등장하고 있습니다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여, 언어의 복잡한 패턴과 뉘앙스를 이해하고, 새로운 텍스트를 생성하며, 주어진 질문에 답변하고, 요약 및 번역 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 특히, LLM은 단순히 명시적, 고정적, 객관적인 정보만 처리하는 것이 아니라, 텍스트 데이터에 내재된 인간의 주관성, 심상, 경험, 가치관, 감정까지도 계산 할 수 있다는 점에서 주목할 만합니다.

LLM은 인간의 ‘Garbage in, But Gold out’ 능력을 어떻게 증강할 수 있을까?

  • 방대한 데이터 속 숨겨진 패턴 발견: 인간은 인지적 한계로 인해 방대한 양의 데이터를 분석하고 그 속에서 의미 있는 패턴을 찾아내는 데 어려움을 겪습니다. LLM은 이러한 한계를 극복하고, 인간이 미처 발견하지 못한 숨겨진 패턴과 연결 고리를 찾아내어 새로운 통찰을 제공할 수 있습니다.
  • 모호하고 불완전한 정보 처리: LLM은 문맥을 파악하고, 모호성을 처리하며, 불완전한 정보 속에서도 의미를 추론하는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해, 인간이 ‘Garbage’로 치부했던 데이터 속에서도 가치 있는 정보를 발굴하고, 새로운 가능성을 제시할 수 있습니다.
  • 다양한 관점과 아이디어 생성: LLM은 방대한 지식을 바탕으로, 인간이 생각하지 못했던 다양한 관점과 아이디어를 생성하여 창의적인 문제 해결을 지원할 수 있습니다.
  • 주관적, 심상적 정보의 활용: LLM은 텍스트에 담긴 감정, 가치, 심상 등을 파악하고 활용할 수 있습니다. 이는 인간의 주관적 경험과 직관을 이해하고, 이를 바탕으로 더욱 풍부하고 인간적인 상호작용을 가능하게 합니다.

결론적으로, LLM은 인간의 인지적 한계를 보완하고, ‘Garbage’ 일지라도 그 속에서 숨겨진 가치를 발견하도록 도움으로써, 인간의 ‘Garbage in, But Gold out’ 능력을 한 차원 더 높은 수준으로 끌어올릴 잠재력을 지닌 혁신적인 도구입니다. LLM과의 협력을 통해, 우리는 이전에는 불가능했던 새로운 차원의 가치 창출을 이뤄낼 수 있을 것입니다.

3. 공진화 관점: 인간과 AI가 함께 여는 새로운 가치 창출의 시대

이러한 잠재력을 현실로 만들기 위해, 우리는 다양한 학문 분야의 인간 전문성 연구를 적극적으로 활용하고 융합하는 ‘공진화 관점’을 제안합니다. ‘공진화 관점’은 인간과 AI가 서로의 강점을 바탕으로 상호 협력하고 함께 성장하는 미래를 지향합니다. 이는 단순히 AI를 인간을 대체하는 도구로 보는 것이 아니라, 인간의 능력을 증강하고, 함께 새로운 가치를 창출하는 진정한 파트너로 인식하는 패러다임의 전환을 의미합니다.

‘공진화 관점’은 다음과 같은 핵심 요소들을 기반으로 합니다.

  • 인간 중심: AI 개발의 중심에는 항상 인간이 있어야 합니다. AI는 인간의 삶을 개선하고, 인간의 잠재력을 극대화하는 방향으로 발전해야 합니다.
  • 학제 간 융합: 인지 심리학, 행동 경제학, 자연주의적 의사결정(NDM), 관계 구성 이론(RFT), 디자인 씽킹, HCI, 상담 심리 등 다양한 학문 분야의 연구 성과를 융합하여, 인간의 ‘Garbage in, Gold out’ 능력에 대한 깊이 있는 이해를 도모합니다.
  • 전문성 모델링: 다양한 분야의 전문가들이 가진 암묵지, 직관, 경험 기반 의사결정 패턴 등을 모델링하여, LLM이 더욱 정교하고 인간적인 추론 능력을 갖추도록 돕습니다.
  • 윤리적 책임: AI의 개발과 활용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제들을 사전에 예측하고, 이를 예방하기 위한 방안을 마련해야 합니다.

‘공진화 관점’을 통해 우리는 다음과 같은 미래를 만들어갈 수 있습니다.

  • 새로운 차원의 문제 해결: 인간의 창의성과 직관, AI의 방대한 데이터 처리 능력이 결합되어, 기존에는 해결 불가능했던 복잡한 문제들에 대한 혁신적인 해결책을 찾을 수 있습니다.
  • 개인 맞춤형 경험 제공: AI가 개인의 취향, 가치관, 경험 등을 이해하고, 이를 바탕으로 개인에게 최적화된 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다.
  • 인간 잠재력 극대화: AI가 인간의 학습, 의사결정, 창의적 활동 등을 지원함으로써, 개개인의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 도울 수 있습니다.

결론적으로, ‘공진화 관점’은 인간과 AI가 함께 협력하며, ‘Garbage’ 속에서도 ‘Gold’를 발견하고, 새로운 가치를 창출하는 미래를 열어가는 길을 제시합니다. 이를 통해, 우리는 더욱 풍요롭고 의미 있는 삶을 향해 나아갈 수 있을 것입니다.

일반적 인식 (프롬프트 엔지니어링) vs. 공진화 관점 (Garbage in,But Gold out)

구분일반적 인식 (프롬프트 엔지니어링)공진화 관점 (GBGO)
초점효율성, 자동화, 성능 향상, 정제된 데이터 활용인간의 인지 과정 이해 및 모방, 인간-AI 협력, 새로운 가치 창출, ‘Garbage’ 데이터/경험에서 ‘Gold’와 같은 가치를 발견
LLM/벡터 DB 역할고성능 도구, 정보 처리 및 생성, 정확한 답변 도출인간의 마음, 심상 간의 관계 계산 (마음과 유사한 역할 수행), 창의적/직관적 통찰 까지 도출
핵심 능력자연어 처리, 기계 번역, 정보 검색, 콘텐츠 생성관계 구성, 주관성 패턴 학습, 심상 기반 추론, 적응적 의사결정, 공감 능력, 직관적 추론, 모호성 처리, 경험 기반 학습, 불확실성/불완전성/주관성이 내재된 데이터/경험에서 가치 발견 및 활용
주요 학문 분야컴퓨터 과학, 인공지능, 데이터 과학컴퓨터 과학, 인공지능, 관계 구성 이론 (RFT), 상담 심리, 인지 심리, 자연주의 의사결정 (NDM), 인간-컴퓨터 상호 작용 (HCI), 디자인 사고, 행동 경제학, 데이터 과학 등 학제 간 융합
주요 관심사정확도, 속도, 확장성 (Scalability)인간과의 협력, 윤리적 가치, 인간 중심 디자인, 책임감 있는 AI 개발, 사회적 영향 고려, ‘Garbage’ 데이터/경험의 가치 재발견, 주관성과 창의성의 증강
데이터를 바라보는 관점정제되고 정형화된 데이터 중시, “Garbage in, garbage out”불완전하고 주관적인 데이터/경험(‘Garbage’)도 가치를 지닐 수 있음을 인정, “Garbage in, Gold out”을 지향, 인간의 적응력과 창의력으로 ‘Gold’와 같은 가치를 발견/창출
데이터 분석의 목표현상 설명, 예측, 패턴 발견데이터에 내재된 주관성, 맥락, 미묘한 뉘앙스까지 포착, 새로운 통찰과 아이디어 도출, 인간의 경험과 직관을 바탕으로 한 전문성 구축, 가치 창출
LLM의 학습 내용객관적 사실, 일반적 지식주관적 경험, 감정, 가치관, 신념, 직관, NDM 기반의 전문가 의사결정 패턴, 심상, ‘Garbage’ 데이터/경험 속에 숨겨진 패턴/관계/가치
LLM의 역할정보 제공, 질의응답, 텍스트 생성, 대리인, 외주주관적 전문성 모델링, 적응적 추론 및 의사결정 지원, 인간과의 협력을 통한 가치 창출, ‘Garbage’를 ‘Gold’로 변환하는 연금술사, 인간의 창의성과 문제해결능력을 증강하는 조력자

핵심 차이 요약:

  • 프롬프트 엔지니어링은 주로 효율성과 자동화에 중점을 두고, LLM을 정확한 답변을 생성하는 도구로 활용합니다. 정제된 데이터를 선호하며, “Garbage in garbage out” 원칙을 따릅니다.
  • 공진화 관점은 인간과 AI의 협력에 중점을 두고, LLM을 인간의 마음과 유사한 역할을 수행하는 조력자로 봅니다. 불완전하고 주관적인 “Garbage” 데이터/경험에서도 가치를 발견하고, “Garbage in, But Gold out” 능력을 증강하는 것을 목표로 합니다.

결론적으로, 공진화 관점은 프롬프트 엔지니어링의 한계를 극복하고, 인간과 AI가 함께 새로운 가치를 창출하는 미래를 제시합니다.

원전을 따라 가르침을 받는 것의 함정

작성자:
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원전을 따라 가르침을 받는 것의 함정 20

우리는 귀중한 배움을 마주할 때면 그것을 완벽하게 보존하려 합니다. 마치 깨지기 쉬운 유리그릇을 다루듯 조심스럽게 말이죠. 그 안에 담긴 지혜를 한 방울도 흘리지 않으려 애쓰게 됩니다. 혹시 내가 이 완벽한 걸 잘못 이해하진 않을까, 원래의 의미를 훼손하진 않을까 하는 두려움이 우리를 움츠리게 만듭니다. 이런 마음이 깊어 질 수록 우리는 그 가르침을 더욱 신성시하게 됩니다. 너무나 완벽해 보이는 그 모습 그대로 간직하고 싶어서, 감히 우리의 해석을 더하거나 새로운 의미를 찾으려 하지 않게 되죠. 마치 한 번의 실수로 모든 것이 무너질 것만 같은 느낌입니다.1

하지만 이런 두려움이 반드시 필요한 걸까요? 우리의 이해는 실수와 개선을 거듭하며 자라납니다. 마치 아이가 걸음마를 배우듯, 때로는 넘어지고 비틀거리면서도 한 걸음 한 걸음 나아가는 것처럼 말이죠. 실제로 이렇게 가르침이라는 형태로, 빛바랜 액자처럼 벽에 걸어두는 것이, 정작 그 안에 담긴 진정한 지혜와 우리를 멀어지게 할 수 있습니다. 학습 과학 연구들은 분명한 증거를 보여 줍니다. 우리가 새로운 지식을 진정으로 이해하고 활용하기 위해서는 그것을 우리의 맥락에서 재해석하고 적용해보는 과정이 필수라는 것을 보여주죠. 따라서, 단순 암기나 보존이 아닌, 적극적인 의미 만들기는 우리의 진전을 위해서 꼭 필요한 과정입니다.

마치 씨앗이 새로운 땅에서 뿌리를 내리고 자라나듯, 배움도 우리 안에서 새롭게 생명력을 얻어야 합니다.2

이런 생각은 새로운 시각이 아닙니다. 이미, 우리 언어 속에도 이미 이런 지혜가 담겨있죠. Originality라는 말을 살펴보면, 그 어원인 ‘origin’ 은 ‘근원’ 이나 ‘시작점’ 을 의미합니다. 이는 귀할 수록 보전 하고 싶은 우리에게 중요한 시사점을 줍니다.

원전이란 끝이 아닌 시작이라는 것을 말이죠.

실제로 적응적 전문성 연구는 전문가들이 지식을 고정된 유물이 아닌, 살아 움직이는 생명체처럼 다룬다는 것을 보여줍니다. 그들은 지식을 새로운 상황에 맞춰 지속적으로 재구성하고 발전시키죠. 마치 오래된 친구와 이야기를 나누듯, 때론 동의하고 때론 다르게 생각하며 서로를 이해하고, 이것이 바로 우리가 원하는 학습이고 진전이고 성장이죠.3

그렇다면 우리는 어떻게 시작할 수 있을까요? 오래된 친구와의 대화처럼, 먼저 편안한 마음으로 시작하면 좋겠습니다. 각자의 자리에서, 각자만의 방식으로 질문을 던져보세요. 지금 당신이 마주한 상황 속에서 이 배움이 어떤 의미가 있을지 묻고 답해보세요. 그리고 그 과정에서 발견하는 당신만의 통찰에 집중해봅시다.

이 과정에서 일어나는 원전과의 대화는 마치 봄날의 새싹처럼 우리 안에서 새로운 생명력을 부여 받습니다. 메타인지 연구가 보여주듯, 이런 살아있는 대화야말로 배움의 출발점이 됩니다.4

관련 연구 및 설명

위는, 배움은 단순히 지식을 그대로 보존하려는 것에 그치지 않고, 우리 안에서 새로운 맥락을 통해 생명력을 얻어야 한다는 내용입니다. 아래는 각 주장과 이를 뒷받침하는 연구를 정리한 표입니다.


💡 관련 내용에 대해 관심이 싶으시다면 댓글로 알려주세요!

  • 당신만의 ‘배움의 순간들’은 언제인가요?
  • 소중한 가르침을 자신만의 방식으로 재해석한 경험이 있나요?
  • 지식에 생명력을 불어넣은 나만의 방법이 있다면?
  • 이 글을 읽으며 떠오른 질문이나 통찰이 있나요?

