사내 AI 도입 성공 전략, 대표가 알아야 할 5가지 협업 노하우

일주일에 30시간 이상을 AI와 협업하는 시대가 왔습니다.

그저 트렌드로만 여겨지던 AI가 이제는 많은 리더와 팀의 일상적인 업무 파트너가 되었습니다. 그렇지만 여전히 AI 툴들을 도입하는 것과 이를 잘 활용하는 것 사이에는 큰 차이가 있습니다.

안녕하세요, 디피니트 대표 김도환입니다.

AI 기술이 빠르게 발전하면서, 저를 포함한 많은 한 회사의 대표, 리더들은 단순히 최신 AI 도구를 도입하는 것을 넘어 'AI 리더십'이라는 새로운 도전에 직면하고 있습니다.

AI와 어떻게 소통해야 하는지, 팀이 AI를 효과적으로 활용하도록 어떻게 이끌어야 하는지, 그리고 AI 시대에 인간 리더의 역할은 무엇인지에 대한 실질적인 지침이 필요한 시점입니다.

이 글에서는 제가 디피니트를 이끌며 매일 AI와 협업하는 과정에서 얻은 실제 경험과 인사이트를 나누고자 합니다. 일반적인 이론 위주로 작성한 글은 아닙니다. 제가 직접 실전에서 겪은 내용과 경험들을 기반으로 작성했습니다.

수많은 대표님들의 AI 리더십 및 협업 역량을 높이는 데 도움이 되길 바라며 글을 시작해 보겠습니다.

AI와의 효과적인 소통법, 커뮤니케이션의 패러다임 변화

AI와 효과적으로 소통하는 방법은 생각보다 복잡합니다.

사람과 대화할 때처럼 자연스럽게 소통할 수 있다고 생각하기 쉽지만 제 경험상 전혀 다른 접근법이 필요합니다. 더 흥미로운 점은 AI와의 소통 방식이 제가 사람들과 의사소통하는 방식에도 영향을 미친다는 사실이었습니다.

AI와 대화할 때 절대 하지 말아야 할 5가지

일주일에 30시간 이상을 AI와 협업하다 보니 분명해진 사실이 있습니다. 사람과 일할 때처럼, AI와 일할 때도 하지 말아야 할 것들이 있다는 점입니다. 이러한 실수를 인지하고 팀에게도 올바른 가이드를 제공하는 것이 중요합니다.

1. 모호한 지시를 내리지 마세요.

"뭔가 좋은 아이디어 좀 만들어줘"와 같은 불분명한 요청은 불분명한 결과로 이어집니다. AI에게는 구체적인 상황, 목표, 제약 조건을 알려주세요. "30대 직장인을 대상으로 한 저예산 온라인 마케팅 아이디어가 필요해"처럼 맥락을 제공할 때 AI의 답변 품질이 극적으로 향상됩니다.

2. 모든 것을 한 번에 물어보지 마세요.

복잡한 프로젝트를 한 질문에 모두 담으려 하면 AI는 각 부분을 피상적으로 다루는 경우가 많습니다. 대신, 단계적으로 접근하세요. 큰 그림을 그린 후 각 부분을 더 깊이 탐색하는 방식이 훨씬 효과적입니다.

3. AI의 답변을 비판 없이 수용하지 마세요.

AI는 때로 오류를 범합니다. 다른 소스와 교차 검증하는 습관을 들이세요. 가장 위험한 오류는 자신감 있게 말하는 틀린 정보입니다.

4. 작업의 맥락을 제공하지 않는 실수를 피하세요.

예를 들어 '이 문장을 수정해줘'라고만 하면 AI는 제가 논문을 쓰는지, 이메일을 작성하는지 알 수 없습니다. 대상 독자, 목적, 톤을 명확히 할 때 AI는 훨씬 적절한 제안을 할 수 있습니다.

5. AI와의 대화를 단발성으로 끝내지 마세요.

AI의 첫 답변은 시작점일 뿐입니다. '이 부분을 더 발전시켜줘', '이런 관점도 고려해줄래?'처럼 대화를 이어가면서 점점 더 정교한 결과물을 만들어갈 수 있습니다. 반복과 피드백을 통한 개선이 AI 활용의 핵심입니다.

이러한 소통 방식을 실천하다 보니 흥미로운 현상이 나타났습니다. AI와의 소통 방식이 우리 자신의 의사소통 패턴에도 영향을 미친다는 것인데요.

