<일을 위한 디자인>으로 살펴본 AI 시대의 리서처 (2편)

문제를 푸는 사람이 아니라, 문제를 다시 묻는 사람

2026. 1. 30.

안녕하세요, 유저스푼의 리서처 지수입니다.

1편에서 《일을 위한 디자인》을 “사유의 훈련에 관한 책”이라고 소개했다면,
2편에서는 이 사유가 실제 업무에서 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 지금 이 시대에 더 중요해졌는지에 대해 이야기해보려고 합니다.
특히 책의 후반부에서 다루는 도메인, 문제 정의, 판을 읽는 힘에 대해 읽을 때 계속해서 저와 팀원의 업무와 연결지어 보게 되었습니다.

단순히 문제를 푸는 사람이 아니라, 다른 방식으로 물을 수 있는 사람

책의 후반부에서 가장 오래 머물렀던 키워드는 단연 문제 정의였습니다.
저자는 문제 해결 이전에, 우리가 정말 풀어야 할 문제가 무엇인지를 끝까지 묻지 않으면 디자인은 언제든 기능 개선으로 축소될 수 있다고 말합니다.

책 후반부에 저자가 가계부 서비스와 관련된 사례를 소개했습니다.

“가계부 쓰면서 뭐가 제일 불편해요?”
고객에게, 주변 지인에게 이 질문을 던지면 답은 늘 비슷했습니다. 입력이 귀찮다, 카테고리가 복잡하다, 자동화가 부족하다..

어느 날, “사람들은 왜 가계부를 쓸까요?”로 질문을 바꿀 때,
“저는 일기처럼 기록하려고 써요.”라는 답변을 받고 이 한 문장으로 문제 정의가 완전히 달라졌다고 합니다.
가계부를 더 이상 돈 관리 도구가 아니라, 삶의 조각을 기록하는 일기장이 될 수 있겠다는 관점으로 볼 수 있게 된거죠.

  • 어떻게 더 편하게 쓸까? 로 정의하면 → 기능 개선이 답이 됩니다.

  • 사람들은 왜 가계부를 쓸까? 로 정의하면 → 서비스의 방향, UX의 설계 방식 자체가 달라집니다.

이 책이 말하는 문제 정의의 힘은 바로 여기 있습니다.

얼마 전까지만 해도 AI가 "가득찬 와인잔" 이미지를 생성해낼 수 없었다는 사실, 알고 계신가요?
AI가 학습할 수 있는 대부분의 이미지가 반쯤 채워진 와인잔이기 때문에 아무리 열심히 프롬프팅을 해도, 와인잔이 가득 채워지지 않았습니다.
그렇기 때문에 문제를 어디까지 끌어올려 정의할 수 있는지가 AI가 기능 개선과 최적화를 너무 잘해주는 시대에서 인간의 역할이 됩니다.


판은 전문성과 도메인의 합이다

책 후반부에서 저자는 “판을 읽는 힘”을 이야기합니다.
여기서 판은 단순한 시장 트렌드가 아니라, 전문성과 도메인이 결합된 일의 맥락 전체를 의미합니다. 그리고 다행스럽게도(?) 이 판을 읽는 힘은 타고나는 게 아니라, 명확하게 훈련할 수 있는 능력이며 그 훈련 루프를 제시해준 것이 인상깊었습니다.

  • 관찰

  • 언어 신호 포착

  • 이해관계 파악

  • 흐름 읽기

  • 구조화

  • 연결

  • 시뮬레이션

  • 메타인지

  • 리뷰

이 루프를 반복하면서 판을 읽는 감각이 강화된다는 이야기입니다. 그리고 직업인의 삶에서 실천할 수 있는 방법으로 추상화와 구조화를 언급했습니다. 정보에서 본질을 뽑아내는 힘, 흩어진 요소들을 관계로 묶어 구조를 만드는 힘. AI 시대에는 정보가 부족해서가 아니라, 정보가 너무 많아서 일이 어려워지기에 더더욱 이 훈련이 필요합니다.

책에서는 반복해서 “도메인 없이 사고는 깊어질 수 없다”고 말합니다.
표면적인 방법론이나 프레임은 누구나 배울 수 있지만, 실제 일을 움직이는 것은 도메인 안에서 쌓인 판단의 밀도입니다.

UX 리서치 분야에서도 매우 공감되는 시각입니다. 질문을 잘 만드는 기술보다 더 중요한 건, 이 질문이 어떤 업무 의사결정을 위해 필요한지를 아는 일입니다.그래서 이 책의 후반부는‘어떻게 잘 디자인할 것인가’보다 ‘어떻게 일의 맥락 안에서 사고할 것인가’에 더 많은 지면을 할애합니다.디자인을 결과물이 아니라 업무 태도로 다루는 이유이기도 합니다.

그래서, 이 책은 누구에게 필요한가

《일을 위한 디자인》 2편을 정리하며 무엇을 만들 것인가 이전에, 어떤 문제를, 어떤 높이에서 바라보고 있는가를 점검하고, 직업인이 이를 해낼 수 있는 다양한 루틴을 소개하는 책을 아래와 같은 분들에게 추천드리고 싶습니다.

  • 기능 개선에 익숙하지만, 서비스의 방향성에서 자주 막히는 기획자

  • AI를 쓰고는 있지만, 결과를 설명하기 어려운 실무자

  • 도메인 경험은 쌓였는데, 생각이 반복된다고 느끼는 중간 연차

  • “이 일이 정말 맞는 방향인가?”를 스스로에게 자주 묻는 리더

  • 문제를 푸는 사람을 넘어, 문제를 정의하는 역할로 이동해야 하는 모든 직업인


AI가 점점 더 많은 일을 대신해주는 지금, 사람에게 남는 역할은 점점 명확해지고 있습니다. 문제를 정의하고, 맥락을 해석하고, 판단의 책임을 지는 일.

《일을 위한 디자인》은
그 역할을 계속 맡고 싶은 사람에게 필요한 사고의 근력을 길러주는 책이었습니다.

2편은 여기까지 정리해보겠습니다.
읽어주셔서 감사합니다 ☺️


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ⓒ DBDLAB Corp.

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