김학수

AI의 답을 '내일 할 일'로 바꾸는 한 장 - 생각의 OS와 AI를 잇는 4블록 실행카드

2026-10-10T00:32:04Z

생각의 OS와 AI를 잇는 4블록 실행카드 한 품질회의를 떠올려 보자. 화면에 빨간 숫자가 떠 있다. 5%이던 제품 불량률이 12%까지 올랐다. 품질 담당자는 회의 전에 AI에게 물어 둔 답을 띄운다. 공정 온도 상승, 원자재 품질 편차, 작업자 숙련도 차이, 설비 노후화, 환경 습도 변화. 다섯 가지 원인 후보가 깔끔한 표에 담겨 있다. 모두 고개

삼성에서 30년, 내가 AI 책을 쓴 이유 - AI 시대에 다시 묻는 통계적 사고의 가치

2026-10-06T22:55:19Z

"우리는 무엇을 향해 빨라지고 있는가?" 지난 글 끝에 남긴 질문이다. AI와 함께 책을 쓰는 동안, 이 질문은 나 자신의 30년을 돌아보게 했다. 오랜 조직 생활을 마친 뒤, 대학에서 학생들을 가르치며 삼성SDI에서 쌓은 지식과 경험을 정리하기 시작했다. 그 과정에서 새로운 파트너를 만났다. AI였다. AI는 문헌을 찾고, 흩어진 생각을 정리하고,

AI는 답했는데, 왜 문제는 그대로일까? - 질문을 대충 하면, AI도 대충 답한다.

2026-10-03T08:52:53Z

매출이 떨어진 영업팀을 떠올려 보자. 팀원은 AI에게 묻는다. "매출을 높일 방법을 알려 줘." 할인, 광고 확대, 기존 고객 관리. 여러 제안이 화면을 채운다. 그런데 무엇부터 해야 할지 망설여진다. 예산은 한정되어 있고, 모두 해볼 수는 없다. 그때 우리가 아직 모르는 것이 드러난다. 매출이 어디에서, 어떻게 줄었는가. 지난 글에서 나는 통계적 사

AI 시대, 왜 다시 통계적 사고인가 - 계산의 시대를 넘어 설계의 시대로

2026-09-16T04:15:48Z

『AI는 계산하고, 인간은 설계한다』 10월 출간을 앞두고, 책 1장의 중심 내용을 소개한다. 예고편인 셈이다. 계산은 쉬워졌다. 그런데 판단은 더 어려워졌다. ChatGPT가 등장한 이후 우리는 몇 초 만에 보고서를 만들고, 데이터를 요약하고, 코드를 짜고, 발표자료의 초안을 얻는다. 과거에는 전문가의 손을 빌려야 했던 계산과 분석이 이제 누구나 쓸 수

출간 예고: AI는 계산하고, 인간은 설계한다 - [프롤로그] AI는 답을 낸다, 인간은 질문으로 자신을 증명한다

2026-08-28T00:26:47Z

「인간은 무엇으로 경쟁할 것인가」 연재를 마치며, 오는 9월 박영사에서 출간될 책의 첫 문을 연다. 회의실에 앉아 있었다. 팀원이 노트북 화면을 띄웠다. 경쟁사 분석.시장 트렌드 요약.다음 분기 전략 초안. 모두 AI가 단 몇 분 만에 만들어낸 자료였다. 내용은 그럴듯했다.문장은 매끄러웠다.표도 깔끔했다. 그런데 회의실은 조용했다. 잠시 후 누군가 물었

문제는 풀었는데, 왜 성과는 오래가지 못할까 - 인간은 무엇으로 경쟁할 것인가 ⑨

2026-08-19T01:49:51Z

좋은 해법을 찾았다고 해서, 좋은 성과가 저절로 이어지지는 않는다. AI 시대, 개선은 지켜질 때 완성된다. 지난 글에서 영업팀은 출고 지연이 재구매율을 떨어뜨리는 원인인지 실험으로 확인했다. 출고를 앞당기자 재구매율이 올라갔다. 현장에서는 어렵게 올린 성과가 몇 달 뒤 다시 원래대로 돌아가는 일이 흔하다. 사람이 바뀌고, 일이 바빠지고, 기준이 느슨해지

AI 시대, 관찰은 가설을 만들고 실험은 답을 만든다 - 인간은 무엇으로 경쟁할 것인가 ⑧

2026-08-09T12:18:33Z

문제해결은 상관에서 멈추지 않고, 인과를 검증하는 데까지 나아가야 한다. 지난 글에서 영업팀은 DDC의 길을 지나왔다. 정의하고(Define), 쪼개고(Divide), 연결한다(Connect). 나는 이 세 단계의 문제해결 틀을 DDC로 설계하였다. “매출이 안 좋다”는 막연한 탄식에서 재구매율 하락을 떼어냈고, 다시 30일 이내 재구매, 특정 카테고리,

