AI를 사용하면 문서나 자료를 만드는 시간이 줄어듭니다.
보고서 초안을 만들거나 자료를 정리하고, 회의에 사용할 내용을 준비하는 일도 AI의 도움을 받을 수 있습니다.
혼자 참고하는 자료라면 필요한 부분을 확인한 뒤 활용할 수 있습니다.
그런데 이 결과물을 다른 사람에게 전달하는 순간 이야기가 조금 달라집니다.
상사에게 보고하거나 팀원에게 공유하거나, 고객에게 안내하는 자료라면 누가 만들었는지만큼이나 누가 그 내용을 이해하고 전달하는지도 중요해질 수 있기 때문입니다.
AI가 작성한 내용에 문제가 생겼을 때 “AI가 그렇게 작성했습니다”라고 설명하는 것만으로는 업무상 필요한 설명이 되지 않을 수 있습니다.
결국 그 자료를 사용해 판단하거나 행동한 사람에게 설명해야 할 수도 있습니다.
그래서 AI를 업무에 활용할수록 결과물을 만드는 방법뿐 아니라 그 결과물을 다른 사람에게 전달할 때 무엇을 확인하고 설명해야 하는지도 생각할 필요가 있습니다.
공유하는 결과물은 내가 설명할 수 있어야 한다
예를 들어 회의에 사용할 보고서를 AI에게 작성하도록 했다고 생각해보겠습니다.
AI는 자료를 바탕으로 보고서의 내용과 표까지 만들어줬습니다.
문서 자체는 꽤 그럴듯합니다.
그래서 그대로 팀에 공유했습니다.
그런데 회의에서 누군가 이런 질문을 합니다.
“이 수치는 어디에서 나온 건가요?”
“왜 이렇게 정리한 건가요?”
“이 내용은 어떤 기준으로 넣은 건가요?”
이때 AI가 작성했다는 사실은 질문에 대한 답이 되지 않습니다.
결과물을 전달한 사람이 그 내용을 설명할 수 있어야 하기 때문입니다.
물론 모든 숫자와 문장을 처음부터 직접 만들 필요는 없습니다.
하지만 적어도 중요한 내용이 무엇인지, 어떤 자료를 바탕으로 만들어졌는지, 왜 이 결과물을 사용했는지는 알고 있어야 합니다.
AI가 업무의 일부를 대신할수록 사람의 역할은 문서를 직접 작성하는 것에서 결과물을 이해하고 설명하는 쪽으로 달라질 수 있습니다.
공유할수록 확인해야 할 범위가 달라진다
혼자 참고하는 메모와 외부에 전달하는 자료는 같은 기준으로 볼 필요가 없습니다.
예를 들어 혼자 아이디어를 정리하기 위해 AI에게 받은 내용이라면 일부 표현이 어색하거나 정확하지 않아도 큰 문제가 아닐 수 있습니다.
하지만 고객에게 전달할 안내문이라면 작은 오류도 문제가 될 수 있습니다.
팀에서 의사결정에 사용하는 자료라면 숫자 하나가 잘못되어도 결과에 영향을 줄 수 있습니다.
따라서 AI를 사용했다는 사실 자체보다 그 결과물이 어디에 사용되는지를 먼저 생각하는 것이 중요합니다.
예를 들어
- 개인적으로 참고하는 메모
- 팀 내부에서 공유하는 자료
- 의사결정에 사용하는 보고서
- 고객에게 전달하는 문서
는 같은 AI 결과물이라도 확인해야 할 수준이 달라질 수 있습니다.
AI가 만들어준 결과물을 모두 똑같은 방식으로 확인하는 것보다 사용되는 장소와 영향의 크기에 따라 확인 범위를 정하는 것이 현실적인 방법입니다.
중요한 내용은 직접 이해해야 한다
AI에게 일을 맡겼을 때 가장 조심해야 하는 순간은 결과물이 너무 자연스럽게 만들어졌을 때일 수도 있습니다.
문장이 자연스럽고 표도 깔끔하게 정리되어 있으면 내용을 충분히 이해하지 않은 채 공유하기 쉽기 때문입니다.
특히 내가 직접 조사하지 않은 내용이 들어 있다면 더 그렇습니다.
예를 들어 AI가 여러 자료를 정리해서 보고서를 만들어줬는데, 그 안에 내가 잘 모르는 수치나 판단이 포함되어 있을 수 있습니다.
