‘퍼즐’은 AI에 맡기고 ‘미스터리’를 풀자 공감에서 출발, 문제 재정의 통해 혁신을

Article at a Glance

AI는 조건이 명확하고 정답이 있는 ‘퍼즐’ 문제에 탁월하지만 사람과 맥락, 문화와 관계가 얽힌 ‘미스터리’ 문제를 푸는 데는 한계가 있다. 이런 미스터리를 다루는 핵심 역량이 공감이며 이를 체계화한 방법이 디자인싱킹이다. 공감은 단순한 감정이 아닌 상대의 세계를 이해하려는 전략적 사고 습관이다. 한국야쿠르트는 프레시 매니저를 판매 채널이 아닌 사용자로 바라보며 전동카트 ‘코코(COCO)’를 설계했고, 칠레 광산 구조 작업에서는 광부들을 구조 대상이 아닌 문제 해결의 주체로 바라봄으로써 극한 상황에서도 질서를 유지할 수 있었다. 이처럼 AI 시대, 인간의 경쟁력은 사람의 삶과 맥락을 이해하고 문제를 다시 정의하는 힘, 즉 공감이다.

---

편집자주 | 정병익 앤더슨 컨설팅 파트너가 디자인싱킹을 아이디어 기법이 아닌 문제 해결 도구로서 재해석하는 연재를 시작합니다. 현장의 생생한 사례를 통해 문제 해결을 위한 새로운 관점과 통찰을 얻어가시길 바랍니다.

---

영화 ‘블레이드 러너’에서는 인간과 거의 구별할 수 없을 정도로 정교한 인조인간, 이른바 ‘레플리컨트’를 가려내기 위해 수사관들이 특별한 테스트를 실시한다. 흥미로운 점은 그 테스트가 계산 능력이나 기억력, 논리적 추론을 묻지 않는다는 사실이다. 대신 아주 사소하고 감정적인 질문을 던진다. “거북이가 뒤집혀 고통받고 있다면 어떻게 하겠는가?” “타인의 고통을 목격했을 때 어떤 감정을 느끼는가?”와 같은 질문들이다. 이 테스트의 핵심은 지능이 아닌 공감이다. 더 빠르게 계산하고, 더 정확히 예측하며, 더 많은 정보를 처리하는 능력은 이미 기계의 영역이 된 상황에서 영화는 인간과 기계를 구분하는 마지막 기준을 공감 능력으로 설정한다.

이 장면은 오늘날 우리가 마주한 현실과도 묘하게 겹쳐 보인다. 생성형 AI가 본격적으로 업무 현장에 들어오기 시작하면서 많은 리더와 실무자들이 같은 질문을 던지기 시작했다. “AI가 이렇게 잘하는 세상에서 앞으로 인간은 무엇을 해야 하는가?” 이 질문은 단순히 ‘일자리가 사라질 것인가, 대체될 것인가’라는 차원의 두려움에만 머무르지 않는다. 앞으로 조직과 개인이 어떤 방식으로 문제를 정의하고, 어떤 문제를 AI에 맡기고, 무엇을 스스로 책임져야 할지에 대한 근본적인 질문이다.

이 질문에 답하기 위해서는 먼저 AI가 어떤 유형의 문제에 강하고, 어떤 유형의 문제에는 여전히 취약한지 구분할 필요가 있다. 이를 설명하기 위해 퍼즐(Puzzle)과 미스터리(Mystery)라는 두 개념을 사용하고자 한다. AI가 잘하는 영역이 퍼즐의 세계라면 인간이 여전히 우위를 갖는 영역은 미스터리의 세계다. 이 미스터리를 다루는 핵심 능력이 바로 공감(Empathy)이다. 그리고 공감을 구조화해 문제 해결에 활용하는 대표적인 프레임워크가 ‘디자인싱킹(Design Thinking)’이다.