AI를 업무에 활용하다 보면 예전보다 직접 작성하는 일이 줄어듭니다.
회의 내용을 정리해 달라고 할 수도 있고, 보고서 초안을 만들거나 자료를 요약해 달라고 할 수도 있습니다.
필요한 내용을 AI에게 설명하고 결과를 받은 뒤 수정하면 되니 업무가 훨씬 간단해진 것처럼 느껴집니다.
그런데 AI를 많이 사용할수록 오히려 업무 기록이 더 중요해지는 경우가 있습니다.
왜 그럴까요?
AI가 결과를 만들어주는 것과 그 결과가 만들어진 업무 맥락을 남겨두는 것은 다른 일이기 때문입니다.
AI가 일을 대신하면 기록도 필요 없을까?
예전에는 업무를 직접 처리하면서 자연스럽게 기록이 남았습니다.
보고서를 작성하면서 관련 자료를 정리하고, 회의 내용을 문서로 남기고, 수정한 내용을 파일에 반영했습니다.
하지만 AI를 활용하면 과정이 달라집니다.
AI에게 자료를 전달하고,
“이 내용을 바탕으로 보고서 초안을 만들어줘.”
라고 요청하면 어느 정도 완성된 결과가 바로 나옵니다.
문제는 며칠 뒤 다시 이 업무를 보게 되었을 때입니다.
왜 이런 방향으로 작성했는지,
어떤 자료를 참고했는지,
어떤 부분을 수정했는지,
아직 결정하지 않은 내용은 무엇인지가 남아 있지 않을 수 있습니다.
결과물은 있는데 업무의 맥락이 없는 상황이 생기는 것입니다.
결과보다 맥락이 중요할 때가 있다
AI에게 업무를 맡길수록 모든 과정을 기록할 필요는 없습니다.
중요한 것은 나중에 다시 업무를 이어갈 때 필요한 정보를 남기는 것입니다.
예를 들어 어떤 제안서를 작성했다고 해보겠습니다.
최종 제안서만 저장해 놓으면 문서는 남아 있습니다.
하지만 다음과 같은 내용이 없다면 업무를 다시 시작할 때 처음부터 상황을 파악해야 할 수 있습니다.
- 왜 이 방향으로 작성했는지
- 어떤 조건을 고려했는지
- 어떤 대안을 검토했는지
- 아직 결정하지 않은 내용은 무엇인지
- 다음에 확인해야 할 것은 무엇인지
AI가 초안을 만드는 데 도움을 줄수록 이런 판단의 맥락은 사람이 따로 남겨둘 필요가 있습니다.
AI가 결과물을 만들어주는 것과 업무의 이유까지 자동으로 관리해주는 것은 같은 일이 아니기 때문입니다.
AI와 함께 일할수록 무엇을 남겨야 할까?
그렇다면 모든 AI 대화를 저장해야 할까요?
그럴 필요는 없습니다.
오히려 중요한 것은 다음 업무에 필요한 정보만 남기는 것입니다.
1. 결정한 내용
무엇을 결정했는지 남겨두는 것이 좋습니다.
예를 들어
“이번 제안서는 A안을 기준으로 작성하기로 함.”
처럼 최종적으로 정해진 내용을 기록합니다.
2. 결정한 이유
결과만 남기면 나중에 왜 그렇게 결정했는지 알기 어려울 수 있습니다.
예를 들어
“A안은 비용은 높지만 일정 조건을 만족하기 때문에 선택함.”
처럼 결정의 이유를 함께 남겨두면 이후 상황이 바뀌었을 때 다시 판단하기도 쉬워집니다.
3. 참고한 자료
AI에게 자료를 정리해 달라고 했다면 어떤 자료를 바탕으로 판단했는지도 남겨두는 것이 좋습니다.
특히 숫자나 정책, 계약 조건처럼 나중에 다시 확인해야 하는 정보라면 원본 자료의 위치를 함께 기록해 두는 것이 도움이 됩니다.
4. 아직 해결되지 않은 내용
업무 기록에서 의외로 중요한 부분입니다.
모든 일이 끝난 것처럼 기록하면 다음 사람이 이미 결정된 내용으로 오해할 수 있습니다.
예를 들어
“거래처 일정은 아직 확인 필요”
처럼 남겨두면 다음 단계가 무엇인지 바로 알 수 있습니다.
5. 다음에 할 일
마지막으로 다음 행동을 남겨두면 업무를 다시 시작하기 쉬워집니다.
