AI 시대, 최소한의 리더십
일은 빨라졌지만 판단은 어려워졌다
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보고서는 더 빨리 나오는데, 왜 조직은 더 이상 새로운 답을 만들지 못할까?
AI가 일을 대신할수록 더 중요해지는 리더의 역할과 책임에 관한 새로운 기준
AI는 조직의 일하는 방식을 빠르게 바꾸고 있다. 몇 시간이 걸리던 자료 조사는 몇 분이면 끝나고, 보고서와 기획안도 순식간에 만들어진다. 문제는 일이 빨라진 만큼 조직이 더 나은 판단을 하고 있느냐는 것이다. 정보는 넘쳐나는데 무엇이 중요한지 가려내기는 더 어려워졌고, 보고서는 많아졌지만 대화는 줄었다. 사람들은 AI가 내놓은 매끄러운 답을 받아들이는 데 익숙해지고, 조직의 결정은 점점 비슷해진다.
《AI 시대, 최소한의 리더십》은 바로 이 역설에서 출발한다. AI가 더 많은 일을 대신하는 시대에 리더에게 필요한 것은 모든 것을 더 잘하는 능력이 아니다. 오히려 AI에게 맡겨도 되는 것과 끝까지 사람이 책임져야 하는 것을 구분하고, 조직이 스스로 생각하고 판단할 수 있는 조건을 만드는 능력이 필요하다. AI가 실행의 많은 부분을 가져간다고 해서 리더의 역할까지 사라지는 것은 아니다. 오히려 실행이 쉬워질수록 무엇을 할 것인지, 왜 그것을 해야 하는지, 언제 결정할 것인지, 결과를 어떻게 해석할 것인지를 정하는 사람의 역할은 더 중요해진다. 이 책은 AI에게 많은 것을 맡긴 뒤에도 리더가 끝까지 놓쳐서는 안 될 역할과 책임, 바로 그 '최소한'을 이야기한다.
AI가 일을 대신할수록 더 중요해지는 리더의 역할과 책임에 관한 새로운 기준
AI는 조직의 일하는 방식을 빠르게 바꾸고 있다. 몇 시간이 걸리던 자료 조사는 몇 분이면 끝나고, 보고서와 기획안도 순식간에 만들어진다. 문제는 일이 빨라진 만큼 조직이 더 나은 판단을 하고 있느냐는 것이다. 정보는 넘쳐나는데 무엇이 중요한지 가려내기는 더 어려워졌고, 보고서는 많아졌지만 대화는 줄었다. 사람들은 AI가 내놓은 매끄러운 답을 받아들이는 데 익숙해지고, 조직의 결정은 점점 비슷해진다.
《AI 시대, 최소한의 리더십》은 바로 이 역설에서 출발한다. AI가 더 많은 일을 대신하는 시대에 리더에게 필요한 것은 모든 것을 더 잘하는 능력이 아니다. 오히려 AI에게 맡겨도 되는 것과 끝까지 사람이 책임져야 하는 것을 구분하고, 조직이 스스로 생각하고 판단할 수 있는 조건을 만드는 능력이 필요하다. AI가 실행의 많은 부분을 가져간다고 해서 리더의 역할까지 사라지는 것은 아니다. 오히려 실행이 쉬워질수록 무엇을 할 것인지, 왜 그것을 해야 하는지, 언제 결정할 것인지, 결과를 어떻게 해석할 것인지를 정하는 사람의 역할은 더 중요해진다. 이 책은 AI에게 많은 것을 맡긴 뒤에도 리더가 끝까지 놓쳐서는 안 될 역할과 책임, 바로 그 '최소한'을 이야기한다.
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출판사 리뷰
출판사 리뷰
AI가 내놓은 답에 누가 이름을 걸 것인가?
기술은 결론을 만들 수 있지만 선택과 책임까지 대신할 수는 없다
AI가 회사에 들어오면서 자료 조사와 분석, 보고서 작성은 훨씬 쉬워졌다. 누구나 일정 수준 이상의 결과물을 빠르게 만들어 낼 수 있고, 필요한 정보와 아이디어도 손쉽게 얻는다. 문제는 그다음이다. 쏟아지는 정보 가운데 무엇이 중요한지 가려내고, 수많은 선택지 가운데 하나를 고르고, 그 결과에 책임지는 일은 여전히 사람의 몫으로 남아 있다.