AI가 언어 습관에 미치는 변화

요즘 저는 매일 같이 AI와 일을 시작합니다.

이제 어느새 업무를 넘어 일상의 자연스러운 일부가 되었습니다. 그러던 어느 날, 제 주변 사람들로부터 이런 말을 들었습니다. “요즘 말하는 게 달라진 것 같다. 더 정확하고 구조적으로 말하는 것 같다." 그제서야 깨달았습니다.

AI와의 대화가 제 언어 습관을 조금씩 바꿔놓고 있었습니다.

가장 먼저 변한 건 더 명확하게 표현하는 습관입니다. AI에게 원하는 결과를 얻으려면 모호함을 줄이고 의도를 정확히 전달해야 하거든요. 이 습관이 어느새 팀원들과의 대화에도 스며들었고, 팀과의 소통에서도 더 명확하고 오해의 여지가 적은 지시를 내리게 되었습니다.

그리고 듣는 능력도 좋아졌습니다. AI의 답변을 꼼꼼히 확인하는 습관이 사람과 대화할 때도 더 집중해서 듣게 만들었습니다. 복잡한 생각을 정리하는 능력도 좋아졌는데, AI에게 잘 설명하려면 생각을 논리적 단계로 나누는 연습이 필요했기 때문입니다. 덕분에 일반 대화에서도 더 체계적으로 의견을 전달하게 되었습니다.

재미있는 건, '정확히 말하자면', '요약하자면' 같은 표현을 자주 쓰게 됐다는 점입니다. 이런 변화들은 우리 언어가 얼마나 환경에 영향받는지 보여줍니다. 예전에는 책, TV, 주변 사람들이 우리 말투를 만들었다면 이제는 AI도 그 영향력 중 하나가 된 셈입니다.

결국 AI와의 대화는 단순한 정보 교환을 넘어 제가 생각하고 표현하는 방식 자체를 서서히 변화시키고 있습니다. 그래서 요즘 저는 이런 변화를 의식하면서 좋은 면은 살리고 부정적인 면은 경계하려고 노력하고 있습니다.

AI 리더십의 핵심 원칙, 밸런스가 중요합니다

AI 도구를 활용하는 것은 단순한 기술 도입을 넘어 새로운 형태의 리더십을 요구합니다. 특히 '인간의 역할'과 'AI의 역할'을 어떻게 정의하고 균형을 맞출 것인가는 핵심적인 리더십 과제입니다.

조언 구하기 vs 업무 위임하기, 결정적 차이점

요즘 AI와 함께 일하며 깨달은 중요한 교훈이 있습니다.

AI에게 '조언을 구하는 것'과 '업무를 위임하는 것' 사이에는 결정적인 차이가 있다는 점입니다.

1. 마음가짐부터 달라집니다.

조언을 구할 때는 AI를 협력자로 대하지만 위임할 때는 대체자로 여기게 됩니다. 전자는 '함께 생각해보자'는 접근법이고 후자는 '대신 해줘'라는 태도입니다. 이 미묘한 차이가 결과의 품질과 제 전문성 발전에 큰 영향을 미칩니다.

2. 생각의 주도권이 바뀝니다.

조언을 구할 때는 제가 문제의 틀을 잡고 방향을 설정합니다. 위임할 때는 AI가 기본 방향까지 결정하게 됩니다. 특히 중요한 결정일수록 방향 설정의 주도권을 AI에게 넘기면, 제 비전과 맞지 않는 결과가 나올 위험이 있습니다.

3. 비판적 사고 능력에 영향을 미칩니다.

조언을 구하면 AI의 제안을 평가하고 검토하는 과정에서 제 사고력이 더 좋아집니다. 반면 위임은 편리하지만 시간이 지나면서 사고 근육이 약해질 수 있습니다. 리더로서 비판적 사고는 제가 포기할 수 없는 핵심 역량입니다.

4. 피드백 루프가 다릅니다.

조언을 구하는 방식에서는 지속적인 대화와 조정이 이루어집니다. '이 부분을 좀 더 발전시켜줘'처럼 대화를 이어갑니다. 위임은 더 단방향적이고 피드백의 깊이가 얕아지는 경향이 있습니다.

5. 책임감의 소재가 달라집니다.

