Eric Prouzet 는 화학자이자 재료 과학자이며, 리튬 배터리, 염료감응형 태양전지, 전기변색 재료, 무기 멤브레인, 자기조립 나노구조 재료 등 다양한 분야에서 활동한 나노재료 전문가입니다. 그는 CO2 포집, 광생물반응기, 나노세라믹 표면 코팅 시스템을 개발했으며, 새로운 문서 검색 엔진에 대한 특허도 보유하고 있습니다.

40년간 학계 연구자로 활동하고 여러 나라에서 일해 온 그는 또 다른 정체성도 가지고 있습니다. 바로 “우연한 기업가”, 다시 말해 자신의 익숙한 영역을 벗어나 실제 변화를 만들어내기 위해 도전한 사람입니다.

우연한 기업가

프랑스 CNRS의 선임 과학자이자 캐나다의 부교수로서의 학문적 활동을 넘어, Eric은 연구와 혁신을 조화시키기 위해 항상 노력해 왔고, 생명공학과 정보기술 분야에서 각각 하나씩 총 두 개의 스타트업을 설립했습니다.

그리고 이렇게 Eric은 “우연한 기업가”가 되었습니다. 즉, 자신의 익숙한 영역을 벗어나 실제 변화를 만들어내기 위해 도전한 사람입니다.

Eric: 제 첫 번째 프로젝트이자 첫 번째 스타트업은 생명공학 분야였습니다. 이산화탄소를 가치 있는 바이오매스로 효율적으로 전환하는 플랫폼을 개발했죠. 기술은 잘 작동했고, 지금도 잘 작동합니다. 다만 비즈니스 측면에서는 더 잘할 수 있었습니다.

두 번째 프로젝트이자 두 번째 스타트업은 정보기술 분야였고, 구체적으로는 문서 내용 분석을 기반으로 한 새로운 검색 엔진 개념을 개발하고 특허화하는 일이었습니다. 문서 크기와 상관없이 각 문서의 콘텐츠 맵을 만들고, 불리언 논리나 키워드 없이 질의 인터페이스를 제공할 수 있었죠. 이 기술 역시 매우 잘 작동했지만, 모두가 AI에 열광하던 시기보다 몇 년 늦었습니다. 전 세계적으로 다른 것에는 더 이상 관심이 없었죠…

마지막으로 세 번째 프로젝트는 항공기처럼 혹독한 환경에 노출되는 표면을 장기적으로 보호하기 위한 특수 나노재료를 개발하는 것입니다. 이 프로젝트는 이전 프로젝트들보다 더 유망해 보입니다.

이 세 프로젝트는 생명공학, IT, 나노재료로 서로 달랐습니다. 그럼에도 공통점이 하나 있었습니다. 바로 여러 단계에서 마인드맵을 사용했다는 점입니다. Eric에게 “마인드맵”이라는 용어는 보이는 것보다 훨씬 넓은 의미를 가집니다.

아이디어를 탐색하거나, 문제를 분석하거나, 흩어진 정보를 한곳에 모아야 할 때 저는 맵을 만들었습니다. 새로운 항목을 평가해야 할 때마다 가장 먼저 맵부터 시작했죠. (마인드) 맵은 긴 목록이나 텍스트와 달리 모든 것을 한곳에서 한눈에 볼 수 있게 해주는 최고의 방법이기 때문입니다.

그가 Xmind를 발견한 방법

지난 10년 동안 Eric은 다양한 플랫폼을 탐색하고 실험해 왔습니다. 하지만 결과는 실망스러웠습니다.

어떤 플랫폼은 단순하고 무료라 사용이 쉬운 대신 기능이 제한적이어서, 그의 역량과 요구가 커질수록 제약이 되곤 했습니다. 반면 다른 플랫폼은 기능이 풍부하고 복잡했지만, 높은 가격을 정당화하려면 꾸준한 사용이 필요했습니다.

하지만 Xmind는 무료 버전에서도 매력적인 기능 구성을 제공하며 그의 요구에 균형 잡힌 이상적인 해법으로 떠올랐습니다.