《AI 시대, 최소한의 리더십》은 바로 이 지점에서 리더의 역할을 다시 묻는다. AI가 잘하는 일을 굳이 사람이 붙들고 있을 필요는 없다. 대신 기술이 대신할 수 없는 일을 더 분명하게 붙잡아야 한다. 구성원이 무엇에 집중해야 하는지 정하고, 끝없는 검토에 선을 그어 결정하며, 그 결정이 조직 안에서 제대로 작동하도록 맥락을 전달하는 일이다.
그래서 이 책은 '어떻게 하면 AI를 더 잘 쓸 것인가'를 설명하는 책이 아니다. 오히려 AI가 기본값이 된 조직에서 사람이 어디까지 생각하고, 무엇을 판단하며, 무엇을 끝까지 책임져야 하는가에 대해 묻는다.
AI가 조직의 능력을 평준화시킬수록
차이를 만드는 것은 답이 아니라 판단이다
좋은 정보가 희소하던 시대에는 남보다 더 많이 아는 것이 경쟁력이었다. 더 많은 자료를 확보하고, 더 빨리 분석하고, 더 완성도 높은 보고서를 만드는 조직이 앞서갈 수 있었다. 개인의 경험과 숙련도 역시 결과물의 차이로 그대로 나타났다.
문제는 모두가 비슷한 도구를 사용하면 판단 역시 비슷해질 수 있다는 것이다. AI가 제시한 가장 그럴듯한 선택지를 반복해서 받아들이다 보면 어느 순간 자신의 결정인지 AI의 결정인지조차 흐려질 수 있다. 책은 이를 모든 리더의 결정이 조금씩 비슷해지는 '판단의 평균화'라는 문제로 바라본다.
이것은 조직에 새로운 문제를 던진다. 모두가 비슷한 도구를 쓰고 비슷한 답을 얻는다면 앞으로 조직의 차이는 어디에서 만들어지는가?
그러므로 앞으로 조직의 차이는 AI가 내놓은 답 자체보다 그 답을 어떻게 다루느냐에서 만들어진다. AI의 답을 그대로 실행하는 조직과 한 번 더 의심하는 조직, 숫자만 보는 조직과 그 숫자가 말하지 않는 것을 보는 조직, 결과만 평가하는 조직과 그 결과를 만든 판단의 과정을 보는 조직은 결국 다른 곳에 도착한다.
AI 시대의 경쟁력은 AI보다 더 많은 답을 만들어 내는 데 있지 않다. 같은 답에서 다른 가능성을 발견하고, 자기 조직의 맥락에 맞게 해석해 자신만의 선택을 만들어 내는 힘에 있다. 그리고 바로 그 지점에서 리더의 역할이 다시 중요해진다.
정보를 덜어내고, 결정하고, 맥락을 전달하라
AI 시대에 다시 중요해진 리더의 역할
AI 시대에는 리더의 역할도 달라져야 한다. 정보가 부족했던 시대에는 더 많은 자료와 지식을 제공하는 것이 중요했다. 하지만 이제 가장 부족한 자원은 정보가 아니라 사람의 주의다. 리더는 무엇을 더 보여줄 것인가보다 무엇을 보지 않아도 되는지 정하고, 무엇이 지금 가장 중요한 문제인지 선명하게 만들어야 한다. 책이 말하는 '더 주는 리더가 아니라 덜어 주는 리더'다.
결정하는 방식도 달라진다. AI는 더 많은 가능성을 보여주지만 어느 가능성을 선택할지는 대신 책임져 주지 않는다. 모든 정보를 확인할 때까지 기다리기보다 어느 시점에서 선을 긋고 실행할 것인지 정해야 한다. 또한 결정한 뒤에는 결론만 지시하는 것이 아니라 왜 그런 결정을 내렸는지 맥락까지 전달해야 한다. 그래야 구성원도 예상하지 못한 상황에서 스스로 판단할 수 있다.
