AI 동료와 현명하게 일하는 3가지 방법

기업이 AI를 도입하려는 이유는 다음 3가지로 구분할 수 있다.

첫째, 기존 워크플로우나 업무에 AI를 적용하여 효율성 제고와 자동화를 도입하는 경우, 둘째, AI를 통해 차별화된 고객가치 창출에 영향을 미쳐 기존 사업의 매출 성장을 도모하는 경우, 셋째, AI로 새로운 제품/서비스나 비즈니스 모델을 창출하려는 경우다.

문제는 기업에서 진행하는 AI 프로젝트 대부분이 첫번째 이유에 머물고 있다는 점이다. AI는 내부 프로세스의 효율성을 높이는데 기여하지만 이러한 결과가 바로 고객가치 증가나 시장확대로 연결되지는 않는다. 자동화로 업무생산성은 향상됐지만 결과물이 고객과 시장에 실질적인 영향을 미치지 못하기 때문이다.

진정한 AI 도입의 효과는 고객가치 창출과 새로운 비즈니스 모델 창출에 기여했을 때 유의미한 효과를 발휘한다. AI가 차별화된 고객가치 창출이나 비즈니스 모델 자체에 영향을 주지 못하면AI를 도입해도 기존과 달라진 것이 없다. 결국 AI 도입은 기술의 문제가 아니라 조직 전반의 리더십과 전략, 비즈니스 모델의 문제이다. 2~3개월내에 가능성을 확인할 수 있는 PoC를 하는 것이 시작일 수는 있으나, 이를 통해 가시적인 성과를 기대하는 것은 무리다.

결국 AI 시대에 진정한 차별화 요소는 결국 인간적인 리더십이며, AI는 모든 기업이 활용할 수 있기에 리더의 공감능력, 윤리의식, 창의성 등이 조직 문화를 주도하는 핵심이다. 많은 조직이 AI 구현을 기술 과제로만 여기기 쉽지만, 리더의 역할은 AI 기술 전문가가 되는 것이 아니라 AI를 통해 성장 비전을 제시하는 것이다. 좋은 리더는 수치보다 사람을 보고, 정답보다 맥락을 읽고, 위기 속에서도 사람들을 믿고 함께 가는 힘이 있다.

이건 AI가 쉽게 따라올 수 없는 영역이다. 실제 일선 경영자들은 “AI 혁신이 쏟아질수록 사람 중심 리더십(신뢰 형성, 팀 동기부여, 목적 공유)이 더욱 가치있다”고 말하고 있다. AI 시대에 요구되는 리더십은 기술과 인간미의 결합으로, AI가 제공하는 데이터·통찰와 리더의 비전·가치관을 접목해 사람들을 이끌어가는 새로운 리더십 패러다임인 것이다.

"The only correct answer to the question how do you use AI is I don't I don't use AI I work with it."  - AI를 어떻게 사용하느냐는 질문에 대한 유일하게 올바른 대답은 '사용하지 않는다. 함께 일한다 (work with)'는 것입니다. - 스탠퍼드대 제레미 어틀리(Jeremy Utley) 교수

스탠퍼드 대학의 제레미 어틀리(Jeremy Utley)교수는 "AI 시대의 창의력 훈련 및 협업 방식의 변화"라는 강연과 하버드비즈니스리뷰 2024년 3/4월호에 기고한 <Don’t Let Gen AI Limit Your Team’s Creativity>에서 AI 시대에 개인과 조직이 AI와 협업하고 창의력을 발휘하는 방법에 대한 핵심 인사이트를 소개하였다.

그는 스탠퍼드대 D스쿨에 재직중이며 지난 15년간 창의력, 혁신, 기업가 정신 분야를 가르쳐왔으며, 현재는 일반인들이 생성형 AI와 효과적으로 협업하는 방법을 연구하고 있다. 어틀리 교수는 AI와 생산적인 협업을 가로막는 가장 큰 장벽중 하나는 사람들이 AI를 사용하는 방식에 대한 잘못된 이해라고 지적한다. 그는 사람들이 AI를 단순한 '도구'(tool)가 아닌 '팀원'(teammate)으로 인지해야 한다고 강조하면서 AI 시대에 필요한 창의력과 생산성 향상을 위해 기존의 익숙한 기술 사용 방식에서 벗어나 AI를 '팀원'으로 인식하고 적극적으로 협력하는 태도가 중요하다고 강조한다.

이제 ChatGPT나 Gemini가 다양한 아이디어를 쏟아내는 능력을 의심하는 사람은 없다. 그러나 이런 아이디어들이 실제로 쓸모가 있을까? 최근 실제 실험에서 창의적인 문제 해결 과제에 참여한 팀들은 AI의 도움을 받아 다소 향상된 성과를 보였지만, 일부는 오히려 성과가 떨어지기도 했다. 리더십 개발 기업 GeoLab의 CEO인 키안 고하르는 "사람들이 생성형 AI, 문제 해결, 창의적 사고에 대해 흔히 갖는 오해가 오히려 AI를 잘못 사용하게 만들며, AI 없이 작업한 것보다 결과가 나빠지기도 한다"고 지적한다.

