(영상) AI가 서비스 블루프린트를 작동시킨다: 서비스디자인의 미래에 관한 벤리즌과 라브란스 뢰블리의 대담

벤리즌 Ben Reason과 라브란스 뢰블리 Lavrans Løvlie는 서비스를 제품 이용 전·중·후의 전체 경험으로 정의하고, AI가 소프트웨어 개발 적체를 해소하면서 무엇을 만들지 계획하는 서비스디자인이 조직의 새로운 병목이자 핵심 역량이 되었다고 진단한다. 라브란스 뢰블리는 노르웨이 주류 규제 시스템의 디지털 트윈 시뮬레이션에서 신청 절차 폐지가 행정 시간을 줄이는 대신 경찰·보건 비용을 늘린다는 결과를 소개하며, 에이전틱 AI 기반의 시스템 수준 시뮬레이션을 서비스디자인의 새로운 영역으로 제시한다.

출처 : Invisible Machines  https://www.youtube.com/@invisiblemachines
원본 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=yip0zI5_QA0   
전체 번역 : 클로드로 번역했습니다. 생략, 오역이 있을 수 있으니 원본 영상을 봐주세요.

프로그램 소개

UX Magazine이 제공하는 팟캐스트 Invisible Machines의 2026년 10월 13일 게시 회차다. 『 보이지 않는 기계의 시대 Age of Invisible Machines』 공저자인 Robb Wilson(OneReach.ai 공동창업자·CEO)과 Josh Tyson(UX Magazine 객원 편집자)이 진행하며, 이번 회차는 OneReach.ai가 후원했다.
진행자 측은 방송 말미에 이 대화가 UX Magazine의 ‘AI를 위한 서비스디자인' 강좌의 출발점이라고 밝힌다. 

강연자 

벤 리즌 Ben Reason: 2001년 Chris Downs, Lavrans Løvlie와 함께 서비스디자인 컨설팅사 Livework를 공동 설립했다. 순수미술 전공 후 바스 대학교에서 책임과 비즈니스 실천 석사 과정을 밟았고, 공공서비스·보건의료·비즈니스 분야의 서비스디자인을 개척해 왔다. 현재 지속가능한 생활 방식으로의 전환에 서비스디자인을 접목하는 데 집중하고 있다.
라브란스 뢰블리 Lavrans Løvlie: 노르웨이 출신 디자이너로 1994년부터 인터랙션 디자인 컨설턴트로 일했고, Livework를 공동 설립했다. 영국 서비스디자인 표준 위원회에 참여했으며 현재 노르웨이에 거주하며 공공서비스 관련 작업을 하고 있다.
두 사람은 『Service Design: From Insight to Implementation』(Andy Polaine 공저)과 『Service Design for Business』(Melvin Brand Flu 공저)의 저자다.

진행자 

조시 타이슨(Josh Tyson): UX Magazine 객원 편집자이자 『보이지 않는 기계의 시대』 공저자. 오프닝 소개, 후원사 광고, 질문 제시, 마무리 안내를 맡는다. 주로 대화의 흐름을 잡고 질문을 던지는 역할이다.
롭 윌슨(Robb Wilson): OneReach.ai CEO이자 같은 책의 공저자. 공동 진행자이지만 '허영 토큰 소각', 블루프린트의 두 가지 충실도, '비행 계획' 비유 등 주요 논점을 직접 제시하며 토론자에 가깝게 참여한다.

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전문 번역

Josh: 고객과 직원과 기술이 맞닿는 서비스는 조직이 실행에 옮기기에는 너무 복잡한 경우가 많다. 오늘은 이 분야를 만든 두 사람, Ben Reason과 Lavrans Løvlie와 함께 AI가 이것을 어떻게 바꾸는지 이야기한다. Invisible Machines에 다시 오신 것을 환영한다. 나는 Josh Tyson이고, 늘 그렇듯 OneReach의 공동창업자이자 CEO인 Robb Wilson이 함께한다.

Rob과 나는 에이전틱 오케스트레이션에 관한 1위 베스트셀러 『Age of Invisible Machines』의 공저자다. 이 팟캐스트는 지능의 미래와, 그것을 만들어가는 사람들과의 대화를 탐구한다. 지난 에피소드에서 Seth Godin은 AI가 당신이 의도한 대로가 아닌, 당신이 말한 대로 할 것이라고 주장했다. 그가 열어둔 질문은 이것이다. 기계에 무엇을 넘겨주어야 그 일이 무엇을 위한 것인지 알게 되는가?

Ben과 Lavrans는 2001년 Chris Downs와 함께 세계 최초의 서비스디자인 에이전시 Livework를 시작한 이래 바로 그 인계를 구축해 왔다. 서비스는 손으로 가리킬 수 있는 물건이 아니다. 제품의 이전, 도중, 이후의 모든 것이다. 그것을 어떻게 비교하고, 어떻게 계약하고, 어떻게 사용하고, 어떻게 떠나는가이다.

그것을 디자인 가능하게 만드는 자산이 서비스 블루프린트다. 그리고 Rob이 설명하듯, 이제 블루프린트는 두 가지 충실도로 존재해야 한다. 인간이 서명할 수 있는 압축본과 에이전트가 실행할 수 있는 수화(hydration)본이다. 본질적으로 이를 통해 블루프린트는 조직의 비행 계획이 된다. 또한 허영 토큰 소각, 매끄러움이 잘못된 목표인 이유, 그리고 서류 절차를 없앴더니 절감액이 경찰과 보건 비용으로 쓰이게 된 노르웨이 주류 규정의 디지털 트윈도 다룬다.

Ben Reason과 Lavrans Løvlie의 이야기를 더 들어보자.

Josh: 오늘 대화가 정말 기대된다. 청취자를 위해 출발점부터 시작하는 것이 가장 합리적일 것 같다. 이 질문에 아마 여러 번 답했겠지만, 서비스디자인이란 무엇이고 왜 필요한가?

Robb: 그리고 Ben, 지금 배 위에 있지 않나?

Ben: 배 위에 있다. 맞다. 배에서 지낸 지 5~6주 되었고 정말 좋다. 배에서 사는 것에 대한 헌신의 수준을 한 단계 높이는 중이다. 그래서 내년에는, 하면서 배우는 것이지만, 배에서 사는 법을 익히고 있기를 바란다.

Lavrans: 나도 그 배에 타봤다. 올여름 함께 영국 해협을 건넜다.

Josh: 그럼 질문을 수정하겠다. 서비스디자인이란 무엇인가? 사람들에게 왜 필요한가? 그리고 배 위에 있을 때 그것은 어떻게 달라지는가?

Lavrans: 처음으로 돌아가 보자면, 위키피디아에 따르면 Ben과 나, Chris Downs가 2001년에 세계 최초의 서비스디자인 에이전시 Livework를 시작했고, 서비스디자인이 무엇일지 정의하는 데 꽤 시간을 들였다. 우리는 제품 디자인, 물리적 제품에서 왔고, 그다음 [불명확]에서 왔는데, 내가 매우 분명하게 볼 수 있었던 것은 디자인이 조직에 적용되어야 한다는 점이었다.
서비스라는 것은, 은행 앱만 필요한 것이 아니라 콜센터, 앱, 웹사이트, 매장 환경 등 모든 것을 통해 은행과 관계를 맺을 수 있게 해주는 시스템이 필요하다는 뜻이다. 그래서 제품과 구별되는 서비스를 실제로 디자인한다는 것이 무엇을 의미하는지 정립하는 것이 좋겠다고 생각했다. 그렇게 약 25년 전에 시작되었다.

Ben: 그렇다. 우리에게는 일종의 약칭이 있었다. 제품을 디자인한다는 것이 무엇을 의미하는지는 모두가 안다. 우리는 이렇게 말하곤 했다. 많은 사람이 자기 BMW를 사랑하지만 자기 은행을 사랑하는 사람은 많지 않다. 그래서 BMW에 들어간 디자인 품질을 은행이나 병원이나 주택담보대출 기관이나 그 무엇이든 거기서 겪는 경험에 가져오고 싶었다. 아마 끝없는 임무일 것이다. 하지만 지난 20년간 상황이 바뀌었다고 생각한다.

Robb: 어떤 면에서는 사람들이 다른 사람들을 위한 경험을, 그 사람들이 원할 만한 방식으로 간단하게 만들도록 돕는 것 같다. 불평하는 대신 사람들이 원할 경험을 만들도록 돕겠다는 것이다.

