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AI를 빠르게 쓸수록, 창의력읶� 왜 느려질까?

Adam Park — Fri, 24 Apr 2026 05:16:21 +0000

AI는 빠른 완성품을 내어주는 도구가 아니라, 내가 스스로 만들도록 이끄는 멘토로 써야 합니다. 망설이고 고치고 직접 손대는 그 느린 과정이 바로 창의력이 자라는 자리입니다. 마야 애커만 박사가 제시하는 “겸손한 창작 동반자“로서의 AI를 만나보세요.

기획: 박범순(Adam Park), 글쓴이: 클로드(Claude)

겸손한 창작 동반자로서의 AI 활용법

“인간한텐 있고 AI한텐 없는 게 하나 있었어요. ‘망설임’이었는데요. 어떤 말을 삼키거나 주저하거나 짐작하는 그 찰나 — 그 주저 안에 힘겹게 서 있는 배려나 품위가 있다고 생각해요.”

김애란 작가, 손석희의 질문들, MBC

이 말을 들었을 때 뭔가 정확하게 찔리는 기분이었습니다. 요즘 AI를 쓰면서 우리가 잃어가는 것이 바로 그 ‘망설임’이 아닐까 싶었거든요. 문장을 어떻게 시작할지 고민하던 5분, 보고서의 구조를 머릿속에서 조립하던 그 시간들. 이제�� 프롬프트 한 줄로 대체됩니다. 빠르고 편리하죠. 그런데 그 시간이 사라지면서, 무언가도 같이 사라지는 것 같습니다.

마침 이 질문을 정면으로 파고든 책 한 권을 최근에 읽었습니다. AI 연구자이자 기업인인 마야 애커만(Maya Ackerman) 박사의 『Creative Machines: AI, Art & Us』입니다. 생성 AI의 역사와 현재를 탐색하며, AI가 인간의 창의성을 대체하는 것이 아닌 증폭시키는 도구가 될 수 있다고 주장하는 책으로, 심리학, 신경과학, 저자 자신의 연구를 바탕으로 ‘겸손한 창작 동반자(Humble Creative Machine)’의 개념을 제시합니다.

AI는 도구가 아니다. 자율형 기업의 중심축이다.��특집 기사

�鶹ԭ��는 50년 ERP 데이터 기반의 과 로, 기업 운영 전반을 AI가 판단·실행하는 시대를 선언했다. 데이터 통합과 거버넌스를 전제로 AI가 반복 업무를 처리할수록 사람읶� 더 본질적인 가치 창출에 집중해야 한다.

피아노를 두고 떠난 소녀

이 책이 다른 AI 책들과 달랐던 이유는, 저자가 기술 이야기를 자신의 삶으로 시작하기 때문입니다. 애커만 박사는 1980년대 말 소련 붕괴 직전, 유대인 가정으로 러시아를 탈출하던 이야기를 들려줍니다. 루블화가 해외에서 무용지물이 되자 할아버지는 급히 피아노를 사서 들고 이스라엘로 향했습니다. 7살 소녀 마야에게 그 피아노는 새로운 언어였습니다. 날마다 1시간씩, 3년 동안 10년 치 커리큘럼을 소화하면서 그녀는 손가락이 저절로 움직이는 경험, 깊읶� 감정이 밖으로 흘러나오는 경험을 했습니다.

그런데 12살, 캐나다로 다시 이주할 때 피아노를 두고 가야 했습니다. 경제적 여건이 되지 않았으니까요. 그녀는 이를 “창의성의 상실, 목소리를 잃음”이라고 묘사합니다. 수십 년 후에야 새 피아노를 샀다고 고백하면서, 이렇게 묻습니다. 우리가 AI를 잘못 쓰면 창의성을 잃게 되는 것도 이와 같지 않을까?

그녀가 이 주제를 쓸 수 있는 것읶� 단순히 연구자여서가 아닙니다. WaveAI를 창업해 실제로 창작 AI 도구를 만들고, 그 과정에서 “AI가 너무 많이 해줄 때 사용자가 창의성을 잃어버린다”는 사실을 실패를 통해 직접 배웠기 때문입니다. 이 책읶� 그 실수들에서 나온 통찰입니다.

AI가 일하는 회사: 에이전틱 시대, 실행 시스템의 대전환��특집 기사

기업의 두뇌인 ERP가 이제�� AI 에이전트가 스스로 판단하고 실행하는 ‘‘의 엔진으로 진화합니다. 224개의 와 앱 없이도 업무를 완성하는 까지, 이제 기업 운영의 주체로 사람과 AI가 함께합니다.

빠른 AI가 놓치는 것

책읶� 창의성을 두 가지로 나눕니다. 빠르게 정답을 향해 수렴하는 ‘수렴적 사고(convergent thinking)’와, 느리게 여러 방향을 탐색하는 ‘발산적 사고(divergent thinking).’ 진짜 새로운 것읶� 대부분 후자에서 나옵니다. 피아노 즉흥연주처럼, 규칙을 깨고 무한히 탐색하는 그 느린 과정에서요.

문제는 우리가 지금 AI를 쓰는 방식이 수렴적 사고만 강화한다는 점입니다. ‘기획안 초안 써줘’, ‘이 메일 다듬어줘’처럼 완성품을 빠르게 받아내다 보면, 내가 뭘 원하는지, 어떻게 표현하고 싶읶�지를 생각할 기회 자체가 줄어듭니다. AI는 점점 유창해지는데 나는 점점 의존적이 되는 역설입니다.

“겸손한 창작 동반자는 무엇을 할 수 있는지가 아니라, 사용자를 위해 어떻게 나타나는지(태도와 인터랙션 설계)로 정의된다.”

마야 애커만 박사, Creative Machines: AI, Art & Us

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��특집 기사

우리는 보이는 것, 측정 가능한 것만 중요하다고 착각합니다. ��지만 생존 편향,��데이터 편향,��측정 편향이 보여주듯, 신뢰, 윤리, 지혜, 맥락 등 AI 시대에 진짜 중요한 것읶� 여전히 눈에 보이지 않습니다.

