문제 해결을 위한 3단계: Data, Insight, Prototyping
기획자의 하루는 수많은 ‘물음표(?)’를 ‘마침표(.)’로 바꾸는 과정의 연속입니다. 회의실 화이트보드에는 늘 그럴싸한 방법론들이 적혀 있습니다. 그중 가장 흔하고, 또 가장 강력한 것이 바로 DIP (Data – Insight – Prototyping) 입니다.
하지만 아이러니하게도, 모두가 D.I.P를 알지만 모두가 문제를 해결하지는 못합니다. 왜 어떤 프로젝트는 세상에 없던 혁신을 만들어내고, 어떤 프로젝트는 그럴싸한 보고서로만 남을까요?
저는 그 차이가 방법론 자체가 아니라, 그 방법론을 대하는 ‘깊이(DEEP)’에 있다고 믿습니다. 단순히 단계를 밟는 것(Doing DIP)과, 그 안으로 깊숙이 잠수하는 것(Diving DEEP)은 완전히 다른 이야기이기 때문입니다.
오늘은 기획자의 시선에서, 뻔한 DIP가 어떻게 비범한 해결책으로 이어지는지, 그 치열한 잠수의 과정에 대해 이야기해 보려 합니다.
1. Data: 표류하지 않고 잠수하기
“데이터는 충분해요. 너무 많아서 문제죠.”
요즘 기획 회의에서 가장 많이 듣는 말입니다. 맞습니다. 우리는 데이터의 홍수 속에 살고 있습니다. 하지만 기획자에게 필요한 건 홍수 위를 떠다니는 부유물이 아니라, 강바닥에 가라앉은 ‘진실’입니다.
많은 이들이 엑셀 표의 숫자나 화려한 그래프를 ‘데이터’라고 착각합니다. 하지만 그것은 현상(Phenomenon)일 뿐입니다. 얕은 수준의 DIP는 이 표면적인 숫자에 만족합니다. “방문자가 30% 줄었네, 마케팅을 늘리자” 같은 1차원적인 결론을 내리죠.
DIP DEEP은 다릅니다. 우리는 숫자가 말해주지 않는 ‘맥락(Context)’을 향해 잠수합니다. 방문자의 현재 물리적 속성은 어떻게 설정되어 있는지, 실제 이탈한 사용자가 남긴 사소한 불평 한 줄은 무엇이었는지.
정량적 데이터(Quantitative)라는 거대한 빙산 아래 숨겨진, 정성적 데이터(Qualitative)의 거친 질감을 만지는 것. 그것이 기획자가 데이터를 대하는 첫 번째 태도입니다.
2. Insight: 연결되지 않은 것들을 연결하는 고통
데이터 수집이 끝났다면, 이제 가장 고통스러운 시간이 찾아옵니다. 수집한 데이터를 책상 위에 어지럽게 늘어놓고, 그 사이의 숨겨진 연결고리를 찾아내는 과정입니다.
얕은 DIP는 ‘관찰(Observation)’을 ‘통찰(Insight)’로 착각합니다. “A보다 B를 선호한다”는 것은 관찰입니다. 누구나 보면 알 수 있죠.
DIP DEEP은 ‘Why’를 집요하게 파고듭니다. “왜 선호할까? 그들은 B에서 어떤 결핍을 채우고 있는 걸까? 그 결핍이 혹시 우리 사회의 어떤 거대한 흐름과 맞닿아 있는 것은 아닐까?”
인사이트는 데이터가 저절로 주는 선물이 아닙니다. 기획자가 데이터와 치열하게 씨름하고, 기존의 상식을 의심하고, 서로 상관없어 보이는 점들을 강제로 연결해 볼 때 비로소 튀어나오는 ‘스파크’입니다. 이 불편한 과정을 견뎌낸 기획자만이 문제의 ‘본질’을 재정의할 수 있습니다.
3. Prototyping: 실패를 위한 가장 빠른 설계
치열한 인사이트 끝에 가설이 세워졌습니다. 이제 무엇을 해야 할까요? 많은 조직이 여기서 실수를 범합니다. 완벽한 결과물을 만들기 위해 다시 긴 회의와 개발의 늪으로 빠져듭니다.
하지만 기획자에게 프로토타이핑은 ‘전시’를 위한 것이 아닙니다. ‘검증’을 위한 것입니다.
DIP DEEP의 프로토타이핑은 거칠고 빠릅니다. 우리의 인사이트가 맞는지 확인하기 위해 가장 핵심적인 기능만 담아냅니다. 때로는 종이 위에 그린 스케치일 수도, 하루 만에 만든 조잡한 랜딩 페이지일 수도 있습니다.
