회사의 정책이 바뀌면 AI의 판단 기준은 어떻게 갱신해야 할까?
효력 시작일, 적용 대상, 기존 계약에 남는 조건을 구분하고, 갱신 후 답변을 검증할 방법을 살펴봅니다.
AI 마케팅은 어디부터 시작하고, 무엇으로 성과를 판단할까?
도구 목록보다 먼저 고객 문제와 실험의 범위를 정합니다. 자동화할 업무, 사람이 결정할 사안, 결과를 비교할 기준을 나누어 살펴봅니다.
AI로 표현을 더 많이 만들 수 있다면, 고객이 우리 브랜드를 선택할 이유는 무엇일까?
브랜드 전략은 메시지를 늘리는 일에 그치지 않습니다. 고객에게 약속할 가치와 실제 경험을 연결하고, 무엇을 결정하고 측정할지 살펴봅니다.
AI 디자인 전략은 이미지 생성과 어떻게 다를까?
디자인 전략은 시안의 수가 아니라 고객이 경험할 가치와 그것을 구현할 관계를 설계하는 문제입니다. 제품·서비스·조직의 선택과 비용, 포기할 것까지 함께 검토합니다.
브랜드디자인경영은 무엇이며, 조직 운영에 어떻게 적용할까?
최승위가 저서에서 제안하는 브랜드디자인경영의 관점으로 전략·문화·경험·성장의 연결을 살펴봅니다. BDM-OS는 저자의 제안이며, 실증이 완료된 표준 방법론으로 제시하지 않습니다.
AI와 직원은 고객 여정에서 어떤 역할을 맡아야 할까?
고객의 상황에 맞춰 AI가 직접 돕는 일과 직원을 지원하는 일을 나누고, 다음 접점에도 맥락이 이어지는지 살펴봅니다.
AI가 만든 고객 답변을 실제 고객 조사로 써도 될까?
실제 고객의 답을 분석하는 일과 답을 생성하는 일을 구분하고, 가상 응답자의 한계와 현장에서 확인할 질문을 살펴봅니다.
고객이 AI에게 추천을 물으면 브랜드는 무엇을 준비해야 할까?
선택을 뒷받침하는 정보와 차별점, 선택한 뒤 실제로 경험할 서비스를 함께 검토합니다.
AI 에이전트가 일을 맡으면 인력 예산은 어떻게 바꿔야 할까?
직무 이름보다 과업과 검증 비용을 먼저 보고, AI의 업무 범위를 인력 계획에 반영할 근거를 살펴봅니다.
AI 성과평가의 근거를 직원에게 어떻게 설명해야 할까?
활동 기록과 실제 기여를 구분하고, 평가 근거와 설명, 오류를 고칠 과정을 검토합니다.
AI가 신입 업무를 대신하면 경험은 어디서 쌓을까?
반복 업무를 보존하는 것과 학습 기회를 만드는 것을 구분하고, 실제 문제와 선택의 이유, 피드백을 살펴봅니다.
AI 투자 성과는 누가 책임지고, 언제 중단해야 할까?
투자 전에 결과를 판단할 기준과 결정권을 정하고, 기대한 성과가 없을 때의 중단 권한을 살펴봅니다.
AI를 도입했는데 조직이 더 느려지는 이유는 무엇일까?
개별 업무 속도와 조직 전체의 속도를 구분하고, 멈출 업무와 판단·책임이 남을 자리를 검토합니다.
AI 안전 약속은 누가 어떤 근거로 검증해야 할까?
기업의 안전 주장과 실제 검증 구조를 구분하고, 평가자와 이의 제기, 시장 진입의 문제를 살펴봅니다.