평가의 기준 역시 달라져야 한다. AI가 누구에게나 매끄러운 결과물을 만들어 주는 시대에는 결과물만으로 사람의 실력을 판단하기 어렵다. 어떤 문제를 선택했는지, 무엇을 버렸는지, AI의 오류를 어떻게 발견했는지, 예상 밖의 상황에서 어떤 선택을 했는지까지 봐야 한다. 책은 이를 '완성된 접시보다 요리하는 모습을 보라'는 말로 설명한다.
더 나아가 AI가 신입사원의 초급 업무까지 대신하기 시작하면서 사람을 키우는 방식도 다시 설계해야 한다. 과거에는 작은 업무를 반복하고 실수하고 수정하면서 자연스럽게 판단력을 길렀지만, 이제 그 과정 자체가 사라질 수 있기 때문이다. 사람의 성장은 더 이상 '일하다 보면 저절로 이루어지는 것'이 아니라 리더가 의도적으로 기회를 만들어야 하는 일이 된다. AI가 실행의 많은 부분을 대신하면서 리더의 역할은 사라지는 것이 아니라 더 본질적인 몇 가지로 압축되고 있다.
더 많은 일을 직접 해내는 리더가 필요한 시대는 끝나고 있다. 이제 중요한 것은 AI가 대신할 수 없는 판단과 책임의 자리를 지키는 것이다. 《AI 시대, 최소한의 리더십》은 바로 그 자리에서 리더의 역할을 다시 묻는다.
기술은 결론을 만들 수 있지만 선택과 책임까지 대신할 수는 없다
AI가 회사에 들어오면서 자료 조사와 분석, 보고서 작성은 훨씬 쉬워졌다. 누구나 일정 수준 이상의 결과물을 빠르게 만들어 낼 수 있고, 필요한 정보와 아이디어도 손쉽게 얻는다. 문제는 그다음이다. 쏟아지는 정보 가운데 무엇이 중요한지 가려내고, 수많은 선택지 가운데 하나를 고르고, 그 결과에 책임지는 일은 여전히 사람의 몫으로 남아 있다.
《AI 시대, 최소한의 리더십》은 바로 이 지점에서 리더의 역할을 다시 묻는다. AI가 잘하는 일을 굳이 사람이 붙들고 있을 필요는 없다. 대신 기술이 대신할 수 없는 일을 더 분명하게 붙잡아야 한다. 구성원이 무엇에 집중해야 하는지 정하고, 끝없는 검토에 선을 그어 결정하며, 그 결정이 조직 안에서 제대로 작동하도록 맥락을 전달하는 일이다.
그래서 이 책은 '어떻게 하면 AI를 더 잘 쓸 것인가'를 설명하는 책이 아니다. 오히려 AI가 기본값이 된 조직에서 사람이 어디까지 생각하고, 무엇을 판단하며, 무엇을 끝까지 책임져야 하는가에 대해 묻는다.
AI가 조직의 능력을 평준화시킬수록
차이를 만드는 것은 답이 아니라 판단이다
좋은 정보가 희소하던 시대에는 남보다 더 많이 아는 것이 경쟁력이었다. 더 많은 자료를 확보하고, 더 빨리 분석하고, 더 완성도 높은 보고서를 만드는 조직이 앞서갈 수 있었다. 개인의 경험과 숙련도 역시 결과물의 차이로 그대로 나타났다.
문제는 모두가 비슷한 도구를 사용하면 판단 역시 비슷해질 수 있다는 것이다. AI가 제시한 가장 그럴듯한 선택지를 반복해서 받아들이다 보면 어느 순간 자신의 결정인지 AI의 결정인지조차 흐려질 수 있다. 책은 이를 모든 리더의 결정이 조금씩 비슷해지는 '판단의 평균화'라는 문제로 바라본다.
이것은 조직에 새로운 문제를 던진다. 모두가 비슷한 도구를 쓰고 비슷한 답을 얻는다면 앞으로 조직의 차이는 어디에서 만들어지는가?
그러므로 앞으로 조직의 차이는 AI가 내놓은 답 자체보다 그 답을 어떻게 다루느냐에서 만들어진다. AI의 답을 그대로 실행하는 조직과 한 번 더 의심하는 조직, 숫자만 보는 조직과 그 숫자가 말하지 않는 것을 보는 조직, 결과만 평가하는 조직과 그 결과를 만든 판단의 과정을 보는 조직은 결국 다른 곳에 도착한다.
