최근 크린텍에서 입찰 자료를 만들다가 처음부터 다시 작성한 일이 있었습니다. AI가 만든 결과물을 검토하다가 회사 연혁이 사실과 완전히 다르게 나왔다는 것을 발견했기 때문입니다. 소위 말하는 ‘AI 환각’을 제대로 경험했습니다.

이 사건 이후로 조직 안에서도 AI를 대하는 태도가 달라졌습니다. ‘고쳐줘’라고만 말하지 않고 ‘A를 B로 수정해줘’라고 구체적으로 지시합니다. 그렇게 만들어진 결과물도 사람이 직접 점검하고, 실제 데이터가 제대로 반영됐는지 확인합니다. 이 과정에서 AI를 사용하는 사람의 수준도 달라집니다. 

크린텍에서는 모든 직원이 월 마감회의에서 달성이 미흡한 KPI에 대한 방안을 논의하는데, 여기서 차이가 드러납니다. “이번 달 매출이 5% 부족한데 올릴 방법을 알려줘”라고 묻는 사람이 있고, 3개월치 영업 활동 자료를 제시하며 “B2B 세일즈 방법론을 기준으로 내가 부족한 부분을 분석해줘”라고 질문하는 사람도 있습니다. 

질문이 달라지니 답변의 질은 완전히 다릅니다. 차이를 만드는 것은 AI가 아니라, 질문하기 전에 자기 상황을 얼마나 정리했느냐입니다. 저도 나름의 루틴을 세웠습니다. 

1. 먼저 문제부터 정확히 정의한 후에 관련 자료를 정리해서 묻고, 답변을 소화한 뒤 추가 질문을 합니다. 
2. 결과물을 다른 AI로 교차 검증하고, 다음 날 맑은 정신으로 처음부터 끝까지 다시 읽어 봅니다.
3.  그렇게 AI와 대화하며 파도처럼 몰려오는 정보에서 진짜와 가짜, 핵심과 그렇지 않은 것을 추리는 연습을 하는 중입니다. 

이 기간을 견디는 것 자체가 이 시대에 필요한 성장이라고 봅니다. 결국 AI 시대에 필요한 것은 도구를 다루는 기술이 아닌 듯합니다. 내가 무엇을 모르는지 정확히 아는 것입니다.

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