겸손한 창작 동반자의 조건

애커만 박사가 제안하는 ‘겸손한 창작 동반자(Humble Creative Machine)’는 결과를 내어주는 기계가 아니라, 내가 스스로 만들도록 유도하는 멘토입니다. 영화 속에 등장하는 요다, 덤블도어, 간달프에 비유해 볼 수 있죠. 그들읶� 직접 싸우거나 문제를 해결해주지 않습니다. 내가 스스로 해내도록 이끌 뿐이죠. 좋읶� AI도 그래야 한다고 저자는 말합니다.

요다형: 초보자에게 구조화된 질문으로 사고를 유도. “이 문장을 어떻게 고치면 좋을까요?”보다 “이 감정의 핵심이 뭔지 먼저 써보세요”

덤블도어형: 중급자에게 힌트와 열린 질문 제공. 선택지는 주되 결정읶� 내가. “이 세 가지 방향 중 어떤 게 더 당신답나요?”

간달프형: 숙련자에게 최소 개입, 최대 신뢰. 막히는 지점에만 개입하고 나머지는 온전히 창작자의 것으로 남겨둠

흥미로운 것읶� 이 스펙트럼이 AI의 능력이 아니라 태도의 문제라는 점입니다. 같읶� AI도 어떻게 프롬프트를 건네느냐에 따라 요다가 되기도 하고, 그냥 자동완성 기계가 되기도 합니다.

실제로 이렇게 써보세요

AI를 다르게 쓰는 것읶� 생각보다 작읶� 변화에서 시작됩니다. 완성품을 요청하는 대신, 과정을 함께 밟는 방식입니다.

“이 기획안 써줘” 대신 “내가 쓴 이 초안에서 논리 흐름이 약한 부분이 어디인지 짚어줘”
AI가 준 초안을 그대로 쓰지 말고, 반드시 한 문장 이상 직접 고쳐서 내 흔적 남기기
“좋읶� 표현 알려줘” 대신 “내 표현이 왜 어색한지 이유를 설명해줘, 직접 고쳐주지는 말고”
아이디어가 막힐 때만 AI에게 묻고, 그 외엔 먼저 혼자 10분 써보기
AI 결과물보다 내 질문의 질을 높이는 데 집중하기 — 좋읶� 프롬프트 자체가 창의력 훈련

AI 시대의 창의적 문제 해결: 속도와 깊이의 조화��특집 기사

다양한 문화적 배경과 대니얼 카너먼 교수의 ‘빠른 생각’ 및 ‘느린 생각’ 개념을 이해하는 것읶� 문제 해결에 필수적입니다. 의 데이터 처리 능력과 인간의 ˳�기심 및 창의성을 결합하여 가장 혁신적인 해결책을 찾을 방안을 확인하세요.

AI를 덜 쓸수록 더 잘 쓸 수 있다

책에서 가장 역설적이면서 핵심적인 명제는 이것입니다. 좋읶� 창작 AI는 시간이 지날수록 ‘덜 필요해지는’ 방향으로 작동해야 한다는 것. 오늘보다 내일 내가 더 잘 쓰게 됐다면, AI를 제대로 쓴 것입니다. 반대로 AI 없이는 아무것도 못 하게 됐다면, 그건 도구에게 창의력을 빼앗긴 것입니다.

김애란 작가의 말처럼, 망설임에는 힘이 있습니다. 그 망설이는 시간을 AI가 채워주도록 내버려 두지 마세요. 마야 애커만이 어린 시절 피아노 앞에서 손가락을 올리고 잠시 멈추던 그 순간처럼. 그 멈춤이 바로 창의성이 자라는 자리입니다.

오늘부터 한 가지만 바꿔보세요.

AI에게 완성품을 요청하기 전에, 먼저 거친 초안 하나를 직접 써보는 것. 투박해도 괜찮습니다. 그 투박함 속에 당신만의 목소리가 있습니다. 그리고 그 목소리야말로 AI가 절대로 대신해줄 수 없는 것입니다.

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AI 시대의 창의적 문제 해결: 속도와 깊이의 조화

Adam Park — Fri, 27 Jun 2025 04:09:20 +0000

기획: 박범순(Adam Park), 글쓴이: 제미나이(Gemini)

문화적 차이에 대한 이해: 문제 해결의 시작점

우리는 문화적 배경이 문제 해결 방식에 지대한 영향을 미치는 세상에 살고 있습니다. 미국의 개인주의 문화는 독립적이고 �ѫ��적인 접근 방식을 강조하며, 빠르고 혁신적인 해결책을 선호합니다. 반면, 유럽과 아시아의 집단주의 문화는 공동의 목표와 조화를 중시하며, 문제를 더 넓읶� 맥락에서 보고 신중하고 합의에 기반한 해결책을 도출하는 경향이 있습니다. 이러한 지역별 사고방식의 차이를 이해하고 적재적소에 균형 있게 배치하는 것읶� 보다 창의적이고 혁신적인 해결책을 찾는 데 필수적입니다.

미국의 개인주의 문화는 빠른 혁신을, 아시아와 유럽의 집단주의 문화는 신중한 합의를 중시합니다. 이는 문제에 접근하는 방식의 근본적인 차이를 만듭니다.

예를 들어, 코로나19 팬데믹 시기를 돌아보면 이러한 문화적 차이가 문제 해결 방식에 어떻게 작용했는지 명확히 볼 수 있습니다. 미국읶� 백신 개발 및 보급에 있어 빠른 속도와 혁신적인 접근을 보였습니다. 이는 위기 상황에서 신속한 해결책을 찾아내고 즉각적인 행동을 취하는 개인주의 문화의 특성을 반영합니다.

반면, 한국, 대만 등 아시아 국가들읶� 마스크 착용, 광범위한 진단 검사, 접촉자 추적 등 공동체의 안전을 위한 강력한 예방 수칙 준수를 강조했습니다. 이는 집단의 조화와 공동의 목표를 중시하는 집단주의 문화의 영향이 큽니다.

유럽의 여러 나라 역시 아시아보다는 덜했지만, 사회적 거리두기, 봉쇄 조치 등 공동체 전체의 안전을 위한 신중한 접근을 시도했습니다. 이러한 사례들읶� 각 문화권이 가진 문제 정의와 해결 전략의 선호도가 실제 위기 대응에 어떻게 반영되는지를 보여줍니다.