Lavrans: 그리고 세금 같은 것도 다룬다. 사람들이 원하는 서비스는 아니지만 반드시 있어야 하는 서비스다.

Ben: 네덜란드 교정 당국과도 몇 년째 일하고 있는데, 이것은 분명 사람들이 열망하는 서비스가 아니다.

Robb: 그렇다, 흥미로운 지점이다. 현재 서비스보다 나은 무언가를 향해 바늘에 실을 꿰어야 하는 지점이 있다. 그리고 이것이 정말 좋은 지점을 짚는다고 생각한다. 지난 에피소드들에서 우리는 AI로 해결할 올바른 문제를 어떻게 고르는지 이야기했는데, 여러분은 그다음 단계, 즉 그 문제를 올바른 방식으로 계획하고 해결하는 법, 그것이 어떤 형태여야 하는지, 토큰 하나를 태우기 전에 무엇을 해야 하는지를 다룬다.
여기서 정말 중요한 것은 사람들이 토큰을 태우고 돈을 낭비하고 있다는 점이다. 아무도 쓰지 않을, 아무도 쓰고 싶어 하지 않을 소프트웨어를 만들고 있다. 소프트웨어를 만드는 것은 재미있다. 그래서 토큰을 태우는 사람은 즐겁지만, 소프트웨어든 기사든 책이든 아무도 읽지 않을 것을 쓰는 데 토큰을 태우고 있다. 나는 그것을 허영 토큰 소각(vanity token burning)이라고 부른다. 그리고 그것은 도파민을 자극한다. 그래서 우리는 이것에 중독되어 있고 회사가 비용을 낸다. 내 생각에 여러분은 처음부터 이 문제의 해법을 갖고 있었지만, 그 해법이 지금만큼 긴급했던 적은 없다.

Ben: 여기서 작동하고 있을지도 모르는 흥미로운 역학이 하나 있다. 우리는 서비스 오케스트레이션이라는 관점을 갖고 있었는데, 일단 조직들이 고객을 위한 고품질 경험이 필요하다, 은행을 위한 좋은 앱이 필요하다고 어느 정도 확신하게 되자, 문제는 거의 '그런데 그걸 충분히 빨리 만들 수 없다'가 되었다. 많은 조직, 특히 레거시 조직에서 백로그가 일종의 제약이 되었다.
사람들이 스타트업에서 보기 때문에 기대하기 시작한 그런 현대적 경험으로 어떻게 전환할 것인가. 병원에 가면 더 심하다. 우리는 1차 진료에서 2차 진료로 데이터를 통합하고 싶어 하는 보건 시스템과 일했는데, IT 부서에 이야기하러 가면 줄 맨 뒤로 가라고 한다. 여러분이 보는 것에서도 그런지 궁금한데, 어떤 면에서 AI가 백로그를 없애기 시작하는 것 같고, 그러면 문제는, 병목이라고 할까, 다른 곳으로 옮겨가는 것 같다.
우리가 보기에 세상은 디지털 제품에 매우 집중해 왔고 서비스디자인은 일종의 뒷자리를 차지해 왔다. 우리는 우리 일을 할 수 있고, 그다음 소프트웨어와 디지털을 생산하는 엄청난 양의 일이 생겨난다. 하지만 그것이 바뀌어 더 많은 사람이 소프트웨어를 만들 수 있게 되면, 모두가 엔지니어일 필요가 없으니까, 무엇이 달라지고 그 미래에서 우리의 역할은 무엇인가?

Robb: 일종의 스로틀 효과가 있었다. 사람들이 다른 사람들을 좌절시키는 방식으로 일한 것은 그러고 싶어서나 그게 좋은 생각이라서가 아니었다. Seth Godin이 말하듯 제약이 있었기 때문이고, 이 제약이 이런 나쁜 경험을 만들었다. AI가 이제 그 제약을 깨고 있지만, 사람들은 '그런데 지금 제대로 계획할 도구가 없다'는 것을 깨닫고 있다. 제약이 있었기 때문에 필요하지 않았던 것이다. 이제는 할 수 있지만 방법을 모른다. 여러분의 책을 읽지 않았으니까. 아마 서비스디자인이라는 두 단어를 처음 접하면서 '도대체 그게 뭐지' 하고 있을 텐데, 지금 그것이 그 어느 때보다 필요하다.

Josh: Invisible Machines는 OneReach의 후원으로 제공된다. 주요 분석 기관 모두에게서 리더로 선정된 유일한 에이전트 관리 플랫폼이다. 고립된 실험에 머무르지 않고 조직 전반에서 작동하는 AI 에이전트를 구축하고, 실행하고, 관리하라. 기업이 신뢰하는 OneReach는 측정 가능한 성과를 내는 엔드투엔드 오케스트레이션을 제공한다. OneReach와 함께 에이전트의 합 이상이 되라. 자세한 내용은 OneReach.ai에서 확인하라. 이제 다시 쇼로 돌아간다.

Lavrans: 토큰 소각에 관한 질문, 혹은 코멘트로 돌아가자면, 정말 관련성이 높다고 생각한다. 처음 시작했을 때 우리는 서비스를 디자인한다는 것이 어떤 것인지 정의하는 데 많은 시간을 들였고, 서비스가 실제로 무엇인지 이해해야 했다. 서비스는 무형이고, 시간에 걸쳐 일어나며, 다양한 비즈니스 모델이 있다. 핵심이었던 요소 중 하나는 서비스 제공의 지속가능성이라는 개념이었다.
당시 Ben이 지속가능한 비즈니스 개발에 관한 석사 과정을 밟고 있었고, 그것이 우리가 본 서비스디자인 개념에 녹아 있었다. 그리고 우리에게는 순진한 생각이 있었다. 서비스를 아주 훌륭하게 디자인해서 사람들이 물건을 사고 버리는 대신 무형의 소비에 시간과 돈을 쓰게 되면, 디자인을 통해 조금이나마 기여한 것이라고 생각했다.
불행히도 실제로는 그렇게 되지 않았다고 생각하지만, AI와 함께 지금 그것이 매우 관련성이 높아졌다고 본다. 많은 토큰을 태우는 것에 의존하는 서비스를 만들기 시작하면, 경제적 관점, 에너지 관점, 심지어 기후 관점에서 서비스의 지속가능성을 정말로 생각해야 한다. 그래서 지속가능하고 오래 지속될 서비스를 어떻게 제공할 것인가라는 그 핵심 아이디어가 예전보다 AI가 있는 지금 더 관련성이 높다고 생각한다.

Robb: 나는 이렇게 생각한다. 원래는 준비, 조준, 발사여야 하는데 실제로는 발사, 준비, 조준이다. 그럼 그 준비와 조준은 무엇인가? 그것이 서비스디자인이고, 매우 구체적인 형태다. 막연한 것을 말하는 게 아니다. 서비스디자인 문서를 보여줄 수 있다. 템플릿이고, 구체적인 자산이며, 특정한 모양과 형태를 띤다. 그리고 해야 할 일을 압축한 것이어서 회사의 모든 사람이 그 AI 프로젝트가 달성하려는 목표를 읽고, 승인하고, 동의할 수 있다. 이것이 측정을 만들고, 예산을 만들고, AI의 책임 있는 사용을 만든다. 당신이 지적했듯 금전적으로 책임 있는 것뿐 아니라 환경에 대해서도 그렇다. 둘 다면 왜 안 되겠나? 둘 다 신경 쓸 수 있다.

Josh: Ben, 제품 디자인을 언급했다. 흥미로운 것은 우리가 곧 사람들이 에이전트를 통해서만 소프트웨어와 상호작용하는 세상에 있게 될 것이라는 점이다. 아마 자기가 이루고 싶은 것에 맞게 커스터마이즈된 자기만의 에이전트일 것이다. 디지털 제품 디자인이라고 하면 UI와 UI의 제약을 떠올리기 쉬운데, 그 제약이 종종 나쁜 경험에 기여하지만, 이것이 새로운 문제로 뒤집히기도 한다. 제약이 많지 않은 상황이 되는데, 때로는 제약이 도움이 될 수 있다. 그래서 이제 빈 캔버스가 있다.
그리고 다시 말하지만 여기서 서비스디자인이 훌륭한 자산이라고 생각한다. 빈 캔버스에서는 무엇을 해야 할지 알기 어렵기 때문이다. 서비스디자인은 그것이 무엇인지, 어떤 문제를 해결해야 하는지 파악하고 그 해결 방법을 찾도록 정말로 도와준다.

