소개
Decision Architect · Harvard PhD · Former faculty (Operations/Tech) · Founder & CEO of Doogooda (Decision Systems)
규제가 엄격한 고위험 환경에서 책임 있는 의사결정 시스템을 구축합니다—정확성만큼이나 제약 조건, 거버넌스, 트레이드오프가 중요한 곳에서.
두구다(Doogooda)의 창업자이자 CEO입니다 — 규제 환경에서 감사 가능한 의사결정 워크플로우를 만들고 있습니다.
방법론: 인과추론 → 시나리오 시뮬레이션 → 최적화. 헬스케어 운영과 공공정책 전반에서 의사결정 과학과 실행을 연결합니다.
결과물: 감사 가능한 의사결정 패킷—근거, 제약조건, 트레이드오프, 의사결정 로그—를 통해 기관이 'AI 추천'이 아닌 실제 행동을 승인할 수 있게 합니다.
미디어 키트
Speaking
에디토리얼
On Stage
전문 분야
의사결정 시스템
불확실성 하에서 선택을 구조화하는 프레임워크—선거, 정책 해석부터 기관 리스크까지. 트레이드오프, 제약조건, 거버넌스.
헬스케어 운영
정책 네이티브 의사결정 인텔리전스로서의 임상 운영. 실무에서의 인과추론.
AI 거버넌스
실제 기관을 위한 감사 가능한 AI. 설명 가능성을 넘어 책임성으로.
학력 & 소속
일하는 방식
근거 우선
확인된 것과 검증이 필요한 것을 구분합니다. 숨겨진 가정 없이.
트레이드오프
추천안만이 아니라 트레이드오프 테이블을 작성합니다.
의사결정 메모
모든 결정에는 감사 추적이 있습니다.
현재 진행 중
Doogooda: 로직이 감사 가능한 의사결정 시스템 구축 중—어떤 가정이 바뀌었는지, 어떤 제약이 구속력이 있는지, 어떤 트레이드오프가 수용되고 있는지. 규제 환경에서 중요한 의사결정 추적.
Research: 불확실성 하의 의사결정, 실용적 AI 거버넌스, 정책 네이티브 의사결정 인텔리전스에 대해 글을 쓰고 있습니다.
주요 보도
"AI 자율성에는 책임과 거버넌스가 필요하다"
자율 시스템은 설계 단계부터 거버넌스 구조를 내재화해야 합니다.
연결