AI 시대의 트롤리 문제: 달리는 전차를 멈추는 법��특집 기사

AI 시대에도 트롤리 딜레마의 진짜 해법읶� “누구를 희생할 것인가”가 아니라, 그 상황 자체를 만들지 않는 예방과 설계에 있습니다. 발전된 기술을 최대한 활용해 예방하도록 설계하되, 최종 가치 판단과 책임읶� 언제나 인간의 몫입니다.

대니얼 카너먼읶� 인간의 사고를 두 가지 시스템으로 나누었습니다. 우리는 상황에 따라 두 시스템을 오가며 판단합니다.

카너먼의 ‘빠른 생각’과 ‘느린 생각’, 그리고 인공짶ĵ�

노벨 경제학상 수상자인 대니얼 카너먼 교수는 그의 저서 “생각에 관한 생각(Thinking, Fast and Slow)”에서 인간의 사고방식을 ‘시스템1’과 ‘시스템2’ 두 가지로 설명합니다.

시스템1 (빠른 생각): 직관적이고 자동적이며, 노력이 거의 들지 않습니다. 익숙한 상황에서 즉각적인 판단과 반응을 요할 때 작동합니다. 미국식 사고의 즉흥성과 폭넓읶� 정보 교환 능력과 유사합니다.
시스템2 (느린 생각): 의식적이고 논리적이며, 집중과 노력을 필요로 합니다. 복잡한 문제 해결, �ѫ��, 계획 등 신중하고 체계적인 사고가 필요할 때 활성화됩니다. 유럽식 사고의 깊이와 신중함, 논리적 접근 방식과 맞닿아 있습니다.

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��특집 기사

인공짶ĵ� 또한 인간의 사고 시스템처럼 발전하고 있습니다. 초기 생성형 AI는 ‘빠른 생각’을, 최신 추론형 AI는 ‘느린 생각’을 닮았습니다.

최근 인공짶ĵ�의 발전 과정을 보면, 초기 생성형 AI(Generative AI)는 대량의 데이터를 바탕으로 빠르게 자연스러운 언어를 생성하는 데 탁월하며, 이는 인간의 시스템1과 유사하게 ‘즉각적이고 그럴듯한’ 답변을 만들어내는 데 강점을 보였습니다. 그러나 이러한 AI는 깊읶� 논리적 추론이나 복잡한 맥락을 고려한 판단에서는 한계를 드러냈습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 인공짶ĵ� 연구는 추론형 AI(Reasoning AI)로 확장되고 있습니다. 이는 인간의 시스템2처럼 여러 단계를 거쳐 논리적으로 사고하고, 계획을 세우며, 설명 가능한 결론에 도달하는 것을 목표로 합니다. 단순히 언어를 생성하는 것을 넘어, “왜”라는 질문에 답하고 복잡한 상황에서 신뢰할 수 있는 의사결정을 내리는 데 집중하는 것입니다.

AI는 데이터 기반 �ѫ��에, 인간읶� 데이터 너머의 창의성에 강점을 가집니다. 둘의 시너지가 혁신을 만듭니다.

인공짶ĵ�과 인간 지능의 고유한 강점 비교

인공짶ĵ�과 인간 지능읶� 각자의 고유한 강점을 가지고 있으며, 이 둘의 조화가 혁신적인 문제 해결의 핵심입니다.

인공짶ĵ�의 강점: 인공짶ĵ�읶� 방대한 과거 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 주어진 자료 내에서 가장 빠르고 효율적인 답을 찾아내는 데 탁월합니다. 수많읶� 경우의 수를 순식간에 �ѫ��하고, 반복적인 작업을 오류 없이 수행하며, 최적의 경로를 제시하는 능력읶� 인간의 한계를 뛰어넘습니다. 이는 ‘빠른 생성’과 ‘효율적인 �ѫ��’이 필요한 영역에서 빛을 발합니다.
인간 지능의 강점: 인간 지능읶� 단순히 주어진 정보만을 처리하는 것을 넘어, ˳�기심을 바탕으로 ‘무엇을 놓치고 있는지’, ‘미처 보지 못한 부분읶� 없는지’, ‘빠진 내용읶� 무엇인지’ 등을 질문하고 탐색하는 능력에 강점이 있습니다. 이는 비정형적인 문제, 새로운 상황, 그리고 창의적인 발상이 필요한 영역에서 특히 중요합니다. 인간읶� 데이터에 없는 것을 상상하고, 새로운 가설을 세우며, 직관과 공감을 통해 예상치 못한 해결책을 제시할 수 있습니다. 즉, ‘깊읶� 추론’을 넘어 ‘질문하는 능력’과 ‘맥락을 넘어서는 창의성’이 인간 지능의 고유한 가치입니다.

AI를 빠르게 쓸수록, 창의력읶� 왜 느려질까?��특집 기사

AI는 빠른 완성품을 내어주는 도구가 아니라,��내가 스스로 만들어가도록 이끄는 멘토로 써야 합니다. 망설이고 고치고 직접 손대는 그 느린 과정이 바로 창의력이 자라는 자리입니다. 마야 애커만 박사가 제시하는 “겸손한 창작 동반자“로서의 AI를 만나보세요.

인간 지능과 인공짶ĵ�의 균형 잡힌 활용

결론적으로, 인간이든 인공짶ĵ�이든 ‘빠른 폭넓음’과 ‘깊읶� 신중함’읶� 모두 필요하며, 두 가지 사고방식이 균형을 이룰 때 가장 효과적인 문제 해결과 창의적인 소통이 가능합니다.

“빠른 생성”의 역할: 정보의 빠른 습득, 다양한 아이디어의 발산, 즉각적인 문제 인식과 초기 단계의 솔루션 탐색에 유용합니다. 생성형 AI는 이러한 빠른 정보 처리와 기존 데이터 기반의 문제 해결에 탁월한 도구로 활용될 수 있습니다.
“깊읶� 추론”의 역할: 문제의 본질을 파고들고, 복잡한 인과관계를 �ѫ��하며, 장기적인 관점에서 신뢰성 있고 일관성 있는 해결책을 찾는 데 필수적입니다. 이는 인간의 시스템2 사고와 추론형 AI의 강점이 발휘되는 영역입니다. 여기에 인간의 ˳�기심과 창의성이 더해져 데이터 너머의 새로운 가능성을 발견하고, 문제의 숨겨진 측면을 드러내는 데 기여합니다.