AI 시대의 경쟁력은 AI보다 더 많은 답을 만들어 내는 데 있지 않다. 같은 답에서 다른 가능성을 발견하고, 자기 조직의 맥락에 맞게 해석해 자신만의 선택을 만들어 내는 힘에 있다. 그리고 바로 그 지점에서 리더의 역할이 다시 중요해진다.
정보를 덜어내고, 결정하고, 맥락을 전달하라
AI 시대에 다시 중요해진 리더의 역할
AI 시대에는 리더의 역할도 달라져야 한다. 정보가 부족했던 시대에는 더 많은 자료와 지식을 제공하는 것이 중요했다. 하지만 이제 가장 부족한 자원은 정보가 아니라 사람의 주의다. 리더는 무엇을 더 보여줄 것인가보다 무엇을 보지 않아도 되는지 정하고, 무엇이 지금 가장 중요한 문제인지 선명하게 만들어야 한다. 책이 말하는 '더 주는 리더가 아니라 덜어 주는 리더'다.
결정하는 방식도 달라진다. AI는 더 많은 가능성을 보여주지만 어느 가능성을 선택할지는 대신 책임져 주지 않는다. 모든 정보를 확인할 때까지 기다리기보다 어느 시점에서 선을 긋고 실행할 것인지 정해야 한다. 또한 결정한 뒤에는 결론만 지시하는 것이 아니라 왜 그런 결정을 내렸는지 맥락까지 전달해야 한다. 그래야 구성원도 예상하지 못한 상황에서 스스로 판단할 수 있다.
평가의 기준 역시 달라져야 한다. AI가 누구에게나 매끄러운 결과물을 만들어 주는 시대에는 결과물만으로 사람의 실력을 판단하기 어렵다. 어떤 문제를 선택했는지, 무엇을 버렸는지, AI의 오류를 어떻게 발견했는지, 예상 밖의 상황에서 어떤 선택을 했는지까지 봐야 한다. 책은 이를 '완성된 접시보다 요리하는 모습을 보라'는 말로 설명한다.
더 나아가 AI가 신입사원의 초급 업무까지 대신하기 시작하면서 사람을 키우는 방식도 다시 설계해야 한다. 과거에는 작은 업무를 반복하고 실수하고 수정하면서 자연스럽게 판단력을 길렀지만, 이제 그 과정 자체가 사라질 수 있기 때문이다. 사람의 성장은 더 이상 '일하다 보면 저절로 이루어지는 것'이 아니라 리더가 의도적으로 기회를 만들어야 하는 일이 된다. AI가 실행의 많은 부분을 대신하면서 리더의 역할은 사라지는 것이 아니라 더 본질적인 몇 가지로 압축되고 있다.
더 많은 일을 직접 해내는 리더가 필요한 시대는 끝나고 있다. 이제 중요한 것은 AI가 대신할 수 없는 판단과 책임의 자리를 지키는 것이다. 《AI 시대, 최소한의 리더십》은 바로 그 자리에서 리더의 역할을 다시 묻는다.
