AI는 정말 효율적일까?

 

AI는 우리 일상 속 깊숙한 영역까지 잠식했다. 이제는 자료를 조사하고, 문서를 작성하고, 이메일을 쓰고, 프로그래밍을 하는 데에도 AI를 두루 사용한다. AI는 분명 편리하다. 코딩을 전혀 못하는 사람도 AI를 이용하면 아이디어를 구현할 수 있다. 또한 자료 조사에 서투른 사람도 Deep Research를 이용하면 손쉽게 자료를 모을 수 있으며, 구조화된 보고서를 작성할 수 있다.

 

하지만 무분별하게 AI를 사용하는 것은 곤란을 겪게 하기도 한다. 내 경험이다. AI를 활용해 수 많은 자료를 수집하고, 있어보이는 보고서를 작성했다. 보고서는 정말 탄탄하고, 훌륭했으며, 구조적으로 완벽했다. 하지만 이 보고서를 보고할 때 문제가 붉어졌다.

 

"그래 아주 흥미로운 보고서네, 그런데 이 데이터는 어떤 맥락에 나온 것인가?"

 

나는 순간 얼어붙고 말았다. '맥락'이라. 분명 내가 작성한 보고이다. 아니 정확히는 내가 AI를 시켜서 작성하고 내가 숙지한 보고서이다. 하지만 나는 그 맥락을 몰랐다. 왜냐하면 내가 직접 찾아서 취합한 보고서가 아니기 때문이다. 나는 그저 그럴싸한 '숫자'와 그럴싸한 '구조'에만 신경을 썼지, 그 히스토리까지 살펴볼 생각을 하지는 못 했다.

 

왜냐하면, "그 과정은 너무 비효율적이기 때문이다"

 

다시, 비효율적이었던 과거를 되돌아 보았다. 정말 그렇게 비효율적이었나? 사실 보고서를 작성하는 데에 걸리는 시간은 과거나 지금이나 비슷하다. 아니 어떤 경우에는 AI를 활용하면 더 많은 시간이 걸리기도 한다. 왜냐고? 눈높이가 바뀌었기 때문이다. AI가 등장하면서 정확한 출처와 그럴싸한 숫자를 찾는 것은 너무 쉬운 일이 되었다. 그 때문에 이런 정보나 구조를 갖추지 않은 보고서는 이제는 취급 대상에 속하지도 못 한다. 

 

예전에는 자료 조사의 어려움을 모두가 알기에 어느 정도는 용인하고, 어느 정도는 넘어가줬다. 물론 C-level 보고의 경우에는 엄밀했지만, 숙련자에게 시키거나 아니면 시간을 더 주었다. 하지만 지금은 아니다. 적은 시간에 높은 퀄리티를 요구하는 것이 어쩌면 당연해졌다. 그러다보니 AI를 쓰지 않고 일하는 것은 매우 '비효율적'인 전략이 되었다.

 

하지만 이 비효율적인 과정을 통해 나는 아래 것들을 배웠다.

 

• 이 분야에서 이런 '용어'를 쓰는 군
• 중요한 연구 결과는 이런 '보고서'를 보면 되는 군
• 이 연구자는 이런 '맥락'에서 연구를 했군
• 이 사실을 이런 '관점'에서도 볼 수 있군
• 관련한 자료들은 이런 '기관'에서 주로 다루는 군

 

위 다섯 가지 정보는 시행착오를 통해, 간접적으로 체득하는 정보들이다. 맥락과 관점 그리고 주요 연구 기관 주요 보고서 그리고 핵심 용어들. 완성된 보고서에는 이런 정보가 강조되지도 않으며, 그저 한 줄 출처나 한 줄 용어 설명으로 남는다. 하지만 직접 시간을 쏟고, 시행착오를 겪으며 자료를 탐색했다면, 위 다섯 가지 정보들은 결코 잊혀질 수 없다.

 

그리고 마지막으로 구조화의 과정 직접 자료를 취합하고, 목차를 구성하고 '내 방식'으로 정리하는 과정. 이 과정을 통해 우리는 이해도를 높이고, 이해의 공백을 발견한다. 내 말로 다시 표현하는 과정을 통해 우리는 주제를 보다 깊게 이해하게 된다.

 

그런데 AI가 이 모든 과정을 대신해준다. 마치 우리가 부하직원에게 잘 모르는 내용으로 보고서를 작성하라고 시킨다음, 그걸 상사에게 보고하는 것과 같다. 다만 부하직원은 상당히 손이 빠른편이다. 그리고 내가 디테일하게 지시하면, 그럴싸하게 잘 만들어온다. 하지만 그렇다고 내가 실무자가 되는 것은 아니다. 그리고 내가 전문가의 안목을 가지고 있지 않다면, 즉 나의 경험과 지식 수준이 이 모든 걸 제대로 소화하기에 부족하다면, AI에게 보고서를 시키는 일은 그만 두는 것이 맞다.

 

먼저 학습하고, 시키고, 활용해야 '제대로 쓸 수 있다'