• (글로벌) 머스크, 스페이스X로 xAI 인수…AI 무대, 지상에서 우주로

  스페이스X가 xAI를 인수하며 우주 기반 AI 전략을 공식화했어요. 태양광으로 구동되는 우주 데이터센터를 통해 AI 연산 비용을 획기적으로 낮추겠다는 구상이에요. AI 경쟁의 무대가 데이터센터를 넘어 궤도로 확장되는 순간이에요.

• (글로벌) 아이폰 폴드, 익숙함을 버리고 배터리를 택한 UX 실험

  애플 첫 폴더블 아이폰은 버튼 위치부터 생체인증까지 기존 아이폰 UX 문법을 과감히 뒤집었어요. 볼륨 버튼 이동과 터치ID 복귀는 낯설지만, 더 큰 배터리와 얇은 폼팩터를 위한 선택이에요. 카메라보다 화면·멀티태스킹에 집중하며, 애플은 폴더블을 ‘생산성 디바이스’로 재정의하려는 모습이에요.

• (글로벌) 구글 ‘지니’, 게임 UX의 출발점을 통째로 바꾸다

  구글 딥마인드의 AI 월드 모델 ‘지니’는 사진 한 장만으로 조작 가능한 가상 세계를 만들어내며 게임 UX의 진입 장벽을 무너뜨렸어요. 개발 툴과 엔진을 거치지 않아도 되면서, 제작 중심이던 게임 산업은 이제 기획·디렉팅 경험 설계가 핵심 경쟁력이 되는 국면에 들어섰어요. UX는 더 이상 ‘구현 결과’가 아니라, AI에게 무엇을 어떻게 상상하게 하느냐의 문제로 이동 중이에요.

“좋아 보입니다”라는 긍정의 함정에 속지 마세요.

“잘 되고 있습니다(On track).” 이런 보고를 들으면 그냥 넘어가고 싶죠. 깐깐해 보이기 싫으니까요. 하지만 진짜 리더는 그 순간을 놓치지 않습니다.

“원래 계획 대비 현재 위치가 어디인가요?”

“구체적인 리스크는 무엇인가요?”

“다음 단계의 책임자는 누구인가요?”

이 질문들에 답할 수 없다면, 그 회의는 실패한 것입니다. 리더가 모호함을 용납하지 않을 때, 팀원들은 더 철저히 준비하게 됩니다.

“클라이언트가 늦어서요”는 진짜 이유가 아닙니다.

프로젝트가 지연됐을 때, 보통 첫 번째 핑계에서 멈춥니다.

“클라이언트 피드백이 늦었어요.” 하지만 리더는 한 번 더 묻습니다.

• “왜 늦었지?” → “그들이 뭘 원하는지 확신이 없어서요.”
• “왜 확신이 없지?” → “초기 디스커버리 단계에서 요구사항 정의가 덜 됐어요.”

이렇게 파고들어야 ‘느린 클라이언트(남 탓)'가 아니라 ‘우리의 부실한 기획 프로세스(시스템)’라는 진짜 원인을 고칠 수 있습니다.

🧩 4. 점을 연결하세요 (Synthesize)

“이건 개별 문제가 아니라 하나의 패턴입니다.”

각 팀의 보고를 듣다 보면 파편화되기 쉽습니다.

• HR: “직원 몰입도가 떨어졌어요.”
• 엔지니어링: “버그가 늘어났어요.”
• CS: “고객 불만이 폭주해요.”

보통은 이걸 따로 해결하려 합니다. 하지만 리더는 흩어진 점들을 연결(Synthesize)합니다.

“이건 별개의 문제가 아닙니다. 우리가 지금 ‘우선순위 없이 너무 많은 일을 벌여서 조직이 과부하에 걸렸다’는 하나의 신호입니다.”

현상(Symptom)이 아니라 패턴(Pattern)을 읽어내는 것, 그것이 리더의 진짜 역할입니다.

🤫 5. 전략적 침묵 (Strategic Silence)

“침묵도 강력한 언어입니다.”

많은 리더들이 공백을 못 견디고 자기 말로 채우려 합니다. 침묵이 어색하니까요. 하지만 질문을 던지고 침묵하세요. 숫자를 세며 기다리세요. 그 3~5초의 정적이 팀원들로 하여금 “진짜 하고 싶었던 말”을 꺼내게 만듭니다. 내가 말을 멈춰야, 비로소 팀의 진짜 생각이 들리기 시작합니다.

💡 소통은 문화가 됩니다

🍯 TMI: Tips Made Interesting 🍯

재밌고, 흥미롭게 · 디자이너의 TIP, 그리고 TMI

코니 허 감독은 왜 전통적인 애니메이션 기법 대신 AI(Veo와 Imagen)를 선택했을까요? 단순히 ‘유행’이라서가 아닙니다. 아티스트의 상상력이 기술적 한계에 부딪히는 지점을 AI로 돌파했기 때문입니다.

• 감정의 시각화:

  주인공의 심리에 따라 매 프레임마다 질감이 변하는 연출은 기존 수작업 방식으로는 천문학적인 시간과 비용이 소요됩니다. 감독은 AI를 활용해 약 7,000장의 유화 스타일 이미지를 생성하며, 인간 아티스트가 상상만 하던 복잡한 예술적 실험을 현실로 옮겨왔습니다.

• 창작의 비효율 제거:

  과거에는 유화 질감 하나를 테스트하는 데만 며칠이 걸렸다면, 이제는 AI를 통해 수십 가지의 스타일을 실시간으로 확인하며 최적의 미학을 결정할 수 있게 되었습니다.

기술적 뒷받침: 구글 Veo가 가져온 영상의 일관성

생성형 AI 영상의 가장 큰 숙제는 프레임이 튀는 ‘플리커링’ 현상이었습니다. 하지만 구글의 최신 모델 Veo는 고해상도 영상을 생성하면서도 피사체와 배경의 일관성을 유지하는 데 탁월한 성능을 보였습니다. 제작진은 Veo의 기능을 활용해 ‘시네마틱한 카메라 워킹’을 유지하면서도, 매 순간 변하는 예술적 질감을 입히는 데 성공했습니다. 이는 AI가 이제 단발성 이미지 생성을 넘어, 긴 호흡의 서사를 가진 ‘영화적 문법’을 이해하고 보조할 수 있는 단계에 접어들었음을 의미합니다.

(A) 방향성과 인지 기억이 연결되어 있기 때문에 입니다.