"빅 테크의 참을 수 없는 가벼움(The unbearable lightness of big tech)"이라는 제목의 에세이에서 발췌한 내용으로, 애자일(Agile) 방법론의 확산이 현대 기업, 특히 기술 기업의 운영에 미친 부정적인 영향을 비판적으로 검토합니다. 저자는 2001년 애자일 선언문이 촉발한 혁명이 빠른 고객 납품에만 초점을 맞추면서, 시장 조사나 위험 관리 같은 전통적인 핵심 비즈니스 기능들을 무시하는 결과를 낳았다고 주장합니다. 특히, 전문가 대신 만능형 제품 팀을 강조하는 애자일 프레임워크가 고품질의 작업 수행을 방해하고 있으며, 이러한 관행이 고객 경험 저하와 기업의 장기적인 실패로 이어진다는 점을 지적합니다. 궁극적으로 이 글은 현대의 모든 프레임워크가 목적에 부합하지 않으므로, 고객과 경쟁사, 그리고 내부 역량에 대한 이해를 모두 통합하는 새롭고 균형 잡힌 시스템이 필요하다고 제안합니다.

2026년을 맞이하여 자기 계발에 대한 강박에서 벗어나 개인적인 즐거움을 최우선으로 삼을 것을 제안합니다. 저자는 스스로의 결점을 고치려고 애쓰기보다 진정으로 생동감을 느끼게 하는 활동에 몰입하는 것이 정신 건강과 몰입에 더 효과적이라고 설명합니다. 특히 스마트폰 중독과 같은 나쁜 습관을 억제하기보다는 현실 세계의 즐거움을 찾아 자연스럽게 멀어지는 방식을 권장합니다. 완벽한 준비가 될 때까지 행복을 미루지 말고 지금 이 순간 자신이 원하는 일을 시작하는 것이 자신과 세상 모두에게 이롭다는 통찰을 전합니다.

인공지능(AI) 도입이 현대 작업 환경에 미치는 다각적인 영향과 그 과정에서 발생하는 기업과 노동자 간의 인식 차이를 심도 있게 다룹니다. 대다수 경영진은 AI가 생산성을 획기적으로 높일 것이라 낙관하며 업무 요구치를 높이고 있으나, 실질적으로 직원들의 77%는 오히려 업무량 증가와 번아웃을 경험하고 있는 것으로 나타났습니다. 특히 체계적인 교육 시스템의 부재와 노후화된 업무 모델은 기술의 잠재력을 저해하고 노동자의 직무 만족도를 떨어뜨리는 주요 원인으로 지적됩니다. 전문가들은 AI를 성공적으로 정착시키기 위해 단순히 기술을 도입하는 수준을 넘어, 인간 중심의 조직 설계와 유연한 기술 중심적 업무 재설계가 필수적임을 강조합니다. 또한, 프리랜서들이 정규직보다 AI 활용에 더 능숙하다는 분석과 함께 기술적 자율성과 정서적 보상이 보장되어야만 진정한 생산성 혁신이 가능하다는 통찰을 제시합니다.

"UX 나비 효과"라는 제목의 글은 디자인 결정의 의도하지 않은 결과를 이해하고 대비하는 것의 중요성을 강조합니다. 저자들은 십대 정신 건강 악화와 이산화탄소 배출 증가 같은 소셜 미디어 플랫폼의 부정적인 영향에 대한 구체적인 사례를 제시하며, 이러한 결과가 강화 피드백 루프와 같은 시스템적 요소에서 비롯된다고 설명합니다. 또한, 디자이너들이 시스템 지도, 영향 잔물결 캔버스, 빙산 시각화와 같은 도구를 사용하여 설계 결정의 광범위한 사회적, 환경적 파급 효과를 예측 가능하게 만들어야 한다고 주장합니다. 궁극적으로, 이 글은 정부 규제와 함께 기업들이 비즈니스 모델의 즉각적인 범위를 넘어선 더 넓은 시스템적 영향을 고려해야 할 필요성을 역설합니다.

디자인 분야에서 논리나 사고보다는 감수성과 감정을 우선시해야 한다는 주장을 제시합니다. 필자인 Darren Yeo는 디자이너가 인간적인 가치와 감정을 포용함으로써 기후 변화와 같은 전 세계적 문제에 대한 의미 있는 혁신을 이끌어낼 수 있다고 설명합니다. 이를 위해 그는 바우하우스(Bauhaus)와 일본의 고세이(Kōsei) 교육 방법론과 같은 역사적 디자인 철학을 언급하며, 이러한 접근 방식이 디자인 실습을 통해 감각을 예민하게 하고 동시적인 느낌을 포착하는 능력을 길러준다고 강조합니다. 궁극적으로 이 글은 합리성과 분석적 사고를 중시하는 테일러주의(Taylorism)적 접근 방식에서 벗어나 감정을 5점 척도로 단순화하는 것 이상의 더 풍부한 감정적 어휘를 갖춘 '디자인 생각'이 아닌 '디자인 느낌'이 필요하다고 주장합니다.

