AI 없이도 설명 가능한 구조를 먼저 만들고 그 위에 AI를 얹는다(capability) 우리는 왜 기술부터 붙이려 하는가? “이 업무에 AI를 적용할 수 있습니까?”“자동으로 돌아가게 만들 수 있나요?”“사람 손을 줄이고 싶습니다.” 이 질문은 자연스럽다.기술은 분명히 생산성을 높일 수 있다. 나는 기술 도입을 반대하지 않는다.문제는 순서다. AI를 붙이기 전에그 업무를 사람의 말로 설명할 수 있는가? 설명이 되지 않는 […]

한 번 잘 되는 방법이 아니라 반복했을 때 동일 결과가 나오는 구조를 만든다(execution system) 우리는 왜 한 번의 성공에 집중하는가? “이번 프로젝트는 잘 끝났습니다.”“이번 달 매출이 크게 올랐습니다.”“이번 캠페인은 성공입니다.” 성과가 나오면 안도한다.그리고 다음 과제로 넘어간다. 나는 단기 성과를 무시하지 않는다.문제는 그 성과가 다시 나올 수 있는가이다. 같은 조건에서같은 결과가 반복되는가? 이 질문이 빠진 성과는기록으로

현장의 직감과 경험을 데이터 구조로 변환하는 연습을 한다(perception) 우리는 왜 감각을 의심하려 하는가? “느낌은 믿을 수 없습니다.”“데이터로 말해야 합니다.”“숫자가 아니면 근거가 부족합니다.” 이 말은 틀리지 않다.조직에서 의사결정은 객관성을 요구한다. 그러나 나는 종종 되묻는다. 그 감각은 어디서 왔는가?현장에서 10년, 20년 일한 사람이 느끼는 이상 신호는단순한 기분일까? 나는 감각을 데이터로 대체하려 하지 않는다.감각을 구조로 번역하려 한다. 왜

보여주기용 화면이 아니라 누가 언제 무엇을 보고 움직일지 정의한다 우리는 왜 대시보드부터 만들려 하는가?(dashboards) “대시보드 하나 만들어보죠.”“실시간으로 볼 수 있게 하면 관리가 쉬워질 겁니다.”“그래프 몇 개만 정리하면 될 것 같습니다.” 나는 대시보드 제작을 반대하지 않는다.시각화는 분명히 필요하다. 그러나 먼저 묻는다. 그 화면을 누가 보는가?언제 보는가?보고 나서 무엇을 하는가? 이 질문이 빠진 대시보드는정보가 아니라 장식이 되기

엑셀 매크로가 아니라 구조를 다시 짜는 일(report-automation design 4 steps) 매주 같은 보고서를 다시 만들고 있는가.파일 이름만 바뀌고 숫자만 교체되는 문서를 반복하고 있는가.자동화 툴을 도입했지만 여전히 사람이 붙어 있어야 돌아가는가.문제는 속도가 아니라 설계일 가능성이 높다.이 글은 반복 보고서를 자동으로 만드는 기술을 설명하지 않는다. 구조를 다시 짜는 방법을 정리한다. 이 글이 다루지 않는 것 특정 툴

AI가 만든 결과를 그대로 쓰지 않는다. 검증 루틴을 함께 설계한다(validation structure) 우리는 왜 결과부터 공유하는가? “AI가 이렇게 분석했습니다.”“보고서가 자동으로 생성되었습니다.”“이 결과를 회의 자료로 사용하겠습니다.” 요즘 조직에서 자주 듣는 말이다.AI가 만든 결과를 빠르게 공유하는 것이업무 효율로 여겨진다. 나는 AI 활용을 반대하지 않는다.결과 생성 속도가 빨라진 것은 분명한 장점이다. 그러나 한 가지 질문을 먼저 던진다. 이 결과는

“이 버튼을 누르세요”가 아니라 “이 결과가 나오면 무엇을 결정할 것인가”를 훈련한다(Decision Simulation) 우리는 왜 버튼부터 배우려 하는가? “이 메뉴는 어디에 있습니까?”“이 버튼을 누르면 자동으로 계산되나요?”“이 기능만 알면 되죠?” 나는 기능 실습 자체를 부정하지 않는다.툴을 다루는 능력은 분명 필요하다. 그러나 한 가지 질문은 늘 남는다. 그 버튼을 눌러서 나온 결과로무엇을 결정할 것인가? 많은 교육이‘어떻게 실행하는가’에 머문다.그러나

SME Business Process Audit Checklist ― 바쁜데 왜 성과는 쌓이지 않는가 보고서는 매주 올라오는데 의사결정은 느리다.직원은 항상 바쁘다고 말하지만 마감은 밀린다.ERP는 도입했지만 엑셀 파일이 더 많아졌다.문제는 사람인가, 시스템인가.아니면 애초에 흐름이 설계되지 않은 것인가. 이 글은 조직문화, 리더십 철학을 말하지 않는다.동기부여나 혁신 슬로건도 다루지 않는다.현장에서 바로 점검할 수 있는 업무 프로세스 진단 기준만 정리한다. 현장에서 반복되는

— 구조부터 재정의하는 실행 설계 가이드(AI Implementation) AI 도입 방법론을 소개하려는 글은 아니다.툴 추천이나 최신 모델 비교도 다루지 않는다. 이 글은 단 하나의 질문에서 출발한다. “왜 자동화는 했는데, 일이 줄지 않았습니까?” 현장에서 가장 많이 듣는 질문이다.그리고 그 질문은 거의 항상 같은 배경을 갖고 있다. 이미 챗봇을 붙였고, RPA를 일부 적용했고, 보고서 자동화도 시도했다.그런데 대표의 체감은