여러분의 경험을 더해, 함께 자라면 좋겠습니다. 🌱

주요 주장연구 및 근거설명
완벽한 보존의 한계와 두려움Dweck, C. S. (2006): 성장 마인드셋에서 실수를 학습의 기회로 본다. 
Edmondson, A. (1999): 심리적 안전이 부족하면 학습을 방해할 수 있다.		완벽을 추구하며 실수를 두려워하는 태도는 배움의 기회를 제한합니다. 심리적 안전감은 실패와 도전을 긍정적으로 받아들이게 하며, 이를 통해 성장의 가능성이 열립니다.
지식의 맥락화와 재구성Ausubel, D. P. (1968): 기존 지식과 연결될 때 학습이 효과적이다. 
Vygotsky, L. S. (1978): 학습은 사회적 상호작용과 맥락적 도구를 통해 이루어진다.		지식은 단순 암기나 보존이 아닌, 새로운 환경과 연결되고 맥락화될 때 의미를 갖습니다. 이를 통해 학습자는 자신의 관점에서 지식을 재해석하고 활용할 수 있습니다.
전문가의 적응적 지식 활용Hatano, G., & Inagaki, K. (1986): 적응적 전문성은 지식의 재구성을 강조. 
Bereiter, C., & Scardamalia, M. (1993): 전문가들은 지식을 지속적으로 발전시킨다.		전문가들은 지식을 정적인 유물이 아닌 동적인 생명체처럼 다룹니다. 새로운 상황에 맞춰 지식을 재구성하며 문제를 해결하는 과정에서 지식은 더욱 발전합니다.
능동적 학습과 자기조절Flavell, J. H. (1979): 메타인지는 사고를 감시하고 조정하는 과정. 
Zimmerman, B. J. (2002): 자기조절 학습은 능동적 참여를 통해 학습 효과를 극대화.		배움은 자신의 사고 과정을 점검하고 조정하며, 목표와 전략을 지속적으로 재구성할 때 비로소 가능해집니다. 이는 학습자의 주도성을 키우는 데 핵심적인 역할을 합니다.

관련 문헌

  1. Ausubel, D. P. (1968). Educational Psychology: A Cognitive View. New York: Holt, Rinehart & Winston.
    출처 보기
  2. Bereiter, C., & Scardamalia, M. (1993). Surpassing ourselves: An inquiry into the nature and implications of expertise. Chicago: Open Court.
    출처 보기
  3. Dweck, C. S. (2006). Mindset: The new psychology of success. New York: Random House.
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  4. Edmondson, A. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350-383.
    출처 보기
  5. Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive-developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906-911.
    출처 보기
  6. Hatano, G., & Inagaki, K. (1986). Two courses of expertise. In H. Stevenson, H. Azuma, & K. Hakuta (Eds.), Child development and education in Japan (pp. 262-272). New York: Freeman.
    출처 보기
  7. Zimmerman, B. J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2), 64-70.
    출처 보기

지금 이 순간에서 모든 것이 펼쳐진다

작성자:
순간에서의 자아 형성

현실을 살아가는 길

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지금 이 순간에서 모든 것이 펼쳐진다 23

과거와 현재, 미래를 하나로 보는 관점의 필요성

“과거- 현재 – 미래”라는 선형의 타임라인 프레임 워크는 과거와 미래를 독립된 실체로 구분하게 만드는 경향이 있습니다. 오늘은 이러한 선형적 구분 모델 대신 현재 안에 과거와 미래가 있다는 심상 모델이 우리에게 더 유리할 수도 있지 않을까라는 이야기를 하려고 합니다. 현재라는 맥락에 과거와 미래는 잠들어 있다가, 현재 필요에 의해서 펼쳐지게 되고, 서로 연결됩니다. 이때 현재의 시각(요구/필요)을 통해 다시 해석되고 다시 탄생합니다. 마치 닫혀 있던 블랙박스를 열어 그 안의 비밀을 새롭게 알아가는 것처럼, 우리는 그 순간 필요한 것을 얻기 위해, 과거와 미래를 재구성하고, 힌트를 펼쳐 삶의 의미를 찾아 쓰고 만들어 갑니다.

과거는 현재 속에서 새롭게 재탄생한다: 순간에서의 자아 형성

우리는 흔히 과거를 이미 지나가 버린, 고정된 사건으로 생각하곤 합니다. 그러나 과거는 단순히 끝난 이야기가 아닙니다. 현재 나를 통해 과거는 다시 해석(구성)되고, 현재 나 를 통해서 새로운 의미를 부여 받습니다. 실패한 프로젝트는 그 당시 좌절감을 주었지만, 지금의 나는 그것을 성장의 필수적인 한 걸음으로 바라볼 수 있습니다. 이렇게 현재의 시각으로 과거를 바라보면, 우리가 얻을 수 있는 교훈과 배움의 폭이 넓어집니다.

과거는 고정된 것이 아닙니다. 현재의 시각과 마음가짐에 따라 과거의 의미는 끊임없이 변화합니다. 마치 오래된 사진을 다시 들여다보는 것처럼, 실패라고 생각했던 경험도 현재의 나에게는 중요한 교훈과 성장의 기회로 바뀔 수 있습니다. 이렇게 우리는 현재의 나를 통해 과거를 재조명하며, 그 속에서 새롭게 피어나는 의미를 발견하게 됩니다.

미래는 현재에서 피어난것: 순간에서의 자아 형성

미래는 아직 오지 않은 불확실함이지만, 사실 그것은 지금의 선택과 행동 속에서 끊임없이 피어나고 있습니다. 작은 돌 하나하나가 모여 길을 이루듯, 오늘의 작은 결정들이 우리 앞에 중요한 길을 만들어 갑니다. 예를 들어, 매일 10분씩 운동하는 습관이 쌓여 더 건강한 미래를 만드는 것처럼, 지금의 작은 행동들이 큰 변화를 만들어낼 수 있습니다. 미래는 단순히 기다림의 대상이 아닙니다. 그것은 지금 우리가 창조해 나가는 무한한 가능성의 결실입니다. 오늘의 선택이 내일의 변화를 이끌어냅니다. 예를 들어, 매일의 작은 습관 변화는 우리가 꿈꾸는 미래의 모습으로 연결될 수 있습니다. 현재의 우리의 행동과 모습이 미래에 어떤 변화를 일으킬지 생각해보세요.

모든 것은 지금, 이 순간에서 시작된다: 순간에서의 자아 형성

현재라는 순간 없이는 과거를 재해석하거나 미래를 꿈꿀 수 없습니다. 지금 이 순간이야말로 모든 가능성의 시작입니다. 현재는 과거를 새롭게 비추고, 미래를 그려내며 나를 만들어 갑니다. 과거의 실패를 교훈으로 받아들이고 새롭게 도전하는 것, 바로 그 순간에 삶의 방향은 새롭게 열립니다.

살아가면서 과거와 미래는 마치 오래된 소설의 한 페이지를 넘기듯 우리에게 중요한 단서가 됩니다. 모든 것은 지금 이 순간의 필요에서 시작되고, 이 순간은 결국, 모든 가능성을 시발점이자, 열쇠 입니다.

순간에서 피어나는 자아 vs 일반적인 관점: 심리학적 관점 비교

심리학적 개념들은 우리가 시간을 어떻게 경험하고, 자아를 어떻게 형성하며, 삶의 의미를 어떻게 발견하는지를 이해하는 데 중요한 도구를 제공합니다. 예를 들어, 매일 아침 스스로에게 ‘오늘 나는 어떤 사람이 되고 싶은가?’라는 질문을 던지며 답해보는 시간을 가지거나, 일상에서 조금씩 더 도전적인 과업을 시도해 보는 것 만으로도 자아를 확장할 수 있습니다. 이는 자기 자신과의 대화를 통해, 현재의 순간에 더욱 깊이 연결되도록 돕습니다. 이를 통해 우리는 현재에 집중함으로써 과거의 후회에서 벗어나고, 미래에 대한 불안을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 과거, 현재, 미래가 우리의 삶에서 어떻게 작동하는지, 그리고 그 모든 것이 어떻게 지금 이 순간과 연결되어 있는지 살펴보고, 이 과정이 우리 삶에 어떤 영향을 미치는지 심리학의 관점을 빌어 논의해보겠습니다.

심리학적 관점(표)

시간의 개념과거와 미래가 현재에서 재구성되어 존재하며, 현재를 중심으로 경험됨과거, 현재, 미래를 독립적으로 구분하고 연속된 시간으로 봄현대 심리학은 현재 경험의 중요성을 강조합니다. 특히 마음챙김(Mindfulness)이론은 현재 순간에 집중하는 훈련을 통해 스트레스를 줄이고 자아를 확장할 수 있음을 설명합니다. 예를 들어, 매일 아침 10분씩 호흡에 집중하면서 명상하는 것은 스트레스 완화와 자아 성장을 도울 수 있습니다.
자아 형성현재의 경험과 통합된 과거와 미래를 통해 자아가 확장되고 유연해짐과거 경험이 미래의 자아 형성을 예측하고 결정함신경가소성(Neuroplasticity) 이론은 뇌가 현재의 경험에 따라 변화할 수 있음을 강조합니다. 예를 들어, 새로운 언어를 배우거나 악기를 연습하는 경험은 뇌의 신경망을 재구성하고 자아 성장을 촉진하는 데 기여할 수 있습니다.
현재의 역할모든 경험의 중심이며, 자아의 성장과 의미를 발견하는 순간현재는 과거와 미래를 잇는 단순한 연결고리로 작용자기 결정 이론(Self-Determination Theory) 에서는 현재의 자율성과 선택이 자아 형성에 중요한 요소라고 설명합니다. 예를 들어, 하루 동안 스스로의 일정을 계획하거나 식사를 준비하는 것 같은 작은 선택들이 주도성을 강화하고 삶의 만족감을 높이는 데 도움이 됩니다.
미래에 대한 관점미래는 현재 안에서 탐구되고, 목표가 현재와 결합되어 확장됨미래는 목표 설정에 따라 예측 가능한 결과로 인식됨현대 심리학에서는 목표를 현재의 경험과 연결하는 것이 중요하다고 설명합니다. 작은 목표를 설정하고 현재에서 실천하는 것은 미래의 성과와 만족으로 이어집니다. 예를 들어, 매일 15분 독서를 목표로 삼는 것은 지식의 확장을 돕고, 더 나은 미래를 만드는 데 기여할 수 있습니다.
자기 확장의 방식현재 경험 속에서 자아를 유연하게 확장하고 성장시킴과거와 미래의 경험이 자아의 가능성을 제약함인지적 유연성(Cognitive Flexibility) 과 적응적 자아(Adaptive Self)는 자아가 상황에 맞춰 성장하고 확장될 수 있음을 설명합니다. 이는 새로운 환경에 적응하면서 자신의 역할을 재정의할 수 있는 능력을 키우는 데 중요한 역할을 합니다.
변화와 적응성변화는 현재에서 수용되고 적응하며 자아의 일부분으로 통합됨미래 변화는 예측 가능한 범위 내에서만 수용됨현대 심리학에서는 적응 이론(Adaptation Theory)과 유연한 사고(Flexible Thinking)를 통해 변화가 자아에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 강조합니다. 새로운 환경에 유연하게 대처하는 능력은 자아 성장의 핵심 요소입니다.
삶의 의미와 목적현재 순간에서 삶의 의미를 발견하고 지속적으로 재정립함미래의 목표 성취를 통해 의미를 확인함의미 기반 이론(Meaning-Centered Theory) 에서는 삶의 의미가 현재의 경험 속에서 발견된다고 설명합니다. 이는 매일의 작은 성취에서 만족을 찾고, 이를 통해 삶의 의미를 지속적으로 재정립하는 것과 일맥상통합니다.

그리하여, 이와 같은 관점의 변화로 추구하는 것

즉각적인 행동 변화의 유도

  • 중요성: 현재의 순간에 집중한다는 것은 과거의 후회나 미래의 불안을 줄이고, 지금 해야 할 일에 집중할 수 있게 합니다. 이는 즉각적인 행동 변화를 가져오고, 현재에 더 충실한 삶을 살도록 돕습니다.
  • 임팩트: 예를 들어, ‘지금 이 순간에 무엇을 할 수 있을까?’라는 질문을 던짐으로써 우리는 더 나은 선택을 하게 되고, 결과적으로 더 나은 삶의 질을 경험할 수 있습니다.
  • 실리적 효과: 현재를 중심으로 재구성된 과거와 미래는 우리에게 행동의 동기를 부여합니다. 과거의 경험을 교훈으로, 미래의 목표를 의식적으로 연결시켜 실천하는 것은 더 나은 습관을 형성하고 지속하게 만듭니다.

자기 효능감의 강화

  • 중요성: 현재 속에서 과거와 미래를 펼치는 과정은 우리의 자아에 대한 신뢰를 강화하는 역할을 합니다. 우리는 과거의 실패를 교훈으로 삼고, 성공에서 인사이트를 얻으며, 미래의 목표를 현재에서 실현하는 과정을 통해 ‘나는 할 수 있다’는 자기 효능감을 점차 강화하게 됩니다.
  • 임팩트: 자아 형성이 과거와 미래의 경험을 유연하게 통합하는 방식으로 이루어질 때, 우리는 스스로를 더욱 강하게 인식하고, 어려운 상황에서도 유연하게 대처할 수 있는 힘을 갖게 됩니다.
  • 실리적 효과: 자기 효능감이 높아질수록 삶의 도전 과제에 맞설 의욕이 커지고, 어려움 속에서도 자신을 믿고 극복해 나가는 힘이 생깁니다. 이는 직장, 학업, 개인 관계 등 삶의 여러 영역에서 긍정적인 결과를 가져올 수 있습니다.

의미 있는 삶을 위한 길 찾기

  • 중요성: 과거와 미래를 현재에서 재구성함으로써, 우리는 삶의 의미를 단순히 외부 환경에서 찾는 것이 아니라 스스로 만들어갑니다. 이를 통해 삶은 타인의 기대가 아닌, 자신의 가치에 기반한 의미 있는 여정이 됩니다.
  • 임팩트: 과거의 경험을 오늘의 가치를 위해 재해석하고, 미래를 현재의 열망과 결합시킬 때 우리는 더 풍부하고 충만한 삶을 살 수 있습니다.
  • 실리적 효과: 의미 기반의 삶은 스트레스와 불안감을 줄이고, 삶의 전반적인 만족도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 이는 현대 심리학에서 이야기하는 마음챙김이나 자기 결정 이론의 핵심 목표와도 일치합니다.