AI 시대에도 문제해결의 마스터키는 DDC다 - 인간은 무엇으로 경쟁할 것인가 ⑦

2026-07-26T08:25:27Z

지난 여섯 편에 걸쳐 영업팀이 손에 쥔 유력한 가설은 결국 "배송지연"이었다. 하지만 진짜 중요한 것은 이 결론 자체가 아니다. 흐릿했던 불만이 실행 가능한 가설로 바뀌기까지, 팀이 걸어온 사고의 과정이다. 그 과정은 세 단계로 이어진다. 정의하고, 쪼개고, 연결한다. 나는 이것을 DDC라 부른다. 여러 현장에서 프로젝트를 이끌면서 나의 현장의 언어로 설

AI 시대에도 문제는 쪼개야 보인다 - 인간은 무엇으로 경쟁할 것인가 ⑤

2026-07-18T07:54:31Z

이제 영업팀은 재구매율이 무엇인지 정확히 합의했다. 90일 기준, 취소와 환불 제외, 온·오프라인 구매 통합, 통합 고객번호 기준. 이 기준을 데이터에 다시 적용하니 재구매율은 24.8%였다. 직전 분기의 28.0%보다 3.2% p 낮았다. 팀은 이를 다시 28%까지 회복하기로 했다. 이제 남은 질문은 하나였다. 무엇을 바꾸면 이 격차가 줄어드는가.

AI 시대, 숫자보다 기준이 먼저다 - 인간은 무엇으로 경쟁할 것인가 ④

2026-07-14T01:19:09Z

며칠 뒤, 영업팀 회의가 다시 열렸다. 지난 회의에서 매출이라는 큰 숫자 대신 재구매율을 핵심 문제로 선택했다. 이제 데이터를 분석해 원인을 찾을 차례였다. 한 팀원이 자료를 화면에 띄우려는 순간, 질문이 나왔다. "그런데 우리가 말하는 재구매율이 정확히 뭡니까?" 30일 안에 다시 구매한 고객을 셀 것인가, 90일을 기준으로 할 것인가. 취소하거나

AI 시대, 문제 정의가 답의 방향을 정한다 - 인간은 무엇으로 경쟁할 것인가 ③

2026-07-08T08:20:27Z

영업팀 회의에서 누군가 AI에게 매출을 올릴 방법을 물어보자고 했다. AI는 곧바로 답을 쏟아냈다. 광고 채널 확대, 할인 프로모션, 멤버십 강화, 신제품 출시. 문장은 매끄러웠고 표도 깔끔했다. 그때 한 팀원이 물었다. “그런데 매출의 어떤 요소가 떨어진 겁니까?” 신규 고객이 줄어든 것인지, 재구매율이 떨어진 것인지, 객단가가 낮아진 것인지 아무도

AI 시대, 질문의 수준이 업무의 수준이다 - 인간은 무엇으로 경쟁할 것인가 ②

2026-07-04T05:51:26Z

AI에게 물었다. “마케팅 전략을 알려줘.” 답은 금방 나왔다. 고객 세분화, 광고 채널 최적화, 콘텐츠 강화, 프로모션 개선. 문장은 매끄러웠고, 항목도 그럴듯했다. 그런데 다 읽고 나니 다시 같은 질문이 남았다. 그래서 우리는 무엇을 먼저 해야 하지? 지난 글에서 나는 답이 흔해졌고, 이제는 판단이 더 중요해졌다고 썼다. 이번 글에서는 그 판단의 출발

AI 시대, 답은 흔하고 판단은 귀하다 - 인간은 무엇으로 경쟁할 것인가 ①

2026-10-09T12:25:51Z

회의실에서 발표자는 노트북 화면을 띄웠다. 경쟁사 분석, 시장 트렌드, 다음 분기 전략 초안까지 정리되어 있었다. 모두 AI가 몇 분 만에 만든 자료였다. 내용은 그럴듯했다.문장도 매끄러웠다.표도 깔끔했다. 그런데 회의실은 조용했다. 잠시 후 누군가 물었다. “그래서 우리는 뭘 해야 하죠?” 아무도 대답하지 못했다. 정적. 도구는 좋아졌다. 답도 빨라졌다.

제약이론(TOC)이 알려주는 지속 가능한 건강관리 - 가장 약한 곳을 먼저 돌보는 지혜

2026-06-17T23:21:16Z

남들이 좋다는 건강법, 내게도 정답일까? 우리는 건강을 이야기할 때 흔히 이렇게 말한다.“운동을 규칙적으로 해야 한다.”“몸에 좋은 음식을 챙겨 먹어야 한다.”“수면 시간을 충분히 확보해야 한다.” 모두 고개가 끄덕여지는 맞는 말이다. 그러나 건강관리를 조금 더 깊이, 그리고 조금 더 효율적으로 생각해 보면 우리에게는 아주 중요한 질문이 하나 더 필요하다

효율이냐 효과냐, 그것이 문제로다! - 바른 목표(효과성)를 설정하고, 최적의 방법(효율성)으로 성과를 창출한다

2026-10-09T12:40:30Z

열심히 하는 것과 제대로 하는 것은 다르다. 속도가 방향을 이기지 못한다. 방향이 틀리면 속도는 낭비다. 효율은 자원을 얼마나 잘 쓰는가의 문제다. 효과는 무엇을 해야 하는가의 문제다. 그래서 문제해결의 출발점은 항상 이것이다. 우리가 풀어야 할 진짜 문제(Y)는 무엇인가? 우리 삶은 선택의 연속이다. 영국의 대문호 셰익스피어(Shakespeare, 15