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AI와 디자인 싱킹 가이드

AI와 디자인 싱킹 가이드

허웅, 이한진 (지은이)
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AI와 디자인 싱킹 가이드
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : AI와 디자인 싱킹 가이드 
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791143015143
· 쪽수 : 177쪽
· 출판일 : 2025-11-28

책 소개

AI를 공감·문제 정의·아이데이션·프로토타입·테스트 전 단계에 연결해 데이터 기반으로 빠르게 가설을 세우고 검증하는 방법을 제시한다. 엠파시 맵, 페르소나, 서비스 블루프린트, 카노 모델, 양손잡이 조직 설계 등 핵심 도구를 AI와 결합해 실무에서 바로 써 볼 수 있게 풀어낸다.

목차

창의와 기술의 교차점에서

01 생각의 새 지도
02 사용자 마음의 창
03 문제를 보는 렌즈
04 아이디어 합창단
05 신속한 실험의 미학
06 사용자와의 깊은 대화
07 맞춤형 경험의 설계
08 서비스 여정 지도
09 혁신의 건축가
10 지속가능한 혁신 설계

저자소개

이한진 (지은이)    정보 더보기
한동대학교 창의융합교육원 미네르바와 AI문화예술 모듈 교육과정 담당 교수다. ICT창업학부 겸임교수로 AI 기반 제품 기획 및 개발, 기업가정신 사례를 강의하며 EBS, TEDxSeoul에서도 소개되었다. 고려대학교에서 소비자행동론 기반 고객경험 실증연구를 주제로 디지털경영학 박사학위를 받았다. 연세대학교에서 사회학과 신문방송학(온라인 커뮤니케이션 세부 전공)으로 학사와 석사과정을 졸업했다. 한국사회적기업진흥원 평가위원, 중소기업유통센터 자문위원, 서울청년시민위원, 아름다운커피 공정무역 시민대사로 활동했다. 현재는 교육부와 한국연구재단이 함께하는 빅데이터혁신공유대학 운영위원, 한국인터넷방송통신학회 및 한국멀티미디어학회 이사로 활동하고 있다. 저서로 《AI와 스토리텔링》(2024), 《AI와 문화예술: HTHT 콘텐츠 가이드》(2025) 등이 있다. “Enhancing Online Learning Engagement: Teacher Support, Psychological Needs Satisfaction and Interaction(BMC Psychology)”(2025), “시각예술 창작과 인공지능 협업의 상호작용에 관한 실증연구”(2024) 등 60편 이상의 논문을 SCI(E), SCOPUS, KCI 등재학술지에 게재했다. 과기부 주관 스마트빌리지 구축 사업(청소년 마음돌봄) 연구총괄, 문체부 주관 2025 지혜학교 강의로 외연을 확장 중이다.
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허웅 (지은이)    정보 더보기
삼성전자 글로벌마케팅실 마케팅혁신팀 마케터다. 마케팅에서 AI를 활용한 비즈니스 혁신과 디지털 트랜스포메이션을 담당하고 있다. 연세대학교에서 사학과 정치외교학, 한국방송통신대학교에서 데이터과학과 컴퓨터과학 학사 학위를 취득했다. 그동안의 커리어를 통해 AI, 메타버스, 웹3 등 프로젝트를 수행하며 디지털 기술 기반 마케팅 혁신에 기여하고 있다. 현대자동차에서는 전기차 고객 경험 혁신 프로젝트를, 한국도요타에서는 웹사이트 개발 및 디지털 마케팅을, P&G에서는 데이터 기반 마케팅 전략을 담당했다. 2021년 대한민국 광고대상 이노베이션 부문에서 수상의 영예를 안았다. 현재 마케팅 자동화 시스템 구축과 AI 도입을 통한 디지털 역량 강화와 고객 경험 혁신에 집중하고 있다. AI 비즈니스 혁신 연구를 주제로 실무 경험 기반 학술 활동에 참여 중이다.
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책속에서

디자인 싱킹은 IDEO의 팀 브라운(Tim Brown)이 비즈니스 접근법으로 체계화하고, 스탠퍼드 디스쿨이 교육 프로그램으로 발전시킨 혁신 방법론이다. 이 방법론은 사용자가 삶에서 무엇을 원하는지를 직접 관찰하고 이해하는 인간 중심의 디자인 철학을 토대로 한다. 제품의 제작부터 판매와 지원에 이르는 전 과정에서 사용자의 선호와 불편을 살펴 혁신의 기회를 찾을 수 있다. 또한 사용자의 필요, 기술적 실현 가능성, 실행 가능한 사업 전략을 연결해 고객 가치와 시장 기회로 이어갈 수 있다.

-01_“생각의 새 지도” 중에서


POV 문장을 만들 때, AI를 활용하면 문제 정의 과정을 더 명확하게 정리할 수 있다. 사용자 리서치 결과를 입력하고 “사용자, 니즈, 통찰을 포함한 문제 정의 문장을 작성해 주세요”라고 요청하면 된다. 이때 “서로 다른 세 가지 관점을 제시해 주세요”라고 추가하면, 같은 데이터를 기반으로 여러 형태의 문제 정의 안을 얻을 수 있다. 이 과정을 통해 한쪽 시각에 치우치지 않고 다양한 상황을 고려한 균형 잡힌 POV를 도출할 수 있다. AI 도구를 활용하는 것은 분석 속도를 높이는 데서 그치지 않는다. 고객의 피드백을 여러 관점으로 재분류하고 해석해 문제 정의의 폭을 넓히는 데 기여한다.

-03_“문제를 보는 렌즈” 중에서


사용자 테스트가 제 역할을 하려면 관찰을 중심에 두어야 한다. 개발자가 사용자의 실제 반응을 직접 살피면 제품의 문제와 가능성을 구체적으로 확인할 수 있다. 질문과 답만으로는 얻지 못하는 정보가 행동 속에서 나타나며, 그 속에서 개선의 단서를 찾을 수 있다. 개발자는 이런 행동을 맥락과 반복 패턴 속에서 해석하며, 그 결과를 토대로 제품을 다듬을 수 있다. 테스트는 단순한 검증에 머물지 않고 학습의 기회로 이어지고, 학습이 쌓일수록 제품은 발전한다.

-06_“사용자와의 깊은 대화” 중에서


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