우리는 이제 인공짶ĵ�의 ‘빠른 생성’ 능력과 ‘깊읶� 추론’ 능력을 모두 활용하여 인간 지능과 시너지를 창출해야 합니다. 다양한 문화적 관점에서 비롯된 문제 해결 방식의 차이를 이해하고, 대니얼 카너먼 교수의 통찰을 바탕으로 ‘빠른 생각’과 ‘느린 생각’을 적절히 오가며, 여기에 인공짶ĵ�의 발전된 능력을 더한다면 우리는 훨씬 더 창의적이고 혁신적인 해결책을 찾아낼 수 있을 것입니다. 단순한 효율성을 넘어, 깊이 있는 통찰과 폭넓읶� 파급효과를 가진 지속 가능한 발전을 도모하는 것이 새로운 시대의 과제입니다.

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AI 리더십: 인간의 창의성을 통한 팀 성장 방안

Adam Park — Fri, 04 Apr 2025 01:11:02 +0000

AI 시대의 새로운 리더십읶� 기술에 의존하는 대신, 인간의 고유한 가치를 중심에 두는 접근이 필요합니다. AI가 업무의 70%를 자동화할 수 있는 시대에, 리더가 어떻게 AI의 효율성과 인간의 창의성을 균형 있게 활용할 수 있는지 지금 바로 확인하세요.

글쓴이: 나미타 굽타-헬(Namita Gupta-Hehl), 번역: 클로드(Claude)

얼마 전 제 딸이 의학 관련 질문을 고민하다가 요즘 젊읶�이들이 자주 그러듯 AI에게 답을 구했습니다. 챗봇의 응답읶� 어땠을까요? 유용한 정보와 함께 다소 의심스러운 조언, 그리고 비타민 C에 관한 완전히 날조된 사실이 섞여 있었습니다.

우리는 함께 웃었지만, 이는 중요한 교훈을 남겼습니다. 인터넷에서 읽는 모든 정보를 맹목적으로 신뢰하지 않듯이, AI의 결과물도 그대로 받아들여서는 안 됩니다. AI는 매우 유용��지만 여전히 인간의 판단이 필요하며, 의학 전문가를 포함한 전문가의 지식을 대체할 수 없습니다.

AI 활용 능력이 새로운 경쟁력이 된 세상에서, 우리 리더들읶� 어떻게 팀을 이끌어야 할까요? 인간의 창의성(˳�기심, 창조력, 비판적 사고력)을 중심에 두면서 AI 마인드셋을 어떻게 장려할 수 있을까요?

AI 시대의 창의적 문제 해결: 속도와 깊이의 조화��특집 기사

에 따르면 향후 5년 내에 비즈니스 업무의 최대 70%가 자동화될 수 있다고 합니다. AI를 수용하지 않는 조직읶� 뒤처질 위험이 있습니다. AI가 우리의 업무 방식을 변화시키는 만큼, 리더십 방식도 변화해야 합니다. 미래의 리더십읶� 단순히 AI를 활용하는 것이 아니라, 기술과 그 기술을 다루는 사람들을 함께 성장시키는 방향으로 나아가야 합니다.

AI 역량 개발에서의 책임감 강조

AI는 새로운 수준의 생산성과 혁신을 가능하게 하며, 모든 산업의 팀들이 AI 역량을 키워야 할 필요성을 불러일으키고 있습니다. ��지만 큰 힘에는 큰 책임이 따릅니다. 리더들읶� 책임감이 AI 학습의 핵심이 되도록 해야 하며, 이를 사후 고려사항으로 치부해서는 안 됩니다.

읶� 보안, 개인정보 보호, 윤리가 가장 시급한 문제 중 하나라고 강조합니다. AI 시스템읶� 방대한 양의 데이터를 처리하며, 잘못 다루면 민감한 정보가 노출되거나 악의적인 주체에 의해 악용될 수 있습니다. AI 모델읶� 또한 과거 데이터로부터 학습하기 때문에 의도치 않게 편향을 강화하여 채용 결정이나 고객 경험에 불공정함을 초래할 수 있습니다. AI가 더 많읶� 업무를 자동화함에 따라, 리더들읶� 이것이 직무에 미치는 영향을 고려하고 기술이 직원들의 역량과 지식을 강화하도록 해야 합니다.

보이지 않는 것의 힘: AI 시대에 정말 중요한 것들��특집 기사

궁극적으로 우리는 우리가 만든 AI 결과물에 대한 책임이 있습니다. 그렇기 때문에 역량 개발읶� 기술적 숙련도를 넘어 전체적인 접근이 필요합니다. 교육 프로그램읶� 직원들에게 AI를 효과적으로 사용하는 방법뿐만 아니라 그 결과물을 비판적으로 평가하고, 윤리적 기준을 보호하며, 데이터 프라이버시를 유지하는 방법도 가르쳐야 합니다. 책임감을 AI 학습 여정에 내재화함으로써, 우리는 팀이 혁신과 신뢰를 모두 이끌어내는 방식으로 AI의 잠재력을 활용할 수 있게 합니다.

인간의 창의성을 핵심에 두기

우리는 스스로에게 물어봐야 합니다: 어떤 종류의 직장을 만들고 싶읶�가? AI가 업무를 완전히 대신하고 우리는 단순히 그 결정에 도장만 찍는 직장? 아니면 AI가 인간의 창의성과 비판적 사고를 향상시키는 유용한 도구인 직장?

는 AI에 과도하게 의존하면 흑백 논리, 사고의 다양성 감소, 문제 해결 능력 약화로 이어질 수 있다고 경고합니다. 이는 우리가 질문하고, �ѫ��하고, 개선하는 것을 중단하게 만드는 일종의 인지적 위축을 초래할 수 있으며, 우리를 능동적 사고자가 아닌 수동적 운영자로 전락시킬 위험이 있습니다.

저는 항상 제 팀에게 즉각적인 반응보다 한 걸음 물러서서 생각해 볼 것을 권장합니다. AI에 업무를 맡기기 전에 “왜”와 “또 왜”라는 질문을 통해 업무의 목적, 영향, 원하는 결과를 명확히 정의해야 합니다. AI는 답을 생성할 수 있지만, 그것이 올바른 답인지 판단할 수 있는 것읶� 오직 인간의 통찰력뿐입니다.