Ben: 그런 관점에서 서비스디자인에 대해 좀 더 기술적인 설명을 하면 좋을 것 같다. 우리는 서비스가 생애주기를 가진다고 생각한다. 은행 이야기를 많이 했으니 예를 들면, 금융 서비스를 이해하고, 탐색하고, 계약하고, 사용하는 생애주기가 있다. 은행은 종종 제품을 이야기한다. 주택담보대출이나 대출 같은 것이 제품이다. 하지만 서비스는 그 제품에 관여하기 전, 도중, 이후에 일어나는 모든 것이다. 그래서 마케팅도 포함한다.
시장에서 대출을 어떻게 비교하는지, 그 은행과 계약하는 것은 어떤지. 어떤 면에서 제품은 계약이지 않나? 우리는 이 돈을 빌려주겠다고 약속하고, 당신은 이렇게 갚겠다고 약속한다.
나는 가끔 이렇게 설명한다. 제품에 도달해야 하고, 그것을 사용하는 데 도움이 필요하며, 다 쓰고 나면 반대편으로 빠져나가 확실히 마무리하는 데 도움이 필요하다. 은행 입장에서는 당신이 다른 무언가를 위해 다시 오기를 바란다. 우리는 때때로 그 꽤 긴 상호작용 주기를 여정으로 나눈다. 누군가에게 필요가 있고 그 필요가 성과로 해결될 수 있다.
예를 들어 '대출이 필요하다는 걸 알고, 시장의 대출을 비교해야 한다'고 할 수 있고, 성과는 내가 만족하는 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있는 것이다. 은행 쪽에서 보면 대출을 팔아야 하고, 그들의 성과는 계약할 준비가 된 잠재 고객이 한 명 더 생기는 것이다. 우리는 이 둘을 일치시키려 한다. 왜냐하면 한 은행의 예를 들면, 고객에게 신규 계좌 개설이란 신용카드를 받는 순간이었다. 꽤 고급 은행이었다. 그래서 고객은 '이걸 정말 원했어' 하는 반면, 은행에게 그것은 돈을 입금했을 때였다. 이 둘이 맞지 않았고, 그래서 일이 해결되지 않고 불일치가 있었으며 경험이 가능한 수준에 미치지 못했다. 그래서 우리는 측정할 수 있는 필요와 성과를 가진 이런 여정으로 일을 디자인하고 나눌 수 있다.
토큰 이야기로 돌아가면, 무엇을 산정할 것인가. 이 성과를 달성하는 데 얼마를 쓰고 있는가? 우리 성과는 조직에 얼마의 가치가 있는가? 서비스를 어떻게 생각하고 다양한 방식으로 어떻게 접근할 수 있는지 좀 더 기술적으로 말하자면 그렇다. 코끼리를 통째로 먹으려 하면 엉망이 될 수 있기 때문이다. 하지만 이렇게 말할 수 있다. '이 비즈니스에서 우리 문제는 사실 신규 고객 유치가 아니다. 파이프라인은 괜찮다. 하지만 서비스 비용(cost to serve)이 문제다. 사람들이 들어왔는데 대출이 생각했던 것과 다르다든가 하는 이유 때문이다.' 그러면 '좋다, 경험의 그 부분을 보겠다'고 말할 수 있고, 거기서의 성과는 일이 어떻게 돌아가는지 명확히 알고 스스로 관리할 수 있는 고객이다. 그래서 경험 관점에서 측정할 수 있는 것을 꽤 구체적으로 정할 수 있고, 그것을 비즈니스 가치 관점이나 비용 관점에서 측정할 수 있는 것과 일치시킬 수 있다.

Robb: 나는 오랫동안 서비스디자인과 여러분의 팬이었고, 그것이 빠져 있다고 늘 느꼈지만 회사들의 제약도 이해한다. 흥미로운 점 하나는, 우리 업계에서 이른바 전진배치 엔지니어(forward-deployed engineer)를 회사에 투입하려는 큰 흐름이 있는데, 그들은 회사의 AI 실패를 기술적 실패라고 생각하지만 실제로는 디자인 실패라는 것이다. 그리고 내가 서비스디자인에서 좋아하는 점은 이것이다. 사람들은 어떤 문제를 해결하는지 알아야 한다고 말하고, 이 문제를 어떻게 해결할지, 어떻게 생각하고 책임 있게 행동할지에 대한 흔한 수사가 넘쳐나지만, 아무도 실제로 자산을 제시하지 않는다. '정확히 이렇게 하는 것이다'라고 말하는 손에 잡히는 무언가 말이다. 그건 마치 TED 강연 같다. 듣기 좋고 인생이 바뀐 것 같지만, 다음 날 아침 일어나면 전날과 똑같은 일을 한다.
서비스디자인은 이런 것이다. 그런 조언을 다 들을 수 있지만, 이것은 아침에 일어나서 '좋아, 이제 우리 팀을 위한 서비스디자인을 만들자'고 말할 수 있는 것이다. 왜냐하면 당신이 말한 성과와 비즈니스 이익, 그 성과를 얻는 비용을 파악하는 것만이 목적이 아니기 때문이다. 모두를 같은 페이지에 올려놓고 승인을 받는 것이기도 하다. 재무팀이 토큰 소각을 승인하는 방식이다. 사업부가 토큰 소각을 승인하고, 앉아서 토큰이 타는 것을 지켜보는 인건비를 승인하는 방식이며, 사후에 그것을 측정하는 방식이다.

Ben: 그렇다, 좋은 지적이다, Rob. 유용하다. 당신이 맞다. 디자인에 특히 고유한 것은 경험에 대한 통찰, 그 경험이 어디서 실패하고 있을지에 대한 통찰을 갖는다는 점이라고 생각한다. 그것이 비용 관점이나 기회 손실 관점에서 비즈니스에 무엇을 의미하는지에 대한 통찰도 갖는다. 하지만 그것이 디자인, 즉 더 잘하는 방법에 대한 콘셉트로 이어져야 하고, 그것을 측정할 수 있어야 한다. 그것이 디자인이다. 문제를 이해하고, 그것을 테스트하고 입증할 수 있는 문제 해결 방안으로 이어가는 것이다.

Robb: AI 전문가라며 갑자기 나타난 사람들을 많이 봤다. 나는 이 일을 20년 동안 했다. 아무도 나와 이야기하고 싶어 하지 않던 시절, 나는 파티에서 지루한 사람이었고 ‘AI 이야기는 꺼내지 말자'고 스스로 되새겨야 했다. 아내는 ‘AI 얘기 하지 마'라고 하곤 했다. 이제는 모두가 AI 이야기를 하지만, 실제로 해보지 않았다면 너무 피상적이다. 실용적인 것은 서비스디자인이다. ‘AI 계획을 더 잘 세워라'라고 말하는 것은 쉽다. 알겠다, 그걸 모르는 사람이 누가 있나. 하지만 그 계획은 구체적으로 어떤 모습이어야 하나? 좋은 AI 계획이 어떤 모습인지 예를 보여달라고 하면, 나는 서비스디자인을 보여주겠다.

Lavrans: 기계는 서비스를 디자인할 수 없다는 말처럼 들린다.

Robb: 흑백처럼 명확한 것이라면 기계도 서비스를 디자인할 수 있다고 생각한다. 하지만 다른 인간을 기쁘게 하는 서비스는 인간이 디자인할 수 있다. 서비스디자인을 체크박스처럼 형식적으로 처리하면 되는가, 아니면 목표가 일을 자동화하면서 지금 하는 방식보다, 경쟁자가 하는 방식보다 더 나은 경험을 만드는 것인가?

