최최최최종본, AI만 믿었다간 [HOOKBOOK]

보고서의 첫 문장을 쓰는 일은 한결 쉬워졌습니다. 회의 내용을 정리하고, 자료를 요약하고, 기획안의 틀을 만드는 데 걸리는 시간도 짧아졌습니다. AI 덕분에 우리는 이전보다 빠르게 결과물을 만들어냅니다. 그런데 문서가 빨리 완성되는 만큼, 업무도 빠르게 끝나고 있을까요?

매끄럽게 정리된 보고서를 읽고도 근거를 다시 찾아야 한다면, 회의록에 적힌 결정 사항을 참석자에게 재확인해야 한다면 이야기는 달라집니다. 작성자가 줄인 시간이 검토자의 추가 업무로 돌아올 수 있기 때문입니다.😤

AI 시대의 생산성을 살피려면 문서를 만드는 속도와 함께, 그 문서를 받은 사람이 다음 일을 시작할 수 있는지를 물어야 합니다.

'워크슬롭(workslop)'은 겉으로는 완성도 있어 보이지만 실제 업무를 진전시키는 데 필요한 내용이 부족한 AI 생성 작업물을 뜻합니다. 문장은 자연스러워도 근거가 없거나, 정보는 풍부해도 당면한 문제에 대한 판단이 빠져 있는 경우가 해당되죠.

예를 들어 시장조사 보고서에 산업 동향은 빼곡하지만 우리 사업에 어떤 의미가 있는지 설명이 없다면, 받는 사람은 분석을 처음부터 다시 해야 합니다. 업무가 끝난 듯 보이지만 핵심적인 사고 과정은 다음 사람에게 남겨진 셈입니다.

BetterUp Labs와 스탠퍼드 소셜미디어 연구소가 미국 사무직 근로자 1,150명을 대상으로 실시한 조사에서는 응답자의 40%가 최근 한 달 동안 워크슬롭을 받았다고 답했습니다. 이를 처리하는 데 걸린 시간은 건당 평균 약 2시간으로 제시됐습니다.

AI 활용의 효과를 팀 전체의 업무 흐름에서 살펴볼 때입니다.🔍

동료의 결과물을 신뢰한다는 것은 그 사람이 필요한 확인과 판단을 수행했으리라고 기대한다는 뜻입니다. 이 기대가 있어야 모든 자료를 처음부터 다시 검증하지 않고 다음 단계로 나아갈 수 있습니다.

검토되지 않은 결과물이 반복해서 전달되면 이 전제는 약해집니다. 오류 하나를 고치는 데 그치지 않고, 이후의 자료까지 더 많은 시간을 들여 살피게 될 수 있습니다.

Zety의 미국 근로자 1,000명 대상 조사에서도 응답자의 74%는 워크슬롭을 받으면 보낸 사람의 업무 품질에 대한 신뢰가 낮아진다고 답했습니다. 이는 인식에 관한 조사이지만, 결과물의 품질이 협업 관계에도 영향을 줄 수 있음을 시사합니다.

신뢰를 높이는 방법은 문장을 다듬는 데서 끝나지 않습니다. 개인에게 필요한 습관은 자신의 결과물을 직접 설명해보는 것입니다.

• 이 결론을 뒷받침하는 근거는 무엇인가?
• 우리 상황에 적용하기 어려운 부분은 없는가?
• 상대방은 이 자료로 어떤 결정을 내릴 수 있는가?

AI가 초안을 빠르게 만들어줄수록, 우리는 그 이후의 시간을 새롭게 배분해야 합니다. 확보한 시간의 일부를 근거 확인과 맥락 검토에 쓸 때 속도의 이점이 협업의 성과로 이어질 수 있습니다.

오늘 보낼 자료가 있다면 잠시 받는 사람의 자리에 앉아보면 어떨까요? 무엇을 이해하고, 어떤 판단을 내리며, 어디서 다시 질문하게 될지 살펴보는 것입니다.