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디자인 씽킹 본문
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* 분석과 직관, 어느 한쪽만으로는 충분치 않다. 이 책이 말하고자 하는 바는 분석이나 직관 중 어느 한쪽을 제거해야만 하는 양자택일의 선택이 아니라 두 가지 사고방식을 조화시키는 것이다. 분석적 사고와 직관적 사고는 둘 다 최적의 경영을 위해 필요하지만, 하나만으로는 충분하지 않다는 점을 주장할 것이다. 생각의 가장 완벽한 방식은 분석적 사고에 기반을 둔 완벽한 숙련과 직관적 사고에 근거한 창조성이 역동적으로 상호작용하면서 균형을 이루는 것이다. 나는 이를 '디자인적 사고 design thinking'라고 부른다.
* 지식생산 필터 ; 모든 성공적인 기업 혁신이 거쳐간 동일한 경로
- 미스터리 → 경험규칙 → 알고리즘
ㅇ 직감 : 언어 이전 단계의 직관
ㅇ 경험규칙 : 느슨한 형태의 조언, 직관을 언어로 표현한 것
ㅇ 알고리즘 : 검증된 생산 프로세스
* 20세기 후반 이후 알고리즘의 궁극적인 지향점은 컴퓨터 코드다.
산술식으로 표현 가능한 논리적 계산 절차에 도달한 지식은 소프트웨어로 변환될 수 있다.
* 경험규칙이 성공을 보장하지는 않는다. 경험규칙은 성공적인 결과를 얻을 확률을 높여주거나 적어도 성공에 이르는 시간을 단축시켜주지만 그 이상의 역할을 하지는 못한다.
* 조직은 새로운 지식을 추구하는 '탐색 exploration' 작업에 주로 몰두하거나,
기존의 지식을 최대한 '활용 exploitation'하여 얻을 수 있는 이익을 극대화하는 데 집중한다.
* 하나의 미스터리를 해결한 후 거기에 멈추지 말고 가장 두드러진 다음 미스터리를 찾아 지식생산 필터를 다시 가동하고(혹은 원래의 미스터리를 다시 검토하고), 필터를 통과함으로써 지식을 심화시키는 노력을 해야만 한다. 끊임없는 순환과정이다.
* 귀추논리 abductive reasoning / 찰스 샌더스 퍼스 Charles Sanders Peirce
- 새로운 생각이나 개념 혹은 아이디어를 '미리' 증명하는 것은 불가능하다.
- 모든 새로운 관념은 미래의 사건들이 일어나고 난 이후에만 그 정당성이 입증될 수 있다.
* 디자인적으로 사고하기 위해서
당신은 이를 촉진하는 '근본적 태도 stance'와 '도구 tools', 그리고 '경험 experience'을 개발해야만 한다.
- 근본적 태도 : 외부세계 그리고 그 속에서 당신이 맡은 역할에 관한 사고 방식
- 도구 : 세계를 이해하고 자신의 사고를 체계화하는 데 사용할 모델
- 경험 : 당신을 기술적으로 더욱 숙달시키고 시간이 지날수록 당신의 감각을 더욱 섬세하게 해준다.
* 개인의 지식 체계 ; 지식과 전문성을 습득하는 경로
1. 근본적인 태도 : 나는 세계에서 어떤 존재이고 무엇을 성취하려고 하는가?
- 훌륭한 디자이너는 회계사보다 꼼꼼하다 (타당성과 신뢰성 사이의 균형)
- 이 세상은 신뢰성에서 시작된다. 세상은 점점 더 발전된 쪽으로 향한다. 나는 신뢰성과 타당성 간의 균형을 모색한다. 더 향상된 지식체계를 찾는다.
2. 도구 : 사고를 체계화하고 세계를 이해하는 데 어떤 도구와 모델을 사용하는가?
- 관찰 observation하고 상상 imagination하여 구성 configuration하라
ㅇ 상상 : 통계학적으로 유의미한 결과를 도출하는 데는 불충분하겠지만, 주어진 데이터를 기초로 내놓을 수 있는 최선의 설명을 추론
ㅇ 구성 : 아이디어를 행위체계로 전환해, 원하는 비지니스 결과물을 창출하는 작업
3. 경험 : 민감성과 기술의 레퍼토리를 개발하는 데 어떤 경험이 필요한가?
- 개인이 축적하는 경험은 근본적인 태도와 도구의 산물
- 숙련과 독창성의 균형을 이루어라
- 시간의 흐름과 함께 쌓이는 경험은 만감성을 높이고 기술을 더욱 세련되게 연마하도록 만든다.
'민감성'이란 유사하지만 정확하게 동일하지는 않은 상황을 분별할 수 있는 능력이다.
'기술'은 원하는 결과를 일관되게 창출할 수 있는 능력이다. 기술과 민감성은 함께 발달하고 심화된다.
* 신뢰성의 목표는 예측 가능한 결과를 일관되게 산출하는 것이다.
반면 타당성이 추구하는 목표는 원하는 목적에 부합하는 결과를 도출하는 것이다.