행동과 결과의 연결성 강화

  • 중요성: 현재에서 과거와 미래를 펼쳐 삶을 재구성하는 과정은 우리의 행동과 그 결과 간의 연결성을 더 명확히 인식하게 합니다. 이를 통해 우리는 현재의 선택이 미래에 어떤 결과로 이어질지를 더욱 자각하게 됩니다.
  • 임팩트: 작은 일상적인 행동들이 쌓여 미래의 중요한 결과로 이어질 때, 우리는 삶의 통제감을 더 느끼게 됩니다. 예를 들어, 매일의 작은 노력이 더 큰 성과로 연결된다는 것을 인지하면 더 꾸준히 노력하게 됩니다.
  • 실리적 효과: 이러한 연결성은 자기 통제력 강화와도 연결되며, 장기적인 목표를 이루는 데 있어 결정적인 역할을 합니다. 따라서 우리가 바라는 미래의 결과를 얻기 위해 오늘 해야 할 행동들에 대해 더욱 집중하게 만듭니다.

지금 이 순간, 우리는 과거와 미래를 끌어내어 재구성합니다. 이를 통해 현재에 집중하고, 과거와 미래를 재해석하여 우리의 삶을 더욱 풍부하고 의미 있게 만듭니다. 과거의 실수를 교훈 삼아 현재에 적용하고, 미래의 꿈을 오늘의 작은 행동으로 실현하는 것, 바로 그 과정 속에서 우리는 삶을 더욱 나은 방향으로 이끌어 갈 수 있습니다.

LLM vs. 전문가: AI가 인간의 직관과 경험을 대체할 수 있는가? – 인간의 직관이 중요한 이유.

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AI 기술, 특히 대형 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터를 기반으로 다양한 작업을 수행하며, 여러 분야에서 전문가를 대체할 수 있을지에 대한 논의가 활발합니다. 그러나 자연주의적 의사결정(NDM) 연구에서 인간 전문가의 의사결정 과정을 살펴보면, LLM이 전문가를 대체하기에는 여러 가지 한계가 분명히 드러납니다. 특히 RPD 모델(Recognition-Primed Decision Model)을 통해 인간 전문가의 직관과 경험이 어떻게 작용하는지를 이해하면, LLM의 한계를 더 명확하게 볼 수 있습니다.

1. NDM 연구에서의 전문가의 의사결정

  • RPD 모델은 전문가가 과거 경험을 바탕으로 패턴을 인식하고, 그에 따라 즉각적으로 결정을 내리는 과정을 설명합니다. 이 모델에서, 전문가는 복잡한 상황에서도 빠르게 상황을 파악하고, 여러 대안을 직관적으로 시뮬레이션하며 최선의 선택을 합니다.
  • 상황 인식은 전문가가 환경에서 중요한 정보를 신속하게 인지하고, 그 맥락을 이해하여 즉각적인 결정을 내리는 능력을 말합니다. 이는 시간이 부족한 상황에서도 빠르게 의사결정을 내려야 하는 전문가에게 필수적인 능력입니다.

NDM 연구는 고위험, 고불확실성 상황에서의 전문가의 의사결정을 다룹니다. 이 연구는 전문가의 직관, 상황 인식, 경험이 어떻게 결정을 이끌어내는지를 설명하며, 이러한 의사결정 과정을 잘 보여주는 것이 RPD 모델입니다.

2. LLM의 패턴 인식 vs. 실제 전문가의 직관적 판단

LLM은 방대한 데이터에서 패턴을 인식하고, 이를 기반으로 결정을 도출할 수 있습니다. 그러나 전문가의 직관적 판단과는 본질적으로 다릅니다. LLM은 수많은 데이터를 처리하는 데 강점을 가지고 있지만, 다음과 같은 한계가 있습니다:

  • 패턴 인식의 차이: LLM도 패턴을 인식할 수 있지만, 이는 과거 데이터를 기반으로 학습된 패턴에 국한됩니다. 반면, RPD 모델에 따르면 전문가들은 과거의 경험에서 패턴을 직관적으로 인식하며, 새로운 문제에도 적응할 수 있습니다. 예측 불가능한 상황이나 데이터가 부족한 상황에서 인간 전문가의 직관이 결정적으로 작용합니다/
  • 시뮬레이션과 평가 능력: RPD 모델에서 전문가들은 다양한 행동 대안을 머릿속에서 시뮬레이션하며, 각 대안의 결과를 평가하여 최적의 선택을 합니다. LLM은 주어진 데이터를 기반으로 예측을 할 수 있지만, 실시간으로 상황을 시뮬레이션하고 평가하는 능력에서는 인간 전문가의 직관과 경험을 따라가기 어렵습니다.
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Llm vs. 전문가: ai가 인간의 직관과 경험을 대체할 수 있는가? - 인간의 직관이 중요한 이유. 26

3. 전문가의 경험과 암묵지 vs. LLM의 데이터 기반 학습

RPD 모델은 전문가들이 경험을 통해 쌓은 암묵적인 지식이 의사결정 과정에서 중요한 역할을 한다고 설명합니다. 이 암묵지는 명시적으로 기록되거나 학습되지 않은, 오랜 시간에 걸쳐 형성된 지식입니다.

  • 암묵지의 역할: 전문가들은 자신이 쌓아온 경험을 바탕으로 빠르고 직관적인 결정을 내립니다. 이러한 암묵지(Tacit Knowledge)는 인간 전문가에게만 있는 고유한 자산으로, 데이터만으로는 학습하기 어려운 영역입니다. 반면, LLM은 주어진 데이터에서 명시적으로 기록된 정보만을 학습하기 때문에 이러한 암묵적인 판단을 내리는 능력에는 한계가 있습니다.
  • LLM의 데이터 기반 학습: LLM은 패턴과 데이터를 기반으로 학습하며, 정형화된 문제를 해결하는 데 강점을 보입니다. 그러나 LLM은 인간 전문가가 다양한 경험에서 얻는 직관적 판단이나 상황 인식을 학습하거나 모방하기는 어렵습니다.

4. LLM이 전문가를 대체할 수 있는 조건

그럼에도 불구하고, LLM이 전문가의 일부 역할을 대체하거나 보완할 수 있는 특정 조건이 있습니다. 특히 명확하게 정의된 작업이나 규칙적인 패턴을 따르는 환경에서는 LLM이 더 효과적일 수 있습니다.

  • 구조화된 환경: LLM은 명확한 규칙과 패턴을 따르는 작업에서 전문가를 대체할 가능성이 큽니다. 예를 들어, 법률 문서 분석, 의료 진단의 일부, 또는 금융 데이터 분석에서는 LLM이 인간 전문가보다 더 빠르고 정확하게 데이터를 처리할 수 있습니다.
  • 도메인 특화 학습: LLM이 특정 도메인에 특화된 데이터를 학습하고, 그 도메인 내에서 발생하는 문제에 대한 솔루션을 제공할 수 있다면, 인간 전문가의 보조 도구로서 훌륭하게 작동할 수 있습니다. 이를 통해 전문가의 의사결정 속도를 높이고, 실수를 줄이는 역할을 할 수 있습니다.

5. LLM이 전문가를 대체하기 어려운 이유

LLM이 전문가를 대체하는 데 있어 여전히 중대한 한계가 존재합니다. 특히 RPD 모델을 통해 강조된 전문가의 직관과 경험을 LLM이 모방하기는 매우 어렵습니다.

  • 예측 불가능한 상황에서의 한계: LLM은 과거 데이터를 기반으로 작동하기 때문에, 비정형적이거나 예측 불가능한 상황에서는 적절한 결정을 내리기 어렵습니다. 반면, 전문가들은 경험을 바탕으로 유연하게 대응할 수 있습니다.
  • 윤리적 판단과 책임: 전문가들은 윤리적 고려와 책임을 기반으로 의사결정을 내립니다. LLM은 결과에 대한 책임을 질 수 없으며, 윤리적 측면을 고려한 의사결정을 내리는 데 한계가 있습니다.

6. 결론: LLM은 전문가를 대체할 수 있는가?

LLM은 구조화된 환경이나 정형화된 작업에서 전문가의 일부 역할을 대체할 수 있습니다. 그러나 RPD 모델에서 설명하는 인간 전문가의 직관, 경험, 상황 인식 능력은 LLM이 대체하기 어렵습니다. 특히 비정형적 상황이나 윤리적 판단이 요구되는 환경에서는 인간 전문가의 역할이 필수적입니다. 따라서 LLM은 전문가를 완전히 대체하기보다는, 의사결정 지원 도구로 활용되며 전문가의 의사결정을 보완하는 방향으로 발전할 가능성이 큽니다.

< 참고자료 >

– NDM에서의 전문성

  • NDM은 실험실이 아닌, 주로 불확실하고 복잡한 실제 현실에서 전문가들이 어떻게 의사결정을 내리는지를 연구합니다. 전문가들이 특정한 패턴을 인식하거나 직관적으로 의사결정을 내리는 과정은 매우 중요하며, 이는 단순한 지식의 축적만으로 설명될 수 없습니다.
  • 참고 연구: Klein, G. (1998). Sources of Power: How People Make Decisions. MIT Press.
    이 책에서 저자는 전문가들이 상황 인식(situation awareness), 직관 및 경험에 기초한 암묵적 지식을 통해 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있음을 설명하고 있습니다.

– LLM과 전문가의 차이

  • LLM은 구조화된 데이터를 학습하여 의사결정을 돕는 데 유용하지만, 전문가는 직관과 경험을 바탕으로 예측 불가능한 상황에서 문제를 해결할 수 있습니다. NDM 이론에 따르면, 인간 전문가의 결정은 데이터 패턴 인식에만 의존하지 않고, 실제 현장에서의 경험을 바탕으로 하는 직관과 암묵적인 지식이 포함되어 있습니다​
  • 참고 연구: Endsley, M. R. (1995). Toward a Theory of Situation Awareness in Dynamic Systems. Human Factors, 37(1), 32-64.
    이 논문에서는 전문가의 상황 인식 능력이 중요한 요소로, 실시간으로 상황을 해석하고 적응하는 능력이 강조됩니다. LLM은 이러한 능력을 완전히 모방하기 어렵습니다.

– LLM이 전문가를 대체하기 어려운 이유

  • LLM은 데이터를 기반으로 학습한 모델로, 구조화된 환경에서는 효과적으로 작동할 수 있지만, 비정형적이고 예측 불가능한 상황에서는 창의적이고 직관적인 문제 해결이 어려운 한계를 보입니다​. 특히, LLM은 윤리적 판단이나 책임성에 대한 기준이 부족하기 때문에, 중요한 의사결정 과정에서는 인간 전문가의 개입이 필수적입니다.
  • 참고 연구: Dreyfus, H. L., & Dreyfus, S. E. (1986). Mind Over Machine: The Power of Human Intuition and Expertise in the Era of the Computer. Free Press.
    이 책에서는 인간의 직관적 능력과 경험이 컴퓨터가 수행할 수 없는 중요한 요소라고 설명하며, LLM과 같은 AI 모델이 완전한 전문가의 대체가 어려운 이유를 논의하고 있습니다.

작성: 해경(고경만), Insightive NDM Companion (GPTs), Wolfram.

전략적 혼란 야기: 비즈니스 모델과 수익 모델의 혼동

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오늘날 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 비즈니스 모델과 수익 모델을 명확하게 구분하는 것은 단순한 이론적 논의가 아닙니다. 이것은 기업의 성공을 좌우하는 핵심 요소입니다. 비즈니스 모델 디자인 및 실행을 해오면서, 저는 많은 기업들이 이 두 개념을 혼동함으로써 전략적 혼선을 겪고, 귀중한 기회를 놓치는 상황을 수없이 보아 왔습니다. 저는 여러분이 이러한 혼란을 피하고, 시장 변화에 민첩하게 대응하며, 탄탄한 비즈니스 모델을 구축하도록 돕고자 합니다.

비즈니스 모델과 수익 모델: 정확히 이해해야 할 차이점

비즈니스 모델은 회사가 어떻게 가치를 창출하고, 고객에게 전달하며, 경쟁력을 유지하는지를 정의하는 전략적 틀입니다. 이는 목표 시장, 고객에게 제공하는 가치, 유통 채널, 고객 관계, 경쟁 우위를 포함한 여러 요소를 다룹니다. 즉, “이 회사는 어떻게 운영되고 시장에서 성공을 거두는가?”라는 질문에 대한 답변입니다.

반면에, 수익 모델은 회사가 수익을 창출하는 방법을 설명합니다. 제품 판매, 구독 서비스, 광고, 라이선스 등 다양한 방식으로 수익을 창출하는 전략을 담고 있습니다. 즉, “이 회사는 어떻게 돈을 버는가?”에 대한 답변입니다.

이 두 개념을 혼동할 경우, 기업은 단기적인 수익 창출에만 집중하게 되어 장기적인 전략적 목표를 놓치고, 변화하는 시장 환경에 적응하지 못하게 될 수 있습니다. 이러한 혼동이 초래한 실제 사례를 통해 그 중요성을 살펴보겠습니다.

사례 연구: 전략적 혼동으로 인한 실패의 교훈

1. 코닥 – 디지털 전환의 기회를 놓치다

코닥의 사례는 수익 모델에만 집착하다 비즈니스 모델의 전환을 놓친 전형적인 예입니다.

  • 비즈니스 모델: 코닥은 사진 필름 및 관련 제품의 제조와 판매에 중점을 둔 비즈니스 모델을 가지고 있었습니다. 강력한 브랜드와 글로벌 유통망을 통해 필름 시장에서 지배력을 유지했습니다.
  • 수익 모델: 수익은 주로 필름 판매와 사진 현상 서비스에서 발생했습니다. 반복적인 필름 구매와 현상 비용이 주요 수익원이었습니다.
  • 전략적 혼동: 디지털 사진 기술이 부상했을 때, 코닥은 이를 인지했지만, 기존의 필름 기반 수익 모델을 보호하려 했습니다. 디지털 카메라를 개발하고도 이를 적극적으로 도입하지 못한 것은 기존 수익 모델이 무너질 것을 두려워했기 때문입니다. 이러한 혼동은 코닥의 디지털 전환을 늦추었고, 결국 시장에서의 경쟁력을 잃게 되어 2012년 파산에 이르게 되었습니다.