목차
목차
들어가는 말
1부 생각을 외주 맡긴 시대
1장 읽지 않는 사람들
뇌는 읽기 위해 태어나지 않았다 | 이해를 상실한 사람들 | 돌아갈 수 없는 강
2장 생각은 언제 AI의 것이 되었나
생각의 주도권을 넘겨준 대가 | 블랙박스 인지와 인과관계의 실종 | 질문이 사라진 뇌에 들어선 생각의 공백 | 판단의 주권을 양도한 사람들
3장 진짜보다 강한 가짜
껍데기 자아의 탄생 | 도파민 하이웨이와 얕아지는 감정 | 진짜보다 더 진짜 같은 가짜
4장 정서적 카지노에 갇힌 사람들
정서적 카지노의 탄생 | 왜 하필 분노인가? | 분노로 돈을 버는 사람들 | 정서적 피로와 공감의 마비
2부 생각을 멈춘 조직
5장 속도가 보상이 된 시장
신뢰보다 중요해진 속도 | 판단은 어디로 갔는가? | 조급해진 기업
6장 액체 조직의 탄생
줄어든 대화 늘어난 보고 | 침묵이 가장 안전한 선택이 될 때 | 함께 일하지만 함께 있지 않는 사람들 | 결정 마비의 조직화
7장 이미지가 본질을 대체한 기업
숫자가 판단을 대신할 때 | 잘 보이는 기업 vs. 잘 작동하는 기업 | 껍데기 기업의 탄생
8장 호모 알고리즘
나는 알고리즘이 추천한 것을 욕망한다 | 운전대를 쥐고 있는 것은 누구인가? | 생각하는 집단과 반응하는 집단
3부 AI 시대의 리더십
9장 판단의 주도권을 되찾는 사람
우리가 양도한 것의 정체 | 5초를 지킨다는 것 | 혼자서는 지킬 수 없다 | 가장 작은 첫걸음 | 멈춤을 떠받치는 것들
10장 산만함은 이 시대의 기본값
게으름이라는 오진 | 덜어 내는 것이 보호다 | 레일이 기차를 달리게 한다 | 내일 아침의 다섯 줄
11장 결정의 유통기한
틀린 결정보다 비싼 것 | 그가 70퍼센트에서 끊은 이유 | 한 달짜리 결정 | 결정했다고 끝이 아니다
12장 결정의 통역
결론은 도착하지 않는다 | 내려보내는 통역 | 되돌려받는 통역 | 결정이 사라지지 않으려면 | 결과가 돌아올 때
13장 결과와 의미 사이
결과는 스스로 말하지 않는다 | 사실과 이야기를 갈라놓기 | 반대편을 세워 본다 | 좋은 결과가 가장 위험하다 | 결과가 돌아올 때
14장 도구 뒤의 사람
결과물이 사람을 가린다 | 냄비를 묻는다 | AI가 못하는 일에서 본다 | 요리하는 모습을 본다 | 평가가 사람을 만든다 | 요리사를 키운다는 것
15장 사람을 키우는 설계
판단이 자랄 기회가 없어졌다 | 먼저, 혼자 | 실행이 아니라 판단을 맡긴다 | 효율의 함정 | 막내의 1년
16장 데이터 너머의 고객
두꺼워진 자료, 흐려진 고객 | 물어도 안 나오는 이유 | 고객 옆에 앉아 본다 | 남의 눈을 빌린다 | 사람이 보고, AI가 합친다 | 데이터를 덮은 다음
17장 AI를 넘어 고객에게 닿는 길
사라진 검색창 | AI라는 첫 독자 | AI에 비친 우리 | 또렷한 진짜가 통한다 | 문지기를 건너뛰는 길 | 복제할 수 없는 것
18장 리더의 거울
자신을 본다는 것 | 판단이 뒤로 밀릴 때 | 세 개의 거울 | 흔들리는 사람, 흔들리지 않는 사람 | 다음 분기의 첫 1분
주석
1부 생각을 외주 맡긴 시대
1장 읽지 않는 사람들
뇌는 읽기 위해 태어나지 않았다 | 이해를 상실한 사람들 | 돌아갈 수 없는 강
2장 생각은 언제 AI의 것이 되었나
생각의 주도권을 넘겨준 대가 | 블랙박스 인지와 인과관계의 실종 | 질문이 사라진 뇌에 들어선 생각의 공백 | 판단의 주권을 양도한 사람들
3장 진짜보다 강한 가짜
껍데기 자아의 탄생 | 도파민 하이웨이와 얕아지는 감정 | 진짜보다 더 진짜 같은 가짜
4장 정서적 카지노에 갇힌 사람들
정서적 카지노의 탄생 | 왜 하필 분노인가? | 분노로 돈을 버는 사람들 | 정서적 피로와 공감의 마비
2부 생각을 멈춘 조직
5장 속도가 보상이 된 시장
