AI를 공감·문제 정의·아이데이션·프로토타입·테스트 전 단계에 연결해 데이터 기반으로 빠르게 가설을 세우고 검증하는 방법을 제시한다.
엠파시 맵, 페르소나, 서비스 블루프린트, 카노 모델, 양손잡이 조직 설계 등 핵심 도구를 AI와 결합해 실무에서 바로 써 볼 수 있게 풀어낸다.
기술이 아니라 사람을 중심에 둔 AI 활용법을 찾는 실무자와 리더에게 혁신 워크숍의 촘촘한 설계도를 제공한다. AI총서.
aiseries.oopy.io에서 필요한 인공지능 지식을 찾을 수 있다.

디자인 싱킹은 IDEO의 팀 브라운(Tim Brown)이 비즈니스 접근법으로 체계화하고, 스탠퍼드 디스쿨이 교육 프로그램으로 발전시킨 혁신 방법론이다.
이 방법론은 사용자가 삶에서 무엇을 원하는지를 직접 관찰하고 이해하는 인간 중심의 디자인 철학을 토대로 한다.
제품의 제작부터 판매와 지원에 이르는 전 과정에서 사용자의 선호와 불편을 살펴 혁신의 기회를 찾을 수 있다.
또한 사용자의 필요, 기술적 실현 가능성, 실행 가능한 사업 전략을 연결해 고객 가치와 시장 기회로 이어갈 수 있다.
--- 「01_“생각의 새 지도”」 중에서

POV 문장을 만들 때, AI를 활용하면 문제 정의 과정을 더 명확하게 정리할 수 있다.
사용자 리서치 결과를 입력하고 “사용자, 니즈, 통찰을 포함한 문제 정의 문장을 작성해 주세요”라고 요청하면 된다.
이때 “서로 다른 세 가지 관점을 제시해 주세요”라고 추가하면, 같은 데이터를 기반으로 여러 형태의 문제 정의 안을 얻을 수 있다.
이 과정을 통해 한쪽 시각에 치우치지 않고 다양한 상황을 고려한 균형 잡힌 POV를 도출할 수 있다. AI 도구를 활용하는 것은 분석 속도를 높이는 데서 그치지 않는다.
고객의 피드백을 여러 관점으로 재분류하고 해석해 문제 정의의 폭을 넓히는 데 기여한다.
--- 「03_“문제를 보는 렌즈”」 중에서

사용자 테스트가 제 역할을 하려면 관찰을 중심에 두어야 한다.
개발자가 사용자의 실제 반응을 직접 살피면 제품의 문제와 가능성을 구체적으로 확인할 수 있다.
질문과 답만으로는 얻지 못하는 정보가 행동 속에서 나타나며, 그 속에서 개선의 단서를 찾을 수 있다.
개발자는 이런 행동을 맥락과 반복 패턴 속에서 해석하며, 그 결과를 토대로 제품을 다듬을 수 있다.
테스트는 단순한 검증에 머물지 않고 학습의 기회로 이어지고, 학습이 쌓일수록 제품은 발전한다.
--- 「06_“사용자와의 깊은 대화”」 중에서

조직은 “더 좋은 기술을 도입하면 문제가 해결된다”고 믿지만, 기술 투자가 늘수록 기대와 현실의 간극이 오히려 커지는 역설에 직면한다.
이러한 간극은 기술 도입과 조직 변화를 분리해 접근하는 관점에서 비롯된다.
협력 방식, 의사 결정 권한, 정보 흐름을 재설계해야 기술 도입과 함께 조직이 변화할 수 있다.
리더는 소통, 협업, 실행 과정에서 조직이 학습하고 변화할 수 있는 환경을 구축하는 데 집중해야 한다.
전략적 사고, 인간 중심 가치, 실행력이 통합될 때 비로소 실질적인 변화에 도달할 수 있다.

--- 「09_“혁신의 건축가”」 중에서