🎯 문제를 정의하는 자가 AI를 이긴다

🧠 디자인 씽킹과 생성형 AI의 시대

- 우리가 잊지 말아야 할 단 하나의 역량

요즘 많은 기업들이 생성형 AI(Gen AI)를 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 고민합니다. 특히 교육 현장이나 조직 내부 혁신 활동에 AI를 접목하려는 시도들이 활발하게 일어나고 있습니다. 하지만 최근 맥킨지에서 발표한 보고서(When will we see mass adoption of Gen AI?)는 아주 중요한 질문을 던집니다:

"우리가 저지르는 가장 큰 실수는 AI를 위해 AI를 생각하는 것입니다.
결코 사라지지 않을 것은 인간이 정말 잘하는 일,

즉 문제를 명확하게 표현하는 일입니다."

이 말은 우리에게 매우 중요한 통찰을 줍니다. AI가 아이디어를 생성하고, 분석을 도와주고, 다양한 시각을 제시해줄 수는 있지만, 무엇이 진짜 문제인지 정의하는 일은 결국 사람의 몫입니다.

얼마전 피플앤인사이트 디자인씽킹랩에서 진행한 ‘AIx디자인 씽킹 세미나’후기에서도 비슷한 이야기를 드렸습니다.

“여전히 AI시대에도 좋은 질문을 하고, AI결과물에 대한 선택과 판단을 하는 것은 사람이 몫이며, 오히려 디자인 씽킹을 잘 다루는 사람이 여전히 필요하다는 것을 다시한번 느끼에 된 세미나였습니다.”

(세미나 후기 다시보기: https://stib.ee/CRuG)

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🙋‍♀️ 우리가 해야 할 질문은 ‘AI로 무엇을 할 수 있을까?’가 아니라

→ ‘진짜 문제는 무엇이고, 그것을 해결하기 위해 AI는 어떤 도구가 될 수 있을까?’입니다.

디자인 씽킹의 본질은 바로 문제 정의입니다. 관찰과 공감을 통해 보이지 않는 니즈를 발견하고, 이를 명확한 문제로 재구성하는 것이 우리가 해야 할 가장 중요한 일입니다. 그리고 지금 이 시점, 생성형 AI와 함께 일하는 능력보다 중요한 것은 "생성형 AI에게 무엇을 요청할 것인가"를 결정할 수 있는 힘, 즉 정확한 문제 정의 능력입니다.

📌 맥킨지가 보는 생성형 AI 채택의 현재와 미래

채택 속도: 생성형 AI의 채택은 예상보다 느리게 진행되고 있습니다. 이는 기술 자체보다는 사용자와 조직이 이를 효과적으로 활용하는 방법을 배우는 데 시간이 걸리기 때문입니다.
소비자 vs. 기업: 소비자와 소규모 비즈니스에서는 생성형 AI의 채택이 빠르게 이루어지고 있습니다. 예를 들어, ChatGPT는 출시 후 두 달 만에 월간 활성 사용자 수 1억 명을 돌파했습니다. 반면, 기업에서는 데이터 보안, 법적 문제, 내부 승인 절차 등으로 인해 채택이 더디게 진행되고 있습니다.
AI의 역할: 생성형 AI는 단순한 도구를 넘어 인간의 창의성과 생산성을 증폭시키는 '디지털 동료'로 자리매김할 것으로 예상됩니다. 이는 인간과 AI가 협력하여 더 나은 결과를 도출하는 하이브리드 조직 모델로의 전환을 의미합니다.
문제 정의의 중요성: AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 명확한 문제 정의가 필수적입니다. 기술 자체보다도 해결하려는 문제를 정확히 이해하고 정의하는 인간의 능력이 더욱 중요해지고 있습니다.
미래의 리더십: AI와 함께 일하는 시대에는 전략적 사고와 효과적인 커뮤니케이션 능력이 리더에게 더욱 중요해집니다. AI를 활용하여 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고, 창의적인 아이디어를 도출하며, 조직을 효과적으로 이끌 수 있는 능력이 요구됩니다.

(출처: 맥킨지, When will we see mass adoption of gen AI?)

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