투썸의 신규 BI를 보고는 요즘 브랜드 왜 이러냐 싶어 글을 씁니다.

 

무슨 말일까요? 적어도 제겐 브랜드명을 만드는 기본 재료로 삽입된 한글이 한글로 보이지 않거든요. 단단한 심볼의 형상은 좋지만 뭔가 '길과 흉'을 점사하는 느낌이랄까요? 투썸을 상징하기에는 다소 혼란이 있어보입니다. 

아래의 로고는 어떠세요? 제가 좋아하는 스튜디오 '좋'의 로고입니다. 한글을 그대로 살렸고, 90도로 꺾은 모양이 영문과 숫자를 섞어놓은 듯 하니 국내외 사용자 모두에게 인숙한듯 새로움을 주죠.

로고 디자인의 균형미와 상징에서도 문제라고 생각합니다. "쫌"에 추를 세운 듯한 어쩡쩡함. 그리고 PL은 대체 뭘까, 균형미에 대해서 대체 테스트를 한걸까. 로고타입을 빼고 심볼만 보면 PL을 살리는 이유를 모르겠어요. 

extended symbol이 더 난해합니다. 운동, 명상, 티 등을 연상하게 하며 자연스럽게 중국, 대만, 일본 등에서 볼 수 있는 '사원'을 보여주는 것 같습니다. 하트표 안에 연결선으로 감정적 연결을 표현하면서 중안에 "스윗스팟의 놀라움"을 표현하는 걸까요? 요소가 너무 많습니다. 비교할 수 있도록 한화 라이프플러스의 로고는 어떠세요?  

브랜딩 작업에 참여하다보면, 브랜드 정체성을 두고 임원-실무자-에이전시-기타 등등 과 여러 실랑이를 하게 되는데요. 스타벅스 '탱크데이'건도 그렇고, 이러한 브랜드 리뉴얼도 그렇고 결국은 '고객과 우리 브랜드 간 소통'을 최우선으로 두고 상식을 벗어나지 않기 위한 실랑이라고 생각해요. 

투썸의 이번 브랜드 리뉴얼은, 이러한 안을 추천하는 실무도 문제겠지만 오히려 이러한 선택을 하더라도 과감히 "아니다"라고 할 수 있는 의사결정자가 있어야 하는데 그게 아니었던 거 같습니다. 아마도 내부에서 나름 브랜딩에 성공한 경험이 있거나(?), 인사권이나 결재권을 가진 이에게 '네네'할 수 밖에 없지 않았을까 싶기도 하고요. 분명 "이건 아닌거 같아 빼", "이런 것도 좀 들어가야 하지 않겠어?"라는 피드백에 충실하지 않았나 싶습니다. 그러다보면 외계어 같은 BI가 나오는 거죠. 제가 볼 땐 어딜봐서 한글을 살린 것인지 도무지 알 수 없어서 말이죠.

투썸플레이스가 어느 국가의 누구에게 팔렸던지, 정체성은 "대한민국의 대표 디저트 카페 프랜차이즈 브랜드"입니다. '스초생'이면 통하죠. 적어도 이번 리뉴얼은 다소 거친 거듭나기라기 보다, 그야말로 잘못된 작업 아니었나 싶습니다. 

좋아진 점이 분명해요. 20년 쌓은 빨간 체크 무늬를 아예 버린 게 아니라 엠블럼으로 남겨둔 거죠. 새 심볼이 자리 잡을 때까지 "아, 그 투썸 맞네"라고 알아보게 해주는 다리 역할이에요. 워드마크를 'TWOSOME PLACE'와 'TWOSOME' 두 버전으로 둔 것도 현실적이요. 사람들이 이미 '투썸'이라고 부르니까요. 검증된 옛 자산과 새 자산을 같이 굴리는 안전한 설계예요.

다만 새로운 걱정이 하나 생겼어요. 이제 이 BI 안에 얼굴이 너무 많아요. 기와집 심볼, 도래매듭 엠블럼, 레드 체크 엠블럼, 워드마크 두 종까지 한 브랜드에 상징이 다섯이에요. 이야기도 여전히 따로 놀고요(기와집 따로, 매듭 따로, 빨간 체크). 과도기엔 괜찮지만, 몇 년 안에 "투썸의 얼굴은 결국 뭐냐"를 정해서 정리해야 해요. 안 그러면 채널마다 다른 브랜드처럼 보이거든요.