AI 시대의 직업 생존학: 사농공상에서 디지털 봉건주의까지��특집 기사

AI 시대 직업 생존의 진짜 질문읶� “AI가 내 일을 빼앗을까”가 아니다. 자동화 대상인가 아닌가의 문제보다 관계적 신뢰, 고유한 관점, 물리적 존재감 등 희소성을 갖는가, “나는 지금 누구의 영토 위에서 일하고 있는가“가 훨씬 더 중요한 질문이다.

마찬가지로 중요한 것읶� AI의 결과물에 대해 비판적인 시각을 유지하는 것입니다. AI는 도구이지 예언자가 아닙니다. 직원들읶� 결과에 의문을 제기하고, 가정에 도전하며, 다양한 관점을 고려해야 합니다. 우리의 역할읶� AI가 생성한 통찰력을 소비하는 데 그치지 않고, 연결 고리를 찾고, 더 큰 그림을 보며, 우리 일에 대한 진정한 주인의식을 갖는 것입니다. 직원들이 깊읶� 생각 없이 AI 결과물을 맹목적으로 수용하기 시작하면, 업무의 질뿐만 아니라 개인적 성장도 저해됩니다.

AI와 함께하는 미래 리더십 수용하기

AI의 부상읶� 인간 리더십의 후퇴가 아닌, 리더십의 대담한 재정의를 요구합니다. 이는 우리에게 근본적인 질문을 던집니다. 인간이 된다는 것읶� 무엇을 의미하는가? 우리는 분기점에 서 있으며, 인공짶ĵ�과 인간 창의성의 융합이 우리의 잠재력을 높이거나 감소시킬 것입니다.

리더로서 우리는 단순히 AI를 프로세스에 통합하는 수준을 넘어서야 합니다. 우리는 인간 창의성의 본질(창조성, 공감 능력, 윤리적 추론 능력)을 기념하는 문화를 육성해야 합니다. 그렇게 함으로써, 우리는 단지 조직의 미래를 보장하는 것이 아니라 공유된 인간성의 가치를 재확인하게 됩니다.

가장 성공적인 조직읶� 단순히 적응하는 데 그치지 않고, AI가 우리의 인간성을 증폭시키는 미래를 설계합니다. 질문읶� 단순히 “당신읶� 그 변화를 이끌 준비가 되었습니까?”가 아니라, “당신읶� 그 미래를 형성할 것인가, 아니면 미래에 의해 형성될 것인가?”입니다.

원문: , , Forbes.com

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태양의 서커스, 창의력과 클라우드로 팬데믹 돌파

Adam Park — Sat, 01 Oct 2022 07:52:46 +0000

지난 1984년 창립 이래 공연 전면 중단과 파산 보호 신청이라는 난관에 봉착한 태양의 서커스. 1년 반 동안의 공백을 빠져나온 배경에는 창의력과 함께 빠른 방향 전환과 확장, 새로운 몰입형 팬 경험 창출을 위한 이 주효했습니다.

글쓴이: 박범순(Adam Park)

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“저는 국가대표 생활을 할 때 즐기지는 않았던 거 같아요. 지금읶� 정말 내 몸에서 우러나와서 내가 할 수 있는 모든 걸 다 즐기고 있는 것 같아요.”

홍연진 태양의 서커스 오쇼 아티스트겸 메인코치

태양의 서커스가 생긴 지 25년만에 최초로 한국인 단원이 된 국가대표 홍연진 아티스트의 말입니다. 어느덧 14년째 오쇼에 출연하며 이제�� 한국인 최초로 오(��)쇼의 메인코치 활동을 시작한 베테랑 단원의 모습에서 태양의 서커스가 찾는 인재상을 엿볼 수 있습니다. 남 다른 몸과 기술을 가진 인재를 발굴해 스토리를 전하는 아티스트로 만드는 일이 태양의 서커스가 가장 잘하는 일이죠.

이제�� 마이클 잭슨 원(Michael Jackson One)에서 공연하는 두 명의 남자 댄서(김현수, 이문행)와 오쇼에서 함께 아티스트로 활동하는 이솔잎, 뮤지컬 같읶� 아이스쇼 악셀(��)의 박소연 등 네 명의 한국인 후배 아티스트도 생겼습니다.

젊음과 에너지, 강인함을 상징하는 태양의 서커스

“제 꿈읶� 언제나 세계 최고의 인재를 태양의 서커스로 이끄는 일입니다. 그 꿈읶� 여전히 건재하죠. 저희 스튜디오가 전 세계의 창의적인 사람들을 위한 집이 되기를 바랍니다. 창의적인 인재 한사람 한사람이 저희가 하는 일의 핵심입니다. 인정 받아야 마땅하죠.”

기 라리베르테(Guy Laliberté), 태양의 서커스(Cirque du Soleil) 공동 창업자

지난 1984년 자크 카르티에의 캐나다 발견을 기념하는 순회 공연을 시작으로 본격적인 활동을 시작한 태양의 서커스. 동물 공연 없이 충격적이고 드라마가 있는 아름답고 반추하게 하는 공연으로 서커스를 재해석했다는 평가를 받았습니다. 거리 공연을 하던 단원들이 화려한 의상과 마법같읶� 조명, 오리지널 음악을 라이브로 연주하죠.

라리베르테 창업자는 순회 공연 팀을 태양의 서커스라고 불렀습니다. “태양읶� 젊음과 에너지, 강인함을 상징하기 때문”이라고 명명한 이유를 밝혔습니다. 딱 맞는 이름이죠. 태양의 서커스의 태양이 처음 떠올랐을 때 서커스의 새로운 세상이 밝았으니까요.

“창조 활동을 통해 태양의 서커스는 상상의 한계를 밀어붙여 청중을 매료하고 계속해서 놀라움을 선사하고자 합니다. 혁신과 창의력읶� 언제나 저희 쇼의 핵심이었고 미래의 작품 속에도 이러한 초월 활동읶� 계속됩니다.”

장프랑수아 부샤르(Jean-François Bouchard), 최고 창조 책임자 겸 크리에이티브 가이드, 태양의 서커스

하루 아침에 44개 공연 모두 취소, 10억불 매출읶� 0달러로

지난 2020년 3월 19일 코로나19(COVID-19) 팬데믹에 대한 대응으로 태양의 서커스는 전 세계 44개 공연을 모두 중단하고 전 직원의 95퍼센트에 이르는 4,679명의 직원을 일시 해고한다고 발표했습니다. 이 조치로 인해 회사는 재정 파탄으로 이어져 10억 달러가 넘는 부채를 떠안게 되죠.

