ȸ α â

  • Ȩ
    α ̿
    մϴ.
α ޴

!  å

 󼼺
̷   ΰ


SMART
 

̷  ΰ

Ƽ | Ƽ

Ⱓ
2019-06-03
ePub
PC ƮºPC
Ȳ
3, 0, 0
 Ұ
 Ұ
ټ

 Ұ

* Ʈ Ź ̵ ° Ƽ ! *
* ٴϿ ũ, ִ ׷Ʈ, ۰ Ŭ
The next big idea club о å *
* 800 CEO 2019 ְ å *

Ѱ踦 Ѿ ָ ٺ!
ȮǼ ּȭϴ ñ Ģ

ü ٲ ߴ 츮 ϻ󿡼 ξ ߿ϴ. 𿡼 , ȥϸ, ϰ, â , ߴ ŭ ⵵ ô ƴ. ̷ ذϴ .
Ʈ Ź ̵ ° 츮   â 鿡 ſ ο ˷ְ, 塷 ̿ ̰ õ Ƽ . װ ̹  ̳ 帧 ġ õ ǻ ȿ ְ Ѵ.
濵ϰų, ܱ ϴ Ӹ ƴ϶, ι ϴ Ҽ, ΰ ϴ ڵ ǻڵ ʴ´. ׵ ̷ ϸ, ɼ â̰ п ־. Դ ̷ ϰ, аԴ 츮 ȸ 翡 ģ õ Ȯ ϰ ʹٸ å ̴.


ƴ϶ ո ɻ١
Ƽ ǻ Ģ!

鼭 ϴ ִ. ϻ ȣ ʸ ,  õ  ĥ ϰ ϰ ȴ. ÿ ܷ ̻縦 ΰ, ȥ ΰ,  о߷ â ΰ ٲ ִ ͺ, ΰ , ؾ ü ΰ ȸ ñ ̸ ʿ . ŭ 츮 ̷ Ʋ Ȯ . ̷ ¿ , 츮  ?
Ʈ Ź ̵ 𿡼 ° 츮   â 鿡 ſ ϴ ο ˷ְ, 塷 ̿ ̰ õ Ƽ ׿ Ʈ ã ϴ.
״ ٺ , ȮǼ ּȭ ִ ǻ ߴ. ù ܰ 츮 ãƳ ִ ⿡ ۼϴ (mapping)̴. ° õ ϸ ϴ ϴ ܰ(prediction), ° ñ ǥ پ ϰ Ͽ ϴ ܰ(decision making). 縶 , ̱ , 200 ݷƮ Ÿ ߿ õ鵵 3ܰ踦  ƴĿ а ޷ ־.
ݱũ͡Ź Сó ǻ õ ߼ ־, κ پ Ǵ, ٷ. ׿ Ƽ ̹ ̷  ΰ ü ɵ ִ Ž , ó ˾ ߴ ո̶ ο ְ ִ.


ϸ ȭϴ ΰ,
ȣ ν

츮 ո ϱ ƴұ ϴ 翡 ̷ ̴. ٸ ڸ ȮǼ ε, ̷ϰԵ п ΰ ϰ ϴ ɷ ߽ų ־. ڵ  Ʈ Ʈũ(default network) Ҹ ΰ ε, 츮 ˻ϰ, ɻ · ڰϸ, ϰ ̷ ٹ̴ ¿ ٴ ̴. ɸ ƾ ׸ ̸ ΰ ΰ ٸ ϴ ѷ Ư¡, ̷ ϴ ɷ¡̶ ϸ鼭, ̷ ȣ ν(Homo prospectus) ΰ մ Ī̶ ߴ.
ΰ ̷ ϵ ȭߴٰ ؼ ƴϴ. ġа ʸ Ʋ 谢 284 28,000 ̸ ϵ мߴµ, ߴ. Ư ߼ мϼ Ϲ ͺ ͵ Դٰ Ѵ.
׷ٸ  ? ڿ ư ϼ 츮 ̷ Ͼ ܰ躰 Ѵ. ǥ ϱ⿹. û ŷ , 󿹺 Ȯ . С ɾ. ׷ ̳ ȸ ݿ ģ ϴ. ȸ ü ؼ⺸ ùķ̼(simulation) ̴. ùķ̼ Ȱϸ õ ϴ ϱ Ƿ ǻ ִ.
ǻ ϴ (war game) Ȱ ִ. ڽ ó Ȳ ӹ ùķ̼ ̱ ִ ¥ Ȳ ϴ ̴. ׷ ̷ ο ̵ ذ ɼ ã ̰ ǻ ϱ ƴٰ ȴٸ, ̾߱⸦ Ǯٰ ϸ ϴ ó ÷(scenario planning) ִ.
Ȯ ̷ ׸ ٲٴ ū ֹ ڱ ڽ . 츮 ڿ ڱⰡ Ǵٰ 䡯̶ , Ȯ(confirmation bias) ġ ڽ Ѵ. ̷ Ȯ Ϸ ٸ پ ǰ̳ ʿϴ. ̷ ΰ(premortem)̳ (red team) Ȱϸ Ϸ ȹ ߴٰ ãƳ ذ ãƺ ִ.
پ ߿ ֱ 츮 ϸ鼭 ηϴ ִ. ٷ ΰ(AI)̶ Ҹ ̴. ڴ ΰ η ũū ƴ θ ʴ´. ٸ ΰ νŸ Ѿ η ּȭϴ ο ãƳ ̸, ׵ ׾ƿ ΰ ɷ( , ùķ̼, ) ̶ Ѵ.


