성장문답 #27 ― 상품 기획의 AX 기반 혁신과 집단지성 시스템 활용

기획 조직에 대한 새로운 혁신이 필요한 시점에서 상품의 수준이 기획자 개인의 역량 한계에 갇혀 있다는 고민이 많았습니다. 저는 이 문제를 기획자 개개인의 노력보다는 시스템의 문제로 보고, AI의 추론 기술과 전사적 집단지성을 결합해 ‘개인의 한계를 뛰어넘는 기획 시스템’을 구축하는 것이 해답이라 생각했습니다. 기획의 본질적 철학에 비추어 볼 때, 이러한 시스템적 접근이 기획 조직이 나아가야 할 올바른 혁신 방향이라 볼 수 있을까요?

기획에서 가장 어려운 건 “무엇을 만들까?”가 아니라 “왜 이걸 해야 하지?”라는 질문에 답하며 초기 개념을 잡는 일입니다. 이 단계는 탁월한 개인의 직관이 가장 빠르고 강력할 때가 많지만, 그런 사람은 언제나 존재하지 않고 한 사람에게만 기대는 방식은 곧 한계에 부딪힙니다. 그래서 기획자 개인의 역량 한계를 넘어설 수 있는 시스템 기반의 집단지성이 필요합니다.

이때 기획 혁신의 핵심이 AX(AI Transformation)입니다. 중요한 것은 AI를 ‘업무를 조금 편하게 해주는 How-to’ 수준으로 쓰면 혁신이 일어나기 어렵다는 점입니다. 우리가 가야 할 방향은 Why 레벨, 즉 업의 본질을 묻고 의사결정의 핵심인 ‘추론’을 AI와 함께 수행하는 단계입니다.

이를 위해 AI의 추론 능력을 최대한 활용해 상품을 혁신하고, 동시에 기획 조직은 inAX로 목표를 정렬하고 역량을 상향 평준화해야 합니다. 이 두 축을 함께 세우는 것이 “상품의 수준이 기획자 개인의 역량 한계에 갇힌다”는 문제를 가장 효과적이고 효율적으로 해결하는 전략입니다.

기획자 개인의 탁월함 vs. 시스템 기반의 집단지성

좋은 고민이고 질문입니다. 기획자가 스스로에게 갇힌다는 것은 자신의 욕망, 지식, 기술, 창의성 수준의 한계에 머무른다는 뜻일 텐데, 이를 개인의 역량이나 열정을 높이는 차원이 아니라 시스템과 집단지성을 통해 해결하려는 접근이 훌륭합니다.

그럼 기획이란 무엇일까요? 기획이란 ‘현재의 가용 자원을 효과적이고 효율적으로 활용해 의도하는 미래의 가치를 만들어내는 행위’입니다. 달리 접근하면, 기획은 ‘욕망X기술’의 결과라고 볼 수도 있습니다. 욕망이 기획의 방향을 결정하고, 기술이 그 기획을 실용적 가치로 구현해 줍니다.

일반적으로 기획은 [개념 설계 → 기본 설계 → 상세 설계 → 생산 설계]의 단계를 거칩니다. 이 네 단계의 설계가 모두 ‘기획’이지만, 가장 중요한 것은 맨 앞의 ‘개념 설계’입니다.

스티브 잡스 없는 애플이나 일론 머스크 없는 테슬라를 생각할 수 있을까요? 집단지성이나 시스템을 활용하는 것에 앞서서 이처럼 소수의 탁월한 기획자가 초기 개념을 잘 설계해 주는 것이 굉장히 중요합니다. 그런 다음 경험이 풍부한 사람이 창의적 아이디어를 현실화하기 위한 ‘기본 설계’와 ‘상세 설계’를 맡아주고, 이어서 효율적 분업을 통한 생산이 이루어지는 것이 바람직합니다.

하지만 문제는 이러한 ‘탁월한 개인’이 항상 존재할 수는 없으며, 슈퍼 기획자라 할지라도 1년 내내 최상의 컨디션을 유지할 수는 없다는 점입니다. 그러면 어떻게 할 것인가? 탁월한 개념 설계자가 부재한 상황에서 단순히 사람만 많이 모으는 방식은 근본적인 대책이 될 수 없습니다. 1.5V 건전지 여러 개를 병렬로 연결해 봤자 전압은 여전히 1.5V인 것과 같은 이치입니다.

