What is *Sensemaking* by Christian Madsbjerg about?

*Sensemaking* argues for integrating human observation and humanities-based analysis with data-driven decision-making. Madsbjerg challenges overreliance on algorithms, advocating five principles: understanding cultural context, prioritizing thick qualitative data, observing behavior in natural settings, trusting creative insights, and balancing human/technical tools. Examples range from Ford’s customer research to hostage negotiation tactics.

Who should read *Sensemaking*?

Business leaders, strategists, and professionals in marketing, product development, or organizational design will benefit. It’s particularly relevant for those seeking to counterbalance data-heavy approaches with human-centric frameworks. Madsbjerg draws from his consulting work with companies like Adidas and Chanel, making it practical for corporate innovators.

What are the five principles of sensemaking?

1. **Culture**: Analyze societal norms shaping consumer behavior. 2. **Thick Data**: Use qualitative insights from direct observation. 3. **Savannah**: Study subjects in real-world contexts, not labs. 4. **Creative Revelation**: Value sudden “Eureka!” moments. 5. **Tool Balance**: Combine human judgement with algorithms.

How does *Sensemaking* define “thick data”?

Thick data refers to nuanced, context-rich insights gained through ethnographic methods like interviews and behavioral observation. Unlike big data’s quantitative metrics, it reveals *why* people act through cultural/philosophical analysis—exemplified by Ford’s shift to customer experience-focused car design.

What real-world examples support sensemaking’s effectiveness?

- The U.S. Naval Academy reinstating celestial navigation training alongside GPS. - Investor George Soros using philosophical frameworks for market predictions. - Hostage negotiator Chris Voss applying humanities training to secure journalist Jill Carroll’s release.

How does *Sensemaking* critique big data?

Madsbjerg warns that algorithmic overreliance creates blind spots—like misunderstanding cultural shifts or customer emotions. He cites education systems prioritizing STEM over liberal arts, risking workforce imbalance. However, he advocates hybrid models, not outright rejection of analytics.

What is “phenomenology” in the context of *Sensemaking*?

Phenomenology—studying experiences as they occur naturally—anchors Madsbjerg’s methodology. For businesses, this means observing customers in authentic settings (e.g., retail environments) rather than labs. IKEA famously used this approach to redesign store layouts based on shopper behavior patterns.

How does *Sensemaking* relate to Madsbjerg’s earlier book *The Moment of Clarity*?

Both emphasize human sciences in business, but *Sensemaking* expands the framework with philosophical rigor and contemporary case studies. While *Moment* introduced “thick data,” this book codifies systematic practices for applying it.

센스메이킹 요약

The Power of the Humanities in the Age of the Algorithm

Christian Madsbjerg

3.67(661 Reviews)

센스메이킹 요약 개요

알고리즘에 집착하는 세상에서, "센스메이킹(Sensemaking)"은 왜 여전히 인간의 지능이 최고의 자리에 있는지를 밝혀냅니다. 포드의 전 CEO 마크 필즈(Mark Fields)는 마즈베르크(Madsbjerg)의 접근 방식을 전적으로 신뢰하며, 비즈니스에 있어 문화를 이해하는 것이 빅데이터보다 언제나 더 중요하다는 점을 증명합니다.

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센스메이킹의 같은 아이디어를 담았습니다. 나에게 맞는 목소리, 깊이, 속도를 고르고 언제든 바꿔 보세요.

1장

숫자가 독감을 잘못 예측했을 때

2009년, 하나의 컴퓨터 알고리즘이 미국 질병통제예방센터보다 먼저 무언가를 알아챘습니다. 구글의 연구진은 독감 시즌이 오기 직전 특정 지역에서 '열', '기침', '독감 증상' 같은 검색어가 급증한다는 사실을 발견했죠. 그리고 검색 트래픽만으로 공식 보건 데이터보다 무려 2주나 빠르게 독감 유행을 감지하는 모델을 만들었습니다. 이 모델은 완벽하게 작동했고, 유명 과학 저널인 네이처에 게재되었습니다. 의사도 필요 없이 데이터의 패턴만으로 감염병을 예측하는 공중보건의 새로운 미래가 열린 것처럼 보였습니다. 하지만 곧 문제가 터졌습니다. 이 알고리즘은 신종플루 대유행을 완전히 놓쳐버렸습니다. 심지어 2013년까지 2년 동안, 108주 중 100주나 독감 유행을 터무니없이 과대평가했죠. 원인은 민망할 정도로 단순했습니다. 진짜 아파서 '치킨 스프'를 검색하는 사람과, 고등학교 농구 시즌이 시작되어 엄마가 경기 날 스프를 끓여주니까 검색하는 사람을 알고리즘이 구분하지 못했던 겁니다. 기계는 상관관계를 찾았을 뿐, 그 원인이 무엇인지, 그 검색이 무엇을 의미하는지는 전혀 몰랐던 것이죠. 크리스티안 마즈비에르그는 지난 20년 동안 이러한 실수가 검색 엔진뿐만 아니라 수많은 기업의 이사회실에서 똑같이 되풀이되는 과정을 지켜보았습니다. 그는 컨설팅 회사 레드 어소시에이츠를 통해 포춘 500대 기업들에 자문을 제공해 온 인물로, 컴퓨터 공학이 아닌 철학을 전공했습니다. 포드의 전 최고경영자 마크 필즈도 그의 열렬한 신봉자가 되었죠. 마즈비에르그의 주장은 이렇습니다. 현대 사회는 데이터를 충분히 모으기만 하면 의미가 저절로 드러날 것이라는 착각 위에 세워져 있다는 겁니다. 하지만 결코 그렇지 않습니다. 맥락이 없는 숫자는 아무것도 설명해 주지 못합니다. 그저 더 빠르고, 더 확신에 차서 오답을 낼 뿐이죠. 오늘 우리는 데이터와는 완전히 다른 차원의 지능이 왜 필요한지, 그리고 그것을 실제로 어떻게 활용할 수 있는지 이야기해 보려고 합니다.

