The creamunion

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

에이전시의 진짜 실력은 마무리에서 드러난다 - 프로젝트의 시작은 늘 화려합니다.

2026-02-19T02:18:21Z

킥오프 미팅이 열리고,전략이 정리되고,아이디어가 오가고, 기획서와 시안이 빠르게 만들어집니다. 에이전시는 시작에 강합니다. 하지만 진짜 실력은 시작이 아니라 마무리에서 드러납니다. 예전에는 마무리가 비교적 명확했습니다. 기획 완료 디자인 확정 개발 반영 오픈 잔금 정산 “완료”라는 단어가 기능하던 시절이었습니다. 그러나 AI가 프로젝트 안

결과 이후, 구조의 시대 - AI 시대, 에이전시의 경쟁 기준의 이동

2026-02-11T07:36:03Z

AI 도입은 더 이상 실험 단계가 아닙니다.제작 공정의 상당 부분은 이미 자동화되었고, 그 속도는 계속 빨라지고 있습니다. 카피 초안, 비주얼 시안, 영상 콘셉트, 데이터 리포트.과거 인력이 수행하던 작업은 빠르게 효율화되고 있습니다. 문제는 효율이 아닙니다. 경쟁의 기준과 수익 구조가 동시에 바뀌고 있다는 점입니다. 제작 중심 모델의 한계 전통

코스모스는 왜 AI 시대에 다시 읽혀야 하는가 - 기술이 아니라, 인간의 사고가 문제이기 때문에

2026-02-10T02:11:28Z

칼 세이건의 '코스모스'는 여전히 ‘과학책’으로 소개됩니다. 우주, 별, 생명, 문명에 대한 이야기. 그러나 지금 이 책을 다시 펼쳐보면, 코스모스는 과학의 책이라기보다사고의 태도에 관한 책에 가깝다는 인상을 받게 됩니다. 그리고 그 태도는 AI 시대에 들어선 지금, 오히려 더 절실해졌습니다. 기술은 발전했지만, 사고의 좌표는 그대로다 AI는

AI 메모리가 한계에 닿는 순간 - 도구를 쓰는 단계에서, 사고를 축적하는 단계로

2026-02-09T01:31:29Z

ChatGPT를 일정 기간 이상 사용하다 보면일부 사용자에게는 “메모리가 가득 찼다”는 알림이 나타나고,다수의 사용자는 그러한 메시지를 접하지 않은 채 사용을 이어갑니다. 이 차이는 사용량의 문제가 아닙니다.기능 숙련도의 문제도 아닙니다. AI를 어떤 층위에서 사용하고 있는가의 차이에 가깝습니다. 대부분의 사용자는 메모리를 거의 사용하지 않습니

지금의 제안서는 여전히 유효한가 - 산출물이 아닌 프로젝트의 구조를 제안하다

2026-02-06T04:29:58Z

에이전시의 제안서는 오랫동안 비교적 명확한 역할을 해왔습니다.무엇을 만들 것인지, 어떻게 만들 것인지, 그리고 얼마나 잘 만들 수 있는지를 설득하는 문서였습니다. 하지만 AI가 실무 전반에 자연스럽게 스며든 지금,제안서의 역할은 분명히 달라지고 있습니다. 이제 “무엇을 만들 수 있는가”는 에이전시만의 경쟁력이 되기 어려운 질문이 되었기 때문입니다.

결과가 아니라, 그 직전의 순간 - AI 시대, 디자이너는 어디까지 관여할 수 있는가

2026-02-05T07:17:46Z

디자인은 오랫동안 결과를 다루는 일로 정의되어 왔습니다. 사용자가 보게 될 화면,전달되어야 할 정보,완성된 상태의 경험. UX/UI 디자인 역시 이 전제를 크게 벗어나지 않았습니다.결정은 이미 내려져 있고,디자인은 그 결정을 어떻게 보여줄 것인가에 관여하는 역할로 호출되었습니다. 디자인은 거의 항상 '결정 이후'에 등장합니다. 무엇을 실행할지