결국 기획의 핵심인 ‘초기 개념 설계’는 탁월한 개인의 직관(천재성)이 가장 효과적이지만, 현실적으로 개인에게만 의존할 수는 없기에 ‘시스템 기반의 집단지성’으로 그 한계를 극복해야 합니다.

AX 기반 혁신: ‘How-to’를 넘어 ‘Why’로

지금 기획 조직이 놓치지 말아야 하는 것은 AX(AI Transformation)를 통한 시스템적 혁신입니다. 여기에서 우리는 ‘How-to, What, Why’는 세 가지 차원에서 접근할 수 있습니다. 이 중 우리가 어디에 집중하는가에 따라 결과는 완전히 달라집니다.

가장 기초적인 ‘How-to’ 레벨의 AX는 현재 우리가 일하는 방식에서 겪는 불편함, 즉 ‘페인 포인트(Pain-point)’를 어떻게 해소할 것인가에 집중하는 단계입니다. 이는 기존 업무에 AI 기능을 부분적으로 도입하여 편의성을 조금 높이는 수준에 불과합니다. 그보다 한 단계 높은 ‘What’ 레벨의 AX는 우리가 다루는 대상 자체를 재정의하는 것입니다. 과거 MIDAS가 텍스트 기반의 환경을 그래픽 기반으로 완전히 탈바꿈시키며 기능을 재배치했던 혁신이 바로 여기에 해당합니다.

하지만 우리가 진정으로 추구해야 할 단계는 바로 ‘Why’ 레벨의 AX입니다. 이는 단순한 불편 해소를 넘어 “우리는 이 일을 왜 하는가?”라는 업의 본질을 질문함으로써 새로운 부가가치, 즉 ‘게인 포인트(Gain-point)’를 창출하는 것입니다.

쉬운 예로, 식사를 단순히 “무슨 요리를 할까(What)”의 문제로 접근하는 것이 아니라 “왜 먹는가(Why)”라는 본질에 집중해 본다면 어떨까요? 음식을 먹는 이유가 영양 섭취와 행복감에 있다면, 복잡한 요리 과정 없이 영양소 알약 하나와 행복 알약 하나로도 그 목적을 달성할 수 있습니다. 이것이 바로 본질을 꿰뚫어 불필요한 과정을 없애고 가치를 극대화하는 방식입니다.

대다수가 AI를 보조 도구로 생각하며 기존에 있는 기능에 AI를 추가하거나 사용자 지원 AI를 탑재하는 수준으로 기획을 시작합니다. 그러나 단순히 기획자의 수고를 덜어주는 ‘How-to’ 수준의 AX에 머물러서는 혁신적 기획이 일어날 수 없습니다. 우리가 2010년 이후 큰 혁신을 하지 못하고 있는 이유도 핵심 설계자가 현장에서 멀어지며 ‘Why’에 대한 질문이 약해졌기 때문입니다.

Why 레벨의 AX: 기획의 핵심인 ‘추론’을 AI로 혁신하는 것

그렇다면 Why 레벨의 AX는 구체적으로 어떻게 접근해야 할까요? 우선 AI의 본질을 다시 봅시다. AI는 단순히 데이터를 정리하는 계산기가 아닙니다. 인간처럼 상황을 판단하고 인과관계를 따져 최적의 답을 내놓는 ‘추론 능력’이 핵심입니다. 이는 개념 설계의 본질과 정확히 맞닿아 있습니다.

개념 설계란 결국 “왜 이 기둥을 여기에 세우는가?”, “왜 이 공간을 이렇게 구성하는가?”라는 질문에 대한 미래의 가치(안전, 미학, 효율 등)를 예측하고 결정하는 ‘가치 창출을 위한 인과적 추론’의 과정이기 때문입니다.

기존 How-to 레벨의 AX가 인간이 이미 끝낸 추론(설계)을 도면으로 그리는 단순 작업만을 AI에게 맡겨 생산성 도구로 활용하는 것이었다면, Why 레벨의 AX는 인간의 고유 영역이라 믿었던 ‘가치 판단과 추론’의 영역 자체를 AI에게 맡기거나 극대화하는 지능형 파트너로 삼는 것입니다.

