The creamunion

아이디어는 충돌을 통과해야 전략이 된다 - AI를 사고 파트너로 사용하는 방법에 대하여

2026-04-30T08:27:13Z

AI는 더 많은 아이디어를 더 빠르게 만들어냅니다. 하지만 아이디어가 많아졌다고 해서 전략이 강해지는 것은 아닙니다. 오히려 지금 중요한 질문은 달라졌습니다. 무엇을 만들 수 있는가가 아니라,무엇을 실행해도 되는가. AI 시대의 조직에는 이 질문이 더 중요해지고 있습니다. 아이디어 생성은 쉬워졌지만, 판단은 여전히 어렵습니다.그리고 많은 실패는

좋은 결과보다 중요한 것은 좋은 기준이다 - Decision Gap: AI 시대 조직이 마주한 새로운 공백

2026-04-29T04:59:48Z

AI 시대의 문제는 결과가 부족하다는 데 있지 않습니다.오히려 결과는 이전보다 훨씬 빠르게, 더 많이 만들어지고 있습니다. 기획안, 카피, 이미지, 코드, 리서치, 보고서, 프로토타입까지.과거에는 적지 않은 시간과 인력이 필요했던 결과물들이 이제는 훨씬 짧은 시간 안에 생성됩니다. 분명, AI는 실행의 속도를 바꾸고 있습니다.동시에 결과 생산의 문턱도

이제, 일하는 방식이 경쟁력입니다 - 크림 4.0 — 도구의 변화가 아니라, 일하는 기준의 변화에 대하여

2026-04-28T07:54:37Z

AI는 더 이상 일부 업무를 보조하는 도구에 머물지 않습니다. 문서를 요약하고, 기획을 보조하고, 이미지를 만들고, 코드를 작성하는 수준을 넘어 이제 AI는 제안, 구축, 검증, 운영의 과정 안으로 들어오고 있습니다. 이 변화 앞에서 중요한 질문은 단순하지 않습니다. “AI를 얼마나 쓰는가?”가 아니라,“AI가 포함된 일을 어떤 구조로 수행할 것인가?”

System Experience로 이동하는 순간 - 경험은 이제 디자인되는 것이 아니라, 조건 위에서 생성된다

2026-04-22T00:34:11Z

브랜드는 오랫동안‘어떻게 보이고, 어떻게 느껴지는가’를 중심으로 설계되어 왔습니다. 우리는 이를 Brand Experience라고 불렀습니다. 로고와 컬러, 톤앤매너와 인터페이스, 그리고 그 모든 것이 만들어내는 일관된 인상. 사용자가 브랜드를 어떻게 인식하는지를 정교하게 다루는 일.그것이 우리의 일이었습니다. 그런데 최근,경험을 둘러싼 전제가 조금

‘위험한 AI’라는 해석 뒤에 가려진 구조적 문제 - 엔트로픽 ‘미토스’ — 우리가 보지 못한 구조의 문제

2026-04-17T06:22:35Z

최근 엔트로픽의 ‘미토스’를 두고여러 언론에서는 “위험한 AI 모델”이라는 표현을 사용하고 있습니다. 이 해석은 충분히 이해할 수 있습니다. AI의 능력은 빠르게 확장되고 있고,그 결과는 점점 예측하기 어려운 방향으로 나타나고 있기 때문입니다. 다만, 지금 우리가 느끼는 이 ‘위험’은 정말 모델 자체에서 비롯된 것일까요. 현재의 AI는 이전보다 더 많은

노출은 의미를 잃고, 선택만 남는다 - — GEO는 ‘보이는 기술’이 아니라 ‘선택되는 구조’다

2026-04-14T05:35:52Z

요즘 “GEO(Generative Engine Optimization)”라는 단어가 자주 등장합니다. 많은 조직이 이를 새로운 SEO처럼 받아들이고 있습니다.그리고 자연스럽게 이렇게 묻습니다. “어떤 키워드를 넣어야 합니까?”“어떻게 하면 AI에 더 많이 노출됩니까?” 하지만 이 질문 자체가, 이미 방향을 잘못 잡고 있을 가능성이 높습니다.