Ben: 그것이 우리가 AI에 대해 이야기해 온 두려움 중 하나라고 생각한다. 체크박스식 접근이 매우 유혹적이 될 것이고, 결국 모두가 같은 것을 갖게 되며, AI는 다른 모든 모델을 참조할 것이다. 차별화가 없고, 즐거움도 없을 수 있으며, 실제로 우리가 세상과 관계 맺게 만드는 특이함과 기이함은 분명 없을 것이다. 디지털에서 이미 본 현상은 사람들이 다시 바이닐 음반을 사기 시작한다는 것이다. 영혼이 있으니까. 그리고 이건 처음부터 우리가 이야기해 온 것이다.
디지털과 UX에서 듣는 '매끄러움(seamless)' 같은 단어들이 전부가 될 수는 없다. 사람들은 매끄러움을 원하지 않는다. 무언가를 느끼거나, 일을 해내거나, 무언가를 배우거나, 삶을 풍요롭게 하는 데 도움이 되는 올바른 종류의 마찰을 원한다. 그렇지 않으면 우리를 위해 일을 처리해 주는 에이전트 무리만 남고, 우리는 무엇을 할지 고민하게 된다.

Robb: 그렇다. 아무도 완벽해 보이는 배우를 원하지 않는다. 공감할 수 있을 만큼 결점이 있는 배우를 원한다.

Lavrans: 동의할지 모르겠지만, 나는 서비스가 점점 더 비슷해지는 경향을 본다. 특히 AI가 서비스를 만드는 방식 때문에. 우리가 '바닐라 문제'라고 불러온 것이다. 모두가 좋아하는...

Robb: 모두를 위한 것이 되어버렸다.

Lavrans: 그렇다. '아, 매끄럽네, 좋다.' 하지만 이건 비즈니스에 큰 문제가 될 것 같다. 브랜드를 차별화할 수 없고, 다른 공급자 대신 그 공급자를 선택하게 만드는 개성을 넣을 수 없기 때문이다. 그래서 브랜드와 가치와 행동 방식을 서비스에 실제로 어떻게 녹여낼 것인가가 우리가 서비스를 만드는 데 쓰는 기계들에 의해 다소 위협받고 있는 것 같다. 그게 흥미로웠고, 나는 공공서비스와 꽤 많이 일하는데, 거기서는 반대일 수도 있다. 시민을 위한 것이라면 모든 공공서비스가 같은 방식으로 작동하는 게 좋을 수도 있다. 확실하지는 않다. 바닐라 문제는 공공서비스에는 훌륭하고 비즈니스에는 악몽이다.

Robb: 흥미롭다. 경쟁 환경과 일관성이 중요한 환경의 차이다. 그리고 이것이 이번 에피소드의 후반부로 넘어가는 지점이다. 에이전틱 세계에서의 서비스디자인은 예전의 서비스디자인과 같지 않다. 그 일부는 이런 질문이다. 서비스를 디자인하는 데 AI가 언제 적합하고 언제 부적합한가, 애초에 무엇을 디자인해야 하는가, 그리고 고장 나지 않은 것을 고치는 것은 무엇인가.

Lavrans: Rob, 당신이 정말 관심을 가져온 서비스디자인 산출물이 하나 있다. 우리가 서비스 블루프린트라고 부른 것으로, 모든 것을 하나의 큰 그림에 담으려는 산출물이다. 이 서비스로 무엇을 하고 싶은가? 가치, 브랜드, 목적은 무엇인가? 어떤 사용자와 고객이 관련되는가? 직원은? 어떤 시스템, 어떤 제품인가? 그래서 전체 서비스와 그것이 어떻게 작동해야 하는지를 기술하려는 거대한 지도다.
우리는 이것을 정말 많이 만들었고, 한동안은 충분히 상세하게만 하면 세상이 완벽해질 거라고 생각했다. 그래서 모든 것을 기술하는 엄청나게 복잡한 서비스 블루프린트를 만들었다. 그리고 배운 것은 조직이 그것을 활용할 수 없다는 것이었다. 정보가 너무 많았다.
좋은 점은 사람들에게 개요를 주어 모든 조각이 어떻게 맞물리는지 볼 수 있게 한다는 것이었지만, 그것을 실행하려 하면 너무 어려워진다. '이것에 먼저 집중해야 하고, 그건 2년 후에, 그건 4년 후에 하자'는 식이 된다. 그래서 블루프린트를 극단까지 밀어붙이는 데에는 그런 어려움이 있었다. 그리고 우리가 이야기한 것처럼, 인간이 승인하기 위한 압축 버전이 있다. 그리고 실제로 서비스를 기술하는 훨씬 더 복잡한 버전들이 아마 있을 것이다. 거기서 배운 것이 AI와 함께하는 지금 우리가 서 있는 지점에서 엄청나게 흥미롭다.

Robb: 그렇다. 우리가 함께 작업해 온 것은 이것이다. AI는 세부 사항을 처리할 수 있고, 빨리 읽을 수 있으며, 이제 더 많이 소화할 수 있다. 그리고 우리 서비스 블루프린트는 여러 부분으로 된 메시지 같다. 사용자가 승인하기 위한 압축본이고, 에이전트가 실행하기 위한 상세본이다. 그리고 이게 흥미로운 지점인데, 많은 사람이 이 둘을 하나로 섞으려 한다고 생각한다. 둘 모두에게 맞추려는 충실도는 어느 쪽에게도 맞지 않는 충실도다.

Ben: 우리는 이런 다양한... 일종의 얼마나 확대하거나 축소하느냐에 대한 실험을 해왔다. 누군가의 이해를 돕는 스토리보드만 보여줄 것인가? 우리가 발견한 것은 청중과 그들이 무엇을 걱정하는지에 달려 있다는 것이다. 한번은 JP Morgan을 위해 서비스 블루프린트를 만들었는데, 비용을 넣기 전까지는 별로 호응을 얻지 못했다. 비용을 넣고 '여기에 올해 이만큼 쓰고 있다. 여기에 이만큼 쓰고 있다. 여기에 이만큼 쓰고 있다'고 했다. 그러자 한 디렉터가 '이게 내가 필요한 것이다. 저 괴물 같은 IT 조직을 통제해야 하고, 그들이 비즈니스와 고객을 위해 실제로 무엇을 제공하는지 알아야 한다'고 했다. 그녀가 그런 것을 가진 것은 처음이었다. 그래서 때로는 그것이고, 때로는 사람들이 그냥 규제 및 컴플라이언스 의무가 어디에 있고 그것이 어떻게 이행되고 있는지 알고 싶어 한다. 그래서 AI와 블루프린트를 결합하는 내 실험에서 얻은 것 중 하나는 이런 다양한 뷰를 매우 빠르게 만들 수도 있다는 점이다. 질문에 답하는 데 필요한 방식으로 잘라낼 수 있다. 가설을 돌려볼 수 있다. '좋다, 이것이 규제와 컴플라이언스에 어떤 영향을 줄까, 그 의무를 이행하는 데 어떻게 도움이 될까, 비용은 얼마일까?'

Robb: 프리즘 같은 것이다. 이제 각 페르소나나 각 역할별로 버전을 만들 수 있고, 모두가 하나에서 뽑아내려고 애쓰는 대신 각자 볼 수 있다. 그렇다, 정말 이해가 된다. 그리고 AI 자체도 고도로 상세한 자기만의 렌즈를 갖는다. AI가 그것을 필요로 해서가 아니라 우리가 그 세부 사항을 전달해야 하기 때문이다. AI가 그런 결정을 내리게 두는 것은 무책임하다.

Ben: 그냥 일화인데, 한 프로젝트에서 이게 농담이 되었다. 누군가가 '이거 Jonathan용 버전 하나 만들어 줄 수 있나? 그는 특정한 각도가 필요하다'고 하면, 디자인팀 하나가 이틀을 들여 다시 편집하고, 결국 문서 버전 관리의 악몽에 빠지게 된다.

Robb: 그렇다, 흥미롭다. 좋다, 우리가 이걸 하는 데 도움이 된다. 여러분의 여정에서 내가 흥미롭게 생각하고 정말 납득이 가는 것은 이것이다. 여러분이 설명한 대로, 조직으로서 '우리가 서비스디자인을 대신 해주겠다'로 여정을 시작하면, 조직은 금세 '우리가 왜 이걸 안 했지?' 하고 깨닫는다. '이제 우리가 직접 할 줄 알아야 한다.' 그래서 '대신 해주겠다', '좋다'에서 '아니, 아니, 우리가 할 줄 알아야 한다, 방법을 가르쳐 달라'로 바뀐다.