결국 제가 말하고자 하는 핵심은 이것입니다. “단순 반복 작업을 대체하는 것이 아니라 개념 설계의 핵심인 ‘추론’ 과정을 AI로 혁신하는 것, 그것이 바로 우리가 추구해야 할 본질적인 AX입니다.”

inAX: 전사적 집단지성 시스템

그러면 전사적 집단지성은 어떻게 만들어내야 할까요? 1.5V 건전지 수준의 개인들이 단순히 모여 있는 것만으로는 AI가 주는 거대한 통찰을 감당할 수 없습니다. 전선이 끊겨 있거나 저항이 심하면 에너지는 전달되지 않고 소멸합니다.

그렇기 때문에 우리에게는 AI라는 강력한 엔진을 운용할 ‘전사적 집단지성 시스템’이 필요합니다. 지금 개발하고 있는 inAX가 바로 그 역할을 해줄 것으로 기대됩니다. inAX는 단순히 성과관리를 좀 더 쉽게 하기 위한 도구가 아닙니다. AI의 추론 기능을 최대한 활용해 개인의 한계를 시스템으로 보완하기 위한 집단지성 운영 시스템입니다.

inAX가 하는 일은 크게 세 가지입니다.

첫째, 목표에 대한 ‘정렬’입니다. 열심히 일하는 것보다 중요한 것은 “어디로 뛰느냐”입니다. 개인이 수행하는 Task(과업)가 모여 Initiative(실행과제)가 되고, 그것이 조직의 Objective(목표)에 정확하게 정렬되어야 합니다. 나무를 깎는 사람이 숲을 보지 못하면 훌륭한 산맥을 만들 수 없듯, inAX는 모든 구성원의 업무가 조직의 목표에 한 치의 오차도 없이 정렬되도록 해줍니다.

둘째, 소통의 ‘무손실’입니다. 우리의 협업 효율을 떨어뜨리는 가장 큰 적은 무엇입니까? 바로 ‘감정’과 ‘비효율적 소통’에서 오는 로스(Loss)입니다. 아무리 좋은 전략도 사람 간의 관계가 꼬이면 실행되지 않습니다. inAX는 감정에 흔들리기 쉬운 협업을 데이터와 시스템 기반으로 정렬해, AI의 추론 결과가 실행 조직까지 왜곡 없이 전달되도록 협업 과정의 마찰과 손실을 최소화합니다.

셋째, 역량의 ‘상향 평준화’입니다. 이른바 ‘나무통의 법칙’을 기억하실 겁니다. 물통에 담을 수 있는 물의 양은 가장 긴 나무판자가 아니라 가장 짧은 나무판자에 의해 결정됩니다. 조직도 마찬가지입니다. 시스템이 없다면 전체 성과는 가장 역량이 낮은 지점에서 병목이 발생합니다. inAX는 시스템이 개인의 부족한 부분을 보완하고 가이드함으로써 조직의 역량 최저점을 끌어올려 집단 전체의 성과와 시너지를 극대화합니다.

앞으로 10~20년 안에 세상은 우리가 예상하는 것보다 훨씬 빠른 속도로 재편될 것입니다. 이 변화 속에서 살아남으려면 AI를 단순한 생산성 도구가 아니라, 가치 창출을 함께 설계하는 ‘인과적 추론의 파트너’로 삼아야 합니다. 이것이 우리가 지향해야 할 본질적인 AX이며, 기획자 개인의 역량 한계를 넘어서는 가장 중요한 출발점입니다.

다만 여기서 끝이 아닙니다. 아무리 뛰어난 AI의 추론이 있어도, 이를 실행하는 조직이 목표에 정렬되지 않고 파편화되어 있다면 그 통찰은 현장까지 전달되지 못한 채 흩어지기 쉽습니다. 그래서 AX와 함께 전사적 집단지성 시스템이 반드시 필요합니다.

정리하면, AI의 추론 능력을 기획에 접목해 ‘판단의 품질’을 높이는 AX 혁신과, 목표 정렬과 역량의 상향 평준화를 통해 ‘실행의 품질’을 높이는 집단지성 시스템. 이 두 축이 함께 설 때 우리는 기획자 개인의 한계를 넘어 시스템 기반의 집단적 혁신으로 나아갈 수 있습니다.