2장

알고리즘이라는 교단

새로운 방식의 사고를 실천하려면, 먼저 우리가 헤엄치고 있는 물이 무엇인지 알아야 합니다. 현대 비즈니스 세계에서 그 물이란 마즈비에르그가 말하는 '실리콘밸리적 사고방식'입니다. 이건 단순히 칼리포니아의 특정 지역을 뜻하는 게 아니라 일종의 이념입니다. 인간에 대해 알아내는 유일하게 정당한 방법이 오직 자연과학이나 데이터뿐이라고 믿을 때, 이 이념이 모습을 드러냅니다. 기술업계 리더들이 실제로 하는 말을 들어보세요. 마크 주커버그는 청중 앞에서 "젊은 사람들이 그냥 더 똑똑하다"고 말한 적이 있습니다. 벤처 투자자 비노드 코슬라는 마흔다섯이 넘은 사람들은 새로운 아이디어라는 측면에서 사실상 죽은 것이나 다름없다고 했죠. 피터 틸은 고등학생들에게 대학을 자퇴하고 스타트업을 차리면 돈을 주겠다고 했습니다. 이들의 밑바탕에 깔린 믿음은 분명합니다. 경험은 짐일 뿐이고, 과거는 배워야 할 대상이 아니라 파괴해야 할 대상이며, 데이터만 충분히 모으면 이해는 저절로 따라온다는 겁니다. 주커버그는 페이스북의 목표가 "세상의 모든 지식을 담은 가장 명확한 모델을 만드는 것"이라고 표현하기도 했죠. 하지만 데이터만으로는 사람을 이해할 수 없습니다. 빅데이터는 상관관계에 답을 줄 뿐, 결코 인과관계를 설명하지 못하기 때문입니다. 두 가지 사건이 함께 움직였다는 사실은 알려주지만, '왜' 그랬는지는 말해주지 못하죠. 2010년 구글의 최고경영자였던 에릭 슈미트가 "사람들은 구글이 질문에 답해주길 원하지 않는다. 다음에 뭘 해야 할지 말해주길 원한다"고 했을 때, 그는 단순히 검색 결과를 말한 것이 아닙니다. 기계가 우리에게 중요한 것이 무엇인지 결정해 줄 테니, 우리 스스로 고민할 필요가 없다는 거대한 내기를 걸었던 셈입니다. 여기서 우리가 진지하게 고민해 봐야 할 점이 있습니다. 이건 기술을 거부하자는 뜻이 아닙니다. 양이 질을 대체할 때, 즉 고객에 대한 수백만 개의 데이터가 있다고 해서 그 고객을 정말 잘 알고 있다고 기업이 착각할 때 어떤 일이 벌어지는지에 대한 경고입니다. 포드의 엔지니어들은 운전 선호도에 대한 수십 년 치 데이터를 갖고 있었습니다. 하지만 정작 미래의 고객이 될 사람들에 대해서는 아무것도 알지 못했죠. 그 이유를 이해하려면 마즈비에르그가 던진 이 책의 가장 근본적인 질문에서 출발해야 합니다. 인간을 실제로 움직이게 만드는 것은 과연 무엇일까요?

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3장

개인이 아니라, 문화

그 첫 번째 답은 이렇습니다. 우리는 의미 있는 수준에서 자유로운 선택을 내리는 독립된 개인이 아닙니다. 스스로 내린 사적인 판단처럼 보이는 것도, 대부분 우리가 살고 있는 세상에서 빌려온 것에 불과합니다. 노벨상을 수상한 작가 앨리스 먼로는 우리의 성향을 "바람을 타고 내려앉을 만한 곳을 찾는 포자"에 비유하곤 했습니다. 우리의 선호는 내면에서 스스로 만들어지는 것이 아니라, 주변 환경에서 떠돌다가 마음속에 뿌리를 내린다는 뜻이죠. 철학자 마르틴 하이데거는 1927년에 이것을 '존재'라는 개념으로 설명했습니다. 우리 눈에는 보이지 않지만, 무엇이 의미 있는 것인지를 결정하는 공유된 전제들의 집합을 뜻하죠. 중세 시대의 기사는 모든 경험을 하나님과의 관계 속에서 이해했습니다. 오늘날 어떤 청년이 기사가 되겠다고 결심하는 일은, 가장무도회가 아닌 이상 일어날 수 없죠. 우리는 스스로 자유롭게 선택한다고 믿지만, 사실은 타인이 만들어 놓은 세상에 익숙해져 있을 뿐입니다. 니콜 폴렌티어라는 시인은 이 사실을 뼈아픈 방식으로 깨달았습니다. 2011년 11월, 그녀는 콘크리트 계단에서 굴러떨어져 심각한 뇌 손상과 두개골 골절, 뇌출혈을 입었습니다. 그녀의 단기 기억은 걸러지지 않은 정보가 쌓여가는 '대기실'처럼 변해버렸죠. 성공한 시인이었던 그녀는 수십 년 동안 외우던 노래 가사조차 기억해 내지 못했습니다. 타겟 마트에 갔을 때는 몰려드는 감각적 자극을 견디지 못하고 매장 한복판에서 울음을 터뜨리기도 했습니다. 수개월 동안 그녀의 삶에서 시는 완전히 사라졌습니다. 그러던 어느 추운 겨울 아침, 그녀는 문득 타말레스라는 음식이 먹고 싶어져 깨어났습니다. 주방으로 걸어가 무쇠 팬에 시즈닝을 시작하는데, 갑자기 연필을 쥐고 싶다는 거센 충동이 밀려왔습니다. 고추와 올리브 오일 향이 공기 중에 퍼지고, 예전에 크리스마스 요리를 하던 날과 똑같이 추운 그날 아침, 요리와 시의 모든 구조가 한꺼번에 돌아왔습니다. 단어 하나하나, 단계 하나하나가 아니라, 그녀의 손끝을 중심으로 하나의 완벽한 세계가 다시 조립되는 느낌이었죠. 그녀는 그날 오후, 3년 만에 처음으로 시 한 편을 완성했습니다. 만약 창의성과 기억이 그저 컴퓨터 파일처럼 저장되고 불러오는 정보에 불과하다면, 이런 일은 설명할 수 없습니다. 하지만 기술과 의미가 우리를 둘러싼 전체 맥락, 즉 냄새, 계절, 리듬, 주방이라는 환경과의 관계 속에 존재하는 것이라면 이 사건은 완벽하게 이해가 됩니다. 이것이 바로 고객이나 투표자, 직원들을 맥락에서 떼어놓고 단순히 그들이 '무슨 생각을 하는지' 물어서는 절대 올바른 답을 얻을 수 없는 이유입니다. 그들이 서 있는 세계를 이해해야만 합니다. 그리고 이 사실을 받아들이고 나면, 실천적인 질문이 남습니다. 하나의 세계를 제대로 담아낼 수 있는 증거는 과연 어떤 형태일까요?

