이제 AI 활용은 혁신 부서나 디지털 부서의 일이 아니다. 영업팀은 AI를 활용해 고객사에 보낼 메일을 다듬고, 인사팀은 교육 안내문을 만들고, 전략팀은 시장 자료를 요약한다. 회계팀은 보고서 초안을 잡고, 마케팅팀은 카피 후보를 뽑는다. AI는 특정 직무의 도구가 아니라 사무직의 공통 문구류가 되고 있다. 검색창보다 AI 채팅창을 먼저 여는 모습이 이제는 낯설지 않다. 팀 회의에서는 “이거 AI로 한번 돌려봤어?”라는 말이 자연스럽게 나온다. 이제 중요한 것은 업무마다 AI가 도움이 되는 지점을 판단하는 일이다. 어떤 일을 맡기고, 무엇을 직접 확인하며, 결과를 어떻게 검토할지가 성과를 가른다. 같은 AI를 써도 왜 누구는 일이 줄고 누구는 일이 늘어나는가?
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입력창 앞의 몇 분. AI를 잘 쓰는 사람들은 그 짧은 시간에 무엇을 했기에 다른 결과를 만들어냈을까? AI를 잘 쓰는 사람들은 그 시간에 대단한 것을 하지 않았다. 프롬프트를 미리 짜둔 것도, 특별한 명령어를 외운 것도 아니다. 그들이 한 일은 단순했다. 무엇을 만들 것인가, 누가 읽을 것인가, 무엇을 먼저 정해야 하는가를 생각한 것뿐이다. 프롤로그에서 살펴본 연수원에서도 결과물이 눈에 띄었던 사람들의 답은 비슷했다. 한 사람은 “상무님이 회의에서 늘 ROI의 근거를 물으셔서, 그 질문을 먼저 떠올렸다”라고 했다. 또 다른 사람은 노트북을 열기 전 포스트잇에 세 줄을 적었다.
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그렇다면 “프롬프트 잘 쓰는 법을 배우면 되지 않는가?”라는 질문은 어떤가? 이 역시 순서가 뒤집혀 있다. 프롬프트 작성법부터 배우는 것은 요리를 모르는 사람이 레시피 앱 사용법부터 익히는 것과 같다. 앱을 아무리 잘 다뤄도 오늘 누구에게 어떤 음식을 차릴지 모르면 소용이 없다. 아이에게 먹일 음식인지, 손님에게 낼 음식인지에 따라 재료도 조리법도 달라지기 때문이다. “역할을 부여하라”, “맥락을 제공하라” 같은 기법은 유용하지만, 그 전에 판단이 필요하다. 왜 그 역할이어야 하는가? 어떤 맥락이 중요하며, 결과물을 읽을 사람에게 맞는 형식은 무엇인가?
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조직 차원에서도 AI 관련한 원칙이 필요하다. 어떤 문서는 AI 초안을 그대로 써도 되는지, 어떤 문서는 반드시 사람이 검토해야 하는지, 어떤 정보는 AI에게 입력하면 안 되는지 정해야 한다. AI 활용이 늘어날수록 개인의 문해력뿐 아니라 팀의 문해력도 중요해진다. ‘고객이 접근 가능한 숫자는 반드시 원 출처를 확인한다’, ‘외부 인용문은 원문 대조 없이 쓰지 않는다’, ‘법무·인사·재무 문서는 AI 초안을 참고만 하고 최종 판단은 담당자가 한다’ 같은 최소한의 규칙이 팀마다 있어야 한다. 이는 AI 사용을 막기 위한 것이 아니다. 도로에서도 가드레일이 있어야 안심하고 속도를 낼 수 있듯이, 오히려 AI를 더 안전하게 쓰기 위한 장치다.
