Config India 2026: 누구나 무엇이든 만들 수 있는 시대, 우리는 어디까지 나아갈 수 있을까?

영상 흐름

1. 0100:13

   즉흥적으로 만든 컴퓨터에서 몰입형 경험까지

   만드는 즐거움은 버려진 부품으로 컴퓨터를 조립하면서 시작됐고, 여러 분야의 전문가들이 함께 만드는 teamLab의 몰입형 박물관과 디지털 제품으로 이어졌다. 일상의 여러 상황에서 쓰이는 앱은 일본에서 약 2억 회 다운로드됐으며, 일본 인구는 약 1억 2,200만 명이다.

   teamLab BorderlessteamLab Phenomena Abu DhabiteamLab Planets KyotoNestlé app+2
2. 0205:45

   만들기 전에 의뢰 내용을 질문하라

   자판기 프로젝트는 혁신으로 무엇을 실제로 바꿔야 하는지 묻는 데서 시작됐다. 미래적인 화면만으로는 의미 있는 개선이 이루어졌다고 할 수 없었다. 더 중요한 변화는 자판기 뒤에서 일어났다. 데이터를 바탕으로 어떤 음료를 언제, 얼마나 비치할지 판단할 수 있도록 자판기를 앱에 연결한 것이다.

   Vending-machine app
3. 0308:54

   사진 찍을 기회가 아니라 관계를 설계하라

   모나리자처럼 사람이 붐비는 걸작 앞에서 관람객은 시야를 확보하려고 경쟁하거나 빈틈이 생기길 기다린다. teamLab은 사람들의 존재가 작품을 어떻게 바꾸고 서로의 경험을 풍성하게 할 수 있는지 묻는다. 설계의 질문은 공유하기 좋은 이미지를 만드는 방법이 아니라 사람들 사이의 관계를 바꾸는 방법이 된다.

4. 0410:27

   관점이 있으면 선택지가 열린다

   디자인은 정답을 아는 데서 시작하는 것이 아니라 만드는 사람이 무엇을 알아차리고 중요하게 여기는지에서 시작한다. 구체적인 선택을 할 때마다 더 많은 질문이 드러나며, 품질은 그 질문을 얼마나 깊이 파고드는지에 달려 있다. 방을 LED로 채우라는 지시는 그럴듯한 이미지를 만들 수 있지만, 빛으로 어떻게 깊이와 움직임, 신체적 경험을 만들어낼지는 여전히 풀리지 않은 채 남는다.

   Infinite Crystal Universe
5. 0512:57

   쓸모 있는 지도에는 겉모습 너머의 결정이 필요하다

   평면도와 상점 이름, 위치 표시가 있는 지도는 완성된 것처럼 보여도 실제 건물에서 길을 찾는 데 도움이 되지 않을 수 있다. Mitsui Shopping Park 지도는 서로 다른 시스템의 정보를 한데 모으고, 확대 수준에 따라 콘텐츠가 어떻게 달라질지 결정해야 했다.

   Mitsui Shopping Park map app
6. 0614:14

   AI를 활용한 작업에 체화된 이해를 더하라

   AI는 사람의 선택을 좌우하는 분위기와 감각적 경험, 감정적 맥락을 상당 부분 담아내지 못하며, 사람의 애착과 습관은 비합리적일 수도 있다. 따라서 효과적인 작업은 장소를 직접 경험하고 사람들과 이야기하는 데서 시작한다. 중요한 것에 맞춰 질문을 구성하고, AI로 가능성을 탐색한 다음, 무엇을 바꿀지 결정하기 전에 사람들과 그 가능성을 시험한다.

7. 0718:56

   호기심과 배려로 더 깊이 파고들라

   마지막으로 제시한 원칙은 세상과 사람에 대한 호기심을 유지하고, 계속 발견하며, 문장과 이미지에서 시험 가능한 작업과 실제 경험으로 나아가는 것이다. AI는 더 깊이 탐구할 시간을 벌어줄 수 있지만, 세부 사항은 만드는 사람이 여전히 결정해야 한다. 만들기와 사람, 세상에 대한 애정이 그 노력을 지속시킨다.