4장

얇은 데이터가 아닌, 두터운 데이터

인류학자 클리포드 기어츠는 1973년에 윙크라는 아주 유용한 예시를 들었습니다. 컴퓨터는 윙크를 그저 몇 밀리초 동안 눈꺼풀이 경련을 일으킨 현상으로 기록합니다. 하지만 윙크는 "나 진심 아니야", "우리 같이 나갈까?", 혹은 "너 정말 바보구나"라는 의미일 수 있죠. 눈꺼풀이 움직이는 속도를 아무리 측정해도 그 의미는 알아낼 수 없습니다. 기어츠는 이 상황을 완벽하게 설명하는 풍부한 맥락을 '두터운 묘사'라고 불렀습니다. 마즈비에르그는 이런 종류의 증거를 '틱 데이터', 즉 두터운 데이터라고 부르며, 우리가 흔히 측정하는 '씬 데이터', 즉 클릭 수, GPS 신호, 숫자처럼 단순히 세어볼 수 있는 얇은 데이터와 대조합니다. 0.09파운드 무게의 사과는 씬 데이터입니다. 하지만 로시 하샤나라는 유대교 새해에 꿀에 찍어 먹는 사과는 틱 데이터입니다. 하나는 단순한 사실이고, 다른 하나는 의미가 결합된 사실입니다. 이 차이가 가장 극적으로 빛을 발했던 순간은 1992년 9월, 세븐스 에비뉴에 있는 어느 낡은 헤지펀드 사무실이었습니다. 조지 소로스와 그의 전략가 로버트 존슨, 그리고 후계자 스탠리 드루켄밀러 세 사람은 독일 중앙은행 총재 헬무트 슈레징거와 영국 재무장관 노먼 라몽 사이의 팽팽한 대립을 주시하고 있었습니다. 표면적으로 이것은 금리와 환율 메커니즘에 관한 문제였습니다. 하지만 소로스 팀이 실제로 읽어낸 것은 자존심과 역사, 그리고 수치심이었습니다. 바이마르 공화국 시절 초인플레이션의 트라우마를 가진 독일 금융 당국이, 책상을 내리치며 압박하는 영국 장관에게 절대 굴복하지 않을 것이라는 흐름을 본 것이죠. 트레이더 한 명이 칠판 앞에 서서 예상 결과를 정리했습니다. 영국이 파운드화를 강제로 절하하게 될 확률은 95퍼센트였습니다. 이제 진짜 결정의 순간이 왔습니다. 베팅을 할지 말지가 아니라, '얼마나' 베팅할 것인가의 문제였죠. 당시 펀드 규모는 50억 달러였습니다. 누군가 얼마를 걸어야 할지 물었습니다. 답은 자본금의 3배인 150억 달러였습니다. 단 한 번의 판단에 모든 것을 건 것입니다. '검은 수요일'이라 불리는 그날, 파운드화는 폭락했고, 소로스는 '영국은행을 무너뜨린 사나이'가 되어 약 6억 5천만 달러의 개인 수익을 올렸습니다. 이런 통찰은 스프레드시트에서 나오지 않습니다. 로버트 존슨은 나중에 이렇게 담담하게 말했습니다. "데이터의 대부분은 숫자가 아니었습니다. 경험과 신문 기사, 사람들의 반응에 관한 이야기, 즉 서사적 데이터였습니다." 마즈비에르그는 지식의 종류를 네 가지로 나눕니다. 중요한 것은 올바른 하나를 고르는 게 아니라, 그것들 사이에 우열을 두지 않는 것입니다. 객관적 지식은 물이 어디서나 같은 온도에서 끓는 것처럼 측정하고 반복할 수 있는 것입니다. 주관적 지식은 '배가 아프다'처럼 자신이 직접 느끼는 경험입니다. 공유된 지식은 문화 그 자체로, 하나의 공간이나 국가, 시장이 함께 느끼는 기류, 예를 들어 거래소를 덮친 패닉의 분위기 같은 것입니다. 마지막으로 감각적 지식은 몸이 가진 지능입니다. 소로스는 동료들에게 이 거래가 맞다는 느낌이 몸 어느 부위에서 오는지 묻곤 했고, 회의 도중 기침을 멈추지 못하는 동료를 보며 위험 자산을 줄여야 할 때라고 직감하기도 했습니다. 이것은 결코 신비주의가 아닙니다. 또 다른 종류의 엄밀함이죠. 사상가 이사야 버린은 이러한 재능을 "끊임없이 변화하고 다채로우며 덧없이 겹쳐지는 방대한 데이터의 집합" 속에서 무엇이 서로 맞아떨어지는지 알아채는 능력이라고 설명했습니다. 객관적인 수치 모델에만 갇혀 있던 트레이더들은 이 거대한 기회를 완전히 놓치고 말았습니다. 하지만 이렇게 풍부한 증거를 모으는 방법을 아는 것은 첫 단계일 뿐입니다. 그 증거를 어디서 찾아야 할지 아는 것도 중요한 훈련이며, 여기에는 엄연한 이름이 있습니다.