Ben: 계속 은행 이야기만 하는 게 믿기지 않지만, 영국 한 은행의 동료와 이야기했는데, 그들은 디지털 자산 전체를 일종의 서비스 블루프린트, 여정 지도 접근법으로 관리하고 있고, 그 일을 하는 서비스디자이너가 100명 규모인 꽤 좋은 팀이 있다. 그래서 Rob, 당신 말처럼, 우리는 처음부터 이걸 봤다. Lavrans, 기억하나? 서비스를 지속적으로 디자인하려면 서비스에 정말 가까이 있어야 한다. 서비스는 매일 제공되고 상황이 자주 바뀌기 때문이다. 그래서 책을 쓴 우리로서는 그것이 실현되는 것을 보니 고무적이다. 조직들이 이것이 필요하다는 것을 깨닫고 있다. 앨버타 주정부에서 일하는 친구가 있는데, 그들도 [팀 명칭 불명확] 팀이 있어서 시스템이 계속 돌아가게 유지하고 있다.

Robb: 그렇다, 이걸 어디서나 본다. 엔지니어들이 본질적으로 자기 나름의 서비스디자인 버전을 만들고 있는데, 대개 아주 형편없다. 회계를 자동화하려고 몇 주 만에 회계사가 되는 법을 배우려 한다. '이게 왜 안 되는지 궁금하네, AI가 고장 났나? 그래, 틀림없어, AI가 고장 난 거야.' 실은 회계사들이 그걸 배우는 데 오랜 시간이 걸렸다는 점을 놓치는 것이다. 그리고 누가 이걸 디자인해야 하는가, 이게 구축 문제인가? 디자인 문제다. 그리고 모두가 만드는 공통의 연합된 자산은 무엇인가. 모두가 성과를 정의하는 자기만의 버전을 만드는 대신, 조직으로서 '이걸 전달하는 형식에 모두 합의하자, 그래서 모두가 알아볼 수 있게 하자'고 말하는 것이다. 그리고 그 안에는 이것이 태워도 되는 올바른 토큰인지 결정하는 데 필요한 모든 것이 들어 있어야 한다.

Ben: 그렇다. 많은 프로젝트에서 이런 걸 봤다. '우리가 하는 서비스를 기술하는 방식이 X가지나 있다. 여정을 도입한 사람들도 있지만, 여러 다른 템플릿이 있다.' 그래서 '일단 이런 것들에 대해 일종의 사면을 선언하고, 문서화 방식을 하나로 합의해서 팀 간에 협업할 수 있게 하자'고 한다. 그렇게 하는 데 우리가 보는 어려움 중 일부는 인간의 수용, 조직의 수용에 관한 것이라고 생각하지만, AI가 도와줄 수 있는 것 하나는 그냥 관리하는 일이다. 그러면 무언가를 업데이트하고 최신 상태로 유지하는 게 업무인 사람을 둘 필요가 없다. 그것도 큰 장벽이라고 생각한다. 이런 방식으로 계속 일할 수 있도록 문서를 유지하는 인건비 말이다. 그냥 다 여기저기 널려 있게 두고 최선을 다하는 게 더 쉽다.

Robb: 그렇다. 회사의 AI 책임자가 LLM에 데이터를 주입하고 학습시키는 방법의 전문가여야 하는지, 서비스디자인 전문가여야 하는지 궁금하다. 내 입장은 서비스디자인 쪽이다. 그러면 여러분이 가르쳐야 할 사람이 아주 많다.

Lavrans: 서비스디자인, 혹은 서비스 블루프린트를 시스템 프롬프트로 본다는, 우리가 논의해 온 그 아이디어가 정말 생각하게 만든다. 디자인 일과 구축 일이 있다고 하면, 즐겁고 유용하고 흥미로운 서비스를 디자인할 수 있고, 그것이 바라건대 괜찮은 인간의 개입과 함께 체계적인 방식으로 구축된다면, 특히 기계가 서비스를 구축하는 경우 그것은 훨씬 더 강력한 규칙 세트가 된다. 동의하나?

Robb: 그렇다, 분명히 동의한다. 많은 사람이 AI가 일자리를 빼앗는다, AI가 만들 새 일자리는 무엇인가를 이야기하는데, 곧바로 AI 기계를 고치거나 계속 돌아가게 유지할 사람들을 떠올리고, 새 일자리는 서비스디자이너가 될 것이라는 점을 잊는다. 그래서 우리가 에이전틱 세계에서의 서비스디자인이 무엇인지를 다루는 교육 커리큘럼을 함께 작업하고 있는 것이다. 지금 교육받아야 할 사람이 많다. AI 사용법을 교육받는 것이 아니라 서비스디자인 하는 법을 교육받아야 한다.

Josh: 초기에 일어나야 할 것들은 무엇인가? 서비스디자인을 정말 잘할 수 있는 회사에는 어떤 조건이 있는지 궁금하다. 제공하는 서비스를 보고 거기에 AI를 던져 넣고 실패하는 걸 지켜보기는 쉽다. 하지만 더 큰 과제는 이미 가진 것보다 더 나은 서비스를 어떻게 디자인할지 파악하는 것 같다. Seth Godin은 이것을 문제와 제약으로 나눈다. 궤도에 오르는 것이 문제라면, 제약은 중력이다. 그리고 대부분의 조직 안에는 그가 '얽힘(entanglement)'이라고 부르는 것들이 있는데, 서로 맞물린 온갖 시스템이다. 때로는 뽑아낼 수 있는 핀 하나를 찾아 매듭을 풀 수 있다. 이걸 다른 조직보다 더 잘하는 조직들이 있나?

Ben: 어떤 조직은 자신이 서비스를 제공한다는 것을 이해하고 어떤 조직은 그렇지 않다. 어떤 조직은 자신이 제품을 제공한다고 생각하고 관심이 없다. 그것은 꽤 큰 장애물이다. 예를 들면, 유럽의 한 통신사와 일한 적이 있는데, 대부분의 사람이 서비스 때문에 매장에 온다는 것을 보여주었다. 기존 고객들이 요금제를 바꾸거나 무언가를 추가해야 했다. 하지만 그 회사의 영업 이사는 이 데이터를 받아들이지 않았다. 영업인으로서 그의 기질 자체가 제품과 판매였고, 인센티브 구조 전체도 거기에 있었기 때문이다. 우리가 '매장 방문객의 60%가 서비스 요청이고, 이를 충족하지 못하면 매출이나 고객을 잃을 수 있다'고 말할 수 있었는데도 말이다. 일부 사람들에게는 그런 사고방식이 없었다. 그래서 그것이 일종의 흥미로운 장벽이 되는데, AI와 함께 그것이 바뀔지는 모르겠다. 어떤 면에서는 공공서비스와 일하는 게 더 쉽다. 이름부터 공공'서비스'니까. 그래서 사람들이... 서비스를 제공한다는 것은 일반적으로 무형이고 대개 비용을 직접 지불하지 않는다는 것을 우리는 안다. 그래서 그게 더 쉬워진다.

Robb: 제약은 게으르고 서비스에 신경 쓰지 않기 위한 편리한 방법이다. 많은 사람이 '어렵다, 다른 사람을 신경 써야 하고 추가 작업을 해야 한다'고 하는데, 이런 제약이 신경 쓰지 않을 편리한 핑계가 될 수 있다. Apple을 사고방식으로 압축한다면 사실상 이것이라고 생각한다. 당신이 방금 말한 것을 이해한 조직이다. 그들은 제품 회사가 아닌 경험 회사이고, 그것이 그들을 돋보이게 한다. 본질적으로 이걸 제대로 이해했고, 모든 제품이 경험이라는 것을 안다. 그것이 단순한 제품이 아니라는 것을 안다. 그리고 이걸 일찍 이해했기 때문에 얼마나 성공했는지 보라. 그것이 그들의 문화다. 그리고 사모펀드 같은 곳에서 비용을 아끼라는 엄청난 압박이 있다. 무엇을 하는가? 회사를 인수하고, 서비스 품질을 낮추고, 가격을 올린다. 미래에 독점이 아닌 한 그 비즈니스 모델이 정말 유지될까? 당신 말처럼, AI가 더 나은 경험을 만들 수 있게 해주고 그 제약들이 더 이상 편리한 핑계가 되지 못한다면, 소비자는 Apple에서 보듯 경험을 선택할 것이다. 더 나은 경험을 선택할 것이다. 그러니 이제 그럴 여유가 없다...