중요한 건 “우리가 얼마나 멋진 걸 만들었는가”가 아니라, “이것을 통해 무엇을 배웠는가”입니다. 우리는 성공하기 위해 프로토타입을 만드는 것이 아니라, 더 빨리, 더 싸게 실패하기 위해 만듭니다. 그 실패의 데이터가 다시 첫 번째 단계(Data)로 돌아가 우리를 더 깊은 곳으로 안내할 것임을 알기 때문입니다.
DIP하는 시늉 말고, DEEP하게 다이빙하라
문제 해결은 매끄러운 직선 주로가 아닙니다. 수없이 데이터를 뒤집어보고, 머리가 아플 때까지 고민하고, 만든 것을 부수고 다시 만드는 지루한 반복의 나선형 구조입니다.
당신의 책상 위에도 DIP라는 도구가 놓여 있을 겁니다. 이 도구를 들어 얕은 수면을 두드리는 데 그칠 것인지, 아니면 누구도 보지 못한 심연을 향해 깊이 다이빙할 것인지는 오직 당신의 태도에 달려 있습니다.
기획자인 우리는, 기꺼이 깊어지기를 선택하는 사람들입니다.
인구 소멸 지역을 '미디어 아트 성지'로 바꾸는 미친 상상
Background사람들이 떠나간 자리, 우리는 그곳을 '소멸'이라 부르지 않고 '여백'이라 부르기로 했습니다.도시의 밤은 너무 밝습니다. 24시간 꺼지지 않는 간판과 가로등은 역설적으로 미디어아트를 온전히 감상하는 데 방해가 되기도 합니다. 하지만 인구 소멸 위기 지역이라 불리는 이곳의 밤은 다릅니다. 칠흑 같은 어둠, 완벽한 적막. 이곳은 기술이라는 빛을 담아내기에 가장 완벽한 검은 캔버스(Black Canvas)를 가지고 있습니다.
우리는 묻습니다. "조용한 시골 마을이, 가장 전위적인 디지털 아트의 실험장이 될 수 없을까?"
이 질문은 Ai Culture Lab(ACL)이 양양(Yangyang)을 첫 번째 거점으로 선택한 이유이자, 앞으로 그려갈 거대한 실험의 시작점입니다.
첫 번째 시도가 왜 하필 '양양'인가요?
양양은 겉으로는 화려하지만 사실 인구소멸지역이라는 타이틀을 안고 있습니다. 인구 2만7천의 사실상 “위기”로 불리고 있는 이 곳은 데이터상으로는 ‘위기’지만, 창작자의 관점에서는 ‘기회’라고 생각합니다. 서울은 이미 모든것이 포화 상태입니다. 반면 이곳은 규제도, 소음도, 시각적 공해(Light Pollution)도 없습니다. ACL이 추구하는 것은 기술 인간의 생각을 기반으로 AI를 통해 재해석되는 과정 그 자체입니다. 우리는 이곳을 단순한 관광지가 아니라, 창작자들이 모여 먹고 자며 실험하는 리빙랩(Living Lab)으로 정의합니다. 대한민국의 중심인 서울과의 접근성, 교통, 문화, 자연 그 어느 하나 모자람이 없는 이곳이 ‘위기’가 아닌 기회의 장으로서 역할하기에 최적화 된 곳이라 믿습니다.
'미디어 아트 성지'라는 목표가 너무 거창하게 들리기도 합니다.
우리가 생각하는 AI의 핵심은 ‘사람(Human)’과 ‘연결(Network)’입니다. 아무리 화려한 기술도 향유하고 반응해 줄 사람이 없으면 의미가 없습니다. 우리는 이곳에 다양한 분야의 사람들(아티스트, 개발자, 기획자)을 불러모으려고 합니다. 그들이 밤새 토론하고, 실패하고, 엉뚱한 것을 만들어내는 그 ‘과정(Process)’ 자체가 문화가 되어야 합니다.
ACL이 하고 싶은 '실험'은 구체적으로 무엇인가요?
경계를 허무는 것입니다. ‘시골은 촌스럽다’는 편견, ‘기술은 차갑다’는 오해를 깨는 것이죠. 상상해 보세요. 파도 소리를 AI가 분석해 실시간 비주얼 아트로 변환하고, 텅 빈 창고 벽면이 거대한 인터랙티브 스크린으로 변하는 밤을. 우리는 기술을 도구로 사용하여 예술적 표현을 확장하고, 이곳을 세상에서 가장 힙한 ‘디지털 놀이터’로 만들고 싶습니다.
우리는 이곳이
전 세계 미디어 아티스트들이 한 번쯤 거쳐 가고 싶어 하는 창작의 성지(The Origin)가 되기를 꿈꿉니다.
창작자들이 실패를 두려워하지 않고 실험하는 안전한 요람이 되기를 바랍니다.
그리고 이 모든 활동이 지역 사회에 새로운 활력을 불어넣는 지속 가능한 생태계가 되기를 희망합니다.
Ai Culture lab Founder