회의 시간, 팀원이 노트북 화면을 보여주며 조심스럽게, 하지만 확신에 찬 목소리로 말합니다. “팀장님 의견이 틀렸다”고 대놓고 말하진 않지만, AI라는 ‘객관적인 권위(?)’를 등에 업고 리더의 경험에 의문을 제기하는 순간… 리더는 당혹감을 느낍니다. AI가 언제든 더 정확한 답을 내놓을 수 있다면, 지금껏 쌓아온 ‘경험과 직관’이라는 자산은 앞으로 어떤 가치를 갖게 될까요?

2023년, 보스턴컨설팅그룹(BCG)과 하버드 경영대학원 공동 연구팀은 컨설턴트 758명을 두 그룹으로 나누어 같은 과제를 줬는데요. 이 중 AI(GPT-4)를 활용한 그룹은 작업 속도가 25% 빨라졌고 결과물의 품질도 40% 이상 높아졌습니다. 특히, 평소 성과가 낮았던 직원들의 도약 폭이 가장 컸죠. 이렇게 보면 AI 능력이 압도적인 것 같은데요.

반전이 있었습니다. 복잡한 비즈니스 문제를 진단하고 현실적인 해법을 주는 과제에서는 AI를 활용한 그룹의 오답률이 오히려 19% 포인트나 더 높게 나타난 겁니다. AI가 그럴듯한 답을 자신 있게 내놓자, 사람들이 그걸 그대로 믿어버린 거죠. 연구를 이끈 파브리지오 델라콰(Fabrizio Dell'Acqua) 박사는 이를 ‘잘못 조정된 믿음(Mis-calibrated trust)’이라 말합니다. AI가 날로 정교해지는 지금, 이 믿음의 오조정은 더 커지고 있는데요. 논리적이고 매끈해 보이는 AI의 답변에 매료돼 사람들이 점점 사고와 판단의 주도권을 AI에게 넘기고 있기 때문입니다.

그렇다면 AI가 끝내 읽지 못하는 것은 무엇일까요? AI는 데이터를 처리하고 과거의 패턴을 분석해 일반론을 내놓는 데 탁월하죠. 하지만 고객이 왜 이 시점에 갑작스러운 요청을 해왔는지, 조직 내부에 흐르는 미묘한 불안감의 실체가 무엇인지, 최근 이어져온 내부 갈등이 이번 의사결정에 어떤 영향을 미칠 것인지… 이런 숨겨진 맥락은 읽지 못합니다. 경험과 직관을 가진 사람만이 풀 수 있는 문제죠. 리더는 언제 어떤 문제에 AI를 활용할지, AI의 답을 어디까지 취하고 어디서 멈춰야 할지 그 경계선을 구성원들과 함께 이야기해야 합니다.


AI의 결과물은 ‘초안’일 뿐입니다.

AI는 세상의 모든 정보를 버무려 가장 무난하고 일반적인 답을 주죠. 팀원이 AI로 만든 결과를 가져왔을 때, "이게 우리 팀의 핵심 과제와 충돌하는 지점은 없을까?"라고 물어보세요. 리더의 역할은 AI의 일반론을 우리만의 특수론으로 치환하는 겁니다.

끊임없이 '왜(Why)'를 물어보세요.
 

AI 덕분에 '어떻게' 실행할지는 무척 빨라졌는데요. 하지만 ‘왜’ 이 일을 하는지를 잊으면 엉뚱한 길로 달려가는 겁니다. 실행의 속도가 빨라질수록, 리더는 본질을 묻는 ‘느린 질문’으로 방향을 잡아줘야 합니다.

조직에는 실패 경험도 필요합니다.

역설적이게도 AI 시대에는 실패의 경험이 가장 비싼 자산이 됩니다. 직접 틀려봐야만 생기는 감각 때문인데요. 머리로 아는 것과 부딪혀 본 경험은 차원이 다르죠. AI가 그럴듯한 오답을 내놓을 때 ‘뭔가 이상한데’를 느끼는 것은, 데여본 사람만이 가진 감각이거든요. AI를 활용하되, 결과를 책임지는 인간적 고민의 과정을 반드시 거치도록 해야 합니다.

AI는 답을 줍니다. 하지만 그 답이 우리 조직에 맞는 질문에서 나온 건지 확인하는 것, 그건 여전히 사람의 몫입니다. 우리 팀의 AI 활용법은 지금 어느 쪽에 가까운가요? '빠른 복사'입니까, '날카로운 검증'입니까?

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