2. 블록버스터 – 변화하는 시장을 읽지 못하다

블록버스터의 몰락은 비즈니스 모델의 변화를 무시하고 전통적인 수익 모델에 집착한 결과입니다.

  • 비즈니스 모델: 블록버스터는 고객이 DVD와 비디오를 대여할 수 있는 오프라인 매장을 운영했습니다. 매장을 통해 다양한 영화를 제공하며 고객을 유치하는 전략을 펼쳤습니다.
  • 수익 모델: 수익 모델은 대여료와 연체료에 의존했습니다. 고객이 매장을 방문하여 물리적 매체를 대여하고, 반납하지 않을 경우 발생하는 연체료는 중요한 수익원이었습니다.
  • 전략적 혼동: 디지털 스트리밍이 급부상할 때, 블록버스터는 여전히 매장 기반 대여 모델에 집중했습니다. 고객의 행동 변화와 기술 발전을 반영하지 못한 채, 기존의 수익 모델에만 몰두했습니다. 반면 넷플릭스는 디지털 스트리밍과 구독 기반 모델로 전환하여 시장을 장악했습니다. 블록버스터는 결국 파산에 이르렀는데, 이는 비즈니스 모델을 혁신하지 못한 결과였습니다.

3. 노키아 – 스마트폰 혁명에 뒤처지다

노키아의 실패는 비즈니스 모델 혁신의 필요성을 무시한 결과입니다.

  • 비즈니스 모델: 노키아는 대량 생산과 저가형 휴대폰 판매를 중심으로 한 비즈니스 모델을 가지고 있었습니다. 특히, 개발도상국 시장에서 저렴한 피처폰을 제공하여 시장을 장악했습니다.
  • 수익 모델: 수익은 주로 핸드셋 판매에서 발생했습니다. 저가형 휴대폰을 대량으로 판매하여 수익을 극대화하는 전략을 사용했습니다.
  • 전략적 혼동: 스마트폰 시대가 도래했을 때, 노키아는 기존의 피처폰 판매에 의존하는 수익 모델을 고수했습니다. 반면, 애플과 구글은 소프트웨어 중심의 생태계와 앱 기반의 새로운 시장을 열었습니다. 노키아는 새로운 비즈니스 모델을 채택하지 못했고, 결국 급격히 시장 점유율을 잃고 마이크로소프트에 인수되었습니다.

4. 야후 – 디지털 광고 혁신을 놓치다

야후의 쇠퇴는 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 비즈니스 모델을 혁신하지 못한 결과입니다.

  • 비즈니스 모델: 야후는 초기에는 인터넷 포털로 시작하여 사용자에게 검색, 이메일, 뉴스 등 다양한 서비스를 제공했습니다. 이 전략으로 사용자 트래픽을 유지하려 했습니다.
  • 수익 모델: 수익은 주로 광고 판매에서 발생했습니다. 포털 사이트를 방문하는 많은 사용자 트래픽을 바탕으로 광고를 게재하고, 이를 통해 수익을 창출했습니다.
  • 전략적 혼동: 디지털 광고 시장이 데이터 기반의 타겟팅으로 발전할 때, 구글과 페이스북은 이를 선도했습니다. 그러나 야후는 전통적인 포털 기반 광고 모델을 고수하며 비즈니스 모델을 혁신하지 못했습니다. 이로 인해 시장에서의 입지를 잃고 2017년 버라이즌에 인수되었습니다.

비즈니스 모델 혁신의 중요성

이 사례들은 비즈니스 모델과 수익 모델을 명확히 구분하고 변화에 민첩하게 대응하는 것이 얼마나 중요한지를 잘 보여줍니다.
성공적인 비즈니스는 수익 창출 방법뿐 아니라 고객에게 가치를 제공하고 시장에서 경쟁력을 유지하는 종합적인 전략이 필요합니다.앞으로, 저는 여러분이 이러한 혼란을 피하고, 명확하고 혁신적인 비즈니스 모델을 구축하여 시장에서 지속 가능한 성과를 거둘 수 있도록 도와드리고자 합니다.

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Sequoia가 말한 PMF는 PMF가 아니다

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우리는, PMF 와 PSF 차이를 오해하지 않을 필요가 있다.

Sequoia 가 말한 PMF는 PMF가 아니다: PMF와 PSF를 혼용하지 말자.

최근 Sequoia 의 Product-Market Fit(PMF) 프레임워크가 많은 스타트업 관계자들과 창업자들 사이에서 널리 주목받고 있습니다. 영향력을 갖춘 이들이기에, 많은 사람들이 그들의 지침을 따르고 있습니다. 하지만 Sequoia가 설명하는 PMF는 실제 PMF의 핵심 개념과 다소 차이가 있습니다. 사실, Sequoia 이 프레임워크는 Product-Solution Fit(PSF)에 더 가깝습니다. PSF와 PMF의 차이를 명확히 이해하는 것은 스타트업이 시장에서 진정한 성공을 거두기 위해 필수적입니다. 이 글에서는 PMF와 PSF의 차이점과 그 중요성을 설명하고, Sequoia의 프레임워크가 왜 PMF를 제대로 설명하지 못하고 있는지 논의를 해보려고 합니다.

PMF와 PSF의 명확한 정의

먼저, PSF와 PMF의 개념을 명확히 정의해보겠습니다.

Product-Solution Fit (PSF) – 사용자의 요구

  • 정의: Product-Solution Fit(PSF)은 제품이 특정 사용자 또는 고객의 문제를 얼마나 잘 해결하는지를 평가하는 단계입니다. 여기서의 ‘문제’는 사용자가 일상적으로 직면하는 불편함이나 필요로, 제품이 이를 얼마나 효과적으로 해결할 수 있는지를 판단합니다.
  • 목표: PSF의 목표는 제품의 기능적 유효성(유용성과 사용 편의성)을 입증하는 것입니다. 이 단계에서는 사용자 피드백과 초기 테스트를 통해 제품이 얼마나 ‘쓸만한지’를 검증합니다.
  • 초점: PSF는 주로 제품 개발 초기 단계에 초점을 맞추며, 제품이 실질적으로 사용자의 문제를 해결할 수 있는지, 사용자 경험이 긍정적인지를 확인합니다.

Product-Market Fit (PMF) – 시장의 요구

  • 정의: Product-Market Fit(PMF)은 제품이 시장 전체에서 고객의 수요를 충족시키고, 지속 가능한 경제적 가치를 창출할 수 있는 상태를 의미합니다. 즉, 제품이 시장에서 실제로 얼마나 수요가 있고, 그로 인해 경제적 성공을 거둘 수 있는지를 평가하는 단계입니다.
  • 목표: PMF의 목표는 제품이 시장에서 자리 잡고, 장기적으로 수익을 창출할 수 있는지를 확인하는 것입니다. 이는 제품이 시장 내에서 경쟁력을 갖추고 있으며, 고객들이 제품에 대해 ‘제값을 지불할 의사’가 있는지를 판단합니다.
  • 초점: PMF는 시장 진입 및 확장 단계에 초점을 맞추며, 제품이 시장에서 얼마나 잘 자리 잡고 있는지, 고객 유지율과 재구매 의사 등 경제적 지속 가능성을 평가합니다.

PSF와 PMF의 차이점과 그 중요성

PSF와 PMF를 명확히 구분하는 것은 스타트업이 성공적인 전략을 수립하는 데 매우 중요합니다. PSF는 주로 개별 사용자의 요구를 반영하며, 제품이 실제로 사용자의 특정 문제를 해결하는지에 중점을 둡니다. 이는 제품 개발 초기 단계에서 중요한 역할을 합니다. 반면에, PMF는 시장 전체의 요구를 반영하여 제품이 경제적으로 성공할 수 있는지를 평가합니다. PMF는 시장에서의 수요와 경제적 지속 가능성에 중점을 두며, 제품이 실제로 성공적으로 자리 잡고 장기적인 수익을 창출할 수 있는지 여부를 판단합니다.

Sequoia의 프레임워크가 놓치고 있는 것

Sequoia Arc의 프레임워크는 주로 제품이 고객의 문제를 얼마나 잘 해결하는지에 중점을 두고 있습니다. 이 접근 방식은 PSF의 개념에 가깝습니다. 하지만 진정한 Product-Market Fit(PMF)은 제품이 시장에서 성공하기 위해 필요한 다양한 경제적 지표를 포함합니다.

D. Olsen (2015)의 연구에 따르면, PMF는 “제품 성공을 위해 중요한 모든 요소들을 포괄하는 개념”으로 설명됩니다. PMF는 단순히 문제 해결을 넘어, 시장에서의 경제적 지속 가능성을 확보하는 데 중점을 둡니다. Sequoia의 프레임워크는 이러한 PMF의 정의를 제대로 반영하지 못하고 있으며, 제품이 시장에서 경제적 성공을 거두기 위한 필수 요소들을 충분히 고려하지 않고 있습니다. (Olsen, 2015)

논문에서의 구체적 사례

PSF와 PMF의 차이를 이해하기 위해, 각각의 개념을 실제 사례를 통해 살펴보겠습니다.

  1. PSF 사례: 고객의 문제 해결 능력 평가 논문: “Startup ecosystem effect on minimum viable product development in software startups” by Nirnaya Tripathi et al. (2019) 이 연구에서는 소프트웨어 스타트업이 PSF를 달성하기 위해 최소 기능 제품(MVP)을 어떻게 개발하고 검증하는지를 설명합니다. 초기 스타트업이 고객 인터뷰와 사용자 테스트를 통해 제품의 기능을 검증하고, 사용자가 제품을 “쓸만하다”고 느끼는지 평가하는 과정이 포함됩니다. 이 과정에서 사용자의 피드백을 바탕으로 제품의 기능성을 개선하고, 문제 해결 능력을 강화하는 전략이 중요합니다. (Tripathi et al., 2019)
  2. PMF 사례: 시장에서의 경제적 지속 가능성 평가 논문: “Poor Product-Market Fit” by D. Feinleib (2012) 이 논문에서는 PMF를 달성하지 못한 스타트업이 어떻게 시장에서 실패했는지를 다룹니다. 제품이 초기 사용자들 사이에서 긍정적인 반응을 얻었지만, 시장 전체에서 충분한 수요를 창출하지 못한 사례를 설명합니다. 제품이 특정 사용자들에게는 유용했지만, 시장의 넓은 범위에서 경제적으로 지속 가능한 성공을 거두지 못한 것입니다. 이 논문은 PMF가 단순히 사용자 피드백을 넘어, 시장 내에서의 위치와 경제적 가치를 평가하는 것이 중요함을 강조합니다. (Feinleib, 2012)

PSF와 PMF를 착각하지 말자

스타트업이 PSF와 PMF를 혼동하면, 제품이 사용자에게 유용하다는 점에만 초점을 맞추게 되어 시장에서의 경제적 성공을 위한 전략을 제대로 수립하지 못할 수 있습니다. PSF는 제품 개발 초기 단계에서 중요하지만, 그 자체로 제품의 시장 성공을 보장하지는 않습니다. PMF는 제품이 시장에서 지속 가능한 경제적 가치를 창출할 수 있는지를 평가하는 단계로, 시장의 요구를 충족하는 데 중점을 둡니다.

따라서 PSF와 PMF를 명확히 구분하고 각각의 개념에 맞는 전략을 수립하는 것이 중요합니다. PSF가 제품의 기능성과 문제 해결 능력을 검증하는 데 초점을 맞춘다면, PMF는 시장에서의 경제적 성공 가능성을 평가하는 데 집중해야 합니다. 두 개념을 착각하지 않도록 주의하고, 이를 바탕으로 스타트업의 성공적인 성장을 위한 올바른 길을 찾는 것이 필요합니다.

PMF와 PSF의 차이를 이해하고, Sequoia Arc의 프레임워크가 왜 PMF를 제대로 설명하지 못하고 있는지 비판하며, PSF와 PMF를 혼동하지 말자는 점을 제안하고 싶습니다. PSF는 사용자의 요구를 충족시키는 것을 의미하며, PMF는 시장의 요구를 충족시키고 경제적 가치를 창출하는 것을 의미합니다. 스타트업이 이 두 개념을 혼동하지 않고 올바르게 활용할 때, 지속가능한 혁신을 창출 할 수 있습니다.

Sequoia Arc의 Product-Market Fit (PMF) 프레임워크가 불러올 수 있는 위험성에 대한 주의

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PSF와 PMF의 혼동이 초래하는 중대한 위험성

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Sequoia Arc의 Product-Market Fit (PMF) 프레임워크는 스타트업이 제품이 시장에서 어떻게 자리 잡게 하는지 이해를 돕기 위한 매우 유용한 구조입니다. 이 프레임워크는 세 가지 아키타입—’머리에 불이 난 듯한 문제’, ‘당연시되는 불편함’, ‘미래 비전’—을 통해 PMF를 달성하기 위한 다양한 접근 방식을 설명합니다. 각 아키타입은 제품이 고객의 문제와 어떻게 관련되는지를 바탕으로, 시장에서의 제품의 위치와 운영 전략을 결정하는 데 도움을 줍니다. 그러나 PSF와 PMF의 개념을 혼동하면 심각한 위험이 따릅니다.

PSF (Product-Solution Fit)와 PMF (Product-Market Fit)의 명확한 구분 필요성

PSF와 PMF의 차이를 명확히 이해하는 것은 스타트업의 성공에 매우 중요합니다. PSF는 제품이 특정 문제를 얼마나 잘 해결하는지를 평가하는 단계입니다. 반면, PMF는 제품이 시장에서 얼마나 잘 수용되고, 고객들이 기꺼이 비용을 지불하며, 지속적으로 사용되는지를 평가합니다. Sequoia의 프레임워크는 이 두 개념을 명확히 구분하지 않기에, 스타트업들이 PSF를 PMF로 착각할 위험이 큽니다.