λ ùķ̼ Ҽ ӿ ִ١
ڽ ̸⡯ϴ

å , ڰ ̶ ̻硯 ٺ ߴ. 20 ƿ 忡 ĶϾƷ ̻ ϴ ڰ Ҽ̾. ״ ̵鸶ġ ŵ οϰ ϸ鼭, Ҽ ι λ õ鿡 󸶳 ϴ Ѵ. 丮ڸ ̾߱ ٹ̵ ٸ纸 ̴. 㱸, Ҽ 츮 ٸ λ , ΰ ϴ ׵ ð Ѻ ֱ ̴. ׷ Ҽ ũ ? ׸ ̷ 쿡߸, 츮 Ʈ Ʈũ ִ ȸ.
Ÿӽ ϸ信 ִ ׷Ʈ ߵ, å ̵(idea book)̴. Ÿ ڱ߼ Ͻó 鸮 ư, Ǵ١ ο Ȯ ˷ ʴ´. ׷ ڴ Ȯ ش. 100% Ǹ ̶ . ٸ Ǹ ִ١ ̴.
ּ ִ , 츮 ִ 츮 ִ Ȱϴ ̴. ¼ װ 𸥴. ϳ μ, κ 츮 þߴ ٽþ̴. ư и 츮 Ʈ Ʈũ 鿩ٺ ʿ䰡 ִ. ׷ 󸶳 ٽΰ ƴ Ȯ ܸŭ . ̷ ϴ ɷ Ű ʹٸ, װ 󸶳 ϱ , 簢 ϴ ο ̴.

? ?

츮 ̳ 帧 Ѻ ñ ߿ ɿ ũ ʾҴ. Դٰ 츮 κ ϴٽ ׷ ؼ ȴ. ߿ õõ, ϰ ؾ Ѵ. ݹ̴. ̰ ġ и, ߴ ʿ ﰢ ƴ϶ ̴.
_pp.30-31, ɻ ʿ

ܼȭؼ ϸ ǻ ð õ غϱ Ư ܰ ̷. ù ܰ 츮 ãƳ ִ ⿡ ϰ Ȯ ۼϴ ̴(mapping). ° õ ϸ ϳϳ ϴ ϴ ܰ(prediction). ° 츮 ñ ǥ پ ϰ ϸ ϳ ϴ ܰ(decision making).
_pp.49-50,

߿ 츮 ׸ decision map ¡ϴ иϴ. յΰ 츮 ǹ̿ ¡ ǹ̿ ֺ ľϷ ־. ÿ ִ ãƳ , ̴ ϴ ÿ ľ ִٴ ϰ, Ž ɼ ִ ε ׷ ִ´.
׷  ִ. ִ . ð ĥ, , ȴ. ý ¸ Ѵٰ ùٸ ִ ƴϴ. ùٸ Ϸ Ŀ ĥ Ȳ ־ Ѵ.
Ȳ ؼ þȵ ãƳ ־ Ѵ.
_pp.110-111, 

츮 ƹ ϴ 츮 ̷ ڿ Ѵ. F. F. Scott Fitzgerald κп Ͱ ޸, 츮 Ž ó Ӿ ŷ з 簡 ƴϴ. 츮 ռ ޸, ȸ ̷ ϴ ִ. ɸ ƾ ׸Martin Seligman ֱٿ ǥ ۿ ̷ ǿ ׷ ɷ, 츮 鼭 ߿ ġ ɷ ΰ ɷ ̶ ߴ. ΰ ٸ ϴ ѷ Ư¡ ֱ ڵ ϱ ɷ, ̷ ϴ ɷ¡̴.
_p.119, Ʈ Ʈũ Ȥ ϸ

ùķ̼ 츮 ̷ Ȯ ְ п ǻڰ ȴ. 츮 ȭϷ ýۿ õ Ȥ 鸸 ִ 쿡 츮 ùķ̼ ̷ ߷ ִ. ׷ 翬 ̰, ұԸ ϴ ǻ ̳ ӻ мϱ ξ ƴ. 츮  ¸ ÿ ϸ   ִٸ, ÿ ϱⰡ Ѱ ̴.
_pp.147-148, ùķ̶̼