Ben: 그렇게는 생각해 보지 못했다. 제약이 사라진다. 그러면 핑계도 사라진다. 그러면 무슨 일이 일어나나? 예전 핑계는 '이건 비용 센터라서 다루고 싶지 않다'였다.

Lavrans: 그게 말이 된다고 생각하는 이유는, 대개 CEO급 최고 경영진과 이야기하면 그들은 이해한다는 점이다. 고객과 접하는 조직 전체를 책임지기 때문이다. 그런데 문제는 그들이 아래 모든 사람을 '당신은 제품 담당, 당신은 IT 담당, 당신은 마케팅 담당, 당신은 리테일 담당' 식으로 조직해 놓았다는 것이다. 그 아래의 사일로들을 설득하기가 더 어렵고, 그건 그냥 너무 다르기 때문이라고 생각한다.

Robb: 그렇다. 당신들이 말하지 않을 테니 내가 말하겠다. 서비스디자인이 그것을 아래로 전파할 수 있는 방법이라고 생각한다. 말과 연설로는 안 될 것이기 때문이다. 분기별 사내 직원 회의에서의 영감을 주는 TED식 강연으로는 안 된다. 문화를 만드는 손에 잡히는 무언가가 필요하다. 사람들이 특정한 방식으로 생각하도록 강제하는 계획이 필요하다. 『체크리스트 매니페스토』처럼. '이걸 생각해 봤나? 이걸 생각해 봤나? 이것에 대한 답은 무엇인가?'라고 묻는 체크리스트가 필요하다. 아래로 전파할 실제적인 무언가가 필요하다.

Ben: 그에 대해 두 가지 생각이 있다. 첫째, 예전에 한 디렉터가 이렇게 말했다. '말랑한 것들', 즉 경험에 관한 모든 것, 리서치로 얻은 인간에 대한 통찰을 '기계'에 연결할 수 있다면 관심이 있다. 인간에 대해 배운 것에 반응하는 방식으로 기계가 작동하게 만들 수 있다면. 그게 내가 할 줄 모르는 비결이다. 그리고 다른 하나는, AI 세계에서 이게 사실인지 모르겠지만, 가끔 CEO들이 조직에 '좋다, AI, 알아서 파악해서 실현해라. 뒤처지고 싶지 않다'고 말하면서 그것을 자기 책임으로 보지 않는다는 느낌을 받는다.
Rob, 당신이 방금 말한 것은 거의 이것이 CEO의 도구 상자라는 것이다. 우리에게는 실제로 서비스 블루프린트를 A3로 출력해서 서류 가방에 넣고 다닌 CEO 고객들이 있었다. '이게 내가 모두를 파악하는 방법이다'라고 했다.
AirBnB에서 일한 친구가 있는데, 어느 날 Brian Chesky 사무실에서 전화를 받았다. '디지털 위에 디지털을 계속 덧붙여 와서 이 조직이 어떻게 돌아가는지 더 이상 모르겠다. 이게 전부 어떻게 작동하나?' 그래서 그녀가 서비스 블루프린트를 만들었고, 그것이 그의 사무실 밖에 걸려 있어서 그는 그 경험이 이 제품들, 이 정책들과 어떻게 연결되는지 알 수 있게 되었다. 지금까지 그렇게 생각해 보지 못했는데, 결국 ‘CEO여, 당신이 서비스디자이너가 되어야 한다'는 것이다.

Robb: 내 경력의 출발은 드림라이너였고 자동화 작업이었다. 그 큰 부분이 비행 계획이었다. 비행 계획은 누가 하나, 조종사다. 비행 계획은 매우 중요하다. 비행 계획 없이 비행하지 않는다. 내게 서비스 블루프린트는 비행 계획이다. 그런데 모두가 그냥 비행기에 타서 사람들을 태우고 3만 피트까지 올라간 다음 '좋다, 다들 어디 가고 싶나?'라고 한다. 그러면 모두 다른 곳을 말하고, '아, AI는 왜 실패하지? 이 프로젝트들은 왜 실패하지?' 한다.

Lavrans: 정말 흥미로운 아이디어다. 나도 지금까지 이렇게 생각해 보지 못했다. 하지만 서비스디자인, 블루프린트, 혹은 이 전체 기술을 CEO가 소유한다고 하고, 그것을 에이전틱 AI 방식으로 생각해 보자. 모두가 비즈니스의 자기 사일로에서 무언가를 만들 때 그것을 프롬프트로 쓴다. '이것이 우리 모두가 기반으로 삼는 시스템 프롬프트다.' 그러면 그것이 다른 부분들과 맞는 방식으로 무언가를 만들도록 당신의 기계들에 알려줄 것이다. 정말 흥미로운 개념이라고 생각한다.

Robb: 그렇다. 그리고 그 또는 그녀의 일은 블루프린트를 승인하고 검토하는 것에 그치지 않는다. 그들의 일은 승객, 즉 직원과 고객이 가려는 곳에 도착하도록 보장하는 것이다. 누군가는 어디로 갈지 결정해야 한다. 그들에게 결정을 맡길 수 없다. 모두가 다른 곳에 가고 싶어 할 테니 아무도 결정하지 못할 것이다. 또한 그들이 제대로 생각하고 있는지 확인하는 것이다. 서비스디자인이 강제하는 것이 그것이다. 조직이 같은 페이지에 서도록 강제한다. 토큰이 소각되기 전에 모두가 목표가 무엇인지 읽고 승인할 수 있는 자산이다. 그래서 나는 정말 기대된다. 하지만 고객에 지나치게 치중하지 않도록 하고 싶다. 행복한 직원이 행복한 고객을 만들기 때문이다. 서비스디자인을 시작하고 싶다면, 내 의견으로는 직원부터 시작해야 한다. 고객을 행복하게 만드는 가장 좋은 방법은 직원을 행복하게 만드는 것이다. 그들이 최전선이니까. 여기서 말하는 건 현장 직원이다.

Ben: 친구 하나가 이렇게 말했다. 직원이든 고객이든 모두가 SAP를 경험한다. 그것이 경험을 좌우하기 때문에 우리 모두 그것을 경험한다. 그리고 당신 말이 정확하다고 생각한다. 보건의료 분야를 생각해 보면 우리는 주로 의사와 간호사를 위해 디자인한다. 대부분은 간호사다. 사람들이 겪는 경험을 만들어내는 최전선에 있는 사람들이 그들이기 때문이다.

Lavrans: 사람들이 찾아와 '고객 경험을 어떻게 개선할 수 있나?'라고 물었는데, 결국 그들의 직원과 일하게 된 프로젝트가 한 무더기 있다. 그것이 변화를 만드는 가장 좋은 방법이기 때문이다. 그리고 AI와 관련해 그것이 다시 흥미롭다고 생각한다. 이제 서비스를 디자인할 때, 자기 일과 일하는 방식을 바꿔야 하는 모든 사람에 대한 생각도 반영해야 하기 때문이다. 그리고 그런 전환 역시 기계가 더 많이 주도하는 서비스를 실제로 구현하는 방식 안에 디자인되어야 한다고 생각한다.

Robb: 그렇다. Joshua Gans도 AI를 잘 사용하면 현장 근로자가 더 나은 인간 대 인간 경험을 제공하도록 도울 것이라고 했다. 그렇다면 서비스디자인은 더 관련성이 높아진다. 인간 대 인간 경험을 더 잘 전달하도록 도우려면, 그 인간 경험이 어떤 모습이어야 하는지 알아야 하기 때문이다.

Josh: 당신이 말했던 것 같은데, 조직과 시간을 들여 훌륭한 서비스디자인 블루프린트를 만들었지만 너무 방대해서 손을 대기 어려웠다고 했다. 어디서 시작해야 할지 정말 몰랐다고. 그렇다면 그게 AI가 자산이 되는 지점인가? 그 블루프린트에서 단일 서비스나 단일 경험을 위한 서비스디자인 문서로 옮겨가려 할 때, 이 서비스디자인 블루프린트, 특히 우리가 이야기해 온 AI가 볼 수 있는 수화된 버전이 있다면, AI가 그 복잡성 일부를 헤쳐 나가도록 도울 수 있다. 그 블루프린트가 있고, 제공하거나 디자인하고 싶은 서비스에 대한 정말 명확한 아이디어도 있다면, AI를 그 과정에 끌어들여 '우리는 이걸 달성하고 싶다, 이걸 우리 시스템과 서비스디자인 블루프린트를 통해 어떻게 진행시킬까'라고 말할 수 있다는 것이 그 간극을 메우는 데 도움이 되나?