“저는 2019년에 성능과 합리적인 가격을 언급한 게시물을 통해 Xmind(초기에는 XMind 8)를 알게 됐습니다. 테스트해 보니 빠르게 제가 가장 선호하는 플랫폼이 되었죠.”

그가 Xmind를 사용하는 방법

Eric은 Xmind가 창의성 발휘, 정보 분석, 콘텐츠 수집 능력을 크게 향상시킨다고 말합니다.

마인드맵은 아이디어가 떠오르는 대로 기록하고 이를 구조적이고 계층적으로 정리할 수 있게 해주는 자연스러운 트리 형태 구조입니다. 또한 마인드맵은 우리 뇌가 작동하는 방식과도 잘 맞습니다. 뇌는 전체와 세부를 빠르게 오갈 수 있는데, 이것이 마인드맵 구조의 핵심 근거입니다.

창의성을 위해

마인드맵과 달리 문서는 장 제목, 문단, 하위 문단으로 이루어진 제한적인 계층 구조를 가집니다. 문서는 특정 정보를 찾거나 정보를 선형적으로 소화하는 데는 훌륭합니다. 그러나 이 모든 정보를 한 번에 보여주지는 못합니다.

창의성은 우리 뇌가 작동하듯 아이디어나 사실을 무작위로 통합하는 것입니다. 목록을 만들면 항상 논리에 맞지 않는 중요한 아이디어가 생깁니다. 어디에 둘지 고민하다가 대개 잊어버리죠. 마인드맵에서는 그렇지 않습니다. 아이디어를 맵에 먼저 넣고 나중에 연결을 만들 수 있기 때문입니다. 이는 무작위적인 두뇌 처리 과정에 맞는 비전을 만드는 데 가장 좋은 방법이며, 빠짐없이 담을 수 있게 도와줍니다.

분석을 위해

분석은 거의 반대 방향의 사고 과정입니다. 사례나 문제를 정하고 가능한 모든 원인을 찾아내려 하죠. 이때 마인드맵의 방사형 계층 구조는 매우 효과적입니다. 예를 들어 “5 Why”나 “1H5W” 규칙을 성공적으로 적용할 수 있습니다. 또한 맵은 떠오르는 아이디어를 즉시 통합하는 데 완벽한 도구이기 때문에 브레인스토밍 회의와도 매우 잘 맞습니다.

콘텐츠 수집을 위해

맵은 콘텐츠 수집에도 매우 효과적입니다. 텍스트 문서나 표와 달리, 마인드맵은 모든 것을 동시에 볼 수 있게 해줍니다. 이 구조를 통해 ‘저해상도’(주요 토픽)에서 ‘고해상도’(세부사항, 노트, 도표 등) 수준까지 접근할 수 있습니다. 텍스트를 1D 매체(선형으로 읽고 다음 페이지 내용을 보지 못하는 방식)로 본다면, 저는 마인드맵을 4D 매체로 봅니다: 페이지의 2D 차원 + 크기가 다른 1D 계층 구조 + 1D 색상 항목. 콘텐츠 제작은 소프트웨어 성능이 매우 중요한 영역입니다. 어떤 정보든 넣고 싶기 때문이죠. 텍스트 작성은 물론, 도표, PDF 문서, 웹 링크 삽입도 포함됩니다. XMind Pro는 이러한 기능을 제공하는 데 매우 뛰어납니다.

Xmind가 그의 일과 삶에 미친 영향

Xmind의 포괄적이고 다재다능한 기능을 활용함으로써 Eric은 이 도구를 업무와 개인 생활 전반에 자연스럽게 녹여냈습니다. 이러한 통합은 작업 흐름을 간소화했을 뿐 아니라 사고 과정을 더욱 체계적으로 만드는 데에도 기여했습니다. 그 결과 생산성이 크게 향상되었고, 산출물의 품질도 눈에 띄게 높아졌습니다. 마인드맵 작성, 브레인스토밍, 프로젝트 계획을 위한 Xmind의 풍부한 기능 활용은 그의 업무 접근 방식을 바꾸었고, 더 높은 효율성과 명확성으로 향상된 결과를 이끌어냈습니다.