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5장

동물원이 아니라, 사바나로 가라

1933년, 이 학문의 형태를 결정지은 하나의 사건이 있었습니다. 장폴 사르트르, 시몬 드 보부아르, 그리고 그들의 친구 레이몽 아롱이 몽파르나스 거리의 한 카페에 앉아 있었습니다. 독일에서 막 강의를 듣고 돌아온 아롱이 테이블 위에 있던 살구 코크테일을 집어 들며 말했습니다. "현상학이라는 건 바로 이런 거야." 코크테일이 진짜 존재하는가에 대한 abstract한 논쟁이 아니라, 선입견이나 이론을 모두 배제하고 눈앞에 나타난 현상 그대로를 정밀하게 묘사하는 것. 현상학의 창시자인 에드문트 후설은 학생들에게 언제나 "사물 그 자체로 돌아가라"고 가르쳤습니다. 그의 제자인 마르틴 하이데거는 여기서 한 걸음 더 나아갔죠. 살구 코크테일은 누군가의 머릿속에 있는 단순한 관념이 아니라 카페, 웨이터, 대화, 그리고 파리라는 문화 전체로 이루어진 하나의 세계 안에 존재하는 도구라는 것입니다. 마즈비에르그는 이를 단순한 비유로 설명합니다. 동물원 울타리 안에서 사료를 먹는 사자를 관찰하는 것은 사바나에서 사냥하는 사자를 보는 것에 비하면 아무것도 알려주지 못합니다. 영양소는 같을지 몰라도 완전히 다른 진실이죠. 동물원은 '정확한 사실'을 주지만, 사바나는 '진짜 진실'을 보여줍니다. 그리고 이 둘은 엄연히 다릅니다. 어떤 사람의 나이가 쉰다섯 살이라고 말하는 것은 정확한 사실입니다. 하지만 쉰다섯이 된다는 것이 실제로 어떤 기분인지는 아무것도 알려주지 않죠. 스칸디나비아의 한 보험회사는 이 사실을 뼈저리게 깨달았습니다. 매년 연금 고객의 10퍼센트가 이탈하고 있었고, 특히 나이가 많고 수익성이 높은 고객들의 이탈이 심했습니다. 회사 내부에서는 고객을 그저 '개인 보증 번호'로 취급했고, 마케팅에서는 흰머리의 부부가 해변에서 자전거를 타는 모습을 보여주었습니다. 노년을 끝없는 휴가로 묘사한 것이죠. 하지만 둘 다 진실이 아니었습니다. 그래서 연구원들은 연금 상품을 조사하는 대신 질문의 틀을 완전히 바꾸었습니다. "나이가 든다는 것은 실제로 어떤 경험인가?" 연구원들은 고객들의 삶 속으로 직접 들어갔습니다. 그들의 주방에서 시간을 보내고, 연금 공단과의 통화를 관찰하고, 배우자와 나누는 대화를 들었습니다. 한 남성은 연금 수령 계획을 세우라는 안내장을 받았을 때의 기분을 이렇게 털어놓았습니다. "그 편지는 내 배를 발로 차는 것 같았습니다. 그 편지는 나에게 '너는 이제 늙었다'고 말하고 있었어요." 50대 사람들은 자신의 재정에 무관심한 것이 아니라, 그 주제에 대해 간절히 이야기하고 싶어 했습니다. 그들은 "나에게 남은 시간이 얼마나 될까?"라는 하나의 침묵 속 질문을 중심으로 삶 전체를 재구성하고 있었던 겁니다. 그동안 회사는 죽음을 상상조차 하지 못하고 예약의 70퍼센트를 취소해 버리는 22세 청년들에게 판매 노력의 95퍼센트를 쏟아붓고 있었습니다. 회사가 진짜 대화할 준비가 된 사람들에게 집중하기 시작하자, 불과 2년 만에 마케팅 비용을 단 한 푼도 더 쓰지 않고 고객 이탈률을 80퍼센트나 줄일 수 있었습니다. 이것이 바로 현상학이 실전에서 보여주는 힘입니다. 더 많은 정보를 얻는 것이 아니라, 이미 가지고 있는 정보를 바라보는 '올바른 틀'을 제공하는 것이죠. 그 틀과 두터운 데이터를 확보하고 나면, 마지막이자 가장 어려운 문제가 나타납니다. 관찰을 전략으로 바꿔주는 그 통찰, 그 아이디어는 과연 어떻게 만들어지는가 하는 점입니다. 이것은 더 이상 조사나 연구의 문제가 아닙니다. 창의성 그 자체가 어디서 오는지에 관한 질문입니다.

6장

제조하는 것이 아닌, 창조하는 것

1910년, 스물세 살의 한 시인이 앉아서 한 시대를 정의할 문장을 적어 내려갔습니다. "내가 감히 복숭아를 먹을 수 있을까?" T. S. Eliot의 시 프루프록은 붕괴 직전에 놓인 유럽, 즉 과거의 확실성이 주저하는 서글픈 의식 속으로 녹아내리던 당시 세상의 목소리를 담아냈습니다. 몇 년 뒤 바다 건너편에서는 전혀 다른 분야의 한 남자가 자신의 문화를 마찬가지로 명확하게 직감하고 있었습니다. 헨리 포드는 도축장 작업선에서 돼지가 해체되는 과정을 지켜보다가 커다란 통찰을 얻었습니다. 자동차도 똑같은 방식으로 만들면, 투자자들이 압박하던 일부 부유층뿐만 아니라 공장 근로자 자신도 탈 수 있는 차를 만들 수 있겠다는 생각이었습니다. 확신을 잃어버린 시대를 아파하던 시인과 대량 생산의 시대를 연 산업가 사이에 존재하는 공통점은, 두 사람 모두 의지나 강요를 통해 통찰을 '제조'해 내지 않았다는 점입니다. 두 사람 모두 자신이 살던 시대의 분위기를 깊이 감지하고, 그 아이디어가 자신을 통해 흘러 나오도록 맡겼을 뿐입니다. 마즈비에르그는 이 상태를 '은혜'라고 부릅니다. 종교적인 의미가 아니라, 아이디어를 직접 조립하는 것이 아니라 어느 순간 마음속에 찾아오는 우리 모두의 일상적인 경험을 뜻하죠. 우리는 아이디어가 '떠올랐다'고 말하지, 결코 '제조했다'고 말하지 않습니다. 바로 이 지점에서 현대에 유행하는 세련된 개념 하나가 잘못된 길로 빠집니다. 바로 '디자인 사고'입니다. 글로벌 의류 브랜드의 전략 회의실 풍경을 떠올려 보세요. 파리, 런던, 뉴욕에서 5일 동안 계속된 워크숍의 마지막 날입니다. 디자인 팀의 신입 사원 마틴이 멋지게 찢어진 청바지를 입고 두 시간나 늦게 들어옵니다. 그리고는 "이 방에서 느껴지는 것은 열정입니다"라고 선언하더니, 정작 구체적인 아이디어는 하나도 내놓지 않은 채 에너지와 여정, 파괴적 혁신에 대해 20분 동안 연설을 늘어놓습니다. '데이터 호수'라는 최신 용어를 툭툭 던지고, 택시 운전사처럼 시대에 뒤처지면 안 된다고 경고하죠. 날이 저물 무렵, 그는 여러분의 열정을 목격할 수 있어 영광이었다며 감사를 표합니다. 그는 사실상 아무런 의미 있는 말도 하지 않은 것입니다. 마틴은 과장된 인물이지만 현실을 반영하고 있습니다. 아이디오 같은 컨설팅 회사들이 주도해 온 전체 산업은, 전문성이 혁신을 방해하며 칫솔이나 트랙터, 우주선도 맥락에 상관없이 완전히 동일한 프로세스로 디자인할 수 있다는 믿음 위에 세워져 있습니다. 하지만 이건 거꾸로 된 것입니다. 농부의 마음을 이해하겠다며 오후 한때를 보낸 디자이너는 농업에 대한 어떤 통찰도 얻을 수 없습니다. 포드나 엘리엇이 가졌던 진짜 창의적 통찰은, 아이디어 회의가 아니라 그 세계에 완전히 몰입했을 때 비로소 찾아오는 것입니다. 철학자 찰스 샌더스 퍼스는 이러한 종류의 추론을 '가설적 추론'이라 불렀습니다. 규칙에서 도출하는 연역도, 패턴에서 도출하는 귀납도 아니라, 털린 집과 흐트러진 옷가지를 보고 "이건 도둑이 든 것이 틀림없다"고 도약하는 추론이죠. 이 과정은 매끄럽지 않고 오랫동안 불확실함을 견뎌야 하며, 청바지를 입은 사람이 화이트보드 앞에서 촉박하게 만들어낼 수 있는 것이 아닙니다. 따라서 통찰의 은혜는 마법을 뜻하는 비유가 아닙니다. 깊은 몰입이 열린 마음을 만날 때 일어나는 현상입니다. 하지만 은혜만으로 회사를 운영할 수는 없습니다. 결국 누군가는 그 통찰을 가지고 매일매일 판단을 내리며 키를 잡아야 하고, 이것은 완전히 다른 차원의 능력입니다.