선택받는 조직의 조건은 바뀌고있다 - AI 시대, 경쟁은 결과가 아니라 ‘선택되는 위치’에서 결정된다

2026-04-10T07:53:57Z

고객은 더 이상 선택하지 않는다. 이 문장은 틀린 말처럼 들립니다. 하지만 지금 시장에서는 점점 사실이 되어가고 있습니다. 과거의 선택은 비교였습니다. 여러 개의 옵션을 보고, 정보를 검토하고, 그중에서 더 나은 것을 고르는 과정. 그래서 조직은 더 잘 만들고, 더 많이 보여주며, 더 자세히 설명해왔습니다. 하지만 AI는 이 구조를 무너뜨

우리는 더 빨라졌지만 더 정확해졌는가 - AI는 실행을 가속했지만 판단은 여전히 뒤에 남아 있다

2026-04-10T00:56:43Z

최근 한 기사를 보았습니다. 제일기획이 AI를 활용해 배너 광고 제작을 자동화했다는 내용이었습니다. 전자신문 보도에 따르면, 광고 배너를 매체별 규격에 맞게 자동으로 변형하고제작 비용은 90% 이상 절감했다고 합니다. 이 결과만 놓고 보면 AI 도입은 매우 성공적으로 보입니다. 속도는 빨라졌고, 비용은 줄어들었으며, 생산성은 극적으로 개선되었습니다. 하

IDEO 이후, 만드는 능력은 더 이상 경쟁력이 아니다 - — AI 시대, ‘허용 조건’을 설계하는 조직

2026-04-09T06:22:54Z

최근 IDEO의 프로젝트 영상을 다시 보게 되었습니다. https://www.youtube.com/watch?v=M66ZU2PCIcM 짧은 시간 안에 수십 개의 아이디어가 쏟아지고,비판은 의도적으로 차단되며,생각은 곧바로 형태로 전환되고,팀은 실패를 반복하면서 속도를 올립니다. 이 장면의 핵심은 분위기가 아니라 구조입니다. IDEO는 실패를 줄이려

AI를 도입했다는 말은, 생각보다 훨씬 무거운 의미다 - 툴을 쓰기 시작했다고 해서 그것을 ‘도입’이라고 부를 수 있을까?

2026-04-06T06:03:03Z

요즘 많은 조직이 이렇게 말합니다. “우리는 AI를 도입했습니다.” 하지만 그 말을 조금만 더 생각해보면, 이상한 점이 하나 있습니다. 도입했다면 무언가는 바뀌어야 합니다. 그런데 실제로는 무엇이 바뀌었는지 명확하지 않습니다. 이 상황은 이런 경우와 닮아 있습니다. 헬스장에 등록했습니다.운동화도 사고,기구도 사용할 줄 압니다. 그래서 우리

잘 만든 디자인은 왜 실패하는가 - 디자인은 결과가 아니라, 모두가 만든 조건의 최종 형태다

2026-04-02T05:12:06Z

완성도가 높은 결과물을 보면 우리는 쉽게 안심합니다. 디자인은 정교하고,인터페이스는 매끄럽고,사용 흐름은 자연스럽습니다. 보기에 문제는 없어 보입니다. 그래서 우리는 이렇게 판단합니다. “잘 만들었다.” — 하지만 우리가 마주하는 이 결과는 누군가 한 사람이 만든 것이 아닙니다. 기획자의 판단,개발자의 구조,조직의 의사결정,그리고 고객사의

문제는 더 이상 주어지지 않는다 - 실행에서 정의로, 시대가 이동하고 있다

2026-04-01T06:44:10Z

과거 우리의 일은 명확했습니다. 주어진 문제를 해결하고, 더 나은 결과를 만드는 것이었습니다. Given Problem → Solution → Execution 더 빠르게, 더 정확하게, 더 완성도 높게.그 차이가 곧 경쟁력이었습니다. 하지만 지금은 다릅니다. AI는 이미 결과를 만들어냅니다.코드를 생성하고, 디자인을 구성하고, 콘텐츠를 생산합니다

딥페이크 문제의 본질 - — 생성이 아니라 실행 조건의 부재다

2026-04-01T01:28:21Z

AI는 점점 더 정교해지고 있습니다. . . . 이제는 얼굴을 만들고,목소리를 합성하며, 존재하지 않는 인물을 실제처럼 구성하는 것이기술적으로 더 이상 어려운 일이 아닙니다. 최근 발생한 딥페이크 사례들은 이 기술의 발전 수준을 그대로 보여줍니다. 하지만 이 사건들이 드러낸 문제는 기술의 수준에 대한 것이 아닙니다. 오히려 더 근본적인 지점입니다.