신뢰보다 중요해진 속도 | 판단은 어디로 갔는가? | 조급해진 기업
6장 액체 조직의 탄생
줄어든 대화 늘어난 보고 | 침묵이 가장 안전한 선택이 될 때 | 함께 일하지만 함께 있지 않는 사람들 | 결정 마비의 조직화
7장 이미지가 본질을 대체한 기업
숫자가 판단을 대신할 때 | 잘 보이는 기업 vs. 잘 작동하는 기업 | 껍데기 기업의 탄생
8장 호모 알고리즘
나는 알고리즘이 추천한 것을 욕망한다 | 운전대를 쥐고 있는 것은 누구인가? | 생각하는 집단과 반응하는 집단
3부 AI 시대의 리더십
9장 판단의 주도권을 되찾는 사람
우리가 양도한 것의 정체 | 5초를 지킨다는 것 | 혼자서는 지킬 수 없다 | 가장 작은 첫걸음 | 멈춤을 떠받치는 것들
10장 산만함은 이 시대의 기본값
게으름이라는 오진 | 덜어 내는 것이 보호다 | 레일이 기차를 달리게 한다 | 내일 아침의 다섯 줄
11장 결정의 유통기한
틀린 결정보다 비싼 것 | 그가 70퍼센트에서 끊은 이유 | 한 달짜리 결정 | 결정했다고 끝이 아니다
12장 결정의 통역
결론은 도착하지 않는다 | 내려보내는 통역 | 되돌려받는 통역 | 결정이 사라지지 않으려면 | 결과가 돌아올 때
13장 결과와 의미 사이
결과는 스스로 말하지 않는다 | 사실과 이야기를 갈라놓기 | 반대편을 세워 본다 | 좋은 결과가 가장 위험하다 | 결과가 돌아올 때
14장 도구 뒤의 사람
결과물이 사람을 가린다 | 냄비를 묻는다 | AI가 못하는 일에서 본다 | 요리하는 모습을 본다 | 평가가 사람을 만든다 | 요리사를 키운다는 것
15장 사람을 키우는 설계
판단이 자랄 기회가 없어졌다 | 먼저, 혼자 | 실행이 아니라 판단을 맡긴다 | 효율의 함정 | 막내의 1년
16장 데이터 너머의 고객
두꺼워진 자료, 흐려진 고객 | 물어도 안 나오는 이유 | 고객 옆에 앉아 본다 | 남의 눈을 빌린다 | 사람이 보고, AI가 합친다 | 데이터를 덮은 다음
17장 AI를 넘어 고객에게 닿는 길
사라진 검색창 | AI라는 첫 독자 | AI에 비친 우리 | 또렷한 진짜가 통한다 | 문지기를 건너뛰는 길 | 복제할 수 없는 것
18장 리더의 거울
자신을 본다는 것 | 판단이 뒤로 밀릴 때 | 세 개의 거울 | 흔들리는 사람, 흔들리지 않는 사람 | 다음 분기의 첫 1분
주석
저자
저자
이우창 서울대학교 공대에서 학사, 석사, 박사 학위를 받았고, 토론토의 슐릭비즈니스스쿨에서 MBA를 마쳤다. 현대중공업에서 직장 생활을 시작했으며, 캐나다 유학 이후에는 컨설팅회사들을 거치며 기업의 전략을 수립하고 혁신을 이끄는 작업을 수행해 왔다. 현재는 HSG휴먼솔루션그룹에서 기업체 임원과 CEO를 대상으로 강의와 코칭을 하고 있다.
평소 공학도로서 갖고 있던 AI에 대한 관심은, 경영을 연구하면서 새로운 질문으로 이어졌다. AI는 사람들의 일하는 방식과 조직문화를 어떻게 바꾸고 있으며, 리더는 이 변화에 무엇으로 응답해야 하는가? 이 책은 이 질문에 대한 저자 나름의 답이다.
지은 책으로는 《일상의 경영학》, 《세상 모든 CEO가 묻고 싶은 질문들(공저)》, 《우리는 그들을 신화라 부른다(공저)》가 있으며, 옮긴 책으로는 《아웃사이더》가 있다.
평소 공학도로서 갖고 있던 AI에 대한 관심은, 경영을 연구하면서 새로운 질문으로 이어졌다. AI는 사람들의 일하는 방식과 조직문화를 어떻게 바꾸고 있으며, 리더는 이 변화에 무엇으로 응답해야 하는가? 이 책은 이 질문에 대한 저자 나름의 답이다.
지은 책으로는 《일상의 경영학》, 《세상 모든 CEO가 묻고 싶은 질문들(공저)》, 《우리는 그들을 신화라 부른다(공저)》가 있으며, 옮긴 책으로는 《아웃사이더》가 있다.
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