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7장

GPS가 아닌, 나침반을 따라라

마지막 요소는 이것입니다. 진짜 통찰을 얻었다 하더라도 그것을 가지고 항해해야 하며, 항해는 최적화와 다릅니다. GPS는 당신이 어디로 가는지 그 이유를 알지 못한 채 가장 빠른 길만 알려줍니다. 반면 나침반이나 북극성은 당신이 실제로 어디에 서 있고 어디로 향하는지 알려주며, 이를 읽어내는 데는 기계가 제공할 수 없는 인간의 판단력이 필요합니다. 하버드 로스쿨에서 20년 동안 협상학을 가르쳐 온 실라 힌이 피드백을 주제로 기업 워크숍을 진행하는 모습을 보세요. 한 임원이 아내의 피드백이 "말도 안 되게 모호하다"며, 뭘 원하는지 정확히 알 때까지 다시 말하지 말라고 아내에게 했다며 불평합니다. 실라 힌은 그를 꾸짖지 않습니다. 그저 그가 한 말을 그대로 되돌려줄 뿐입니다. " 그러니까 아내분이 완벽하게 정리해서 말할 때만 피드백을 듣겠다는 거군요." 정적이 흐르더니 좌중에서 웃음이 터져 나왔고, 곧 깨달음이 뒤따랐습니다. 그 임원은 자신이 아내의 쓰라린 소리를 절대 듣지 않기 위해 사용해 온 전략을 방금 스스로 고백한 셈이었죠. 실라 힌은 그 순간 장내의 분위기, 임원의 자존심, 동료들과의 관계 등 수십 가지 신호를 동시에 읽으며, 그 통찰을 그 자리에서 드러낼지 아니면 조용히 가라앉게 둘지를 실시간으로 결정하고 있었습니다. 그 어떤 알고리즘도 이런 판단력을 만들어낼 수 없습니다. 마즈비에르그가 말하는 '감식가'가 되는 과정, 즉 미국식 주방이 고기의 익힘 정도를 5단계로 구분할 때 프랑스 셰프가 9단계의 미세한 차이를 알아채는 것처럼 더욱 정교한 감각을 오랜 세월 동안 쌓아 올린 결과입니다. 나파 밸리에서 40년 가까이 카베르네 와인을 만들어 온 캐시 코리슨의 모습을 보아도 마찬가지입니다. 그녀는 10년 넘게 시장을 지배했던 진하고 달콤한 와인 트렌드를 거부했습니다. 자갈이 많은 특정 토양의 오래된 포도나무에서 자란 와인, 그 속에서 나오려고 숨 쉬고 있는 전혀 다른 결의 와인을 몸과 입맛으로 느꼈기 때문입니다. 반면 레오 맥클러스키라는 컨설팅 업자는 와인을 측정 가능한 성분으로 역설계하여 알고리즘으로 점수를 예측하는 사업을 만들었습니다. 그는 올해 당장 잘 팔리는 와인을 만들 수는 있습니다. 하지만 결코 오랫동안 기억될 와인은 만들지 못합니다. 그의 모델 안에는 그 어떤 가치도 들어있지 않기 때문입니다. 캐시 코리슨은 이렇게 단언했습니다. "나는 흙이 스스로 말하게 만드는 와인을 생산할 도덕적 의무를 느낍니다." 하이데거가 '돌봄'이라 불렀던 이 의무감이야말로, 수많은 데이터 중 무엇이 진짜 중요한지 알려주는 기준입니다. 이것이 없으면 당신에게는 그저 숫자만 있을 뿐, 나침반은 없는 셈입니다. 이 다섯 가지 아이디어는 모두 하나의 진실을 향하고 있습니다. 마즈비에르그는 죽어가던 브랜드를 살려낸 미국의 한 오랜 자동차 회사 사례를 통해 이 모든 과정이 어떻게 작동하는지 명확하게 보여줍니다.

8장

포드가 ‘차의 의미’를 다시 배운 방법

21세기에 이르러 한때 엘비스 프레스리, 엘리자베스 테일러, 그리고 존 F. 케네디 대통령이 암살당할 당시 탔던 검은 콘티넨탈의 대명사였던 링컨은, 고급차 시장 점유율이 5.5퍼센트까지 떨어졌고 구매자의 평균 연령은 65세에 달했습니다. 경영진은 브랜드 폐지를 논의할 정도였죠. 문제의 원인은 포드 내부의 문화였습니다. 엔지니어에 의해, 엔지니어를 위해 만들어진 포드는 "만들어주기 전까지 사람들은 자신이 뭘 원하는지 모른다"는 헨리 포드의 옛 논리로 움직이고 있었습니다. 이 논리는 포드의 고객들이 엔지니어들과 같은 세계에 살 때는 잘 작동했습니다. 하지만 상하이, 모스크바, 뭄바이의 젊고 세계적인 감각을 가진 구매자들에게 고급차를 팔아야 하는 순간부터는 작동하지 않았습니다. 그들에게 사치란 마력이나 성능과는 아무런 상관이 없었기 때문입니다. 포드와 함께 작업한 연구원들은 또다시 소비자 설문조사를 돌리지 않았습니다. 대신 그들은 '차량 생태계'라는 연구를 시작했습니다. 미국, 중국, 인도, 러시아의 60명을 대상으로 운전자뿐만 아니라 배우자, 형제, 친구, 이웃의 삶까지 약 반년 동안 깊이 파고들었습니다. 그 결과는 비즈니스의 전제를 완전히 뒤흔들었습니다. 95퍼센트의 시간 동안 차는 운전되고 있지 않았습니다. 주차되어 있거나 거대한 교통 체증 속에 갇혀 있었죠. 포드가 지난 100년 동안 다듬어 온 '운전하는 즐거움'이라는 가치는, 고객들이 실제로 원하는 것과 거의 아무런 상관이 없었던 겁니다. 대신 중요했던 것은 차를 통해 연결되는 '의미의 고리'였습니다. 모스크바의 서른일곱 살 남성은 차 막히는 도로에서 홀로 러시아 힙합을 크게 틀어놓고 대시보드를 두드렸습니다. 그에게 차는 마지막으로 남은 완벽한 사적 공간이었습니다. 뭄바이의 한 여성은 사랑하는 사람들과 함께 어두운 밤길을 달려 고아로 향하던 순간을 떠올렸습니다. 은은한 대시보드 불빛 아래 함께 앉아 있던 그 시간이 인생의 가장 큰 즐거움이었다고 했죠. 뭄바이의 보석상은 타지역 고객을 유치하기 위해 자신의 차를 움직이는 집무실로 활용했습니다. 고객에게 끊김 없는 완벽한 경험을 제공하는 것이 사업을 번창하게 만드는 핵심이었기 때문입니다. 그리고 중국의 한 가족은 차를 타고 수마트라까지 가서 희귀한 커피 원두를 찾아 나섰습니다. 차 문화권인 그들이 특별히 커피를 사랑해서가 아니라, 그 탐험 자체가 그들을 호기심 많고 열린 마음을 가진, 살아있는 존재로 느끼게 해주었기 때문입니다. 스티어링 휠이나 컵홀더는 그 자체로는 아무런 의미가 없습니다. 한 인간이 어떤 사람이 되고자 하는지, 그 목표를 향해 연결되는 고리 중 하나일 때 비로소 의미를 가집니다. 이것을 경쟁사들이 자율주행 콘셉트카로 하던 시도와 비교해 보세요. 메르세데스와 아우디는 막히는 도로에서는 아무도 쓸 수 없는 속도감을 강조하며 근육질의 날카로운 디자인을 계속 만들었습니다. 볼보의 이미지에는 승객들이 앞을 멍하니 바라보는 모습이 담겨 있었죠. 운전에서 해방되었지만 정작 무엇을 해야 할지 모르는 모습이었습니다. 둘 다 추측에 불과했습니다. 반면 포드는 실제 삶에 기반한 증거를 가지고 있었고, 이를 바탕으로 회사 전체를 재구성했습니다. 마크 필즈 전 최고경영자는 이 결과를 바탕으로 포드의 체질을 바꾸었습니다. 단순히 '기술'을 말하는 대신 '기술이 어떻게 사람을 이롭게 하는가'를 이야기하기 시작했죠. 단순한 기능 판매에서 벗어나, 자신만의 세계를 살아가는 운전자와 승객, 그리고 딜러라는 완벽한 인간을 위해 디자인하는 방향으로 조직 전체의 문화를 전환했습니다. 이것이 바로 한 기업을 반전시킨 전체 방법론입니다. 삶 속으로 완전히 몰입하고, 실제 삶이 담긴 두터운 데이터를 모으며, 의미의 고리를 따라가고, 그 증거에 전략이 따르도록 만드는 것입니다.