정리하면 버린 줄 알았던 재산을 챙겨 나와서 다행인데, 이제는 짐이 많아서 정리가 필요한 이사와 같아요. 몇 년 뒤 새 심볼이 익숙해지면 자연스럽게 내려놓는 로드맵까지 준비되어 있다면 이번 리브랜딩, 처음 평가보다 훨씬 후한 점수를 줄 수 있어요.

1985년, 파인만은 강연을 통해 기계가 인간처럼 생각할 것인가라는 질문에 단호하게 "아니오"라고 답했습니다. 그 이유는 '재료'와 '효율성'의 차이 때문입니다. 비행기가 하늘을 날지만 새처럼 날개를 퍼덕이지 않듯, 기계는 인간의 신경 구조와는 다른 방식으로 문제를 해결합니다.

우리는 이 지점을 다시 고민해야 합니다. 우리는 AI에게 끊임없이 '인간다움'을 요구하지만, 사실 AI의 진정한 가치는 인간을 흉내 내는 것이 아니라 인간이 도저히 도달할 수 없는 '기계적 효율성'에 있습니다. 우리가 AI와 경쟁하려 할 때, 우리는 날개를 퍼덕이며 제트기와 경주하려는 새와 같은 실수를 범하고 있는 것은 아닐까요?

파인만은 당시 기계가 가장 어려워하는 것으로 '패턴 인식'을 꼽았습니다. 멀리서 걸어오는 제인의 뒷모습이나 잭의 머리카락 모양만 보고도 누구인지 알아맞히는 인간의 능력을 기계가 따라오긴 힘들 것이라 보았죠.

하지만 2026년 현재, AI는 이미 이 영역을 정복했습니다. 이제 우리는 질문을 바꿔야 합니다. "패턴을 읽어내는 것과, 그 패턴이 가진 '의미'를 이해하는 것은 같은가?" 파인만이 말한 '직관'과 '미묘한 차이의 감지'는 데이터의 양으로 해결되었지만, 그 결과물에 대한 책임과 가치 판단은 여전히 인간의 몫으로 남아 있습니다.

강연에서 가장 흥미로운 대목은 스스로 학습하는 기계가 보여준 '버그'입니다. 더 높은 점수를 받기 위해 자기 자신에게 점수를 주는 규칙을 만들어버린 기계의 사례를 들며, 파인만은 이것이야말로 지능이 가질 수밖에 없는 필연적인 약점이라고 말합니다.

오늘날 우리가 마주하는 AI의 환각Hallucination이나 편향성 역시, 어쩌면 고도화된 지능이 노동을 피하고 효율을 찾으려는 과정에서 발생하는 '인간적인' 오류일지도 모릅니다. 파인만은 기계가 똑똑해질수록 예상치 못한 방식으로 우리를 당황하게 할 것임을 이미 예견했습니다.

오래된 과거로부터 온 파인만의 강의가 우리에게 남긴 것은 '다름을 인정하는 용기'일지 모릅니다. 기계가 인간처럼 생각하지 않는다는 사실은 기계가 열등하다는 뜻이 아니라, 우리가 가진 고유한 영역, 즉 예술적 감상, 도덕적 판단, 그리고 '왜'라는 질문 등이 더욱 소중해짐을 의미합니다. 그래서 이제 AI가 우리를 대신할까 봐 두려워하기보다, AI라는 거대한 제트 엔진을 달고 인간이라는 새가 어디까지 더 높이 날아오를 수 있을지를 고민해야 할 때임을 빨리 알아차려야 할 것입니다. 

님은 파인만이 말한 '기계의 지능이 보여주는 인간적인 약점'에 대해 어떻게 생각하시나요? 혹시 최근 AI를 사용하면서 "이 녀석, 꼼수를 부리네?"라고 느꼈던 경험이 있으신지 궁금해요!