Ben: 그렇다. 어떤 면에서는 매우 실용적인 측면에서 그렇다고 생각한다. 그리고 디자이너 관점에서 '일자리에 무슨 일이 생길까' 하는 부분이 흥미로운데, 내가 본 것은 아무도 돈을 내지 않던 일인데 이제 할 수 있게 된 일이 아주 많다는 것이다. 의사 결정이나 평가 같은 것을 지원할 수 있도록 데이터를 끌어모으는 일이다. 방금 테스트로 해봤는데, 가상의 보건의료 서비스를 만들고 '좋다, 여기 아이디어가 있다. 이것이 여기 있는 전체 성과 모델과 비교해 어떤가?'라고 했다. 그런 작업은 나가서 학술 논문을 전부 읽고 그걸 다 끌어모아야 하는 일인데, 작업의 질이 훨씬 높아질 수 있다. 그리고 정말 이야기하고 싶은 것은, 우리는 항상 증거, 재무적이든 가치 사례든 그런 입증에 어려움이 있었다는 점이다. '봐라, 여기 나쁜 경험을 하는 사람들이 있고 우리가 그걸 개선할 수 있다'고 말하기는 아주 쉽다. 하지만 그게 얼마의 가치가 있는지, 비즈니스 관점에서 차이를 만드는지는 꽤 어렵고, 드러나기까지 수년이 걸린다. 하지만 적어도 꽤 견고한 데이터 분석 수준에서는 그런 평가를 훨씬 빠르게 제공하고 그다음 검증할 수 있게 될 것이라고 생각한다.

Robb: 그게 정말 중요하다고 생각한다. 사람들이 이해해야 할 것은, 서비스디자인이 다른 모두를 기쁘게 하면서 당신 회사를 망하게 하는 서비스를 제공하는 것이 아니라는 점이다. 최적화하고 사업을 유지하면서 제공할 수 있는 최선의 서비스를 제공하는 것이다. 핵심은 이 두 가지 사이의 정확한 균형점을 찾는 것이다. 모든 돈이, 모든 이익이 거기에 있기 때문이다. 얼마나 많은 서비스를 제공하느냐와 그것이 얼마의 비용이 드느냐 사이의 완벽한 균형을 맞추는 것이고, 정말로 그것은 무엇이든 만들기 시작하기 전에 그것을 아는 것이다.

Ben: 우리가 자주 겪는 또 다른 어려움은 기다려서 봐야 한다는 것이다. 서비스디자인을 맡기면 우리가 고객과 현장 조사를 하고, '아, 이게 나에게 이런 의미구나' 하고 보이기 시작하기까지 시간 간극이 있다. 그리고 지금 우리가 만들 수 있는 큰 차이는, Lavrans가 말하듯, 서비스를 디자인하기 전에 서비스를 구축하고 디자인해 볼 수 있다는 것이다. 그리고 '이 지점에서 개입하고 싶다, 거기서 X라는 이점을 볼 수 있기 때문이다'라며 우리가 추구하는 것을 보여주고, 그게 실제로 일어나는지 추적할 수 있다. 그런 식으로 간극, 즉 가치의 간극을 메우고 사람들을 안심시키는 것은 한동안 우리에게 일종의 성배였다. '우리가 여기서 추구하는 건 이것이고, 비용은 X 토큰밖에 들지 않는다.' 그것이 바로 '태우는' 질문, 핵심 질문이다.

Lavrans: 거기에 덧붙이자면, 엄청나게 중요하고 우리에게 없었던 것은 시스템 수준에서 제대로 시뮬레이션할 기회다. 예전에는 앉아서 고객 몇 명과 이야기하고, 무언가를 디자인하고, 작은 프로토타입을 만들어 몇 사람과 테스트하고, 구축하려 했다. 하지만 지금 할 수 있는 것은 서비스 전체를 디자인하고 시뮬레이션을 돌리기 시작하는 것인데, 놀라운 일이다. 규모로 시뮬레이션할 수 있고 시스템 수준에서 시뮬레이션할 수 있다. 그러면 '아, 문제의 근본 원인은 저쪽 멀리 있구나, 저 아래에 있구나' 하게 된다. 그리고 시스템에서 보이는 완전히 의도치 않은 효과들이 있다. 그것은 인간의 뇌가 제대로 할 수 있게 만들어지지 않은 일이다. AI는 그 시스템적 본성 덕분에 이것을 엄청나게 잘한다. 지금 이것이 매우 흥미로운 영역이라고 생각한다. 이 대화에서 지금까지 우리는 여러 면에서 예전에 해온 일을 어떻게 더 잘할 수 있는지를 논의해 왔다. 하지만 가장 흥미로운 것은 AI를 사용해 예전에 해보지 못한 일을 어떻게 할 수 있느냐라고 생각한다. 이 시뮬레이션 부분이 바로 그 지점이다. 토큰을 포함한 경제 시뮬레이션도 할 수 있다. 이 고객 상호작용을 기계로 대체하는 데 드는 인간적, 경제적 비용이 얼마인지 살펴보기 시작할 수 있다.

Robb: 그렇다. 그리고 서비스디자인 속의 가정들에 도전할 수 있다. '이게 그들을 행복하게 할까? 우리가 생각하는 대로 될까?' 서비스디자인에는 가정이 많기 때문이다. 그중 하나라도 거짓이면... 이제 그 가정들을 시뮬레이션할 수 있다. 완벽하지는 않지만 훨씬 낫게. 그러고 나서 '좋다, 성과를 테스트하자'고 한다. 그래서 이제는 '이만큼 절약될 거라고 생각한다'에 그치지 않고 시뮬레이션까지 해봤다는 것이다. 그리고 그것은 회사들이 이제 더 많은 데이터를 가질 수 있다는 뜻이다. 서비스디자인을 많이 할수록 시뮬레이션이 더 좋아진다.

Josh: 그 블루프린트 아이디어에서 멋진 점은, 블루프린트가 좋을수록 시뮬레이션이 좋아진다는 것이다. 그리고 그 블루프린트가 조직 안에서 일이 진행되는 동안 계속 스냅샷을 찍는 지식 모델의 일부라면 패턴도 추적할 수 있다. 그리고 그것도 더 많은 데이터가 되어, 더 나은 시뮬레이션을 돌리고 궁극적으로 서비스에서 더 적은 토큰을 태울 수 있게 된다.

Lavrans: 지금 하고 있는 작업이 하나 있는데, 인간이 할 수 없었던 일을 하려는 바로 그런 작업이라고 생각한다. 노르웨이의 주류 규제 시스템과 작업하고 있다. 내가 사는 노르웨이에는 주류에 관한 매우 엄격한 규정이 많다. 예를 들어 와인 독점이 있어서 국가만 술을 팔 수 있다. 이 규정들은 실제로 적용하기 전까지는 비교적 단순한데, 여러 규정 세트가 층층이 쌓인 레이어 케이크이기 때문이다. 사과 농부가 알코올 사이다를 생산하고 싶으면 몇 가지 신청을 해야 하고, 그다음 농장 손님에게 팔고 싶으면 또 다른 세트가 있고, 농장에서 결혼식을 열어 그것을 대접하고 싶으면 완전히 다른 세트들이 있다. 그래서 규정의 레이어 케이크가 겹겹이 얹히면 거의 불가능해진다. 허가를 내주는 쪽에게도, 허가를 신청하는 쪽에게도. 그래서 지금 하고 있는 것은 규제 시스템 전체의 디지털 트윈을 구축하는 것이다. 모든 규정을 넣고, 시스템의 모든 행위자를 위한 에이전트를 만들고 있다. 사과 농부든, 와인 바를 운영하든, 지방의회에서 허가를 내주는 일을 하든. 직무 기술서에 있는 내용 같은 정성적 데이터로 정말 풍부한 에이전트를 만들었다. 그리고 이제 규제 변경의 효과를 시뮬레이션하고 있다. '좋다, 법에서 17조 b항을 삭제하고 주류 제공 신청을 해보자' 하면 시스템 전체가, 모든 행위자가 움직인다. 의도치 않은 결과를 보는 측면에서, 그리고 레이어 케이크 전반에서 모든 것을 더 쉽게 만드는 규제 변경을 어디서 할 수 있는지 보는 측면에서 놀라웠다. 한 사례에서 지방의회와 작업했는데, 그들이 '신청 절차 전체를 그냥 없애면 이 허가들을 처리하는 데 드는 수천 시간을 절약할 것이고 업체들도 아주 좋아할 것이다'라고 했다. 그래서 시뮬레이션을 돌렸고, '그렇다, 좋다, 많은 돈을 절약할 것이다. 하지만 거리에 [범죄로 추정]가 생기니 경찰에 더 많은 돈을 투입해야 하고, 술로 인한 사고와 건강 악화가 늘어나니 보건의료에도 더 많은 돈을 투입해야 할 것이다'라는 결과가 나왔다. 이런 것들은 아마 인간이 그 시스템적 결과를 보기가 매우 어려웠을 것이다. 그리고 서비스 수준 시뮬레이션에 에이전틱 AI를 사용하는 것은 새롭고 엄청나게 흥미로운 일이라고 생각한다.