* 타당성이란 계량적인 측정만으로는 추구하기 어렵다. 그러한 측정치는 미묘한 차이와 맥락을 제거하기 때문이다. 타당한 결과를 얻기 위해서는 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위한 작업에서 배제되는 주관적인 생각과 판단이라는 측면을 어느 정도 포함해야만 한다.
* 지식의 발전은 타당한 결과를 추구하는 과정에서 이루어진다.
* '선택과 집중'이 아니라 '균형'이 중요하다.
* 탐색과 활용의 관계와 마찬가지로,
신뢰성과 타당성의 관계에서도 최적의 접근법은 둘 중 하나를 선택하는 것이 아니라 양자의 균형을 추구하는 것이다.
* 귀납적 오류의 비유 / 버트런드 러셀 Bertrand Russel
매일 아침 농장 주인이 닭장에 나타날 때마다 닭은 주인이 자신에게 머이를 줄 것으로 ― 정확하게 ― 예상한다.
주인이 자신의 목을 비틀기 위해 닭장에 나타나는 마지막 날에도 닭은 ― 신뢰도가 높지만 타당하지는 않게 ― 주인이 자신에게 먹이를 줄 것으로 예측한다.
* '진정한' 경험론자란 '다른 모든 조건이 동일하다면'이라는 가정을 더 이상 쓸모없게 만들어버릴지도 모르는 예외적인 값 outlier을 정확하게 볼 수 있는 '최고 수준의 관찰자'다.
* 그들(RIM)에게 디자인은 사물을 아름답게 만드는 것을 의미할 뿐만 아니라,
사물이 아름답게 작동하도록 만드는 것이기도 하다.
* 이해는 절대적인 진리로의 진보를 수반하는 것이 아니라, 주변 상황 및 환경과의 상호작용으로 진화하는 것이다.
* 퍼스 Charles Sanders Peirce는 새로운 아이디어는 이전의 모델 혹은 모델들로 설명할 수 없는 데이터(어떤 경우에는 단 하나의 사건)를 관찰함으로써 떠오른다. 설명되지 않는 현상을 관찰한 사람은 이를 이해하려고 노력하게 되는데, 퍼스는 이 과정을 '최선의 설명에 근접하기 위한 추론'이라고 불렀다. 추론의 진정한 첫걸음은 관찰이 아니라 의아하게 여기는 것이라고 그는 결론지었다.
* 독창성은 실험, 새로운 상황에 대한 자발적인 대응, 정보가 지시하는 방향으로의 유연한 변화, 비록 기대하지는 않았지만 우연히 포착된 기회에 대한 민감한 반응을 요구한다. 실험에서도 그렇듯이 독창성이 실패로 이어지는 것은 다반사다. 시행착오와 반복되는 원형제작 과정을 편안한 마음으로 받아들이는 것이 중요하다.
* 디자인적 사고능력을 개발하는 일은 끊임없이 균형을 추구하는 작업이다.
* 고약한 문제를 다룰 때에는 문제 자체의 본질이 무엇인지를 이해하는 데 주의를 기울여야 한다.
문제에 대한 이해가 핵심적인 과제다. 해결책은 부차적인 과제일 뿐이다.
* 디자인은 문제를 '해결'하는 과정에서만큼 혹은 그 이상으로 문제를 '이해'하는 과정에서 꽃을 피운다.
- 마이크로소프트의 핵심 연구자, 빌 벅스턴
* 스스로 문제를 인식하고 자신의 방식대로 문제를 해결하는 것이 디자이너의 책임입니다.
우리가 디자이너들에게 요규하는 것은 '타당한' 해결책입니다.
디자인 작업은 주어진 문제에 내재하는 원칙과 해결책에 관한 이해를 기반으로 합니다.
- 허먼밀러 CEO, 휴 드 프리 Hugh De Pree
* 최고경영자가 보내는 메시지는 기업의 문화를 형성한다.
* 잡스는 과거에 그러했던 것이 아니라 미래에 그럴 수도 있는 것을 선택했다.
디자인 씽킹의 다양한 사례를 소개하는 말랑말랑한 책으로 기대했으나, 경영서였다.
요점은 다음과 같다.
- 디자인 씽킹 : 분석 + 직관의 통합적인 사고 방식
- 혁신을 위해서는 미스터리를 경험규칙, 알고리즘으로 발전시켜가야 한다.
- 기업은 기존 알고리즘 단계에 도달한 업무에 대해서는 효율성을 추구하고,
계속해서 새로운 미스터리를 다시 지식생산 필터에 따라 다음 단계(경험규칙, 알고리즘)로 발전시켜나가야 한다.
- 새로운 생각, 미래를 미리 증명할 수는 없다.
'타당한' '새로운 것'을 추구한다는 것은 수 많은 수행착오와 실패를 가져올지도 모르는 일.
하지만 시도하지 않는다면 새로운 무언가를 해 볼 수 없을 것이다.
우리 나라의 많은 기업들이 First mover가 아니라 Fast follower가 된 이유는
타당성을 추구 했을 때의 결과를 이해하고 포용하는 회사, 사회가 아니기 떄문이겠지.
언젠가는 우리도 수많은 First mover가 활동할 수 있는 사회가 될까.
사회 뿐만 아니라 개인에게도 가설을 세우고 발전시켜 검증해보는 탐구가 큰 도움이 될텐데.
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