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9장

인간은 무엇을 위해 존재하는가

캘리포니아의 한 요양원에 존재하는 풍경은, 그 어떤 이론보다 왜 이 모든 것이 중요한지 명확하게 보여줍니다. 치매를 앓고 있는 여든일곱 살의 랜달이라는 할아버지는 매일 오후 3시만 되면 극도로 불안해합니다. 교대 근무로 인해 방안이 낯선 얼굴들로 가득 차는 바로 그 시간입니다. 간병인 바바라는 랜달 할아버지가 수십 년 동안 학교 교사로 일했다는 사실을 알고 있었습니다. 그의 몸은 여전히 아이들을 복도로 내보내던 학교 종소리의 기억에 반응하고 있었던 거죠. 그래서 바바라는 그를 제자들이 부르던 방식대로 "존슨 선생님"이라고 부릅니다. 그리고 복도에서 나는 소음은 학생들 소리라고 안심시켜 주죠. 바바라는 부드럽게 그를 인도하고 노래로 마음을 돌려놓습니다. 수십 가지 작은 기술 중 어떤 것이 그날 그를 안정시킬지 정확히 알고 있습니다. 이 모든 것은 세상 그 누구에게도 똑같이 적용할 수 있는 공식으로 적어둘 수 없는 것들입니다. 오직 랜달 할아버지에게만 적용되는 케어죠. 그 어떤 정교한 데이터도 이런 종류의 돌봄을 최적화할 수 없으며, 어떤 알고리즘도 이를 대체할 수 없습니다. 랜달 할아버지는 효율성을 높여야 할 대상이 아니기 때문입니다. 그는 한 명의 인격체이며, 그 사실을 알아채는 유일한 지능은 그를 알기 위해 진심으로 노력한 인간의 지능뿐입니다. 1985년, 사상가 웬델 베리는 농가들이 산업적 효율성에 밀려 사라지는 모습을 지켜보며 오늘날에도 유효한 질문을 던졌습니다. "인간은 무엇을 위해 존재하는가?" 다음번에 고객이나 팀, 혹은 자신의 습관에 대한 숫자로 가득 찬 리포트를 받게 된다면, 그리고 그 숫자가 완벽한 진실이라는 말을 듣게 된다면 스스로에게 이 질문을 던져보세요. 숫자는 진실이 아닙니다. 숫자는 동물원일 뿐입니다. 데이터 너머 어딘가에 평가받기를 기다리는 대신, 이해받기를 기다리고 있는 진짜 사바나, 진짜 사람이 서 있습니다. 기계는 우리가 입력하는 모든 데이터를 처리할 수 있습니다. 하지만 기계는 결코 인간에 대해 진심으로 마음을 쓰지 못합니다. 그건 여전히 우리 인간의 몫입니다.

★★★★★

센스메이킹 요약 완독을 축하합니다

“23일째 매일 사용하고 있어요. 이제 제 일상의 한 부분이 되었습니다.”

jayallen

센스메이킹 요약의 핵심 주제

humanities based leadership
algorithmic bias critique
thick data analysis
cultural context awareness
applied phenomenology

센스메이킹 요약의 명문장

Humanity has fallen from grace in our technological era.
Algorithms process vast quantities of data, but only sensemaking provides depth.
Culture over individuals.
Silicon Valley has become a mindset.
Rather than trying to know everything, we work to make sense of something meaningful.

센스메이킹 요약의 등장인물

Christian MadsbjergAuthor and proponent of sensemaking
Mark FieldsFord CEO facing global cultural challenges
Martin HeideggerPhilosopher who studied social context and Being
Alice MunroNobel Prize winner who observed social tendencies
Charles Sanders PeircePhilosopher who defined methods of reasoning

저자 소개

크리스티안 마즈베르(Christian Madsbjerg)는 국제적 베스트셀러인 *센스메이킹: 알고리즘 시대에 필요한 인문학의 힘(Sensemaking: The Power of the Humanities in the Age of the Algorithm)*의 저자이자, 현대 비즈니스 난제에 철학과 인류학을 적용하는 분야의 선구적인 전문가입니다.

