- AI 교육 이수율이 높아도 실제로 AI를 잘 활용하는 팀원이 팀당 2명 이하이면, 역량은 개인에게 있고 팀에는 없습니다. 그 두 명이 자리를 비우면 팀의 AI 활용 수준이 급감합니다.
- 잘 작동하는 AI 질문 패턴이 개인 머릿속에만 있으면 암묵지입니다. 노나카와 타케우치의 분석대로 암묵지는 조직에 기여하지만 개인이 떠나면 사라집니다. 개인 역량과 팀 역량은 다릅니다.
- 잘 작동한 질문을 팀이 공유하고 업무 유형별 질문 구조를 팀 표준으로 정하면, AI 활용 수준이 팀원 의존에서 팀 기준으로 이동합니다.
잘 쓰는 사람이 있다는 것과 팀이 잘 쓴다는 것은 다릅니다
서울 소재 법인서비스 기업이 2024년 전 직원 AI 도구 교육을 실시했습니다. 수료율 94%였습니다. 6개월 뒤 팀 리더 설문에서 AI를 실무에 실질적으로 활용하는 팀원을 꼽으면 팀당 평균 1.8명이었습니다. 나머지는 기본 사용에 그치거나 AI 출력을 그대로 썼습니다. 이 1.8명이 다른 팀으로 이동했을 때 팀의 AI 활용 수준이 어떻게 됐는지는 보고되지 않았습니다. 보고하지 않은 이유는 측정하지 않아서입니다.
이것은 개인 능력 차이가 아닙니다. 잘 쓰는 팀원이 AI 결과물의 어느 부분을 수정해야 하는지, 어떤 조건에서 다시 시도해야 하는지를 알 때, 그 판단 기준이 개인에게만 있으면 암묵지입니다. 노나카와 타케우치가 1995년 저서 The Knowledge-Creating Company에서 설명한 대로, 암묵지는 조직 성과에 기여하지만 개인이 떠나면 사라집니다. AI 활용에서 좋은 결과를 만드는 판단 패턴이 개인 머릿속에만 있으면, 조직은 그 사람에게 의존하게 됩니다.
AI 시대에 질문 설계 역량이 중요하다는 것은 알려져 있습니다. 그런데 이것을 개인 역량으로 키우는 조직과 팀 표준으로 만드는 조직은 다른 결과를 냅니다. 개인 역량으로 키우면 특정 직원이 AI를 잘 쓰게 됩니다. 팀 표준으로 만들면 팀 전체의 AI 활용 수준이 올라갑니다. 전자는 의존 구조이고, 후자는 역량 구조입니다.
좋은 질문 패턴을 팀이 공유하는 방법
팀 표준을 만드는 출발점은 잘 작동한 질문을 기록하는 것입니다. AI에게 보낸 질문 중 기대 이상의 결과를 낸 것과 실패한 것을 팀이 함께 기록합니다. 새로운 업무 절차가 아닙니다. 기존 주간 보고나 팀 회의에 한 항목을 추가하는 것입니다. 이번 주 AI에게 보낸 질문 중 잘 작동한 것 하나와 안 된 것 하나를 공유하면 패턴이 쌓입니다.
몰릭과 몰릭이 2023년 SSRN에 발표한 연구 Assigning AI: Seven Approaches for Students에서, AI 사용 구조화 패턴을 제공했을 때 개인 발견에 맡긴 경우보다 결과물 품질이 높아졌습니다. 이 원리는 기업 팀에도 적용됩니다. AI 질문 설계를 개인 발견에 맡기면 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 격차가 유지됩니다. 팀이 패턴을 공유하면 격차가 줄어듭니다.
Ahn Partners 판단: 팀 질문 라이브러리는 별도 시스템이 필요하지 않습니다. 노션, 구글 시트, 팀 공유 드라이브에 AI 질문 모음 파일 하나로 시작할 수 있습니다. 업무 유형별로 잘 작동한 질문 패턴 5개를 정리하는 것이 첫 번째 버전입니다. 이 파일을 새 팀원 온보딩에 넣으면, AI 활용 수준이 팀원마다 다른 상태에서 팀 기준으로 이동합니다.
팀 표준은 어떻게 만들어집니까
팀 표준을 만드는 것은 AI를 잘 쓰는 직원이 표준을 작성하는 것이 아닙니다. 팀이 함께 실패를 검토하는 것입니다. AI 결과물을 그대로 썼더니 문제가 됐던 경우를 팀이 공유하면, 어느 업무에서 반드시 사람 검토가 필요한지가 드러납니다. 이 목록이 팀의 AI 품질 기준이 됩니다.
두 번째 단계는 업무 유형별 질문 구조를 정하는 것입니다. 계약서 검토, 고객 제안서 작성, 데이터 분석 요청 각각에 맞는 질문 구조가 다릅니다. 팀에서 가장 자주 쓰는 업무 유형 세 가지를 골라 각각에 맞는 기본 질문 구조를 정합니다. 이 구조는 반드시 포함해야 할 조건과 반드시 명시해야 할 범위로 구성됩니다.
이번 주 한 가지 조치가 있습니다. 팀에서 AI를 잘 쓰는 직원에게 지난 한 달 동안 가장 잘 작동한 질문 세 개를 팀 공유 채널에 올려달라고 요청합니다. 설명 없이 질문만 올립니다. 팀이 그 질문을 보면서 각자의 업무에 어떻게 응용할 수 있는지를 논의합니다. 이 30분이 팀 질문 라이브러리의 첫 번째 버전이 됩니다.
한 문장으로 정리하면
AI 질문을 잘 만드는 사람이 팀에 두 명이면, 팀의 AI 역량은 그 두 명에게 달려 있습니다. 이것은 역량이 아니라 의존입니다. 잘 작동한 질문을 공유 채널에 올리는 것을 이번 주에 시작하면, 그 순간부터 팀의 AI 역량은 개인에서 팀으로 이동하기 시작합니다.
점검 목록
- 팀에서 AI를 실질적으로 활용하는 팀원이 2명 이하라면, 그 팀원이 자리를 비웠을 때 팀의 AI 활용 수준이 어떻게 되는지 확인했는가
- 팀에서 잘 작동한 AI 질문 패턴을 공유하는 채널이나 파일이 있는가
- 업무 유형별로 AI에게 보내는 기본 질문 구조가 팀 기준으로 정해져 있는가
출처
- Nonaka, I. & Takeuchi, H. (1995). The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford University Press. 암묵지의 형식지화와 조직 지식 창출 이론. 개인에게만 있는 지식이 조직 역량으로 전환되지 않는 구조 분석.
- Mollick, E.R. & Mollick, L. (2023). Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts. Social Science Research Network (SSRN). AI 사용 구조화 패턴 제공이 개인 발견보다 결과물 품질에 미치는 영향.
외주사 결과물이나 지원자 포트폴리오가 AI로 만들어진 것인지 어떻게 확인해야 하는지 모르겠습니다 외주사와 지원자의 산출물이 AI로 만들어졌는지 확인하는 방법은 도구가 아니라 질문입니다에서 이어집니다.