연구자들은 유럽과 미국의 기업에 근무하는 직장인 60명을 대상으로 실제 회사가 직면한 비즈니스 문제(예: 사내 교육 콘텐츠 개발, 특정 제품의 B2B 영업 확대 등)를 해결하는 과제를 수행했다. 참가자들은 2개의 팀으로 나뉘어 문제 해결 아이디어를 도출했다. 이 중 통제 그룹은 AI의 도움 없이 진행하였고, 실험 그룹은 ChatGPT를 활용할 수 있도록 했다. 실습은 90분 동안 진행됐으며 개인 아이디어 작성 후에 팀 브레인스토밍을 실시하였다. 아이디어는 각 문제의 ‘오너’(실행 책임자)가 평가했는데 오너들은 어떤 아이디어가 사람이 참여한 결과인지, AI가 참여했는지를 모르는 상태에서 A등급(매우 우수)부터 D등급(추진 불가)으로 4단계로 점수를 매겼다.

연구팀은 AI 활용 팀이 훨씬 더 많고 뛰어난 아이디어를 낼 것으로 기대했으나 실험 결과는 예상과 달랐다. 일단 양에서는 AI를 사용한 실험그룹은 통제 그룹보다 8% 더 많은 아이디어를 만들어냈다. 반면 실험 그룹이 제시한 아이디어는 통제 그룹이 제시한 아이디어보다 D 등급은7% 더 적게 받았지만, B 등급(“흥미롭지만 추가 개발 필요”)은 8% 더 많이 받았고 C 등급(“상당한 개발 필요”)은 거의 동일한 비율이었다. 가장 놀라운 것은 AI를 활용한 실험 그룹이 그렇지 않은 통제 그룹보다 A 등급("매우 우수한 아이디어")을 2% 더 적게 받았다는 점이다.

연구 결과를 분석하면 “생성형 AI는 형편없는 아이디어를 줄이는 데는 도움을 줬지만, 동시에 평범한 아이디어만 더 많이 낳는 결과를 가져온 것이다. 연습 전후로 실시한 설문조사에 따르면, AI를 사용한 팀은 그렇지 않은 팀보다 문제 해결 능력에 대해 훨씬 더 높은 자신감을 보였는데 결과는 이러한 자신감이 상당 부분 잘못된 것임을 시사한다. 고하르와 어틀리는 본 실험을 통해 다음과 같은 실질적인 AI 활용 전략을 다음과 제시한다.

• 문제를 보다 구체적으로 정의하라

생성형 AI는 확률적으로 “가장 평균적인 답”을 도출한다. 막연한 질문, 예를 들어 “고객 만족도를 어떻게 높일까?”보다는 “우리 고객 여정 중 온보딩 단계에서 이탈률이 높다. 이 단계를 개선해 이탈률을 10%로 줄이려면?”과 같은 정확한 문제 정의가 더 효과적이다. 기업에선는 팀이 AI 도구를 사용하기 전에 가능한 한 많은 세부사항을 포함한 매우 구체적인 문제 진술을 작성하도록 가르쳐야 한다. 고하르는 “사람들은 AI가 마치 예언자처럼, 그냥 연결만 하면 해결책을 줄 것이라고 기대한다. ChatGPT에게 문제를 알아서 해결해 달라고 요청한 팀은 미미한 결과를 얻었다"고 말했다.

• AI 사용 전, 개인 브레인스토밍 시간을 가져라

AI는 이미 존재하는 정보와 패턴을 기반으로 ‘가능성이 높은 평균적인 답’을 제시하는 데 강점이 있다. 반면, 전혀 새로운 시각이나 독창적인 발상은 인간의 경험, 감정, 직관에서 시작되는 경우가 많다. 따라서 본격적으로 AI를 활용하기 전에 최소 15~30분 정도는 혼자 아이디어를 고민하는 ‘사전 숙성 단계’를 반드시 거쳐야 한다.

이 단계에서의 핵심은 외부 자극 없이 문제를 스스로 해석하고 다양한 가설을 설정해 보는 것이다. 팀의 의견이나 AI가 제공하는 초기 솔루션에 노출되지 않으면, 기존 틀에 제한되지 않은 보다 창의적인 아이디어를 떠올릴 수 있다. 예를 들어 “온보딩 단계 이탈률 10% 감소”라는 목표를 두고도, 누군가는 UI 개선을 떠올리고, 다른 사람은 웰컴 메시지의 언어적 공감 요소를 떠올릴 수 있다. 이런 다양한 시도 가능한 방향성은 개인 브레인스토밍을 통해서만 확보된다. 또한 이 과정을 통해 “AI에게 무엇을 질문해야 할지”에 대한 감도가 높아진다. 즉, AI를 단순히 ‘답을 주는 도구’로 대하는 것이 아니라, 자신의 생각을 검증하거나 확장하기 위한 파트너로 활용하게 된다. 이는 곧 AI 활용의 성과를 좌우하는 태도의 차이로 이어진다.

• AI를 철저히 학습시키고 많은 대화를 주고받아라

AI는 조직 내부 맥락을 모른다. 기존 성과/실패 사례, 고객 특성, 업계 기준 등 최대한 많은 관련 데이터를 입력해야 제대로 된 결과도출이 가능하다. 그리고 AI가 처음 제시한 답변을 바로 받아들이지 말고, 지속적으로 후속 질문을 던지며 반복 개선해야 더 창의적인 해답 도출이 가능하다.

결국 AI 시대의 리더십은 인간을 대체하는 것이 아니라 인간의 능력을 증강하고 확장하는 방향으로 발전하고 있으며 인간과 AI의 새로운 관계는 상호 보완적 파트너십에 기반해야 한다. 인간은 창의성, 감정 지능, 윤리적 판단력에서 고유한 강점을 유지하며, AI는 데이터 처리, 패턴 인식, 예측 분석에서 탁월한 능력을 발휘하기에 리더는 이 두 영역의 시너지를 극대화하는 방법을 이해하고 실행할 수 있어야 한다.

글: 투이컨설팅 디지털연구소