조언을 구할 때는 최종 결정과 결과에 대한 책임이 명확히 저에게 있습니다. 위임할 때는 무의식적으로 AI에게 책임을 전가하는 심리가 작용할 수 있습니다. 이런 사고방식은 리더십을 약화시킵니다.

그래서 저는 한 회사의 대표로서 스스로 AI 활용에 대한 간단한 원칙을 세웠습니다. '전략적 사고와 창의적 방향 설정은 인간의 영역으로 남기고 AI에게는 조언자 역할을 부여하자'라는 기본적인 원칙입니다.

결국 AI는 도구일 뿐, 어떻게 활용하느냐에 따라 우리를 성장시킬 수도 의존적으로 만들 수도 있습니다.

AI와 함께하는 팀 문화 조성

회사에 AI 툴들을 본격적으로 도입했을 때, 예상치 못한 이슈들이 좀 있었습니다.

일부 팀원들은 빠르게 적응했지만 누군가는 굉장히 어색해했고 몇몇은 또 지나치게 의존하기 시작했습니다. 이런 변화를 관리하면서 배운 레슨을 나누고 싶습니다.

AI 도입의 명확한 목적 설정

단순히 ‘AI가 트렌드라서’ 혹은 ‘다른 회사들도 도입하니까’ 라는 이유 때문에 AI를 도입하는 것은 충분하지 않습니다.

디피니트 같은 경우는 '반복 작업 줄이기', '데이터 기반 의사결정 강화하기', '창의적 작업에 더 집중하기'라는 구체적 목표를 세웠습니다. 이 목표를 팀과 공유했습니다.

이러한 명확한 목표를 공유함으로써, AI 도입의 방향성과 우선순위를 설정할 수 있었습니다. 또한 이를 통해 팀원들이 단순히 '새로운 기술'이 아닌 '구체적인 문제 해결 도구'로서 AI를 인식하게 되었습니다.

개인화된 적응 과정 존중하기

팀원마다 AI 툴들을 받아들이는 속도가 다릅니다. 중요한 건 팀원들에게 자신의 속도대로 적응할 수 있는 충분한 시간을 주는 것이었습니다.

저희 디피니트에서는 다음과 같은 전략을 사용했습니다.

1. 단계적 도입: 모든 AI 기능을 한 번에 도입하지 않고, 가장 즉각적인 가치를 제공할 수 있는 기능부터 단계적으로 도입했습니다.

2. 피어 러닝: AI에 빠르게 적응한 팀원들이 다른 팀원들을 돕는 멘토링 시스템을 구축했습니다.

3. 실험 문화 조성: 실패에 대한 부담 없이 AI를 실험해볼 수 있는 안전한 환경을 제공했습니다.

AI와 인간의 역할 명확히 구분하기

팀 내에서 'AI는 이런 일을 하고, 우리는 저런 일에 집중한다'는 원칙을 명확히 했습니다. 예를 들어, 데이터 분석과 초안 작성은 AI에게 맡기더라도, 전략 방향 설정이나 고객용 문서 작성은 사람의 일로 명확히 선을 그었습니다.

이러한 구분은 자의적이거나 고정된 것이 아니라 기술 발전과 팀의 니즈에 따라 지속적으로 재평가해야 합니다. 하지만 이런 명확한 구분이 있어야 팀원들이 자신의 역할과 가치에 대한 확신을 가질 수 있었습니다.

AI 활용 능력을 새로운 역량으로 인정하기

'AI의 도움을 받았다'는 이유로 팀원의 기여를 평가절하하지 않습니다.

대신 AI를 효과적으로 활용하는 능력 자체를 가치 있는 역량으로 인정합니다. 중요한 것은 AI를 활용하는 과정에서 팀원이 보여준 판단력이나 문제 해결 접근법입니다.

저희 회사에서는 다음과 같은 방식으로 AI 활용 능력을 인정합니다:

1. AI 프롬프트 공유 세션: 효과적인 AI 활용 사례를 팀 내에서 공유하는 정기 세션을 운영합니다.

2. AI 협업 프로젝트 인정: 성과 평가 시 AI를 창의적으로 활용한 사례에 가점을 부여합니다.

3. AI 리터러시 교육: AI의 기본 원리와 한계를 이해하는 교육을 제공합니다.

AI를 활용한 전략적 사고 향상

많은 사람들이 AI에게 답을 구합니다. 그렇지만 제 경험상 가장 가치 있는 순간은 AI가 답을 주지 않았을 때였습니다.