Robb: 그렇다. 자산으로서의 이 서비스디자인, 토큰을 태우고 무언가를 만들 모든 프로젝트의 목표를 전달하기 위한 공통 템플릿이라고 부르자. 그것은 꽤 단순하고, 경험에 기반해 만들어진다면 누구나 배울 수 있으며, 그러면 그 템플릿은 올바른 템플릿이 된다. 하지만 어려운 부분은, 당신이 배를 타고 항해하는 것처럼... 많은 사람이 좋은 경험은 편안한 경험이라고 생각한다. 하지만 그냥 쉽고 편안하게 살고 싶었다면, 짐을 전부 창고에 넣고 배를 타고 세계를 항해하는 건 가장 마지막에 할 일일 것이다. 그러니 좋은 경험이 항상 쉽거나 편안한 것과 같지는 않다. 올바른 경험은 예술이다. 올바른 종류의 도전, 올바른 종류의 마찰을 균형 잡는 예술이다. 그리고 AI가 가장 쉬운 경험을 디자인하는 것이라면 그건 할 수 있다. 하지만 올바른 종류의 좌절과 고통이 있는 올바른 경험을 디자인하려 한다면, 그때 그것은 예술이 된다.

Ben: 그것을 잘 보여주는 예가 있다. 우리가 한 작업은 아니지만, 우리가 영국의 학자금 대출 회사와 일했을 때 신청 절차를 담당하는 팀이 있었는데, 어느 순간 그 팀의 누군가, 실제로 젊은이들과 이야기하며 신청을 처리하던 사람이 '잠깐만'이라고 했다. '우리 모두 알아야 할 것은 이들이 17, 18세이고 사실상 처음으로 돈을 빌리는 것이며, 여기서 빌리는 돈이 수천 파운드라는 점이다. 그러니 이걸 빠르게 만들면 그들은 자기가 무엇을 하는지 제대로 의식하지 못한 채 결정을 내리게 된다.' 그래서 그들은 디자인에 일종의 과속방지턱을 넣었다. 작은 교육적 순간들인데, '이게 이자가 작동하는 방식이고, 이게 상환이 작동하는 방식이다' 하고, 다음 단계로 넘어가려면 그것에 대한 작은 퀴즈 같은 것에 답해야 했다. [불명확: 특정인이 이 분야를 잘 안다는 언급으로 추정] 행동경제학에서 이런 것은 일종의 합리적 개입(rational override)이다. 느린 뇌를 작동시켜 자기가 무엇을 하는지 의식적으로 알게 하는 것이다. 거기에는 일종의 윤리도 있다.

Lavrans: 우리가 함께 일했던 보험사에서 나온 좋은 마찰 이야기가 있다. 그들은 디지털 보험금 청구 신고를 정말 단순화했다. 내 여행 가방을 도난당했다고 하자. 물론 상품은 단순한 규칙이다. 여행 중이고 가방이 없어졌으면 우리가 보상한다. 그런데 '무슨 일이 있었는지 말해 달라'는 텍스트 필드가 있었고, 보험사는 '텍스트 필드는 그냥 빼자. 규칙 세트니까 필요 없다'고 했다. 그랬더니 고객들이 보험사에 대한 신뢰를 잃었다. 무슨 일이 있었는지 이야기하고, 보험사가 무슨 일이 있었는지 정말로 이해하며, 올바른 보상을 받을 것이라고 신뢰하고 싶은 매우 인간적인 욕구가 있었던 것이다. 그래서 그런 종류의 마찰은 거기 있어야 했다. 그리고 행동경제학에서 또 다른 흥미로운 것을 배웠다. 사람들이 단어를 많이 쓸수록 결국 거짓말할 가능성이 높다는 것이다. 기계는 그들이 쓴 내용을 실제로 읽지 않고 단어 수를 셌다.

Robb: 솔직히 LLM에도 그게 해당된다고 생각한다.

Ben: 단어를 많이 쓸수록 거짓말을 하고 있다는 것. 음, 그건 그들이 인간에게서 배웠기 때문이다.

Robb: 그리고 그건 실제로 수학적으로 입증되었다고 생각한다. 논문을 보여줄 수 있다. 정말 흥미롭다. 그리고 아이러니하게도 입력 쪽에서도, 프롬프트 창에서 토큰이 700개를 넘을수록 곡선을 그리며 환각을 일으킬 가능성이 높아진다. 그렇다, 흥미롭다. 모든 면에서 우리를, 우리의 모든 나쁜 습관을 흉내 내고 있다.

Ben: 그렇다. 철학자 John Gray가 그런 일이 일어날 거라고 말한 셈이다. 이런 것들에는 우리의 신경증과 특이한 버릇이 그대로 내장될 것이라고.

Robb: 음, [AI로 추정]에는 서비스디자인이 내장되어 있지 않다. 그걸 하는 사람이 충분하지 않았기 때문이다. 그리고 이제는 해야 한다. 나는 이것이 가장 높은 성장을 보일 직업 영역 중 하나가 될 것이라고 진심으로 믿는다. 그것이 하나의 직업이든 모든 사람 업무의 일부든. 아마 처음에는 직업으로 시작해서 전산 부서처럼 커질 것이라고 생각한다. 컴퓨터로 일하는 사람들은 전산 부서에서 일했다. 이제는 우리 모두가 전산 부서에 있다. 이것도 같은 길을 갈 것 같고, 여러분과 함께 이것을 에이전틱 버전으로 세상에 알리는 일을 하게 되어 기쁘다. 우리가 말한 모든 이유, 경제적으로 엄청나다는 것뿐 아니라 환경적으로도 지금 그것이 필요하다고 생각하기 때문이다. 오늘 정말 좋았다. 정말 감사하고, 앞으로 더 많은 대화가 있기를 바란다. 그리고 더...

[발언자 불명]: 훌륭했다. 우리를 이렇게 잘 프롬프팅해 줘서 정말 고맙다.

Lavrans: 이야기 나눠서 정말 좋았고 많이 배웠다.

Robb: 우리도 그렇다. 그렇다, 청취자들도...

Josh: Ben, Lavrans와의 이 대화는 앞으로 열릴 ‘AI를 위한 서비스디자인' 강좌의 출발점이다. 이 강좌에 대해 더 알아보는 가장 쉬운 방법은 UXMag.com 회원이 되는 것이다. 무료이고, 독점 기사와 뉴스레터를 받아볼 수 있으며, 강좌 등록이 열릴 때 사전 알림도 받는다. UX Magazine 팀과, 이 팟캐스트를 지금의 모습으로 만들기 위해 무대 뒤에서 일하는 모든 분께 깊이 감사드린다.

 

불명확 구간

• Lavrans: “then we came from X” — 출신 분야가 무엇인지 알 수 없음.
• Ben: 앨버타 주정부의 “SPIG team” — 팀 명칭을 알 수 없음.
• Ben: “Dean Levers knows all about this sport of me” — 판독 불가. Lavrans 또는 다른 인물이 이 분야를 잘 안다는 언급으로 추정만 가능하다.
• Lavrans: “COM in the streets” — ‘crime’으로 추정했다.
• Robb: “Tuba doesn’t have service design built in” — ‘AI’ 또는 특정 모델명으로 추정했다.
• Robb: “relative to the art of it” — 문장 구조가 불완전해 의미를 살려 번역했다.