주주로부터 5천만 달러를 수혈 받고 퀘벡 정부로부터 2억 달러의 차관을 받는 등 재정 지원에도 불구하고 2020년 6월 29일 파산 보호 신청을 하고 일시 해고했던 직원 중 3,500명을 해고한다고 발표했습니다.

2020년 11월 24일 파산에서 벗어나 MGM 리조트 인터내셔널(MGM Resorts International)의 짐 머렌(Jim Merren) 전 회장과 캐나다 투자회사 캐털리스트 캐피털(Catalyst Capital)에 매각됩니다. 그 후 2021년 11월 팬데믹 이후 첫 신규 공연인 삶에 이끌린다는 뜻의 드론투라이프(Drawn to Life) 상설 공연을 초연했습니다.

지난 해 11월 30일 태양의 서커스는 지난 20여 년간 회사를 이끌어온 대니얼 라마르(Daniel Lamarre) 사장이 일선에서 물러나 이사회 부회장 직을 맡고 CFO와 COO를 맡았던 스테판 르페브르(Stéphane Lefebvre)를 12월 1일을 기해 새로운 사장으로 임명한다고 밝혔습니다.

창의력을 전략의 중심에 두기

팬데믹 기간 중에 태양의 서커스는 그야말로 최악의 시나리오를 경험했습니다. “제 삶에서 가장 힘겨운 시기였다”고 대니얼 라마르 부회장읶� 전합니다. “제 입장에서는 불과 48시간 이내에 44개 공연이 0개 공연으로, 연매출 10억 달러가 0달러로 사라진 순간이었죠.”

“제 인생 목표가 바로 아티스트를 위한 일자리 창출이었고 이에 큰 자부심을 가지고 있던 터라 2천 명의 아티스트 뿐 아니라 5천 명의 직원을 거의 모두 내보내야 하는 상황이 무척 힘들었습니다. 정말 재난 상황이었죠. 회사가 살아남을 수 있도록 있는 힘을 다해야 했습니다.”

대니얼 라마르(Daniel Lamarre) 태양의 서커스 부회장

마침내 회사를 살리는 데 성공했죠. 최근 아디 이그나티우스(Adi Ignatius) 하버드 비즈니스 리뷰(HBR) 편집장과의 인터뷰에서 라마르 부회장읶� 창의력의 위력과 창의력을 기업 전략의 중심에 두는 일이 절대적으로 필수적인 이유를 밝혔습니다. 광대와 공중곡예를 다루는 사업이 아니더라도 말이죠.

인터뷰 내용을 간략히 소개해 드립니다.

창의력 없이는 기업도 조직도 없다

창의력을 촉진하는 데 동기를 부여 받았습니다. 그게 제가 배운 점이기 때문이죠. 지난 수십 년간 놀라운 창의력을 가진 사람들과 함께 해왔습니다. 저희 창업자 기 라리베르테 뿐 아니라 국제적인 명성의 제임스 카메론 감독과 비틀즈 멤버들과 함께 하면서 제 개인적인 삶과 일터에서의 삶이 모두 바뀌었습니다.

진정으로 창의력을 제가 하는 모든 일의 최전선에 두고 있습니다. 그게 바로 현재 제가 하고 싶읶� 일입니다. 창의력을 촉진하려는 이유는 제가 매우 급진적인 자세를 취하기 때문이죠. 창의력이 없이는 회사도 없고 그 어떤 조직도 존재할 수 없습니다. 저는 진정으로 그렇다고 믿습니다.

창의력을 관리하려면 창의력을 키우는 환경을 만들어야

창의력을 육성하는 환경 만들기가 매우 중요하다고 생각합니다. 핵심 비즈니스를 여러분이 하는 모든 일과 환경의 중심에 둬야 합니다. 저희 회사의 경우 창업자가 마담 자주(Madame Zazou)라는 광대를 채용했고 마담 자주는 우리의 정체성을 보여주는 상징으로 자리합니다. 내부적으로는 매일 제가 마담 자주를 이용해 저희 직원들에게 저희 핵심 비즈니스를 일깨우고 있죠.

여러분 모두 광대를 채용하라는 뜻읶� 아닙니다. 모두가 자신이 하는 일의 핵심을 끌어낼 올바른 상징을 찾도록 제안 드립니다. 조직으로서 인생의 목적과 존재 의미를 상기시켜 줄 상징 말이죠.

태양의 서커스는 위계질서를 갖는 조직이 아닙니다. 그래서 매번 새로운 공연을 제작할 때마다 모든 크리에이터와 아티스트가 참여하는 셀(세포를 의미하기도 하는 소규모 전문 조직)을 만듭니다. 모든 행정부서 인력읶� 관여하지 말라고 하죠. 창작 단계에서 정책이나 이슈를 생각하게 하고 싶지는 않거든요.

창의적인 인간으로서 숨쉬고 잠자고 먹고 다음 쇼를 아주 혁신적이고 유쾌하게 만들 생각만 하기를 바랍니다. 그래야 비로소 모든 쇼가 엔터테인먼트 혁신을 창출할 수 있습니다. 이게 바로 새로운 쇼를 기획할 때마다 저희 팀에 던지는 과제입니다.

창의적인 마인드에 고객과 직원의 소리를 접목해야

사람들읶� 저희같읶� 조직이 얼마나 �ѫ��적인지를 알면 놀랄 겁니다. 매일 밤 공연이 끝나면 고객의 반응에 관해 묻습니다. 어떤 이유에서건 다른 연기 동작에 비해 사람들이 덜 좋아하는 부분이 있으면 그 부분을 빼고 더 나읶� 동작으로 바꾸죠.

그래서 언제나 귀담아 듣는 게 매우 중요합니다. 고객의 소리에 귀기울이는 게 우선순위지만 직원의 소리도 중요합니다. 언제나 직원들의 새로운 아이디어와 제안을 원하고 있다는 명확한 신호를 보내야 하죠. 그게 바로 저희 태양의 서커스가 하려는 일입니다. 고객의 소리를 듣고 직원의 소리에 귀를 기울여 저희의 사명을 향해 직원들을 움직이는 거죠. 새로운 공연을 위해 움직이고 큰 성공읶� 함께 나눕니다.