더 나은 질문을 위한 AI 활용법

몇 달 전, 중요한 의사결정을 앞두고 사업 전략에 대해 고민하고 있었습니다.

자연스럽게 AI에게 "어떤 방향이 좋을까?"라고 물었죠. 돌아온 것은 명쾌한 답변이 아닌 '질문들'이었습니다.

• '이 변화로 어떤 고객 문제를 해결하려 하나요?'

• '현재 솔루션의 한계점은 무엇인가요?'

• '경쟁사들은 이 영역에서 어떤 실패를 경험했나요?'

처음에는 답답했습니다. 그렇지만 이 질문들에 답하기 위해 팀과 깊이 논의하는 과정에서 스스로도 몰랐던 가정과 편향을 발견했습니다.

AI가 던진 질문들은 미처 생제가 각하지 못했던 사각지대를 비추었고 결국 처음 생각했던 것과는 완전히 다른 접근법을 찾게 되었습니다.

이 경험을 통해서 AI의 진정한 가치가 정답을 제공하는 것이 아니라 더 나은 질문을 던지도록 돕는 데 있다는 것을 알게 됐습니다.

이후 의도적으로 AI에게 "이 문제에 대한 가장 좋은 질문들은 무엇일까?"라고 묻기 시작했습니다. 이런 접근법은 새로운 돌파구나 방향성을 더 잘 찾아주곤 했습니다.

AI를 활용한 대표의 의사결정 역량 높이기

AI를 활용한 의사결정 프로세스는 다음과 같은 단계로 발전시킬 수 있습니다.

1. 문제 정의 단계: AI에게 "이 문제를 다른 관점에서 정의한다면?"과 같은 질문으로 다양한 프레이밍을 탐색합니다.

2. 데이터 수집 단계: "이 의사결정에 필요한 데이터는 무엇인가?"라는 질문으로 필요한 정보를 파악합니다.

3. 대안 생성 단계: "전통적 접근법 외에 다른 산업에서 참고할 만한 방법은?"과 같은 질문으로 아이디어를 확장합니다.

4. 결정 이후 검증: "이 결정의 잠재적 리스크는 무엇인가?"라는 질문으로 취약점을 파악합니다.

이러한 접근법은 단순히 AI에게 답을 구하는 것보다 훨씬 더 깊은 사고와 견고한 의사결정으로 이어집니다.

비판적 사고와 문제 해결 능력 강화

AI를 활용할 때 가장 중요한 것은 비판적 사고 능력을 유지하고 강화하는 것입니다. AI가 제공하는 답변이나 질문을 무비판적으로 수용하지 않고, 이를 자신의 판단과 통합하는 과정이 필요합니다.

저희 디피니트에서는 다음과 같은 방식으로 AI를 활용한 비판적 사고를 장려합니다.

1. 다양한 관점 요청: 같은 문제에 대해 다른 프레임워크나 관점으로 분석해달라고 요청합니다.

2. 반대 의견 요청: "이 접근법의 약점은 무엇인가?"와 같은 질문으로 스스로의 아이디어를 검증합니다.

3. 가정 검토: "이 분석에서 어떤 가정을 하고 있는가?"라는 질문으로 숨겨진 가정을 발견합니다.

이러한 방식으로 AI를 활용하면, AI가 단순히 업무 자동화 도구가 아닌 사고 확장 도구로 발전할 수 있습니다.

AI 리더십, 기술 너머의 인간 중심 접근법

AI 협업 시대의 리더십은 기술 활용을 넘어 새로운 사고방식과 접근법이 필요합니다.

효과적인 소통 방식을 익히고, 조언과 위임 사이의 균형을 찾으며, 팀 문화를 적절히 조성하고 전략적 사고를 강화하는 과정은 모두 AI 시대의 리더가 갖춰야 할 핵심 역량입니다.

이 모든 과정에서 가장 중요한 것은 기술에 대한 맹목적 의존이 아닌 사람 중심적 접근법입니다. AI는 우리의 역량을 확장하는 도구이지, 인간의 판단력과 리더십을 대체하는 것이 아닙니다.

디피니트는 이러한 철학을 바탕으로 기업용 AI 솔루션을 개발하고 있습니다.

단순히 새로운 기술과 가치를 제공하는 것을 넘어, 기업들이 AI를 효과적으로 활용하여 인간의 창의성과 판단력을 극대화할 수 있도록 돕고자 합니다.

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