덴마크 출신의 컨설턴트이자 뉴욕 뉴스쿨(The New School)의 전직 응용 인문학 교수인 마즈베르는 전략 자문 기업인 레드 어소시에이츠(ReD Associates)를 공동 설립하여 인간 중심의 방법론을 통해 포춘 500대 기업들에 자문을 제공해 왔습니다. 그의 작업은 엄격한 학문적 틀—특히 20세기 대륙 철학—과 소비자 행동, 조직 전략 및 리더십에 대한 실질적인 통찰력을 연결합니다.

마즈베르의 다른 영향력 있는 저서로는 비즈니스 청중에게 '두터운 데이터(thick data)'라는 개념을 소개한 명확성의 순간(The Moment of Clarity)(미켈 라스무센 공저)과 디지털 시대의 관찰 기술을 탐구한 관찰의 기술(Look: How to Pay Attention in a Distracted World) 등이 있습니다. 월스트리트 저널(The Wall Street Journal), 파이낸셜 타임즈(Financial Times), 블룸버그 비즈니스위크(Bloomberg Businessweek) 등에 자주 등장하는 논평가이기도 한 그는 건축 회사 비야케 잉겔스 그룹(Bjarke Ingels Group)과 지속 가능한 광산 기업 더 메탈스 컴퍼니(The Metals Company)의 이사회 멤버로 활동하고 있습니다. 그의 저서들은 15개 이상의 언어로 번역되었으며, 기술 중심 산업에서 인문학적 접근 방식을 옹호하는 중요한 목소리로 자리매김했습니다.

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Kevin Simler & Robin Hanson

센스메이킹 요약에 관한 자주 묻는 질문

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학습 계획

Understand & influence human decision-making

In an era of information overload, understanding the hidden mechanics of the mind is a critical competitive advantage. This plan is ideal for leaders, marketers, and designers looking to leverage behavioral science to drive better results and ethical engagement.

4 h 40 m•4 섹션

학습 계획

Executive Mastery in Market Insight

In an era of information overload, leaders must distinguish between interesting data and strategic evidence. This program is designed for executives and product leaders who need to validate high-stakes bets and secure a competitive advantage through rigorous market framing.

1 h 45 m•4 섹션

학습 계획

Decode human nature for business success

Understanding the psychological drivers of human behavior is the ultimate competitive advantage in the modern corporate world. This plan is designed for leaders, marketers, and entrepreneurs who want to master persuasion, emotional intelligence, and nonverbal communication to drive results.

5 h 33 m•4 섹션

학습 계획

Thinking, Fast and Slow: Decision Toolkit

In an era of information overload, understanding the mechanics of human judgment is a critical superpower for leaders and professionals. This toolkit is essential for anyone looking to minimize cognitive errors and master the psychological drivers behind every choice we make.

3 h 15 m•4 섹션

학습 계획

The Science of Self-Awareness

This plan bridges the gap between neuroscience and practical decision-making for leaders and high-performers. It is ideal for anyone looking to master their internal biology and break through the mental glass ceilings that hinder professional progress.

1 h 30 m•3 섹션

학습 계획

The Social Map: Decoding Human Dynamics

In an increasingly complex world, understanding the underlying drivers of human behavior is a critical competitive advantage. This plan is designed for leaders, collaborators, and anyone looking to master the psychological tools necessary to navigate social landscapes and influence group outcomes.

2 h 14 m•3 섹션

학습 계획

The Architecture of Better Judgment

In an era of information overload, the ability to filter noise and make sound choices is a critical competitive advantage. This plan is designed for leaders and strategists who need to master their internal psychology and apply logical rigor to unpredictable situations.

1 h 30 m•3 섹션

학습 계획

The Human Book: Decoding Hidden Intent

In an era of complex communication, understanding what remains unsaid is a critical competitive advantage. This plan is essential for leaders, negotiators, and recruiters who need to master behavioral baselines, facial analysis, and linguistic markers to navigate high-stakes interactions.

1 h 30 m•3 섹션

컬럼비아 대학교 동문들이 제작 | 샌프란시스코에서 개발

BeFreed는 호기심 넘치는 글로벌 커뮤니티를 하나로 연결합니다

4.7

평균 평점

앱 평가 7.84천 개 이상

BeFreed 커뮤니티

정말이지 아직 앱을 다 써 보지도 않았는데, 며칠 써 본 것만으로도 깊은 인상을 받았어요… BeFreed는 제가 써 본 어떤 학습 앱과도 차원이 달라요. 몰입감이 엄청나고 집중력도 실제로 좋아져서, 스마트폰을 하염없이 스크롤하는 분들께 딱이에요!

@ladyInfinity

정확히 23일 전에 BeFreed를 구입했는데, 그날부터 하루도 빠짐없이 쓰고 있어요. 제 일상 업무 흐름과 학습 습관에 완전히 자리 잡았어요.

@jayallen

솔직히 이 앱은 제 기대를 전부 뛰어넘었어요. 어떤 주제든 오디오로 만들어 달라고 할 수 있고, 결과물이 놀라워요. 제 전문 분야는 심리치료 쪽이고 여러 학문이 얽혀 있는데도 답변이 아주 정확해요.

@Raguipa

제일 고마운 건 스크롤하는 시간이 확 줄었다는 거예요. 검색하는 시간은 줄고 흡수하는 시간은 늘었어요. 오디오북 전권, 팟캐스트, 학습 플랜의 조합이 정말 훌륭해요.

@colonyofcreatorsNGO

저는 24년째 PhotoReading 속진 학습 강사로 일하고 있어요… 책과 독서, 배움이 제 전문인데, BeFreed는 정보를 소화하기 쉽게 전달하는 혁신적인 방식을 정말 잘 구현했어요.

@BeFreed user

단순한 책 요약 앱이 아니에요. '재미' 스타일을 써 봤는데, 전통적인 방식보다 훨씬 나은 요약이고 아이디어를 이해하기도 쉬워요. 이것만으로도 값어치를 해요.

@austinakon

이 앱이 정말 좋아요. 며칠 써 봤는데 듣는 걸 멈출 수가 없어요. 시작하기에 이보다 좋을 수 없어요.

@jcrules328

정말 마음에 들어요. 한 달 정도 써 봤는데 숨은 보석을 찾은 기분이에요. BeFreed로 제가 원하는 주제를 직접 만들 수 있어서 좋고, 목소리도 훌륭한 데다 내레이션 선택지가 무궁무진해요.

@DanielCZ

정말이지 아직 앱을 다 써 보지도 않았는데, 며칠 써 본 것만으로도 깊은 인상을 받았어요… BeFreed는 제가 써 본 어떤 학습 앱과도 차원이 달라요. 몰입감이 엄청나고 집중력도 실제로 좋아져서, 스마트폰을 하염없이 스크롤하는 분들께 딱이에요!