AI 시대, WBS는 더 이상 시간표가 아니다 - '실행 타이밍'을 설계하는 새로운 프로젝트 운영 방식

2026-03-20T05:31:53Z

— Adaptive Work Breakdown Structure [A-WBS] 디지털 프로젝트의 일정 관리는 오랫동안 WBS(Work Breakdown Structure)를 중심으로 작동해왔습니다. 작업을 나누고, 순서를 정하고, 각 단계에 시간을 배치하는 방식입니다. 이 구조는 명확하고 안정적입니다. 하지만 전제 조건이 하나 있습니다. 프로젝트가 '

조직을 움직이는 아날로그 메커니즘 - AI 시대, 디지털 조직을 연속적 시스템으로 전환하는 운영 원리

2026-03-16T06:46:31Z

디지털 환경은 모든 것을 빠르게 만들었습니다.프로젝트는 짧아졌고, 배포는 빨라졌으며, 실행 속도는 과거와 비교할 수 없을 정도로 증가했습니다. 하지만 그 과정에서 한 가지 중요한 변화가 나타났습니다. 많은 디지털 조직이 연속적인 시스템이 아니라 이벤트의 집합처럼 운영되고 있다는 점입니다. 대부분의 조직은 다음과 같은 방식으로 움직입니다. 프로젝트 시작

BEOO 1.0 - 구축에서 AI 운영까지 연결하는 디지털 제품 운영 구조

2026-03-09T07:58:37Z

디지털 프로젝트는 오랫동안 같은 방식으로 진행되어 왔습니다. 프로젝트 기간이 정해지고,개발 범위가 정의되며,고정 비용으로 계약이 이루어지고,결과물이 납품됩니다. 이 구조는 전통적인 IT 개발 프로젝트에서는 효과적이었습니다. 하지만 AI 기반 디지털 제품이 등장하면서 이 방식은 점점 맞지 않기 시작했습니다. 이유는 단순합니다. AI 기반 제품은 완성된 상

개인 AI 시대의 거버넌스 - ISO/IEC 42001이 요구하는 것, 그리고 아직 정의되지 않은 것

2026-02-26T07:59:20Z

스마트폰 이후의 다음 인터페이스는 무엇일까. 스마트 글래스일 수도 있고, 이어러블일 수도 있으며, 전혀 다른 형태의 웨어러블일 수도 있습니다. 그러나 본질은 디바이스의 이름이 아닙니다. 변화의 핵심은 '상시 동작하는 개인 AI 에이전트의 등장'입니다. AI는 더 이상 질문을 기다리는 도구에 머물지 않습니다. 장기 맥락을 축적하고, 반복 패턴을 학습하며

프롬프트 자산화는 과도기였다 - 에이전트 전환기, 조직이 기록해야 할 것은 무엇인가

2026-02-24T07:00:14Z

많은 조직이, 그리고 우리 역시, AI를 자산화하는 실험을 진행하고 있습니다. 그것은 중요한 첫 단계입니다. 그리고 AI를 “자산화”하고 있다고 말합니다. 프롬프트 라이브러리 구축 채팅 로그 저장 부서별 LLM 퍼소나 운영 대화 기반 분석 기록 축적 이 모델은 프롬프트 시대에는 합리적이었습니다. 좋은 질문은 재현 가능했고, 결과는 텍스트로 남았으며,조

Design Systems with Figma: 서울 - 디자인 시스템의 지금과 다음

2026-02-24T01:52:39Z

서울에서 열린 Design Systems with Figma는 단순한 기능 발표 행사가 아니었습니다. 이 자리는 디자인 시스템이 어디까지 왔고, 어디로 향하고 있는지를 보여주는 하나의 방향 제시였습니다. 이번 세미나는 기능 업데이트를 넘어,디자인 시스템이 '조직의 운영 구조로 확장'되고 있다는 신호를 분명히 남겼습니다. 한눈에 본 세미나 구조 행

경험 이후의 디자인 - AI 시대의 디자인 이동

2026-02-23T04:58:22Z

UX 디자인은 한 시대의 언어였습니다. 사용자가 어디에서 불편을 느끼는지, 어떤 순간에 신뢰를 잃는지, 왜 이탈하는지를 분석하며 제품과 서비스를 재구성해왔습니다. UX 디자이너는 “경험”을 중심으로 문제를 정의했고, 그 결과 우리는 사용자 흐름, 전환율, 만족도와 같은 지표를 통해 경험을 다룰 수 있게 되었습니다. 그러나 AI가 조직 안으로 깊이 들어