“금요일까지 A자료 확인 후 제안서 수정.”
이 정도만 있어도 며칠 뒤 업무를 다시 열었을 때 어디서부터 시작해야 할지 훨씬 분명해집니다.
AI 대화를 전부 기록할 필요는 없다
AI를 많이 사용하다 보면 대화 내용 자체를 모두 저장하고 싶어질 수도 있습니다.
하지만 대화가 길어질수록 필요한 정보를 다시 찾는 것도 일이 됩니다.
예를 들어 AI에게 문장 표현을 여러 번 수정해 달라고 요청한 대화까지 전부 보관할 필요는 없습니다.
중요한 것은 업무에 영향을 주는 결정과 근거를 별도로 정리하는 것입니다.
AI와 나눈 대화는 작업 과정이고,
업무 기록은 그 과정에서 나중에도 필요한 맥락과 정보를 남겨놓은 것이라고 생각하면 이해하기 쉽습니다.
AI가 기억해주면 괜찮지 않을까?
AI 서비스에 따라 이전 대화나 프로젝트의 내용을 이어서 활용할 수 있는 기능도 있습니다.
하지만 AI가 이전 내용을 참고할 수 있다는 것과 업무 기록이 정리되어 있다는 것은 다릅니다.
업무를 다른 사람에게 넘겨야 할 수도 있고,
몇 달 뒤 다시 확인해야 할 수도 있습니다.
또 다른 AI나 새로운 도구를 사용하게 될 수도 있습니다.
이때 필요한 것은 특정 AI가 알고 있는 대화 내용이 아니라 사람이 읽어도 이해할 수 있는 업무 기록입니다.
그래서 AI를 많이 사용할수록 오히려 사람이 관리해야 할 기록의 역할이 달라질 수 있습니다.
AI 시대의 업무 기록은 무엇이 달라질까?
AI를 사용하기 전에는 업무 기록을 주로 나중에 다시 보기 위한 자료라고 생각했다면,
AI를 활용하는 환경에서는 기록이 AI와 사람이 업무를 이어가기 위한 근거 자료가 될 수도 있습니다.
예를 들어
“지난번에 뭘 했지?”
에서 끝나는 것이 아니라,
“무엇을 결정했고, 왜 그렇게 결정했으며, 다음에는 무엇을 해야 하지?”
를 바로 확인할 수 있어야 합니다.
이렇게 생각하면 업무 기록을 많이 남기는 것보다 다시 업무를 시작할 수 있을 만큼 남기는 것이 더 중요해집니다.
모든 업무에 기록이 필요한 것은 아니다
그렇다고 모든 업무를 꼼꼼하게 기록해야 한다는 뜻은 아닙니다.
간단한 문장을 수정하거나 일회성으로 정보를 정리하는 작업까지 별도로 기록할 필요는 없습니다.
반면 다음과 같은 업무라면 기록의 중요성이 커질 수 있습니다.
- 여러 사람이 함께 진행하는 업무
- 시간이 오래 걸리는 프로젝트
- 중요한 의사결정이 포함된 업무
- 담당자가 바뀔 수 있는 업무
- 나중에 다시 확인해야 하는 업무
이런 업무에서는 최종 결과물만 남기는 것보다 결정 내용과 다음 단계까지 함께 기록하는 것이 도움이 됩니다.
마무리
AI를 사용하면 업무 결과를 만드는 시간은 줄어들 수 있습니다.
하지만 업무가 빨라진다고 해서 업무의 근거까지 자동으로 남는 것은 아닙니다.
오히려 AI에게 초안 작성이나 자료 정리 같은 일을 많이 맡길수록
무엇을 결정했는지, 왜 결정했는지, 무엇이 남아 있는지
를 사람이 정리해 두는 것이 중요해질 수 있습니다.
AI에게 일을 많이 맡긴다고 해서 사람이 기록할 일이 없어지는 것은 아닙니다.
어쩌면 AI가 많은 일을 대신해줄수록 사람에게 필요한 기록은 작업 과정 전체가 아니라 중요한 판단과 근거를 남기는 기록으로 바뀌는 것일지도 모릅니다.
AI를 잘 활용하는 것만큼,
AI와 함께 이어서 일할 수 있도록 업무의 맥락을 남겨두는 것.
이것 역시 AI 시대에 필요한 업무 방식 중 하나가 아닐까요?