다양한 분야의 인문학적 통찰과 예술적 창의성을 다루는 광범위한 독서 기록 및 요약본입니다. 역사적 인물들의 생애와 인류의 발전 과정을 탐구하는 동시에, 글쓰기와 마케팅, 디자인 등 실무적인 방법론에 대한 깊이 있는 조언을 함께 담고 있습니다. 특히 릭 루빈의 철학을 통해 창조적 행위가 일상 속의 영적인 실천이자 보편적인 인간의 본성임을 강조합니다. 독자는 이를 통해 과거의 유산과 현대의 기술이 어떻게 교차하는지 확인하며 삶을 대하는 예술적인 태도를 배울 수 있습니다.

인공지능(AI) 시대에 디자이너의 대체 불가능한 능력이 무엇인지에 대한 논쟁을 다루며, 주로 '취향(taste)'과 '공감(empathy)'이라는 두 가지 핵심 주장을 탐구합니다.

ChatGPT에 앱을 통합하는 OpenAI의 앱 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 이것이 사용자 경험(UX) 디자인에 미치는 영향을 자세히 설명합니다. 핵심은 사용자가 앱을 전환하지 않고도 대화 내에서 작업을 완료할 수 있도록 하는 "자비스(Jarvis) 순간"을 만드는 것입니다.

디자인 및 제품 개발 분야에서 인공지능(AI)이 가져오는 근본적인 변화를 중심으로 다룹니다. 특히, '바이브 디자인(Vibe Design)'이라는 AI 기반의 신속한 프로토타이핑 방식이 등장하면서, 디자이너의 역할이 픽셀 제작자에서 전략적 사고와 감성적 판단을 내리는 큐레이터 또는 디렉터로 진화해야 함을 강조합니다.

UX 디자인 분야의 현재 혼란과 정체성 위기를 분석하는 기사입니다. 저자는 UX 디자인이 "죽었다"는 주장을 반박하며, 대신 업계가 변화와 과도기를 겪고 있다고 주장합니다. 특히, 디자인 가치 평가의 표준 부재와 함께, 디자이너의 역할과 기대치가 명확하지 않아 회사와 디자이너 모두 혼란을 겪고 있음을 강조합니다. 궁극적으로 디자이너들이 단순한 사용자 경험을 넘어 비즈니스 목표를 이해하고 전략적 영향력을 확대해야만 이러한 혼란을 극복할 수 있다고 조언합니다.

모델 디자이너(Model Designer)라는 새로운 역할의 부상을 설명하며, 디자이너들이 인공지능(AI) 모델 자체를 형성하는 작업에 적극적으로 참여해야 한다고 주장합니다. 현재 디자이너들은 주로 사용자가 AI와 상호작용하는 인터페이스(interface)에 집중하고 있지만, 환각(hallucinations)이나 편향(biases) 같은 근본적인 문제는 모델 자체에 내재되어 있습니다. 모델 디자이너는 기존 UX 팀과 달리 AI 엔지니어와 직접 협력하여 모델의 정렬(alignment) 부분을 다루며, 이는 프롬프트 개선이나 데이터셋 형성을 포함합니다. 궁극적으로 이 역할은 기술 지식, 글쓰기 능력, 그리고 사용자 경험에 대한 깊은 이해를 요구하며, 더 나은 AI 제품을 만들기 위해 엔지니어링팀과의 새로운 협업 방식이 필요함을 강조합니다.

"Designers: We’ll all be design engineers in a year"이라는 제목의 이 글은 인공지능(AI)이 제품 개발 분야의 역할을 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 필자의 견해를 제시합니다. 필자는 AI 덕분에 이제 누구나 아이디어를 실현하는 것이 더 쉬워졌으며, 이는 한 프로덕트 매니저가 디자이너의 도움 없이 시제품을 제작한 사례를 통해 설명됩니다.

생산성 향상을 위한 인간-AI 협업 패턴에 초점을 맞춘 "투기적 트리 탐색"이라는 개념을 소개합니다. 저자는 AI와 협업하여 작업할 때 겪었던 병렬 작업, 장기 작업, 작은 단위 작업 예약 등의 기존 시도들을 분석하고, 이러한 접근 방식들이 10배 생산성(10x)을 달성하지 못했음을 설명합니다. 이 경험들을 바탕으로, 인간의 맥락 전환 비용 최소화와 산출물의 품질 향상 등의 전제를 도출합니다.

크리에이티브 스튜디오 '오늘의풍경' 블로그에 게시된 글로, 유엔기후변화협약 당사국총회(COP30)에 대응하여 하인리히 뵐 재단 동아시아 사무소와 함께 제작한 잡지 프로젝트의 솔직한 제작 과정과 협업 경험을 공유합니다.

주로 Git이라는 분산 버전 관리 시스템(Distributed Version Control System, DVCS)과 그 활용에 대한 포괄적인 정보를 담고 있습니다.