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좋은 팀장은 후배에게 “알아서 보고서 써와”라고 말하지 않는다. “먼저 문제를 세 가지로 정리해봐”, “상무가 물을 질문을 예상해보자”, “목차부터 가져와, 본문은 그다음에”, “이 숫자는 출처 확인하고, 이 문장은 더 구체적으로”라고 말한다. AI에게도 이 방식은 유용하다. AI를 활용해 일한다고 해서 생각할 일이 줄어드는 것은 아니다. 오히려 더 많이 생각하고 더 자주 판단해야 한다. 빈 화면 앞에서 혼자 오래 버티는 대신 AI가 던진 초안을 보고 판단하고, 막연히 고민하는 대신 질문을 쪼개고 순서를 만든다. 이것이 프롬프트 문해력이 실제 업무에서 작동하는 방식이다.
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기획서는 아직 벌어지지 않은 일을 다룬다. 이 사업이 성공할지, 고객이 반응할지, 예상한 만큼 매출이 나올지는 아직 확실히 알 수 없다. 시장 규모나 고객 데이터처럼 판단의 근거가 되는 자료가 있겠지만, 그것만으로 미래의 결과를 확신할 수는 없다. 결국 기획서가 파는 것은 사실이 아니라 가능성이다. ‘이 선택을 하면 이런 결과를 만들 수 있다’는 미래에 대한 약속인 셈이다.
AI에게 기획서를 맡길 때 문제가 생기는 것도 바로 이 지점이다.
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이 지점에서 AI의 한계가 드러난다. AI는 ‘정중한 메일’을 요청받으면 대체로 가장 안전하고 격식 있는 문장을 내놓는다. 문법적으로 완벽하고, 누구에게 보내도 실례가 되지 않는 메일이다. 그러나 그 ‘누구에게 보내도 되는’ 특성이 바로 문제다. 2년을 함께 일한 협력사에게도, 오늘 처음 연락하는 곳에게도 똑같은 메일을 제안한다. AI는 사용자와 상대의 관계를 모르기 때문이다. 담당자와 어제 통화를 했는지, 지난번에 이미 무리한 부탁을 한 적이 있는지, 이번 지연이 처음인지 세 번째인지도 모른다. 이러한 맥락은 사용자의 머릿속에만 있다.
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수정 전 회의록과 수정 후 회의록은 같은 녹취를 바탕으로 만들어졌다. 그러나 사흘 뒤에 열어봤을 때의 쓸모가 전혀 다르다. 수정 전에는 여덟 가지 항목을 비슷한 무게로 나열해 무엇이 결정이고 무엇이 남은 일인지 알 수 없다. 반면 수정 후 회의록에서는 세 가지가 한눈에 보인다. 무엇이 확정됐는지(결정 사항), 누가 무엇을 언제까지 하는지(실행 항목), 무엇이 아직 안 끝났는지(미결 사항). 회의에 없던 사람도, 사흘 뒤의 나도 이 회의록만 보면 무엇을 해야 하는지 바로 알 수 있다.
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가장 흔한 거짓말은 세로축을 조작하는 경우다. 매출이 100에서 103으로 늘었을 경우, 그래프의 세로축을 0부터 시작하면 거의 평평해 변화가 별로 없어 보이지만, 세로축을 99부터 시작하면 가파른 상승세처럼 보인다. 3퍼센트 증가했다는 사실은 달라지지 않는데, 그래프만 보면 엄청난 성장이 일어난 것처럼 느껴질 수 있다. 그렇다고 모든 그래프의 세로축을 0에서 시작해야 하는 것은 아니다. 작은 변화를 자세히 살펴보는 것이 목적이라면 축의 범위를 좁히는 편이 유용할 때도 있다. 문제는 시각적으로 보이는 변화의 크기와 실제 변화의 크기를 혼동할 때 생긴다.
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AI에게 제안서 작성을 맡기기 전에 생각해야 할 것이 한 가지 더 있다. 우리가 제안서를 건네는 상대는 고객사 담당자 한 사람이다. 하지만 그 담당자가 혼자 도입을 결정하는 경우는 드물다. 담당자는 우리 제안서를 받아, 자기 회사 안에서 다시 누군가를 설득해야 한다. 구매팀에는 비용을, 현업 부서에는 효용을, 임원에게는 도입의 명분을 설명해야 한다. 즉 우리의 제안서는 담당자를 설득하는 문서인 동시에, 그 담당자가 자기 조직을 설득할 때 활용하는 무기가 된다.
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