그런데 주의 할 것은 이것은 논리의 흐름이지 과정의 흐름이 아니라는 것이다. 

논리의 흐름이란 이런 방식으로 전달해야 사람들이 관심을 갖는 다는 것이다. 이해가 된다는 것이다.  

근거 없는 비판도 모함이요

근거 없는 상상 또한 공상이기에. 

근거는 fact는 아니다. truth도 아니다. 거짓이든 팩트든 이걸  information이라 하자. 

위에서 상사가 떨구어 주는 문제가 아닌 이상 내가 최소한 그게 문제요 라고 주장하려면 증거가 있어야 된다.   

사람들은 리서치 하고 나면 문제를 찾을 수 있다고 생각한다. 

절대 그런 일은 생기지 않는다. 

리서치는 리서치고 문제를 찾는 건 문제를 찾는 거다. 

어쨌든 우리는 보고서의 순서가 리서치 다음 문제이기 때문에 

일하는 순서도 그런 줄 아는데 그렇지 않다. 

실제로 일하는 순서는 좀 다르다. 

information들부터 모으는 작업이 시작된다. 그런데 무슨 information을 모을 것인가? 

뭐가 important 하고 not important 할까? 

이 때 issues 를 생각하면 된다. 

이게 issues 할만한 것인가? 아닌가? 

그게 information을 거르는 필터는 바로 issues이다. 

즉 논리는 issues - information이지만, 내가 작업할 때는 information에서 issues로. 즉 issues를 필터로 써야 한다. 

여기까지가 문제 발굴. 

그래서 정리, 요약, 써머리는 다 같다. 

여기까지는 issues와 information만 있으면 된다. 

정리, 요약, 써머리는 information 중에서 important와 not important 를 발라내는 작업이다. 

I think this is important - 이하 this 

because 까지만 있으면 된다. 

심지어 AI 마저 이 일을 하고 있다. 

문장에서 핵심만 뽑는...

문제 정의가 되었아면 이제 문제 해결을 해야 한다. 그럼 문제 해결을 위해서는 뭐가 필요한가? 

사람들은 issue가 있으면 바로 idea를 낸다. 이게 바로 jump to solution이다. 절대 하면 안되는 일. 

문제 해결에는 insight가 중요하다. 이 insight는 어떻게 발굴하는가? 

insight는 information들을 조합한 후 공통 속성을 뽑아 추상화하는 과정이다. 

그래서 사람들은 insight 뽑는 걸 어려워한다. 

그런데 무엇을 기준으로 모아서 추상화시키는가? 

바로 implication이 답이다. 

아까 issues - information이랑 똑같다. 

implication에 쓸 수 있도록 그룹핑을 해서 추상화시키는 작업이 바로 insight인 것이다. 

그래서 인사이트라는 것은   

I think 

because 

for example 

so 

라고 커뮤니케이션 할 때 

그래서 insight를 다시 한 번 정리해서 말하면 

첫번째 이것들을 모을 때는 information 들의 조합에서 추출된 추상화된 정보. 경향성 등에서 뽑고 

두번째 이중에 이게 insight인가? 아닌가? 를 판단할 때는 implication을 염두해 두고 가능성을 타진해 본다. 가 핵심이다. 

이 모든 것들이 사실 대부분 정보를 눈으로 보면서 머릿 속으로 일어난다. 

그 이후에 손으로 다른 사람들이 볼 수 있도록 정리할 뿐이다.

이게 머릿 속에서 안 일어나면 무형적 정보를 다루는 일을 하기 어렵다. 

근데 별로 어려운 건 아니다. 

요령만 알면 되니까...

야마는 information의 필터는 issues라는 것 

insight는 information의 조합으로 나온다는 것 

이 두 개만 알면 된다.