팀 데트머스(Tim Dettmers)는 인공 일반 지능(AGI)과 초지능의 실현 가능성에 대해 물리적 하드웨어와 경제적 관점에서 강력한 회의론을 제기합니다. 저자는 연산의 물리적 한계와 수익 체감의 법칙을 근거로, 선형적인 발전을 위해 지수적인 자원이 투입되어야 하는 현재의 AI 모델링 방식이 곧 한계에 봉착할 것이라고 주장합니다. 특히 GPU 성능 향상의 정체와 데이터 확보의 어려움은 추상적인 철학에 기반한 낙관적 전망을 가로막는 실질적인 장벽으로 작용합니다. 따라서 미래의 AI 가치는 소수의 승자가 독식하는 초지능의 탄생보다는, 실제 산업 현장과 일상에 기술이 스며드는 경제적 확산과 생산성 증대에 달려 있습니다. 결과적으로 저자는 AGI를 현실을 무시한 환상으로 규정하며, 물리적 제약 내에서 실용적인 최적화에 집중할 것을 강조합니다.

켄트 벡은 인공지능 도구가 신입 개발자의 교육 방식을 혁신하여 이들의 채용 가치를 크게 높였다고 주장합니다. 과거에는 초급 인력이 수익을 내기까지 오랜 시간이 걸려 기업에 부담이 되었으나, 생성형 AI를 활용하면 학습 속도를 높여 손실 구간을 대폭 단축할 수 있습니다. 저자는 단순히 결과물을 만드는 '바이브 코딩' 대신 AI를 학습 가속기로 활용해 주니어의 성장을 관리해야 한다고 강조합니다. 결과적으로 이러한 학습 지향적 관리는 이직 위험을 낮추고 조직 전체의 생산성을 높이는 유리한 투자가 됩니다. 따라서 기업은 인력 감축 대신 AI 기반의 효율적인 교육 시스템을 구축하여 미래 인재를 확보하는 전략적 선택을 해야 합니다.

디자인 분야의 명칭 논쟁, 특히 UX(사용자 경험)와 PX(제품 경험) 간의 용어 변경에 대한 광범위한 논의를 제시합니다. 듀오링고(Duolingo)가 "UX" 기능을 "Product Experience"로 변경한 사건을 계기로 논쟁이 촉발되었으며, 이는 디자이너의 정체성과 역할 변화에 대한 중요한 질문을 던지고 있습니다. 저자는 명칭이 디자인 시스템에서 가지는 힘과 의미를 강조하며, 전통적인 '제품 디자인'의 정의와 사용자 중심 접근 방식과의 충돌 등 PX(제품 경험) 명칭의 한계를 분석합니다. 궁극적으로 이 글은 인간 시스템 설계(Human Systems Design)를 미래 디자인 정체성으로 제안하며, 디자이너가 단일 제품을 넘어 복잡한 생태계와 인간 중심의 결과에 초점을 맞춰야 한다고 주장합니다.

인공지능(AI)에 대한 인간의 일반적인 의인화 습관을 탐구합니다. 저자는 인간이 동물이나 사물에 인간적인 특성을 부여하는 것과 유사하게, AI 비서나 챗봇에도 정중함, 칭찬, 역할극, 심지어 동료 의식까지 적용한다고 설명합니다. 닐슨 노먼 그룹의 연구 패턴을 인용하여 이러한 행동을 네 가지 주요 범주(예의, 강화, 역할극, 동반자 관계)로 분류합니다. 궁극적으로 이 기사는 AI를 의인화하는 것이 기술에 대한 이해를 높이기보다는 오히려 오해를 불러일으키고 신비화할 수 있다는 위험성을 경고합니다. 마지막으로, 인간이 AI를 설계한 기술이라는 점을 강조하며, 정확한 언어를 사용하여 이러한 오해를 피할 것을 제안합니다.

인간 오류의 인지적 아키텍처에 대한 통찰을 제공하며, 좋은 디자인은 단순히 기능적이거나 사용자 친화적인 것을 넘어 인간의 실수를 최소화하도록 설계되어야 한다고 주장합니다. 저자인 Michael Parent는 인간 오류를 기술 기반 오류(Skill-Based Errors), 규칙 기반 오류(Rules-Based Errors), 그리고 지식 기반 오류(Knowledge-Based Errors)라는 세 가지 주요 인지 수준으로 분류하는 SRK 모델을 활용합니다. 이 글은 원자력 발전소의 통제판과 같은 사례를 들어 기능적으로 작동하더라도 인간 오류를 유발하는 디자인의 문제점을 지적하며, 오류를 줄이기 위한 구체적인 디자인 전략을 각 오류 유형별로 제시합니다. 또한, SRK 모델로는 완전히 설명되지 않는 의도적인 규칙 위반(Violations)의 유형과 발생 원인에 대해서도 간략하게 논의합니다.