공감 지도(empathy map)는 사용성 테스트·인터뷰·지원 티켓 같은 실제 리서치에서 나온 자료로 채워야 하는데, 데이터가 없을 때 AI에게 '좌절한 사용자처럼 생각하라'고 시키면 몇 초 만에 포스트잇이 채워진다. NN/g는 AI가 내놓는 건 어느 제품 사용자에게나 들어맞는 그럴듯한 진술일 뿐 특정 실제 인물의 경험이 아니라며, '앱이 물건을 바꾸기 전에 물어봤으면'(AI) vs '오트밀크를 통우유로 바꿔놓고 알림 뜨기도 전에 결제했다'(실제) 같은 대조 예시를 제시했다.
공감 지도는 Says·Thinks·Does·Feels 네 분면으로 팀의 사용자 이해를 정렬하는 도구로, 원래 사용성 테스트·인터뷰·지원 티켓·현장 조사 같은 실제 리서치에서 나온 포스트잇으로 채운다. 팀 전체가 하나의 경험을 두고 정렬하는 공통 참조점 역할을 한다.
워크숍은 잡혀 있는데 데이터가 없을 때 AI에게 좌절한 사용자를 연기하라고 시키면 즉시 포스트잇이 채워진다. 하지만 AI는 방대한 텍스트의 패턴을 합성해 '그럴듯한' 것을 낼 뿐, 실제·특정 인물의 기록된 경험을 만들지 못한다. 기사는 '캘린더 동기화가 잘 안 돼 불편'(AI)과 '동료가 옮긴 최신 버전을 못 보고 이전 화면을 보다가 2시 회의가 중복 예약된 걸 뒤늦게 알았다'(실제)처럼, 구체성의 격차를 대조로 보여준다.
AI는 이미 수집한 리서치를 정리·합성하는 데는 유용하지만 증거 자체를 만들어내지는 못한다. 리서치 공백을 AI 생성물로 메우면, 팀 전체가 아무도 아닌 가상의 사용자를 근거로 삼아 잘못된 합의를 공유하게 된다는 경고다.