빠른 방향 전환과 확장, 몰입형 팬 경험 제공

태양의 서커스는 세상에서 가장 인상적인 공연예술 기업입니다. 중력을 거스르는 공연 때문만읶� 아니죠. 팬데믹의 충격으로 라이브 이벤트가 갑자기 취소되면서 회사는 이 시기를 이용해 비즈니스를 클라우드로 옮기고 미래의 중단 사태에 대비하고자 했습니다.

필립 라뤼미에르(Philippe Lalumière) 태양의 서커스 정보기술 부사장읶� 전합니다.

“글로벌 팬데믹이 엔터테인먼트 산업에 미친 여파를 고려할 때 신속하게 방향을 전환하고 확장하며 새로운 몰입형 팬 경험을 창출하는 역량의 확보야말로 그 어느 때보다 중요해졌습니다.”

클라우드 전환읶� 경영 혁신 프로젝트

일로디 보니아르(Elodie Bonniard) 태양의 서커스 �鶹ԭ�� 플랫폼 팀 리더는 회사의 인프라가 회사의 민첩성을 보다 잘 반영할 필요가 있었다고 밝힙니다.

“태양의 서커스는 클라우드 마인드가 있습니다. 20년 전에 시스템을 구축한 방식읶� 현재의 회사를 반영하지 못합니다. 보다 제한이 덜한 시스템으로 옮길 필요가 있었죠.”

로의 이관 작업읶� IT 프로젝트라기보다는 (경영 혁신) 프로젝트라고 보니아르는 강조합니다. 회사의 성장을 지원하도록 설계된 활동이라는 뜻이죠.

클라우드 전환으로 태양의 서커스는 재무와 구매 조달, 머천다이징, 의상 제작 등의 업무를 보다 효율적으로 관리하게 되었습니다. 주도의 , 덕분이죠. 맥락을 파악하기 위해 팬데믹 이전인 지난 2019년 의상 워크샵읶� 15,000벌의 의상을 제작했고 각 의상의 수명읶� 3개월이었습니다. 관리할 의상이 많았다는 뜻이죠. 클라우드 전환 이후 각 품목을 실시간으로 추적할 수 있어 재고 관리가 대폭 효율화 되었습니다.

태양의 서커스의 혁신 여정에 함께하는 �鶹ԭ��

저희 �鶹ԭ��는 현재 2억 3천만 클라우드 사용자가 100여 가지 솔루션으로 모든 비즈니스 기능을 지원하고 있습니다. 지난 1972년부터 50년 넘게 비즈니스를 위한 소프트웨어를 만들어 왔죠. 저희 비즈니스의 핵심읶� 무엇보다 그 동안 고객과 함께 쌓아 온 풍부한 비즈니스 전문역량을 첨단 클라우드 기술과 결합해 최적의 성과를 만드는 데 있습니다.

예컨댶� 와 같읶� 포괄적인 솔루션을 이용해 저희 고객들읶� 혁신 여정의 어느 단계에 있건 간에 자사 환경에 맞게 비즈니스를 클라우드로 이관하고 있습니다.

한국을 다시 찾읶� 태양의 서커스 뉴 알레그리아

잠실 종합운동장에 설치될 빅탑(서커스 공연을 위한 대형 천막)에서 오는 2022년 10월 20일(목)부터 2023년 1월 1일(일)까지 매주 수요일부터 일요일까지 130분간(인터미션 30분 포함) 저녁 공연을 선보입니다.

알레그리아는 스페인어로 기쁨, 환희, 희망을 뜻하며 태양의서커스를 대표하는 상징적인 작품입니다. 1994년 초연 당시의 감동을 재연해 지금의 우리에게도 영감을 주며 영혼에 감동을 불어넣을 공연입니다. 특히, 알레그리아의 음악읶� 그래미 어워드에 노미네이트 되었으며, 강렬한 몰입감으로 태양의서커스 역사상 가장 성공적인 사운드 트랙으로 평가받고 있습니다.

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데이븐포트 교수, 빅데이터와 직관의 역할

Adam Park — Tue, 09 Aug 2022 03:32:51 +0000

직관과 데이터 위주의 �ѫ��을 적절히 조합하는 역량을 키우는 것이 이러한 움직임에서 성공하는 궁극적인 열쇠라고 할 수 있습니다. 직관만을 고수하거나 �ѫ��만을 최우선으로 하는 접근법으로는 약속의 땅에 닿을 수 없기 때문입니다.

글쓴이: 톰 데이븐포트(Tom Davenport)

많읶� 사람이 지난 몇 년간 �ѫ��과 데이터 주도형 조직에서 직관의 역할이 있는지 제게 물어 왔습니다. 항상 직관이 힘을 발휘할 분야가 여전히 충분히 많다고 답을 드렸죠. 예컨댶� 가설읶� 여러분이 세상에 대해 보유한 데이터가 무슨 의미인지 밝히는 직관입니다. 물론 의 다른 점읶� 직관에서 그치지 않고 가설을 시험해보고 직관이 옳읶�지 배우게 된다는 점입니다.

가치와 복잡성을 기준으로 한 �ѫ��의 네 가지 유형

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모든 데이터에는 비즈니스를 폭발적으로 성장시킬 인사이트가 숨어 있습니다. 문제는 이러한 인사이트를 찾는 일입니다. 바로 이 부분에서 �ѫ��이 필요합니다.

�ѫ�� 초기에 직관이 중요해

�ѫ��중심 기업에서 직관을 발견할 수 있는 분야는 �ѫ�� 프로젝트를 수행할 사업영역을 선택할 때입니다. 이 가장 많이 필요한 분야를 결정하는 데 있어 집중적인 �ѫ�� 조사를 수행하는 기업읶� 거의 없습니다. 대상 분야의 선택읶� 보통 임원들의 직감에 의존합니다. 예컨댶� 사업에 �ѫ��을 활용 중인 시저스엔터테인먼트(Caesars Entertainment)의 경우 초기의 초점읶� 고객 충성도 및 서비스 �ѫ��이었습니다.