Ŭ ̷ ٹɸ С̶ Ī ġ ɸ ˰moral algorithm(  , ⼭ þ ġ ϱ ڷḦ ϴ Ϸ ) . (߷) ϰ ⺻ Ȱ ִ. ߿ϰ ϴ ٽ ġ ۼ Ŀ ġ ߿䵵 . ׸ þ ġ鿡  ġ 뷫 ó ٸ纻 ó ٰؼ ̴. ̻ þ ΰ ؾ ϴ Ȳ ġ ó ϴ Ư ϴ.
_p.188, ġ ߿Ѱ

Թ ༺ õ Ȯ 巯 ϴ. ڱ⺹ ϴ ο ũ METI ΰ ʴ ʿϴ. ߵ ׷ ؾ 볳 ִ ǹ ̱ ̴.
׷ Ϸ ˰򿡼 õ İ Ͼ Ը ϴ ġ ʰ ǥ ۼǾ Ѵ. ׸ Ͼ ǵ鿡 赵 Ǿ Ѵ. ׷ ִ Ѵ. ׷ Թ Ѿ 迡 ϴ ϰ ֲ 츮 ؾ 𸥴.
_pp.223-224, þ Ȯ: η Ȥ



? õ ?

å и ̵ idea book̴. ׸ ɵ ִ ̾߱ Ƽ ٷ⿡ ڴ. ״ û мϱ ּ ߴ. _ִ ׷Ʈ Ÿӽ ϸ,ũνɼ B

Ƽ ڽԿ θ ۿ . _ ƮƮ Ρ

ô ! _̳ Ÿӽ

! Ƽ ȭ źϴ ô . ̸ ܡ ٹ å ָ, ó 츮 ִ ϰ ش. å ׻ . _Ÿӽ

Ƽ 21 ΰ ޸, Ӿ ο ߱ϸ 뼺 ִ. ٿ ãƳ ش. _մġ

Ƽ ̷ο ۵Ѵ. _þƲ Ʈڸ

Ǯ ɷ¿ ŷ ִ. ϰ, ô λ̴. _ý ũδŬ

ڼҰ

?Ƽ Steven Johnson
ũ ͳݿ ߿ ι 50Ρ Ե . б ȣ ϰ ÷ƴб Ҵ. Ȱ Ȱ θ ÷ƴб б Ȱ ¡ ü پ ߴ. Ÿӽ Ʈ ְ å Ʈ ̸ θ ˷. ǥ Ź ̵ ° Ƹ ְ Ͻ , 800 CEO READ ְ Ͻ , ڳ̽Ʈ å DZ⵵ ߴ. ŸӽƮƮ𡵡۽ ȭ ϴ ϰ , å ̷ áٺ ߸Ź ̵ °츮  塷 ִ.

ű?
ѱܱб Ҿ ϰ, б п ڻ ޾Ҵ. ۴б ѱܱб DZб  , 2003 Ư ߴ. Ȱϸ, (PUBHUB) ׷졯 缺 ִ. Ŀ ̵ д 衷 غΡ 츮   100 Ѵ å ߰, ȹ 浵 ١ .

õ : Ƽ , С ϴ

ѷα : 츮  ϴ°
500 Ǽ / / ɻ ʿ / ڵ δϸ / ո /

1 ׸
Ȳ پ  ؾ ϳ?

簢 / : ⵵ / پ Ȯ϶ / ȮǼ / ϰ ϴ Ư¡ / ο ٱ ִ / 

2 ϴ ΰ, ȣ ν
ǻ ΰ  ؿ?

Ʈ Ʈũ Ȥ ϸ / 鿡 ̷ Ҵ / а / ʱ / ùķ̶̼ / ̷ / ó ÷ / ΰ˰


3 ˰:  Ѱ踦 
߿ ִ°?  Ȯ ΰ?

 ġ ߿Ѱ / ũ⸦ ϶ / ɻ ǹ / ٸ













4 ȸ : θ
ΰ ǻͰ ùķ̼ ¥ ο ´ٸ, ƹ ǽ ޾Ƶ鿩 ?

ǻͰ ϴ ô / þ Ȯ: η Ȥ / η ư : ɰ ΰ ǻ / 巹ũ : ̷ δ

5 : ڽ ּ
 , ̸⡯ ִٸ?

η , ߳̿ / νþ / ޸ / Ҽ Ǯ Ʈ / ٸ о / λ ùķ̼ Ҽ ӿ ִ

ʷα : 츮 ָ ٺ ִ

ű : ߸


ãƺ

ټ

  • 10
  • 8
  • 6
  • 4
  • 2

(ѱ 300̳)
侲
Ʈ
 ۼ ۼ õ

ϵ ϴ.