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기획 회의에 아이디어는 충분한데, 실행할 안을 정하지 못하고 있나요? 후보를 더 만드는 것으로 이 문제가 풀릴지 살펴볼 만한 실험이 있습니다.
AI로 만든 기획안의 검토와 실행 판단을 함께할 사람이 필요하다면, 플렉스웍에서 우리 팀에 맞는 전문가를 찾아보세요.
P&G는 아이디어를 만드는 단계와 고르는 단계를 함께 살폈습니다
P&G의 제품개발 현장실험을 다룬 2026년 논문은 AI를 활용한 개인이 AI 없는 팀과 비슷한 제안 품질을 보였다고 보고합니다. 참가자들이 아이디어 다섯 개 중 하나를 고르는 단계에서는 다른 양상이 나타났습니다. AI 활용 조건이 자신의 가장 좋은 안을 고르는 데 늘 앞서지는 않았습니다.
동시에 AI 활용 조건의 최종 선택안은 절대적인 품질에서 더 좋았습니다. 후보의 품질이 높아진 효과와 선택의 정확성은 나눠 읽어야 합니다. 이 실험을 'AI를 쓰면 판단력이 떨어진다'고 요약하면 중요한 결과를 놓칩니다.
초기 팀이라면 실행 예산을 정하기 전에 비교 기준부터 적어보세요
여기서부터는 연구를 바탕으로 한 적용 제안입니다. 작은 팀에서는 아이디어를 만든 사람이 예산과 일정까지 제안하는 경우를 생각해볼 수 있습니다. 이때 완성도 높은 제안서 옆에 선택 근거 한 장을 붙여보세요.
고객의 문제를 확인한 자료, 다른 안보다 먼저 실행할 이유, 필요한 인력과 예산, 아직 확인하지 않은 가정을 적습니다. 같은 기준으로 후보를 비교하고, 모르는 내용은 다음 테스트로 넘깁니다.
AI에게 순위를 물어보기 전에 담당자의 선택과 이유를 먼저 남기는 방법도 있습니다. 두 순위가 다르면 정답 경쟁을 하기보다 서로 어떤 자료를 근거로 삼았는지 확인할 수 있습니다.
전문가에게는 제외한 안도 물어보세요
협업할 전문가의 기획안을 볼 때 채택한 안뿐 아니라 보류한 안을 함께 확인해보세요. 무엇을 확인하면 결정을 바꿀지 설명할 수 있는지도 물어볼 수 있습니다.
직무 경험을 바탕으로 AI 결과를 검토할 경력자가 필요하다면 맡길 범위를 '기획안 작성'에서 후보 비교와 다음 테스트 제안까지 구체화해보세요. 시간제 협업 여부는 필요한 업무량과 검토 주기를 보고 결정하면 됩니다.
다음 회의에서는 새 아이디어를 요청하기 전에 이미 나온 안의 선택 근거를 확인해보세요.
해외 논문을 바탕으로 재구성한 한국어 요약·해설입니다. 적용 제안은 실험으로 검증된 절차가 아니며, 연구가 실제 출시 매출이나 시간제 채용 효과를 입증한 것은 아닙니다. 사진은 실제 P&G 현장이 아닌 AI 생성 업무 이미지입니다.
