AXM KNOWLEDGE

AXM을 만든 생각, 연구와 현장의 경험

AXM의 핵심 개념과 연구 근거, 실제 현장에서 발견한 경험을 연결해 오래 남는 지식으로 만듭니다.

01 CORE KNOWLEDGE

AXM 핵심 지식

AI 시대의 서비스 경험, 디자인 혁신과 조직 역량을 연결하는 열두 개의 핵심 지식입니다. 신설된 여섯 개의 기준 문서를 먼저 배치했습니다.

AI 서비스 디자인

AI를 단순한 기능이 아니라 서비스의 참여자로 바라보고, 사람·AI·조직이 함께 고객 가치를 지속적으로 만드는 설계 원칙을 정리합니다.

읽기 → 디자인 혁신

디자인 혁신

디자인 혁신을 제품의 형태나 일회성 아이디어가 아니라 고객 가치를 반복적으로 만드는 조직 시스템의 변화로 정의합니다.

읽기 → AI 전환

AI 트랜스포메이션

AI Transformation을 도구 도입이나 자동화 프로젝트가 아니라 AI와 함께 고객 가치를 만드는 조직으로 진화하는 과정으로 정의합니다.

읽기 → 경험 전략

경험 전략

Experience Strategy를 고객 경험을 중심으로 비즈니스 전략, 서비스 운영, AI 활용과 조직 역량을 연결하는 의사결정 체계로 정의합니다.

읽기 → 서비스 경험

서비스 경험

Service Experience를 고객이 느끼는 결과만이 아니라 고객·직원·AI·조직이 상호작용하며 지속적으로 공동 창조하는 경험 시스템으로 정의합니다.

읽기 → AXM FRAMEWORK

AXM Framework

UX, CX, 서비스디자인, AI 거버넌스가 따로 보던 관점을 연결해 조직이 AI로 더 나은 경험을 지속적으로 만들 수 있는지를 진단합니다.

읽기 →서비스 품질

서비스 품질은 왜 조직의 문제인가

외부 근거와 AXM의 자체 해석을 구분해 핵심 주장과 적용 한계를 함께 검토합니다.

읽기 → 조직 체력

좋은 프로젝트가 조직의 능력으로 남지 않는 이유

프로젝트의 성공을 반복 가능한 조직 역량으로 전환하는 조건을 검토합니다.

읽기 → 신뢰와 책임

AI 서비스에서 신뢰는 어떻게 만들어지는가

사용자가 AI의 능력만큼 적절하게 의존하도록 돕는 설계와 조직 조건을 검토합니다.

읽기 → AI 경험

사용하기 쉬운 AI에서 함께 살아가기 좋은 AI로

AI 경험을 사용성 너머 관계, 통제와 지속 가능성의 관점에서 살펴봅니다.

읽기 → 성숙도

성숙도는 활동량이 아니라 반복 가능성이다

성숙도를 프로젝트 수가 아니라 좋은 판단과 품질을 반복하는 능력으로 해석합니다.

읽기 → 실행과 학습

진단을 실행 가능한 학습 주기로 바꾸는 법

진단 결과를 90일 행동과 조직 학습의 순환으로 전환하는 방법을 정리합니다.

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02 RESEARCH & EVIDENCE

연구와 근거

AXM의 주장을 뒷받침하거나 적용 범위를 비판적으로 검토하는 학술 연구와 공신력 있는 프레임워크입니다.

RESEARCH & EVIDENCE

AI는 언제 설명하고 언제 물러나야 하는가

Microsoft의 18개 Human–AI Interaction Guidelines를 AXM의 서비스 품질과 연결합니다.

읽기 → RESEARCH & EVIDENCE

신뢰할 수 있는 AI는 제품 특성이 아니라 조직의 관리 기능이다

NIST AI RMF를 리더십과 업무 시스템 관점에서 읽습니다.

읽기 → RESEARCH & EVIDENCE

AI를 믿는가보다 중요한 것은 언제 믿고 언제 거부하는가이다

적절한 의존 연구가 과신과 과소신뢰를 함께 보는 이유를 살펴봅니다.

읽기 → RESEARCH & EVIDENCE

생성형 AI를 많이 믿을수록 비판적 사고는 어디로 이동하는가

지식노동자의 AI 자신감과 비판적 사고의 관계를 검토합니다.

읽기 → RESEARCH & EVIDENCE

자동화가 커질수록 인간의 준비와 감독이 더 중요해지는 역설

생성형 AI 자동화의 역설을 Human Factors 관점에서 읽습니다.

읽기 → RESEARCH & EVIDENCE

AI 사용의 확산과 조직적 가치 창출 사이에는 왜 간격이 남는가

AI 도입과 조직 성숙도의 차이를 Stanford AI Index와 연결합니다.

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03 FIELD NOTES