@ladyInfinity

정확히 23일 전에 BeFreed를 구입했는데, 그날부터 하루도 빠짐없이 쓰고 있어요. 제 일상 업무 흐름과 학습 습관에 완전히 자리 잡았어요.

@jayallen

솔직히 이 앱은 제 기대를 전부 뛰어넘었어요. 어떤 주제든 오디오로 만들어 달라고 할 수 있고, 결과물이 놀라워요. 제 전문 분야는 심리치료 쪽이고 여러 학문이 얽혀 있는데도 답변이 아주 정확해요.

@Raguipa

제일 고마운 건 스크롤하는 시간이 확 줄었다는 거예요. 검색하는 시간은 줄고 흡수하는 시간은 늘었어요. 오디오북 전권, 팟캐스트, 학습 플랜의 조합이 정말 훌륭해요.

@colonyofcreatorsNGO

저는 24년째 PhotoReading 속진 학습 강사로 일하고 있어요… 책과 독서, 배움이 제 전문인데, BeFreed는 정보를 소화하기 쉽게 전달하는 혁신적인 방식을 정말 잘 구현했어요.

@BeFreed user

단순한 책 요약 앱이 아니에요. '재미' 스타일을 써 봤는데, 전통적인 방식보다 훨씬 나은 요약이고 아이디어를 이해하기도 쉬워요. 이것만으로도 값어치를 해요.

@austinakon

이 앱이 정말 좋아요. 며칠 써 봤는데 듣는 걸 멈출 수가 없어요. 시작하기에 이보다 좋을 수 없어요.

@jcrules328

정말 마음에 들어요. 한 달 정도 써 봤는데 숨은 보석을 찾은 기분이에요. BeFreed로 제가 원하는 주제를 직접 만들 수 있어서 좋고, 목소리도 훌륭한 데다 내레이션 선택지가 무궁무진해요.

@DanielCZ

유용한 정보와 아이디어를 8~15분짜리 팟캐스트 스타일 오디오로 압축해서 들을 수 있다는 게 정말 좋아요. 원래 팟캐스트는 군더더기가 많아서 안 좋아했는데, 여기는 그걸 싹 걷어냈어요.

@BeFreed user

박사 과정을 마무리하는 중이라 낯선 자료를 많이 읽어야 해요… BeFreed에서는 프롬프트만 입력하면 앱이 자료를 찾아서 오디오 팟캐스트로 만들어 줘요. BeFreed의 과정이 NotebookLM보다 더 매끄럽게 느껴져요.

@Brad

아침을 준비하거나 산책하거나 출퇴근할 때 들을 것을 YouTube에서 자주 찾곤 했는데, BeFreed는 광고도 군더더기도 없이 훨씬 더 딱 맞는 걸 들려줘요!

@BeFreed user

이 플랫폼의 가장 큰 장점은 활용도예요. 다루지 못하는 주제가 말 그대로 하나도 없어요. 무엇을 던져도 다 소화해요… 제한이 전혀 없으면서 약속을 실제로 지키는 학습 도구는 정말 드물어요.

@jayallen

BeFreed는 환상적이에요. 디자인이 편해서 헤매는 시간은 줄고 배우는 시간은 늘었어요. 오디오북, 팟캐스트, 학습 플랜의 조합은 천재적이에요. 제 하루가 완전히 달라졌어요.

@BeFreed user

처음엔 이탈리아어로 팟캐스트를 만드는 방법을 이해하는 데 시간이 좀 걸렸는데, 알고 나니까 — 와! 정말 대단해요! 어떤 주제든 설명해 달라고 하면 정말 똑똑하게 잘 설명해 줘요!

@matteo77

BeFreed는 제가 매일 쓰는 오디오북 앱이 됐어요… 제일 마음에 드는 건 텍스트를 넣으면 이동 중에도 들을 수 있는 오디오로 만들어 준다는 점이에요.

@kotanzu1

유용한 정보와 아이디어를 8~15분짜리 팟캐스트 스타일 오디오로 압축해서 들을 수 있다는 게 정말 좋아요. 원래 팟캐스트는 군더더기가 많아서 안 좋아했는데, 여기는 그걸 싹 걷어냈어요.

@BeFreed user

박사 과정을 마무리하는 중이라 낯선 자료를 많이 읽어야 해요… BeFreed에서는 프롬프트만 입력하면 앱이 자료를 찾아서 오디오 팟캐스트로 만들어 줘요. BeFreed의 과정이 NotebookLM보다 더 매끄럽게 느껴져요.

@Brad

아침을 준비하거나 산책하거나 출퇴근할 때 들을 것을 YouTube에서 자주 찾곤 했는데, BeFreed는 광고도 군더더기도 없이 훨씬 더 딱 맞는 걸 들려줘요!

@BeFreed user

이 플랫폼의 가장 큰 장점은 활용도예요. 다루지 못하는 주제가 말 그대로 하나도 없어요. 무엇을 던져도 다 소화해요… 제한이 전혀 없으면서 약속을 실제로 지키는 학습 도구는 정말 드물어요.

@jayallen

BeFreed는 환상적이에요. 디자인이 편해서 헤매는 시간은 줄고 배우는 시간은 늘었어요. 오디오북, 팟캐스트, 학습 플랜의 조합은 천재적이에요. 제 하루가 완전히 달라졌어요.

@BeFreed user

처음엔 이탈리아어로 팟캐스트를 만드는 방법을 이해하는 데 시간이 좀 걸렸는데, 알고 나니까 — 와! 정말 대단해요! 어떤 주제든 설명해 달라고 하면 정말 똑똑하게 잘 설명해 줘요!

@matteo77

BeFreed는 제가 매일 쓰는 오디오북 앱이 됐어요… 제일 마음에 드는 건 텍스트를 넣으면 이동 중에도 들을 수 있는 오디오로 만들어 준다는 점이에요.

@kotanzu1

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지금 바로 학습 여정을 시작하세요

8장

센스메이킹 요약

센스메이킹 요약 개요

다양한 학습 방식으로 센스메이킹 요약 살펴보기

숫자가 독감을 잘못 예측했을 때

알고리즘이라는 교단

들리는 모든 단어를 눈으로 확인하세요

개인이 아니라, 문화

얇은 데이터가 아닌, 두터운 데이터

센스메이킹 요약에서 더 많은 것을 얻으세요

동물원이 아니라, 사바나로 가라

제조하는 것이 아닌, 창조하는 것

들리는 모든 단어를 눈으로 확인하세요

GPS가 아닌, 나침반을 따라라

포드가 ‘차의 의미’를 다시 배운 방법

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인간은 무엇을 위해 존재하는가

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얇은 데이터가 아닌, 두터운 데이터

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동물원이 아니라, 사바나로 가라

제조하는 것이 아닌, 창조하는 것

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