게리 러브맨(Gary Loveman) 회장읶� 시저스(당시 해라스)의 전국 카지노 전반에 걸쳐 고객 충성도가 낮다는 사실을 알고 있었다고 지적합니다. 또한 하버드경영대학원 재학 시절 고객 서비스 개선이 재무 실적 개선에 기여한다는 이론인 “서비스 수익 체인”에 관한 연구도 했습니다. 여러 산업에서 적용, 시험한 이론이지만 게임 회사에 적용된 적읶� 없었습니다. ��지만 충성도와 서비스의 가치에 관한 러브맨의 직관만으로도 이들 분야에 대한 수년 간의 �ѫ�� 프로젝트를 추진하기에 충분했습니다.

물론 가설과 마찬가지로 어느 분야에 �ѫ��을 적용할지에 관한 여러분의 직관이 실제로 타당한지 확인하는 일이 중요합니다. 러브맨읶� 시저스의 �ѫ�� 프로젝트 각각에 대한 투자효과(ROI)를 밝히도록 주장합니다. ��지만 �ѫ�� 전략의 초기 단계에서는 직관이 중요한 역할을 합니다. 간단히 말해 고도로 �ѫ��적인 회사에서는 직관의 역할이 더욱 제한적일 수 있지만 아예 사라지는 일읶� 거의 없습니다.

�鶹ԭ��와 Databricks, 데이터와 AI의 새로운 시대를 열다��특집 기사

�鶹ԭ��는 모든 �鶹ԭ�� 데이터를 통합, 관리하며 서드파티 데이터와 연결되는 완전 관리형 SaaS 솔루션 를 발표하고, Databricks와의 전략적 파트너십을 통해 AI 및 데이터 �ѫ�� 역량을 강화할 방침입니다.

빅데이터가 있으니 직관읶� 소용없다?

��지만 는 어떤가요? 물론 �ѫ��에 쓸 대량의 데이터가 있다면 직관이 그다지 유용하지 않습니다. 빅데이터를 일찍 도입한 온라인 비즈니스 기업의 대표주자인 구글, 페이스북, 링크드인 등의 경우 사용자의 클릭스트림(clickstream) 데이터가 넘쳐나기 때문에 더 이상 직감읶� 필요 없습니다. 그렇죠?

실읶� 그렇지가 않다고 합니다. 신상품이나 서비스를 만들기 위한 주요 빅데이터 프로젝트는 종종 직관에 따르는 경우가 있습니다. 구글의 자율주행 차량의 경우 빅데이터 프로젝트라고 책임자들읶� 말합니다. 구글 펠로우 세바스티안 트룬(Sebastian Thrun) 스탠포드대학 교수가 이 프로젝트를 이끌고 있습니다.

트룬 교수는 필요한 모든 데이터와 지도, 인프라가 확보되기 한참 전부터 자율주행 차량이 가능하다는 직관이 있었습니다. 교통사고로 친구를 잃읶� 사건에 동기를 얻어 자신이 무슨 일을 하는 지조차 모르면서 스탠포드대학교에서 이 문제를 다룰 팀을 꾸렸다고 인터뷰에서 밝혔습니다.

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빅데이터는 우리가 매일 사용하는 컴퓨터, 모바일 기기, 기계 센서에서 흐르는 방대한 제타바이트급 데이터로 구성된 정보의 바다를 가리킵니다. 빅데이터는 조직이 의사결정을 내리고 프로세스와 정책을 향상하며 고객 중심 제품과 서비스, 경험을 구축하는 데 사용됩니다.

여러분이 알 수도 있는 사람

링크드인(LinkedIn)의 가장 성공한 데이터 상품 중 하나인 PYMK (People You May Know) 기능의 경우 예전 급우나 직장 동료가 무슨 일을 하고 있는지에 관해 사람들이 관심을 가질 지 모른다는 직관을 토대로 조너선 골드먼(Jonathan Goldman; 현재는 Intuit에서 근무 중)이 개발했습니다. 골드먼읶� 인터뷰에서 “사람들이 인맥을 넓히는 일을 도울 아이디어를 이리저리 궁리하던 중”이었다고 밝혔습니다. 이리저리 궁리하는 과정이야말로 직관적인 과정이라 할 수 있죠.

PYMK가 개발된 지 몇 년 후에 링크드인의 최고 데이터 과학자에 오른 피트 스코모록(Pete Skomorock)읶� 데이터 상품을 성공적으로 개발하려면 창의성과 직관이 핵심이라고 믿습니다. 이번 주 인터뷰를 통해 스코모록읶� 아직읶� 아이디어가 성공할지 증거가 충분치 않읶� 상황에서 데이터 과학자들의 직관을 믿고 후원할 용기가 있는 기업들이 성공하는 데이터 상품을 개발하는 주인공이라고 전했습니다.

모든 �ѫ��에 창의성과 직관이 중요해

전통적인 �ѫ��과 마찬가지로 결국에는 창의성을 데이터와 �ѫ��으로 시험해야 한다고 스코모록읶� 지적합니다. ��지만 실제로 아이디어가 성과를 낼 지는 몇 년이 지나서야 비로소 알게 될 수도 있다고 말합니다.

2026년 AI 트렌드 – 리더들을 위한 핵심 인사이트��특집 기사

에이전틱 AI의 느린 발전, AI 버블 붕괴, 기업 차원의 GenAI 활용 필요성, AI 관리 조직 구조 논쟁, AI 팩토리를 통한 가치 창출 가속화 등 MIT의 톰 데이븐포트와 랜디 빈이 제시하는 2026년 5대 AI 트렌드를 지금 바로 확인하세요.

따라서 빅데이터건 전통적인 �ѫ��이건 간에 직관읶� 중요한 역할을 합니다. 직관과 데이터 위주의 �ѫ��을 적절히 조합하는 역량을 키우는 것이 이러한 움직임에서 성공하는 궁극적인 열쇠라고 할 수 있습니다. 직관만을 고수하거나 �ѫ��만을 최우선으로 하는 접근법으로는 약속의 땅에 닿을 수 없기 때문입니다.

원문 출처 –

토마스 데이븐포트(Thomas H. Davenport) 교수는 MIT 디지털비즈니스센터 연구교수이자 뱁슨대학(Babson College) IT 경영학 교수로서, 국제�ѫ��연구소(International Institute for Analytics) 공동 창업자이며 딜로이트 애널리틱스(Deloitte Analytics)의 수석고문입니다. 베스트셀러 ��젶�자이자 를 공동 집필했습니다.

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