저는 Xmind를 사용해 순수한 브레인스토밍 단계에서 고도로 구조화된 계획 단계로 점진적으로 전환합니다. 강의나 교육 세션을 만들 때도 많이 활용했죠. 먼저 다뤄야 할 핵심 주제를 생각하고, 세부 내용을 채우며 참고해야 할 정보 출처를 연결해 나갑니다. Xmind로 작업하면 모든 부분을 순식간에 쉽게 재구성할 수 있고, 공유 가능한 명확한 강의 커리큘럼으로 마무리할 수 있습니다. 또한 Xmind를 사용해 하나의 파일에 정보(문서, 도표, 웹링크)를 공유하거나 화학 합성을 위한 실험 파라미터를 수집하기도 합니다.

Xmind가 그를 감탄하게 한 점

여러 마인드맵 도구를 실험한 후, Eric은 방사형 구조만 제공하는 플랫폼에 한계를 느꼈습니다. 반면 Xmind의 더 유연한 구성 방식은 아이디어 구상에서 실행 및 작업 관리로의 전환을 매끄럽게 도와주는 판도를 바꾸는 요소였습니다. 이러한 적응성은 그의 초기 고민을 해결했을 뿐 아니라 깊은 인상을 남겼습니다.

아이디어는 세부 수준이 제각각인 채 무작위로 떠오르는데, 이는 일반적인 별 모양 마인드맵 구조에 매우 잘 맞습니다. 이 단계가 끝나면 가지를 트리 차트 형태로 재구성하고, 우선순위를 매기고, 항목을 실행 작업으로 정리하고, 추가 정보를 더할 수 있습니다. 마지막으로 우선순위 및 진행 상태 플래그를 넣고 맵을 타임라인으로 변환할 수도 있습니다.

노드에 추가 정보(웹 링크, 이미지, pdf 등)를 삽입할 수 있는 기능이 마음에 듭니다. 덕분에 맵이 필요한 모든 정보를 한곳에 담은 완전한 문서가 됩니다.

AI 기술에 대한 인사이트

Eric은 Xmind 8 시절부터 충성도 높은 사용자였지만, 우리의 첫 직접적인 상호작용은 그가 청중으로 참여한 최근 Xmind 웨비나에서 이루어졌습니다. 우리 개발팀은 AI 기반 마인드맵 도구를 개발하는 데 깊이 몰입하고 있어, 웨비나에서 AI에 대해 폭넓은 논의를 나눴습니다. 이 과정에서 그는 일반적인 AI 열성론자와는 다른 독자적인 관점을 제시했습니다.

그는 AI를 현대 솔루션에 통합하는 것이 중요하고 불가피하다는 점을 인정하면서도, 오늘날 환경에서 기술이 미치는 영향에 대해 분별력 있고 현실적인 태도를 보입니다.

AI는 기존 정보를 처리하는 방식일 뿐, 새로운 정보를 만들어내는 방식은 아닙니다.

Eric에게 AI는 유용한 조력자이자 빠른 문제 해결 도구이지만, 특히 혁신 영역에서 인간 정신의 고유한 창의성을 결코 대체할 수는 없습니다. 빠르고 정확한 결과와 비교할 때, 창조해 나가는 과정 자체가 더 매력적이지 않을까요?

AI가 어떻게 도움이 될지 저는 아직 더 지켜봐야 합니다. 제 생각에는 필요한 항목을 자동으로 제공하는 쪽일 텐데, 그렇다면 중요한 단계 하나가 빠집니다. 바로 사람들이 문제/주제에 대해 생각하고 그 모든 측면을 보게 만드는 브레인스토밍 과정입니다. AI에게 일을 맡기면 AI는 과거 경험에 기반한 같은 특징을 반복해서 가져올 뿐, ‘틀을 벗어난(out-of-the-box)’ 사고의 가능성은 보여주지 못할 것입니다.