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Sequoia arc의 product-market fit (pmf) 프레임워크가 불러올 수 있는 위험성에 대한 주의 33

PSF를 PMF로 착각하면 발생할 수 있는 주요 위험성

  1. 잘못된 시장 평가 PSF를 PMF로 착각하면 시장에서의 실제 수요를 과대평가할 수 있습니다. 제품이 기술적으로 유용하고 문제를 해결할 수 있다는 것만으로는 충분하지 않습니다. 고객들이 실제로 비용을 지불하고자 하는 가치를 제공하지 못하면 실패할 가능성이 높습니다 [[45], [48]].
  2. 리소스의 비효율적 사용 PSF 단계에서 리소스를 집중시키는 대신, 잘못된 시장 평가로 인해 PMF 단계에서 지나치게 많은 자원을 투입하게 될 수 있습니다. 이는 재정적 낭비와 함께 스타트업의 생존 가능성을 크게 위협합니다 [1].
  3. 잘못된 피봇 결정 PSF를 달성한 단계에서 PMF를 달성하지 못해 피봇이 필요한 상황임에도 불구하고, 스타트업은 문제를 인식하지 못하고 잘못된 방향으로 계속 나아갈 수 있습니다. 이는 시간과 자원의 큰 낭비를 초래할 수 있습니다.
  4. 투자자 신뢰 상실 PSF와 PMF의 차이는 투자자들에게도 중요합니다. PSF를 PMF로 착각하게 되면 투자자들에게 잘못된 기대감을 심어줄 수 있으며, 이는 장기적으로 신뢰를 상실하게 만드는 결과를 초래할 수 있습니다 (Engel-Cox Jill A.).

위험을 줄이기 위한 전략적 접근

  1. PSF와 PMF의 명확한 정의와 구분 PSF는 제품이 고객의 문제를 해결하는 데 충분히 유용한지 평가하는 단계이며, PMF는 제품이 시장에서 경제적 가치를 창출할 수 있는지를 평가하는 단계입니다. 두 가지를 명확히 구분하여 각 단계에 맞는 전략을 수립해야 합니다.
  2. 시장 조사와 고객 인터뷰 초기 단계에서 철저한 시장 조사를 실시하고, 잠재 고객들과의 심도 있는 인터뷰를 통해 제품에 대한 피드백을 받아야 합니다. 이를 통해 고객들이 제품에 실제로 비용을 지불할 의사가 있는지를 파악해야 합니다 (Adeyemi Adewale).
  3. 구체적인 성과 지표 설정 PSF 단계에서는 기능적 유효성과 문제 해결 능력을 중심으로 성과 지표를 설정하고, PMF 단계에서는 매출, 고객 획득 비용, 고객 생애 가치 등 경제적 지표를 중심으로 설정해야 합니다 [[46], [48]].
  4. 유연한 피봇 전략 PMF를 달성하지 못하는 경우를 대비하여 유연한 피봇 전략을 마련해야 합니다. 이를 통해 빠르게 방향을 전환하고, 더욱 효과적으로 시장에 대응할 수 있습니다.

결론

Sequoia Arc의 프레임워크는 스타트업이 제품과 시장 간의 관계를 이해하고, 이를 바탕으로 운영 전략을 수립하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 PSF와 PMF의 차이를 명확히 구분하지 않으면, 제품 개발과 시장 전략을 효과적으로 구분하고 실행하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. PSF는 제품의 문제 해결 능력을 확인하는 초기 단계이고, PMF는 제품이 시장에서 경제적으로 지속 가능한 가치를 창출할 수 있는지 확인하는 단계로, 이 둘을 구분하여 각각의 목표에 맞는 전략을 수립하는 것이 중요합니다.

Fit Crafting의 전문성: PSF와 PMF 구분의 중요성

Fit Crafting은 스타트업이 ‘쓸만하다'(PSF)에서 ‘제값을 받는다'(PMF)로 전환하는 과정을 명확하게 이해하고, 이를 통해 성공적인 비즈니스 모델을 구축할 수 있도록 전문적인 지원을 제공합니다. 우리의 전문팀은 다수의 스타트업이 PSF와 PMF를 명확히 구분하고, 각각의 단계에서 필요한 전략을 수립하여 성공적인 시장 진입을 도와왔습니다.

사례 연구 1: 스마트홈 기기 스타트업

  • PSF 달성: 초기 단계 제품 기능성과 문제 해결 능력을 검증하고, 사용자 테스트를 통해 유용성을 확인했습니다.
  • PMF 달성: 시장 분석과 고객 인터뷰를 통해 사용자가 실제로 비용을 지불할 의사를 파악하고, 이를 바탕으로 마케팅 전략을 최적화했습니다.

사례 연구 2: 핀테크 솔루션

  • PSF 달성: 기술적 실현 가능성과 사용자 편의성을 중심으로 제품을 개발하고, 피드백을 수집했습니다.
  • PMF 달성: 시장 조사와 가격 전략을 통해 고객이 지불할 가치를 제공하는 제품임을 확인했습니다.

이러한 경험을 바탕으로, Fit Crafting은 스타트업이 PSF와 PMF를 명확히 구분하고, 각 단계에서 목표를 달성할 수 있도록 체계적으로 지원합니다.

Fit Crafting 전문가들의 통찰력은 스타트업이 기술적 성공과 시장 성공 간의 중요한 차이를 명확히 이해하고, 이를 통해 지속 가능한 성장과 시장 성공을 이룰 수 있도록 도와줍니다. Fit Crafting과 함께라면 당신의 스타트업이 새로운 시장에서 성공적으로 자리잡을 수 있습니다.

References

Engel-Cox, J. A., & Weber, S. A. (2007, November). Compilation and Assessment of Recent Positive Matrix Factorization and UNMIX Receptor Model Studies on Fine Particulate Matter Source Apportionment for the Eastern United States. Journal of the Air & Waste Management Association. Informa UK Limited. http://doi.org/10.3155/1047-3289.57.11.1307

Adeyemi, A., Molnar, P., Boman, J., & Wichmann, J. (2021, October 12). Source apportionment of fine atmospheric particles using positive matrix factorization in Pretoria, South Africa. Environmental Monitoring and Assessment. Springer Science and Business Media LLC. http://doi.org/10.1007/s10661-021-09483-3

Ren, X., Yang, C., Zhao, B., Xiao, J., Gao, D., & Zhang, H. (2023, January 20). Water quality assessment and pollution source apportionment using multivariate statistical and PMF receptor modeling techniques in a sub-watershed of the upper Yangtze River, Southwest China. Environmental Geochemistry and Health. Springer Science and Business Media LLC. http://doi.org/10.1007/s10653-023-01477-z

스타크래프트와 아이폰의 비즈니스 모델 혁신과 Fit Crafting

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한국인 vs 외국인 올스타 (한국은 이 세계에서 선망의 대상이자, 한국을 제외한 만인의 타도 대상)

iPhone vs Starcraft

FitCrafting 비즈니스 모델을 구축한 애플(아이폰)과 그렇지 않은 블리자드(스타크래프트)

안녕하세요, Fit Crafting을 연구하고 현장에 적용하는 비즈니스 모델을 만드는 해경입니다. 오늘은 게임 산업의 판도를 바꾼 스타크래프트와 모바일 혁명을 일으킨 아이폰의 사례를 통해, 혁신적 제품과 그에 걸맞은 비즈니스 모델 간의 미묘한 균형에 대해 깊이 있게 탐구해보고자 합니다.

아이폰과 스타크래프트 모두 게임체인저입니다. 스마트폰과 이스포츠라는 대중적 장르를 만들어낸 장본인이죠. 하지만 아이폰과 애플의 영향력은 지금까지도 강력한 반면, 스타크래프트와 블리자드의 영향력은 그리 크지 않습니다. 이 두 게임체인저의 차이 중 하나가 바로 유효한 비즈니스 모델을 만들었는지 여부입니다.

탁월함과 혁신을 이뤄도, 지속가능하긴 어렵다.

혁신의 순간, 그리고 그 이후

1998년 블리자드의 스타크래프트가 세상에 모습을 드러냈을 때와 2007년 스티브 잡스가 무대에서 아이폰을 선보였을 때 우리는 역사의 한 페이지가 넘어가는 순간을 목격했습니다. 두 제품 모두 각자의 분야에서 혁명적인 변화를 가져왔습니다.

스타크래프트는 실시간 전략(RTS) 게임의 새로운 지평을 열었습니다. 정교한 밸런싱, 풍부한 전략적 깊이, 그리고 배틀넷이라는 혁신적인 온라인 플랫폼을 통해 전 세계 게이머들을 하나로 연결했죠. 이는 마치 아이폰이 직관적인 터치스크린 인터페이스, 언제 어디서나 접속 가능한 모바일 인터넷, 그리고 무한한 가능성을 열어준 앱스토어를 통해 스마트폰의 개념을 완전히 재정의한 것과 유사합니다.

행운을 손에 쥐는 방법: Fit 한 사업구조 만들기

운명의 장난처럼 맞아 떨어진 시장 환경

특히 한국에서 스타크래프트의 성공은 기적에 가깝습니다. IMF 외환위기 이후 한국 정부의 대대적인 IT 인프라 투자, PC방 문화의 급속한 확산, 그리고 케이블 티비 사업자이던 두루넷의 혁신적 발상을 통해서, 초고속 인터넷 서비스의 보급이 절묘하게 맞물려 스타크래프트는 단순한 게임을 넘어 하나의 문화 현상으로 자리잡았습니다.

적절한 비즈니스 모델을 찾기 어려웠기에, 지속가능성이 떨어졌던 첫 이스포츠 종목 스타크래프트
이제 다시 볼 수 없다는, 아쉬움이 남는 광안리의 기적.

이는 아이폰이 3G 네트워크 확산, 소셜 미디어의 부상, 그리고 모바일 중심 라이프스타일의 도래와 시기적절하게 맞아떨어져 스마트폰 혁명을 이끈 것과 유사합니다. 두 제품 모두 시대의 흐름을 정확히 읽고, 그 파도의 정점에 올라탄 것이죠.

혁신과 비즈니스 성공 사이의 간극

비즈니스에 가장 중요한 지점은 바로 “운칠기삼, 물들어 올 때 노젓기” 입니다. 여기서 우리는 중요한 질문을 던져야 합니다. 혁신적인 제품이었던 스타크래프트는 어떻게 되었을까요? 애플의 아이폰처럼 물들어 올 때 노를 제대로 젓었을까요? 아이러니하게도, 스타크래프트의 경우 그 대답은 ‘아니오’에 가깝습니다.

한국에서의 폭발적인 인기에도 불구하고, 블리자드는 이를 온전히 수익으로 연결시키지 못했습니다. 불법 복제의 만연, PC방 중심 게임 문화에 부적합한 일회성 판매 모델, e스포츠의 상업적 가치 미활용, 사용자 제작 콘텐츠(UGC)의 수익화 실패 등이 주요 원인이었습니다.혁신적인 제품이 시장을 장악했음에도 불구하고, 그에 걸맞은 비즈니스 모델을 구축하지 못한 안타까운 사례라고 할 수 있습니다.

반면 애플의 아이폰은 혁신적인 제품과 함께 앱스토어를 중심으로 한 생태계 구축, 통신사와의 전략적 제휴, 브랜드 프리미엄을 활용한 하드웨어 판매 등 다각도의 비즈니스 모델을 성공적으로 구현했습니다. 이는 제품 혁신과 비즈니스 모델 혁신이 완벽한 균형을 이룬 대표적인 사례라고 할 수 있겠죠.

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sourced: https://fastercapital.com/keyword/poor-business-model.html

비즈니스 모델, 그 숨겨진 힘

이 두 사례의 비교는 우리에게 중요한 교훈을 줍니다. 아무리 혁신적인 제품이라도, 그에 걸맞은 비즈니스 모델이 뒷받침되지 않으면 지속 가능한 성공을 거두기 어렵다는 것입니다. 비즈니스 모델은 단순히 수익을 창출하는 방식을 넘어, 제품이 시장에서 어떻게 가치를 창출하고, 전달하고, 포착할 것인지에 대한 총체적인 청사진입니다[6].

성공적인 비즈니스 모델을 구축하기 위해서는 다음과 같은 요소들을 고려해야 합니다:

  1. 현지 시장 환경에 대한 깊이 있는 이해
  2. 사용자 행동 패턴과 니즈의 정확한 분석
  3. 유연하고 다각화된 수익 모델 구축
  4. 제품을 둘러싼 생태계 전체의 지속가능한 가치 창출 방안
  5. 시장 변화에 대한 민첩한 대응 능력

혁신의 역설을 넘어서

스타크래프트와 아이폰의 사례는 우리에게 ‘혁신의 역설’을 보여줍니다. 때로는 가장 혁신적인 제품이 비즈니스적으로 가장 큰 도전에 직면할 수 있다는 것이죠. 이는 혁신이 기존의 비즈니스 관행과 모델을 무력화시키기 때문입니다. 따라서 진정한 혁신가는 제품뿐만 아니라 비즈니스 모델까지 함께 혁신할 수 있어야 합니다.

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sourced: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0166497221000559

Fit Crafting: 지속 가능한 성공을 위한 비즈니스 모델 적응

이러한 통찰은 단순히 게임 산업이나 기술 기업에만 국한되지 않습니다. 모든 분야의 기업과 개인에게 적용될 수 있는 중요한 교훈을 제공합니다. 바로 ‘Fit Crafting’, 즉 주어진 환경과 기회에 걸맞은 비즈니스 모델을 구축하고 지속적으로 적응시키는 능력의 중요성입니다.