이때 문서의 형식만 확인하고 전달하면 나중에 질문을 받았을 때 설명하기 어려워집니다.
그래서 다른 사람에게 전달할 결과물이라면 적어도 내가 설명해야 할 핵심 내용은 직접 이해하고 있어야 합니다.
AI가 만들어준 문장을 외우라는 의미는 아닙니다.
왜 이런 내용이 들어갔는지, 중요한 숫자가 무엇인지, 어떤 판단을 바탕으로 작성되었는지를 알고 있으면 됩니다.
결국 AI를 사용하는 것은 업무를 대신하는 것과 조금 다릅니다.
작성 과정의 일부를 AI에게 맡기는 대신, 결과물에 대한 이해는 사람이 가지고 있어야 하는 것입니다.
AI에게 맡길수록 사람의 판단이 중요해진다
이렇게 보면 AI를 업무에 활용할수록 사람의 역할이 없어지는 것과는 조금 다른 방향으로 갈 수 있습니다.
예전에는 직접 자료를 찾고 내용을 정리하고 문서를 작성하는 데 많은 시간이 필요했습니다.
AI를 사용하면 이 과정의 상당 부분을 줄일 수 있습니다.
그 대신 사람은 만들어진 결과물을 가지고 무엇을 전달할지, 누구에게 전달할지, 어디까지 설명할지를 판단하는 역할을 맡게 됩니다.
예를 들어 AI에게 회의 자료의 초안을 맡겼다면 사람은 회의에서 중요한 내용을 설명해야 합니다.
고객 안내문을 AI에게 작성하게 했다면 고객이 추가로 질문했을 때 그 내용을 설명할 수 있어야 합니다.
자료 정리를 AI에게 맡겼다면 그 자료를 바탕으로 어떤 결정을 내릴지는 사람이 판단해야 합니다.
AI에게 작성이나 정리 같은 일을 맡길수록 사람의 역할은 결과물을 직접 만드는 것에서 검토하고 판단하고 설명하는 쪽으로 이동할 수 있습니다.
공유하기 전에 설명할 수 있는지 확인한다
그래서 AI를 사용해 만든 결과물을 다른 사람에게 전달하기 전에는 한 가지를 생각해볼 수 있습니다.
“이 자료에 대해 누군가 질문했을 때 내가 설명할 수 있는가?”
모든 내용을 완벽하게 알고 있어야 한다는 뜻은 아닙니다.
하지만 중요한 내용이나 판단의 근거조차 모른다면 그대로 전달하기에는 부담이 있습니다.
반대로 AI가 만든 초안을 바탕으로 내가 내용을 확인하고 필요한 부분을 수정했다면 결과물을 훨씬 자신 있게 사용할 수 있습니다.
이 과정은 AI가 만든 결과물을 다시 전부 직접 작성하는 것과는 다릅니다.
AI가 작성한 결과물을 활용하되, 내가 내용을 이해하고 필요한 경우 설명할 수 있는 수준까지 확인하는 것입니다.
결국 AI 시대에는 “누가 이 문서를 작성했는가?”만큼이나 “누가 이 내용을 이해하고 전달하는가?”도 중요해질 수 있습니다.
마무리
AI를 사용하면 문서나 자료를 만드는 과정은 훨씬 간단해질 수 있습니다.
하지만 그 결과물을 다른 사람에게 공유하는 순간에는 새로운 기준이 필요합니다.
AI가 만들었다는 이유만으로 결과물에 대한 설명까지 AI에게 맡길 수는 없기 때문입니다.
혼자 참고하는 자료라면 가볍게 활용할 수 있지만, 다른 사람의 판단이나 행동에 영향을 주는 자료라면 어디에 사용되는지에 따라 확인하는 범위를 달리할 필요가 있습니다.
특히 내가 잘 모르는 내용을 AI가 만들어줬다면 결과물의 형식만 확인하기보다 중요한 내용과 근거를 직접 이해하는 것이 필요합니다.
AI를 잘 활용한다는 것은 AI에게 많은 일을 맡기는 것만을 의미하지 않습니다.
AI가 만든 결과물을 내가 이해하고, 필요한 경우 설명할 수 있는 상태로 만드는 것.
앞으로 AI를 업무에 더 많이 활용할수록 이런 역할도 함께 중요해질 수 있습니다.
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