- AI에게 '알아서 해줘'라고 하면 맥락이 없는 결과가 나옵니다. 사람에게 맥락 없이 업무를 던질 때와 같은 결과입니다.
- 드러커는 목표관리에서 성과 기준과 기대 결과를 사전에 명확히 설정하지 않으면 위임이 작동하지 않는다고 했습니다. 이 원칙은 AI에게도 그대로 적용됩니다.
- 업무를 작게 쪼개고, 판단 기준을 하나만 주고, 결과물이 쓰일 맥락을 먼저 전달하면 AI의 결과물이 달라집니다.
'알아서 해줘'가 AI에게도 안 통하는 이유
한 중견기업 팀장이 ChatGPT를 팀에 도입한 후 여섯 달이 지나 한 말이 있습니다. 결과물이 늘 기대보다 아쉽습니다. 도구를 더 좋은 것으로 바꿔야 할까요. 도구를 바꾼 뒤에도 비슷한 결과가 나왔습니다. AI 도구의 성능이 아니라 팀이 AI에게 일을 맡기는 방식이 문제였습니다.
임원 한 명이 AI에게 보낸 지시문이 있습니다. 이번 달 영업 성과 분석 보고서 만들어줘. 결과물이 나왔습니다. 형식은 그럴듯했습니다. 그런데 회의에서 쓸 수 없었습니다. 자사 고객 분류 기준이 반영되지 않았고, 경쟁사와 비교하는 섹션이 빠져 있었으며, 대표가 중요하게 보는 지역별 구분도 없었습니다. 지시에 그 정보가 없었기 때문입니다.
이 상황을 27년 전 신입사원에게 같은 지시를 했을 때와 비교해봅니다. 결과는 동일합니다. 맥락 없이 업무를 던지면 맥락 없는 결과가 나옵니다. AI가 사람보다 뛰어난 것들이 있습니다. 그런데 지시를 받는 방식은 사람과 놀랍도록 비슷합니다.
도구라는 말이 만드는 착각
AI를 도구라고 부릅니다. 도구라는 말 때문에 관리할 필요가 없다는 생각이 생깁니다. 망치를 관리할 필요가 없는 것처럼 AI도 그냥 쓰면 된다고 생각합니다. 여기서 착각이 생깁니다.
망치는 정해진 동작만 합니다. AI는 정해진 동작이 없습니다. 어떤 결과를 원하는지, 어떤 기준으로 판단해야 하는지, 어떤 형식으로 내야 하는지를 지시자가 설정해야 합니다. 이것은 사람에게 일을 맡길 때 필요한 것과 같습니다. AI가 처리해야 하는 자유도가 클수록 그 자유도를 제어하는 지시가 더 중요합니다.
에단 몰릭은 2024년 저서 '코인텔리전스'에서 AI에게 명확한 제약과 맥락을 주지 않으면 AI는 평균적인 답을 낸다고 설명합니다. 평균적인 답은 맞지도 틀리지도 않습니다. 쓸 수가 없습니다. AI를 잘 쓰는 사람은 AI가 더 뛰어난 것이 아니라 지시를 더 잘하는 것입니다.
위임이 작동하는 세 원칙
드러커는 1954년 저서 '경영의 실제'에서 목표관리 원칙을 제안했습니다. 성과 기준과 기대 결과를 사전에 명확히 설정하지 않으면 위임이 작동하지 않는다는 것입니다. 이 원칙은 AI에게도 그대로 적용됩니다. 업무를 맡기는 지시의 품질이 결과의 품질을 결정합니다.
27년 사람 관리에서 관찰된 위임 실패 패턴은 세 가지입니다. 너무 큰 단위로 던지는 것, 기준이 여러 개인 것, 맥락 설명 없이 결과만 요구하는 것입니다. AI에게 업무를 맡길 때 실패하는 패턴도 동일합니다. 마케팅 전략 만들어줘 보다 지난 분기 신규 고객 유입 경로를 채널별로 정리해줘가 더 나은 결과를 냅니다. 빠르고 저렴하고 품질도 높게는 사람에게도 AI에게도 모순입니다. 이 보고서를 누가 보는지, 어떤 결정에 쓰이는지를 알아야 적절한 결과가 나옵니다.
Ahn Partners 판단: AI 도구를 현장에 도입한 기업의 초기 불만 중 상당수가 AI 성능의 문제가 아닌 지시 방식의 문제였습니다. 이것은 AI 이전에도 존재했던 위임 역량의 문제입니다. AI가 이 문제를 더 선명하게 드러내고 있을 뿐입니다. 이는 Ahn Partners 내부 관찰이며 통제 실험 결과가 아닙니다.
한 문장으로 정리하면
AI에게 업무를 맡기는 것은 새로운 기술 역량이 아닙니다. 27년 동안 사람을 관리하며 습득한 위임 역량과 같은 종류입니다. 이번 주에 점검할 것은 이것입니다. AI에게 맡긴 업무 중 결과가 기대에 못 미친 것의 지시문을 다시 보면, 같은 지시를 사람에게 했을 때도 같은 결과가 나왔을 것인가.
점검 목록
- 팀에서 AI에게 내리는 지시에 업무가 쓰일 맥락, 판단 기준, 기대 형식이 포함되어 있는가
- AI에게 한 번에 맡기는 업무 범위가 너무 크지 않은가. 사람에게 같은 단위로 맡겼을 때 하루 안에 완성할 수 있는 규모인가
- AI 결과물 품질이 낮을 때 도구를 바꾸는 것과 지시 방식을 바꾸는 것 중 어느 쪽을 먼저 시도하는가