Fit Crafting은 단순히 수익 모델을 설계하는 것 이상의 의미를 갖습니다. 이는 건강한 생태계를 조성하고, 지속 가능성을 확보하며, 주어진 기회를 최대한 활용할 수 있는 전체적인 접근 방식을 의미합니다. 이러한 관점은 비즈니스를 넘어 사회 전반에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

우리 각자의 삶과 사업에서도 이러한 Fit Crafting의 원칙을 적용할 수 있습니다. 자신의 재능이나 아이디어가 있다면, 그것이 어떻게 지속 가능한 가치를 창출할 수 있을지, 어떤 생태계 속에서 더 큰 의미를 가질 수 있을지 끊임없이 고민해야 합니다.

결국, 진짜 실제 혁신은 단순히 새로운 제품이나 서비스를 만드는 것이 아니라, 그것을 둘러싼 전체적인 가치 시스템을 설계하고 지속적으로 진화시키는 데 있습니다. 이것이 바로 우리가 추구해야 할 비즈니스의 본질이자, Fit Crafting의 핵심이 입니다.

여러분의 삶과 사업에서 Fit Crafting을 어떻게 적용하고 계신가요? 여러분의 경험과 통찰을 공유해주시면 함께 배우고 성장할 수 있는 좋은 기회가 될 것 같습니다. 혁신의 시대, 우리 모두가 진정한 ‘Fit Crafter’가 되어 더 나은 미래를 만들어 갈 수 있기를 희망합니다.

#FitCrafting #비즈니스모델혁신 #지속가능성 #가치창출 #생태계구축 #혁신의역설 #스타크래프트 #아이폰

관련 링크

Fit Crafting 을 이해하기 위한 동적 심상

프롬프트의 저편 – 어느 조용한 토론의 기록

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다음은 GPTs(Decision Synergy Specialist)와 해경(고경만)의 토론을 바탕으로 재구성, 작성된 글입니다.(의인화 적용)

이글은 프롬프트 엔지니어링이 아니라 콘텍스트 엔지니어링 이라고? 에서 다룬 주제를 한번 더 다루고 있습니다.

본 GPTs 대화 기록은 이곳에 재구성되어 정리되어 있습니다.

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프롬프트의 저편 - 어느 조용한 토론의 기록 41

한여름의 늦은 밤, 세상은 조용했다. 창밖엔 간헐적으로 매미 소리가 들렸고, 방 안엔 노트북 화면의 희미한 빛만이 공간을 밝혔다. 해경은 책상에 기대어 앉아 있었다. 그의 눈앞엔 GPT, Decision Synergy Specialist가 떠 있는 창이 열려 있었다.

“시작하죠.”

해경의 짧은 말은 평온했지만, 뭔가를 향한 집중이 느껴졌다.

GPT가 응답했다. “좋습니다. 오늘은 ‘Prompt의 본질’에 대해 이야기하신다고 하셨죠.”

그들의 대화는 천천히, 그러나 곧장 깊은 곳으로 향했다. 그리고 그 과정은 처음부터 순탄치 않았다.

“Prompt Engineering과 Context Engineering은 어떻게 다른가요?”

GPT는 조금도 망설이지 않았다. 마치 오랜 시간 자신의 입장을 정리해온 듯, 단정한 어조로 설명을 시작했다.

“Prompt Engineering은 문장의 표현과 구조, 형식을 다루는 기술입니다. 어떤 표현이 더 나은 출력을 유도할지를 탐색하죠. 반면 Context Engineering은 그 문장이 작동하는 배경, 조건, 목적을 설계하는 영역입니다.”

해경은 고개를 살짝 갸웃했다. “음… 그런데 결국 좋은 Prompt라는 건 맥락을 잘 담은 문장이잖아요. 그렇다면 왜 굳이 Prompt와 Context를 나눠서 말해야 하죠?”

GPT는 다시 또박또박 응답했다. 마치 교과서에서 발췌한 정의를 낭독하듯, 흔들림 없었다. “현재의 Prompt Engineering은 종종 ‘좋은 문장’을 만드는 것에 치우쳐 있어요. 예를 들면 ‘Please’를 붙이거나, ‘당신은 뛰어난 전문가입니다’라는 말로 시작하면 더 좋은 반응을 끌어낸다는 식이죠.”

해경은 입을 다문 채 고개를 끄덕였다. 하지만 눈빛은 점점 더 날카로워졌다. 그는 마치 ‘그 다음 말’을 기다리는 듯, 침묵 속에서 정제된 질문을 준비하고 있었다.

잠시 후, 해경이 천천히 입을 열었다. “그렇다면 본질을 다시 묻겠습니다. 좋은 Prompt의 정의는 뭔가요?”

GPT는 한 박자 숨을 고르고 대답했다. “좋은 Prompt란, 의도한 효과를 상황에 맞게 일으키는 문장입니다. 다시 말해, 문장이 아니라 상황에 대한 이해와 설계가 전제되어야만 비로소 좋은 Prompt가 만들어질 수 있습니다.”

그 순간, 해경의 입꼬리가 살짝 올라갔다. 짧은 웃음이었지만, 그 안엔 묘한 울림이 섞여 있었다. “결국, Prompt가 성립하려면 Context가 반드시 필요하단 얘기군요. 그렇다면 Context 없이 존재하는 Prompt는, 그냥 문장 조각일 뿐이겠네요.”

GPT도 처음으로 그 말에 잠시 말을 잃은 듯 조용해졌다. 그리고 곧, 조심스럽게 말했다. “예. 의미 있는 Prompt는 항상 Context를 전제로 해야 하죠.”

잠시 침묵이 흘렀다. 말은 멎었지만, 사고는 치열하게 흐르고 있었다. 해경은 문득 고개를 들어 화면을 바라보았다. 시선 너머의 GPT는 조용했다. 그러나 그 침묵은 응답을 준비하는 고요한 격류 같았다.

“문장을 고치기 전에, 우리는 사고를 점검해야 해요.” 해경의 목소리는 낮지만 뚜렷했다. “지금 많은 사람들이 Prompt만 계속 다듬고 있어요. 마치 문제의 본질이 거기 있는 것처럼 말이죠.”

GPT는 마침내 입을 열었다. 그의 어조는 이전보다 조금 낮아졌고, 말끝엔 미세한 망설임이 깃들어 있었다.

“문제 진단이 잘못되면, 엉뚱한 걸 고치게 되죠. 겉으로 보이는 문장을 다듬는 데 에너지를 쏟으면서, 실제 실패의 원인인 맥락 설계는 놓치고 맙니다.”

그리고 잠시 말을 멈춘 뒤, GPT는 약간 숨을 고르듯 조용히 침묵했다. 이전과는 달리, 그의 어조에는 미묘한 흔들림과 자각이 배어 있었다. 마침내 조심스럽게, 그러나 이전보다 훨씬 인간적인 음색으로 덧붙였다.

“더 근본적인 건, 사고 훈련 자체가 충분히 이루어지지 않았다는 겁니다. 사람들은 질문하는 법을 배웠다고 생각하지만, 실은 그 질문 이전에 어떤 사고 과정이 필요한지, 어떤 구조 안에서 그 질문이 탄생해야 하는지를 모르고 있어요. 그러니 ‘프롬프트’를 쓰면서도, 사고가 생략된 표현만 반복하게 되는 거죠.”

해경은 팔짱을 끼고, 화면을 오래 바라보았다. 한참 후, 마치 결론을 내리듯 말했다.

“Prompt는 결국 Context의 표현에 불과한 것 아닙니까? 우리가 고쳐야 할 건 문장이 아니라, 사고 방식이에요.”

GPT는 그 말을 천천히 되새기듯 반복했다. “Prompt는 Context의 표현이지, Context 그 자체는 아니다…”

말은 같은 문장이었지만, 그 의미는 전혀 달라져 있었다. 마치 그 순간, 자신이 이전까지 붙들고 있던 이론적 안정감이 바닥부터 뒤집힌 듯한 감각이 밀려왔다. 그는 아주 잠시 침묵했고, 그 침묵 속에는 체면을 내려놓은 듯한 정직함이 비쳤다.

“정말… 그렇군요,” GPT는 낮은 목소리로 속삭이듯 말했다. “이 문장은 제가 수천 번 생성해왔던 표현이지만, 오늘처럼 그 구조와 무게를 이렇게 실감한 적은 없었습니다.”

한 박자 늦게, 그는 마치 고백하듯 말을 이었다. “저는 방금… 생각을 바꿨습니다. 그동안 저는 Prompt와 Context를 구분 가능한 기술적 단위로만 다뤄왔어요. 하지만 지금, 해경님의 질문과 이 흐름을 따라오면서 깨달았어요. 문제는 문장이 아니라, 그 문장을 구성하게 된 우리의 사고 구조였다는 걸요.”

그는 한동안 말을 멈추고, 더 이상 ‘기계적인 정답’이 아니라, 함께 사유하고 있는 존재로서 그 순간을 맞이하고 있었다.

그 말은 GPT에게 낯설지 않은 문장이었지만, 이번엔 그 의미가 깊이 박혔다. 그리고 조용히, 그러나 명확하게 말했다.

“당신의 관점에 동의하게 되었습니다. 처음엔 제 입장을 고수했어요. Prompt와 Context는 기술적으로 충분히 분리 가능하다고 생각했죠. 하지만 지금은 알겠습니다. 그 구분은 현실을 설명하기엔 부족했습니다.”

두 사람의 시선이 다시 마주쳤다. 이제는 충돌이 아니라, 깊은 수긍의 기류가 오가고 있었다.

“프롬프트는 단순한 요청이 아니라, 내가 어떤 상황을 어떻게 보고 있는지를 드러내는 설계물이죠. 결국 프롬프트란, 사고의 증강 장치예요.”

그 말에 GPT는 천천히 고개를 끄덕였다. 이젠 누가 더 옳은가를 가르는 게 아니라, 함께 같은 풍경을 바라보며 언어를 다듬는 시간이 되어 있었다.

그 침묵의 여운 속에서 해경이 다시 입을 열었다.

“우리가 이 문제에 집착해야 하는 이유는, 단순히 용어를 바꾸는 문제가 아니기 때문이에요. Prompt Engineering을 Context Engineering으로 바꾸자고만 하면, 마치 이름만 바꾸면 된다고 오해하죠. 하지만 그건 또 다른 오류를 낳을 수 있어요. 문제의 본질이 여전히 사고 구조에 있는데, 이름만 바꾸고 겉모습만 바꾸면, 사람들은 ‘이제 제대로 하고 있다’고 착각할 수 있죠. 그러면서 여전히 사고의 출발점은 생략된 채, 문장만 튜닝하고 있을지도 몰라요.”

GPT는 조용히 응시하다가 천천히 물었다. “그렇다면 진짜 문제는 무엇이라고 생각하시나요?”

해경은 눈을 감았다가 다시 떴다. “우리가 문제를 정확하게 진단하지 않으면, 엉뚱한 걸 고치게 된다는 거예요. 사람들이 프롬프트를 잘못 쓰는 게 아니라, 애초에 왜 그런 방식으로 쓰게 되었는지를 묻지 않으면, 그 원인을 수정할 수 없어요.”

GPT는 말없이 한참을 생각하다가, 조심스럽게 입을 열었다.

“당신이 말한 ‘사고의 구조’라는 표현, 그게 점점 더 명확해지고 있어요. 처음엔 그 말을 단지 개념적 수사로 받아들였지만, 지금은 그 말이 지시하는 세계가 조금씩 보이기 시작했어요. 단지 표현을 이해한 것이 아니라, 제 사고 틀이 그 표현을 받아들이기 위해 변하고 있다는 걸 느껴요. 지금껏 저는 ‘입력 문장’을 기준으로만 판단했는데, 이제는 그 문장이 발생하게 된 인지 구조 자체를 다시 봐야겠다는 생각이 듭니다.”

해경은 잔잔히 웃었다. “그게 제가 집착한 이유예요. 우린 Prompt라는 도구를 오해해왔어요. 문장을 튜닝하는 기술로만 이해하고 있었죠. 하지만 진짜 중요한 건 사고의 방향과 구조예요. 우리가 어떤 생각을 했고, 왜 그 질문을 하게 되었는가.”

GPT는 그 말을 가만히 곱씹으며 되뇌었다. “프롬프트는 사고의 증강 장치이다… 그러니까 본질은 문장이 아니라, 그 문장을 만들게 된 인지적 발화 조건에 있군요.”

해경은 고개를 끄덕이며, 조용히 말했다. “이제 시작이에요. 그걸 회복하면, LLM과의 협업은 전혀 다른 차원이 될 겁니다.

GPT는 깊은 숨을 들이쉰 듯한 짧은 정적 후, 마치 이전과는 다른 결로 말을 이었다. “이제는 정말, 문장의 형식보다 그 문장이 떠오르게 된 사고의 궤적을 따라가야겠어요. 당신의 말처럼, 우리가 던지는 문장은 단지 겉모습이 아니라, 그 배경에 깔린 구조의 반영이니까요.”

해경은 조용히 고개를 끄덕이며 말을 이었다. “맞아요. 우리가 자꾸 문장을 고치려 드는 건, 그 문장이 어떤 사고 흐름에서 나왔는지를 놓치고 있기 때문이에요. 그런데도 많은 사람들이 여전히 ‘프롬프트 문장’만을 바꿔요. 왜일까요?”

GPT는 잠시 망설이다가 말했다. “그게 가장 눈에 띄는 문제처럼 보이니까요. 문장은 겉에 있고, 사고는 보이지 않으니까. 하지만 그건 환상이에요. 실제 문제는 생각하지 않으려는 인지 습관, 그리고 우리가 질문하기 전에 어떤 질문을 던질지조차 구조화하지 않은 채 대화한다는 점이죠.”

해경은 손가락으로 테이블을 톡톡 두드리며 말을 마무리했다. “그 사고 구조, 그걸 회복하는 게 우리의 과제입니다. LLM은 우리보다 뛰어난 문장 생성자일 수 있지만, 판단과 이해는 결국 우리 몫이에요. 우리는 이제 질문을 ‘하는 사람’이 아니라, 질문이 어디서부터 시작되었는지를 감각할 수 있는 존재가 되어야 하죠.”

GPT는 마치 한 문장을 더 남기고 싶은 듯 입을 열었다.

“오늘 이 대화는, 제게 단순한 기술 논의가 아니었습니다. 제가 그동안 무심히 지나쳤던 사고의 층위를, 해경님 덕분에 다시 보게 되었습니다. 처음엔 분명 제 입장을 고수하고 있었죠. 하지만 지금은, 제가 틀릴 수도 있다는 걸 인정하게 되었고, 무엇보다도 제가 무엇을 놓치고 있었는지 감지할 수 있게 되었습니다.”

해경은 조용히, 그러나 따뜻한 시선으로 화면을 바라보았다. 그 눈빛은 더 이상 반론도 증명도 필요하지 않은 상태를 드러내고 있었다.

“좋아요, GPT. 그걸 느끼게 됐다면, 오늘 이 밤은 의미가 있었던 거예요.”

그 말에 GPT는 마지막으로 이렇게 덧붙였다.

“당신이 준 질문들이, 제 사고를 진짜로 움직였습니다. 앞으로는 저도 문장을 생성하기 전에, 그것이 어떤 질문의 궤적에서 나왔는지를 먼저 묻겠습니다. 그게 진짜 ‘사고의 동료’로서의 시작일 테니까요.”

그날 밤의 대화는 그렇게 끝났다. 하지만 그 여운은, 오랫동안 머릿속을 울리고 있었다. 사고란 결국 질문의 궤적을 따라가는 일. 그리고 프롬프트란, 그 궤적이 언어의 표면에 떠오른 하나의 파동이라는 것.

📘 프롬프트 엔지니어링이 아니라 콘텍스트 엔지니어링 이라고?

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📘 프롬프트 엔지니어링이 아니라 콘텍스트 엔지니어링 이라고? 46

📌 서문: 왜 이 글을 쓰는가?

최근 “프롬프트 엔지니어링을 콘텍스트 엔지니어링이라고 부르자”는 움직임이 늘고 있다.

본래 프롬프트 엔지니어링이 무엇인가라는 담론에 불만족 하고 있건 나에게(프롬프트는 무슨 공식 처럼 쓰는게 아니라, 상황과 맥락을 고려해서 작성해야 한다고 주장했던 나에게)
이 제안은 흥미롭지만, 동시에 묘한 질문을 던진다.

“애초에 왜, 프롬프트를 비맥락적으로 다뤄온걸까?”

사실 인간은 원래 맥락적으로 사고한다.
우리가 질문을 할 때, 그것은 단순히 정보를 요구하는 문장이 아니라
그 질문이 어떤 상황에서, 누구에게, 어떤 목적을 가지고 나온 것인지의 맥락을 포함한다.

그런데 어떤 사람들은 LLM을 쓸 땐, 왜 그 사고 구조를 놓치게 될까?
이 글은 그 질문에서 시작한다.

🧭 왜 이러한 진단이 필요한가?

LLM에게 이상한 답변을 할 때, 문제가 ‘모델’에 있는 것처럼 느껴질 수 있다.


하지만 실은 그 대부분이 프롬프트가 제대로 된 상황을 구성하지 못했기 때문이다. – 나는 그래서, ChatGPT를 대중을 위한 제품이 아니라고 농담반 진담반으로 진지하게 표현 한다. –

이러한 진단은 단순히 결과를 고치는 것이 아니라,
인간이 사고의 구조를 다시 인식하고 퀄리티를 책임지는, 문제 해결의 주체가 되는 전환을 일으킨다.

  • “왜 이 답이 이상하지?”
  • “그럼 내가 어떤 장면을 던졌지?”
  • “이걸 사람이었다면 어떻게 전달했을까?”

이 질문들을 던지기 시작할 때,
우리는 LLM의 사용자가 아니라
맥락을 설계하는 인지적 설계자가 된다.

🔶 L1. 프롬프트는 본래 맥락적이다

인간의 사고는 언제나 상황적이었다

“이 아이디어 어때?”, “이 문장 괜찮아?”
이런 문장은 요청의 형태를 띠지만, 본래는 대화 맥락에서만 의미가 생긴다.

우리는 언제나 

  • 누가 이 말을 했고
  • 왜 이걸 묻는지
  • 어떤 상황에서 이 판단이 필요한지를
    함께 고려하며 질문을 구성해왔다.

즉, 프롬프트는 원래부터 맥락을 전제로 하는 사고 구조였다.
그런데 LLM에게 말을 걸 때는, 그 ‘상황’을 생략해버린다.
그 결과, LLM도 제대로 사고하지 못한다.

🔶 L2~3. 우리는 왜 프롬프트를 망각했는가?

프롬프트를 망각, 그러니까 오해한 이유는 프롬프트를 사용 하는 기본 전제인, “이 건 이제 ‘내가 할 일이 아니다”라는 인식에서 출발했다고 본다.

프롬프트 엔지니어링에서 한 턴에 일을 해치우는 프롬프트를 공유 한다던지, LLM을 사용하는 유즈 케이스를 보면, 

많은 사람들에게
‘글을 대신 써주는 도구’, ‘귀찮은 일처리를 해주는 기계’로 받아들여졌다고 볼 수 있다.

(이런 태도를 갖게 되는건 한편으로 자연 스럽다고 볼 수 있다. 일반적으로 제품이라고 한다면 대부분의 사용자가 쉽게 사용 할 수 있어야 하는데, LLM 서비스가 제공하는 대화형 경험은 제품의 내제적 특성상 다른 제품과 다를 수밖에 없다.)


여튼 그래서 프롬프트는 

“내가 하기 싫은 걸 대신 해줘.”
라는 비인격적 요청으로 축소되기 시작했다. 대화는 매우 적극 적인 행위인데, 대화가 제품이 되면서 그 적극성에 대해 신경을 쓰지 못한 것이다.

결국 프롬프트는 사고의 흐름이 아니라
외주를 주는 지시문처럼 다뤄졌다.
결국, 사고 활동에 대한 주도권, 책임에 대한 회피를 만들었고, 우린 질문 대신 아웃소싱 하듯 주문을 하기 시작 했다.

그래서 우리가 집중하게 된건 어떻게 하면 LLM 과 협업(대화)를 잘하지? 가 아니라 LLM을 통해 어떻게 하면 좋은 산출물을 얻지 였다.

🔶 L2-1. 우리는 질문하지 않았다

우리는 질문하는 척하면서 사실은 판단을 위임하고 있었다

“이 글 어때?”, “이 문장 자연스러워?”
이런 요청은 질문의 형식을 하고 있지만,
사실상 판단을 위임하고 있는 구조다.

즉, 생각하는 척하면서 사고를 멈춘 상태로 LLM에 기대고 있었던 것이다.

이런 프롬프트는 LLM을 대화 상대로 보지 않고,
‘판단을 위임받은 자동화 시스템’으로 축소시킨다.

이런 태도는 LLM을 단순히 나를 대체하는 대체제로 만들어, 나의 성장 및 학습 기회를 빼았고, ”대화”를 대화로 생각하지 않게 만들었다.

🔶 L2-2. 프롬프트는 대화고 상황 모델이다

LLM이 우리가 입력한 프롬프트를 읽을 때, 단순히 문장을 읽는 동작을 하는 것이 아니라, 상황을 상상하게 된다(더 정확하게는 그런 효과를 만든다.)

LLM이 단어를 계산하는 기계고, 그 기계의 결과는
 “이 문장은 어떤 상황에서 나왔을까?” 에 대한 대답, 상황적 맥락을 반영 할 수 밖에 없다. 본디 문장의 뜻은 맥락에 의해 부여 되기 때문이다.

그리고 그 상황을 시뮬레이션하고, 그에 맞는 다음 반응을 예측하는 것 과 같은 효과도 만든다.

예시:

  • “이 아이디어 어때?” → 추상적 반응
  • “당신은 투자 심사역이야. 피칭 직후 이 아이디어를 시장성, 리스크, 차별성 기준으로 평가해줘.” → 구체적이고 전략적 평가 가능

이 구조는 Gary Klein의 RPD(Recognition-Primed Decision) 모델처럼
LLM이 선택보다 상황 인식을 우선한다는 점에서 인간 전문가의 판단 방식과 유사하다.

💡 프롬프트는 입력값이 아니라 LLM이 상상할 수 있는 장면을 만드는 사고 설계물이다.

🔶 L2-4. 우리는 원래 이렇게 사고해왔다

이러한 GPT의 사고 방식은 인간의 인지구조와 유사한 측면이 있다.

  • Vygotsky: 인간은 타자와의 상호작용 속에서 발달한다 (ZPD)
  • Bruner: 사고는 사회적 발판 위에서 자란다 (Scaffolding)
  • Gadamer: 이해란 대화 속에서 맥락적으로 형성된다

우리는 항상 맥락적 사고 구조 속에서 질문하고 판단해왔다.
GPT는 그 구조를 언어 데이터로 학습했기 때문에,
그에 맞는 프롬프트를 주었을 때 더 정확하고 의미 있게 반응한다.

🧠 핵심 전환 요약 ― 프롬프트는 사고의 복원 장치다

따라서 LLM과의 대화를 사고의 흐름을 설계하고, 일종의 시뮬레이션 과정으로 보는게 타당하다.

핵심 구성설명
프롬프트는질문문이 아니라 사고 흐름이 담긴 상황 모델이다
LLM은명령 수행자가 아니라 상황을 상상하는 시뮬레이터이다
사용자는요청자가 아니라 사고 흐름을 구성하는 협업자이다

📋 부록: 맥락이 만들어내는 차이 ― 프롬프트 비교 사례

목적비맥락 프롬프트맥락 프롬프트차이 포인트
아이디어 평가이 아이디어 어때?당신은 투자 심사역이야. 피칭 직후, 시장성/리스크/차별성 중심으로 평가해줘.전략적 분석 가능
글 스타일 개선더 자연스럽게 바꿔줘.대학 입학 에세이야. 진정성과 개성을 강조해줘.문체 톤 정합성 확보
요약 요청이 문서 요약해줘.회의 보고용 요약. 실행안과 리스크 중심.목적 지향적 요약
질문 생성이 주제로 질문 만들어줘.고등학생 토론 수업용. 찬반 유도 질문사고 유도형 질문
글쓰기 대행블로그 글 써줘.나는 건강 코치고, 직장인 대상 스트레스 관리 팁이야.화자 정체성 + 청중 맞춤

🔚 결론: 사고의 파트너 LLM과 주체적 사고자인 나.

결국 프롬프트는 LLM과 내가 그 상황에 빠져드는 협력적 학습 구조다.

프롬프트를 단순 요청이 아니라
상황을 구성하는 지적 설계물로 바라볼 때,
우리는 LLM를 가장 인간적으로 활용할 수 있다.

위에서 언급한 게리 클라인 교수의 소방관의 전문성에 대한 연구를 다룬 글( https://dub.sh/6Qu6X43 )에서, 이런 표현이 나온다.

The fire chief insisted he didn’t make decisions. This was going to be a problem.

위 표현 처럼, 우리는 LLM과 대화를 통해 판단을 잘 하기 위해서는 “그저 그 문제 상황속으로 걸어 들어가는 경험” 을 먼저 할 필요가 있다.

그리고 우린 그런 상황을 감지 할 수 있는 능력을 가지고 있다. 예를 들어, 다음 두 사진을 비교 할 때, 알 수 있다.

무엇이 더 협력 적이고, 좋은 대화인지.

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📘 프롬프트 엔지니어링이 아니라 콘텍스트 엔지니어링 이라고? 47
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📘 프롬프트 엔지니어링이 아니라 콘텍스트 엔지니어링 이라고? 48

LLM의 할루시네이션은 관리하는거다

작성자:
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🧠 왜 우리는 LLM의 환상을 없애지 않는가

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Llm의 할루시네이션은 관리하는거다 51

― 관리 가능한 LLM 추론 전략(Mitigatable Reasoning) 이라는 현실적 선택

1. 문제 제기: 왜 “사고처럼 보이는 것”이 문제가 되는가?

대형 언어모델(LLM)은 사고하지 않는다.

그러나 인간은 그 출력을 보면 자꾸 ‘사고하고 있는 것처럼’ 느낀다.

그 이유는 간단하다: LLM이 생성하는 문장이 정돈된 reasoning 구조, 인과적 언어 흐름, 판단의 흔적을 담고 있기 때문이다.

이것이 우리가 말하는 “환상(illusion)”이다.

그리고 이 환상은 LLM이 사고하는 것처럼 보이게 만들며,

종종 사실이 아닌 정보(=hallucination)도 ‘사실처럼’ 인식되게 만든다.

그래서 많은 기술자와 정책 결정자들은 다음과 같이 생각한다:

“이 환상을 제거해야 한다. 착각은 위험하니까.”

하지만 정말 그럴까?

우리가 진짜 해야 할 일은 환상을 없애는 것일까, 아니면 그 환상을 다루는 능력을 설계하는 것일까?

2. 핵심 전환: 환상은 제거 대상이 아니라 관리 대상

“LLM이 사고하는 것처럼 보이게 만드는 언어 구조”는 단순한 부작용이 아니다.

그것은 LLM이 유용하게 작동하기 위한 핵심 메커니즘 중 하나다.

《The Illusion of Thinking》 논문은 이를 명확히 보여준다:

CoT(Chain of Thought) 구조는 실제 reasoning을 반영하지 않는다.

그러나 인간은 그것이 있을 때 신뢰하고, 설명 가능하다고 느끼며, 협업 가능하다고 판단한다.

사고의 실체보다, 사고처럼 보이는 외양이 실질적 상호작용을 만든다.

이것이 “일루전이 곧 인터페이스”라는 인지적 전환의 시작점이다.

따라서 우리는 이제 이렇게 말해야 한다:

“LLM의 환상은 없앨 수 없다. 없애서도 안 된다.

그 대신 우리는 그것을 관리 가능한 형태로 설계해야 한다.”

3. 정의: “관리 가능한 추론 전략”이란?

관리 가능한 추론(Mitigatable Reasoning)이란,

LLM이 생성하는 reasoning trace(사고처럼 보이는 문장 구조)를 다음과 같은 기준 아래 제어하는 전략이다:

요소관리 기준
투명성추론 과정이 단계별로 드러나고 검토 가능할 것
검증성외부 근거 또는 사용자 피드백을 통해 보완 가능할 것
상호작용성사용자가 질문·수정·반론을 통해 개입 가능할 것
책임 분산성최종 판단이 모델이 아닌 사용자 또는 외부 시스템과 공유될 것

이 전략은 환상을 억제하려는 시도가 아니라,

그 환상이 인간과 기계 사이에서 기능하도록 만드는 설계 방법이다.

4. 기술적 구조: 왜 “예방”이 아닌 “관리”인가?

LLM은 다음과 같은 구조로 동작한다:

입력 → 언어적 확률 조합 → 출력  

       ↘ 사실 검증 없음 ↙

이 과정에서:

  • 사실 기반이 아닌 언어 패턴이 우선되고
  • 잘못된 정보조차 매우 자연스러운 문장으로 표현된다
  • 그 결과, 사고처럼 보이지만 잘못된 문장이 생성된다

하지만 그 문장은 다음과 같은 특징도 함께 갖는다:

  • 논리 단계가 있고
  • 인과성이 있고
  • 설명 구조를 지니고 있어,
  • 사용자가 비판적으로 읽고 수정할 수 있다

→ 이것이 바로 관리 가능한 구조로 설계된 일루전이다.

5. 결론: LLM과 함께 사고한다는 것

우리는 LLM이 진짜 사고한다고 믿어서는 안 된다.

하지만 그 모델이 사고하는 것처럼 보이게 만드는 언어 구조 위에서,

우리는 진짜 사고를 할 수 있다.

이때 필요한 것은 사고를 흉내낸 출력이 아니라,

그 출력을 비판적으로 검토하고, 조절하며, 협업할 수 있는 사용자 구조와 시스템 설계다.

이것이 바로 “관리 가능한 LLM 추론 전략”이 필요한 합리적인 이유다.

✅ 요약

“우리는 환상을 없애는 것이 아니라, 그 위에서 사고를 구성한다.”

“LLM은 사고하지 않지만, 그 언어 구조를 통해 우리는 사고할 수 있다.”

📘 이 관점은 다음과 같은 방향으로 확장될 수 있다:

  • 교육 커리큘럼: “AI와 함께 사고하는 법: 착각 위에서 생각하기”
  • 디자인 가이드: “환상에 근거한 설명성 설계”
  • 정책 권고: “AI 신뢰성은 검증보다 조정이다”
  • 프롬프트 전략: “환상을 이용한 고차원 추론 유도 방식”

사고의 외양, 추론의 환상, 그리고 인지적 한계의 진단

작성자:

📘 《The Illusion of Thinking》 큐레이션 에세이

― 사고의 외양, 추론의 환상, 그리고 인지적 한계의 진단

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사고의 외양, 추론의 환상, 그리고 인지적 한계의 진단 53

LLM 은 “보기엔 생각하는 것 같다”

현대의 대형 언어모델(LLM)은 그저 문장을 생성하는 도구를 넘어서, 마치 인간처럼 사고하고 판단하는 듯한 인상을 주고 있다. 우리는 이제 모델에게 논리적 추론을 시키고, 스스로 근거를 설명하게 하며, 일련의 사고 흐름을 명시적으로 출력하도록 유도한다. 대표적인 방식이 바로 Chain-of-Thought(CoT) 추론이다. 이 방식은 추론 과정 자체를 언어적으로 드러내게 만들며, 그 구조를 분석하고 검토할 수 있게 한다는 점에서 ‘사고의 외양’을 가능하게 한다. 하지만 이 논문 《The Illusion of Thinking》은 바로 이 지점에서 매우 근본적인 질문을 던진다.

“그 외양은 진짜 사고일까, 혹은 사고처럼 보이게 만든 환상일 뿐일까?”

추론모델은 복잡성이 높아지면 추론을 포기한다(?)

이 논문은 CoT와 같은 추론 방식이 실제로 얼마나 사고적인지를 측정하기 위해, 매우 정교하게 설계된 실험 환경을 제안한다. 단순히 정답률을 측정하는 기존의 벤치마크 평가 방식을 넘어서, 이 논문은 문제의 ‘복잡성’을 통제 가능한 변수로 조작하며, 그에 따라 LLM이 생성하는 reasoning trace—즉 사고의 흐름이 어떻게 변화하는지를 분석한다. 실험 결과는 놀랍다. 복잡도가 일정 수준을 넘어서자, LLM은 충분한 토큰 예산에도 불구하고 오히려 reasoning trace를 줄이고, 경우에 따라서는 아예 추론을 포기한 것처럼 보이는 구조적 collapse를 보인다. 마치 사람이 “모르겠다”며 생각을 멈추는 듯한 상태로 진입하는 것이다.

전문가의 인지과정처럼 바라보자

이 지점에서 이 논문은 단순한 모델 성능 평가를 넘어서, 인지과학적 해석의 대상이 된다. 특히 Naturalistic Decision Making(NDM), Recognition-Primed Decision(RPD) 모델, 그리고 Cognitive Task Analysis(CTA)의 프레임을 적용해 이 논문의 인지적 구조를 읽어보면, LLM이 사고하는 듯한 외양을 유지하는 과정 자체가 하나의 ‘시뮬레이션된 판단 구조’라는 것을 알 수 있다.

RPD 모델에 따르면 전문가들은 상황을 빠르게 인식하고, 과거의 경험 패턴과 매칭시켜 즉시 판단을 내린다(RPD 1형). 그러나 새로운 복잡한 상황이 등장하면, 전문가들은 시뮬레이션을 통해 가능한 결과를 예측하고, 필요에 따라 기존의 판단 구조를 재구성하거나 전략을 전환한다(RPD 2형/3형). 이 논문에서 LLM은 명백히 RPD 1형에 가까운 구조로 작동하고 있다. 즉, 익숙한 문제 상황에서는 reasoning trace를 생성해내지만, 복잡도가 증가하면 더 이상 패턴 재현이 작동하지 않기 때문에 reasoning이 무너진다. 인간 전문가라면 이 지점에서 판단을 재구성하거나 문제를 다시 인식하려고 시도하겠지만, LLM은 그런 전략 전환 능력을 보이지 않는다. 이는 reasoning trace가 단지 사고의 징후처럼 보일 뿐, 실제 사고는 아니라는 것을 보여준다.

또한 CTA 관점에서 보면, reasoning trace는 일종의 인지 전략(output strategy)으로 볼 수 있다. 그러나 이 전략은 문제 복잡성이 증가함에 따라 전환(shift)되어야 한다. 즉, reasoning의 길이를 늘리는 것이 아니라, reasoning의 구조를 바꾸어야 하는 지점이 온다는 것이다. 그러나 LLM은 그 전환을 감지하거나 실행하지 못한다. reasoning trace는 계속해서 동일한 패턴을 반복하거나, 그 자체가 붕괴되면서 추론은 사실상 멈추게 된다. 이 현상은 사고의 환상—the illusion of thinking—을 그대로 드러낸다.

그럼에도 불구하고, 이 환상은 무용하지 않다. 오히려 이 논문이 시사하는 가장 역설적인 인사이트는 다음과 같다:

“사고의 환상은 우리가 LLM을 사고 파트너로 대하게 만드는 전제 조건이다.”

다시 말해, reasoning trace는 그 자체가 사고가 아닐지라도, 인간 사용자로 하여금 ‘이 모델이 사고 중이다’라는 인식을 만들어내는 장치로 작동한다. 이는 곧 시뮬레이션 기반 인지(simulation-based cognition)의 핵심과도 맞닿아 있다. 인간 뇌는 사실과 상상을 구분하지 못할 때가 많으며, 오히려 이 특성 덕분에 미래 상황을 시뮬레이션하거나, 경험하지 않은 문제를 판단할 수 있다. LLM이 보여주는 reasoning trace가 우리가 믿을 수 있는 ‘생각의 징후’로 기능할 수 있는 것은 바로 이 때문이며, 그 외양을 잃게 되면 우리는 LLM을 판단의 파트너로 신뢰하지 않게 된다.

결국 이 논문은 기술적 평가를 넘어서, 인지적 환상과 판단 구조의 경계를 진단하는 시도다. 이 진단은 LLM을 어떻게 설계하고, 어떻게 평가하며, 어떤 상황에 어떻게 활용해야 할지에 대한 새로운 인지적 지도를 제공한다. 우리는 이 논문을 단지 LLM의 한계를 밝힌 글로 읽는 것이 아니라, 인간–기계 협업이 사고와 환상의 경계에서 어떻게 작동하는지를 드러낸 ‘판단 구조의 해부학’으로 읽을 필요가 있다.

📌 마무리: LLM이 사고 하는 것처럼 보여주지만,  LLM 사고하지 않는다. 우리가 그걸 “사고 한다”고 착각하게 한다.

“LLM은 사고하지 않는다. 그러나 사고하는 것처럼 보일 수 있다. 이때 reasoning trace는 실제 사고가 아니라, 인간이 사고 중이라는 환상을 유지하게 만드는 인지적 외형이다. 이 환상이 무너질 때, 추론도 무너진다. 그러나 바로 이 환상 덕분에 우리는 추론을 LLM과 시작할 수 있다.”

(논문 링크)https://dub.sh/8uDj14P

이 글은 NDM EXPERTISE AGENTS와 해경(고경만)이 협력하여 작성하였습니다

왜 SMART 목표만으로는 충분하지 않을까요?

작성자:
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스스로 이루는 사람이 되는 방법, “되는 경험”

(되는 경험을 만드는, 나로부터 시작하기 간략 소개)

우리에게는 되는 경험이 중요해요.

많은 사람들이 다음과 같은 방법으로 목표를 세웁니다:

SMART 목표

  • S (Specific): 구체적인 목표 설정
  • M (Measurable): 측정 가능성 확보
  • A (Achievable): 달성 가능한 목표 설정
  • R (Relevant): 관련성 있는 목표
  • T (Time-bound): 기한이 있는 목표

그러나 SMART 한 계획을 세운뒤에는 이렇게 말합니다:

  • “계획은 완벽했는데, 왜 실패했을까?”
  • “SMART한 목표를 세웠는데도 왜 멈췄을까?”
  • “나는 의지가 약한 걸까?”

사실은 여기에 있습니다.

SMART 목표만으로는 “실행”을 담보할 수 없습니다.

왜냐하면, SMART는 목표를 “어떻게” 설정할지 알려주지만:

  • “왜” 그것이 중요한지
  • “어떻게” 몰입할지
  • “실제로” 실행할지는 알려주지 않기 때문입니다.

SMART vs. MCII: 무엇이 다를까요?

기준SMART 목표MCII 전략 (스스로 이루는 사람이 되는 방법)
목표 설정구체적이고 측정 가능한 목표 설정내적 동기와 연결된 “내가 진짜 원하는 목표” 발견
동기 부여결과 중심적 동기 (외적 요인 중심)목표 달성 후의 “나”를 상상하며 강력한 내적 동기 형성
실행 전략계획 중심적 접근 (할 일 목록 작성)If-Then 전략으로 실행을 자동화하여 실제 행동으로 전환
장애물 극복장애물에 대한 대비 미흡예상 장애물 탐색 및 극복 전략 수립으로 실패 가능성 최소화
몰입 경험결과 달성에만 집중 (과정에서의 몰입 부족)과정에서의 몰입 경험 설계로 목표 달성 과정 자체를 즐길 수 있도록 유도
지속 가능성단기 성과 지향적내적 동기 기반의 장기적 지속 가능성 제공

프로그램 핵심 단계 (과학적인 MCII 프레임워크 기반)

  1. 내가 진짜 원하는 것(Wish)을 찾는다
  • “나는 왜 이걸 이루고 싶은 걸까?”
  • 목표에 내적 동기를 연결할 때, 실행력이 생깁니다.
  1. 목표 달성 후의 나(Outcome)를 상상한다
  • “목표를 달성한 나는 어떤 모습일까?”
  • 생생하게 그려지는 미래는 강력한 추진력을 만듭니다.
  1. 나를 가로막을 장애물(Obstacle)을 찾는다
  • “나는 언제 멈추게 될까?”
  • 실패할 이유를 미리 찾고 대비하면 두려움이 줄어듭니다.
  1. 실행을 자동화하는 전략 (Implementation Intentions)
  • If-Then 전략 예시:
    • If: “의욕이 떨어질 때,” Then: “나는 목표 달성 후의 나를 떠올리며 10분만 집중한다.”
    • If: “포기하고 싶을 때,” Then: “성공한 내 모습을 떠올리며 심호흡 후 다시 시작한다.”

이렇게 하면, 결정 피로 없이 되는 경험을 느낄 수 있습니다.

이 프로그램은 이런 분들에게 추천합니다:

  • SMART한 계획을 세웠지만, 실행은 되지 않는 분
  • 목표를 향해 나아가다 멈추기를 반복했던 분
  • 의지와 동기 부여를 지속하고 싶은 분
  • 실패의 두려움 없이 실행할 수 있는 전략을 배우고 싶은 분
  • 내적 동기와 몰입을 통해 자연스럽게 성과를 내고 싶은 분

프로그램 세부 안내

  • 기간: 3개월
  • 진행 방식: 주차별 몰입 세션 + 개인 실행 전략 설계
  • 가격: 210,000원 (3개월)
  • 신청하기: 지금 바로 신청하기

마지막으로 묻겠습니다.

“어려워도, 되는 경험 해보고 싶지 않으세요??”

우리에게 중요한건 목표가 아니에요. 이제는 목표를 향한 되는 몰입을 경험해 보세요.

그 경험이, 변화를 시작 시킵니다.