세 번 다듬었는데, 뜻은 전해지지 않습니다

다듬는 사람마다 생각한 중요한 것이 달랐기 때문입니다

by김영학 코치



AI를 도입하면 일이 잘 될 거라 기대하지만, 막상 사업 성과는 좀처럼 나아지지 않습니다. ㅇㄹ하면, 회의와 보고와 지시처럼 매일 지나치는 상황을 리더, 팀장, 실무자가 다르게 보고 있고, 아무도 그 차이를 서로 말하지 않기 때문입니다. 그리고, 어쩌면 AI로 더 말하지 않게 되었는지도 모른다는 생각에서 이 글은 출발했습니다.





보고서는 한 번 써서 일이 끝나지 않습니다.

수차례 고치고, 또다시 쓰고, 덧붙이는 과정을 거쳐 일이 실행됩니다

대신에, 그 일이 올바르게 실행되려면, 그 과정에서 서로의 뜻이 통해야 합니다

보고서는 이걸 확인하고 점검하기 위한 도구인데, 그렇게 활용되지 않는 것 같습니다.



쓰고, 올리고, 보고하고, 그 자리에서 나온 이야기를 담아 다시 고치고, 또 올리고 내립니다.

그러면서 조금씩 모양이 달라지고, 그 사이에 회의가 몇 번 더 끼어들고, 중간에 담당자가 바뀌기도 합니다. 따라서, '일이라는 것'은 문서 한 건이 완성되는 과정이 아니라, 같은 내용이 여러 사람의 손을 거치며 계속 고쳐지는 과정의 연속이고, 그 과정에서 모두가 함께 해야 하는 무언가의 윤곽과 속 내용이 확실히 만들어지는 것입니다.

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그런데, 최근 1~2년 사이에 이 과정에 모든 지점에 AI가 들어왔습니다.

뭔가를 쓸 때도, 줄일 때도, 읽을 때도, 고칠 때도 씁니다. 혹시 한 건의 일이 끝날 때까지 AI가 몇 번 개입했는지 세어보신 적이 있습니까? 아마 없을 것입니다. 세어볼 생각이 들 만큼 이제 특별한 일이 아니기 때문입니다. 어쩌면 그래서 더욱 위험한지 모릅니다.


AI로 각자 자신의 일 완성도를 높이는 과정에서 '개인적 의문'이 들지 않았던 것은 아닙니다.

이렇게 줄여도 되나, 이게 맞나 하는 생각은 각자 한 번씩 합니다. 다만, 그때마다 AI에게 물어보면 괜찮다고 하고, 다시 정리해 주고, 좋아진 모양새로 또 한 번 안심을 합니다. 그걸로 불안이 조금 덜어진 상태가 되어 다음 단계로 넘어가는 것입니다. 하지만, 일이 결과에 이르는 동안 잡음은 오히려 더 많아집니다. 물었던 것을 다시 또 묻고, 다시 모이고, "그게 그 얘기였나" 하는 순간들이 많아졌다고 느낀 뒤부터 모두가 느끼게 됩니다.


제가 만나본 회사들에서 공통으로 들은 말이 있습니다.

"분명히 다 정리했는데 뜻이 통하지 않는다"는 것입니다.




뜻이 통하지 않았다는 것은

말이 안 통했다는 뜻이 아닙니다

커뮤니케이션이 잘 돼도, 소통이 된다는 뜻은 아닐 수 있습니다


뜻이 통하지 않았다고 해서 말이 안 통한 것은 아닙니다.

함께 일하는 과정에서 늘 문서는 서로 읽으면서 업데이트했고, 회의는 진행됐으며, 그에 따라 어떤 결론에 도달할 수 있었습니다. 게다가 특별히 반대한 사람도 없었습니다. 일의 준비와 실행 등이 진행되는 자리에서는 아무 문제가 없었던 것입니다. 하지만, 막상 뚜껑을 열어보면, 기대하지 않았던 결과가 나옵니다. 이상하죠. 분명 뭔가 통하지 않은 것 같습니다.


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그럼, 무엇이 통하지 않은 것일까요?

바로 '순서 - 중요도와 우선순위'입니다.

무엇을 제일 먼저 봐야 하고, 무엇을 뒤로 미뤄도 되는지가 서로 미묘하게 달랐습니다. 그 미묘한 차이가 실행 또는 그 결과의 차이를 만들었지만, 이를 주의 깊게 들여다보지 않았습니다. 왜냐하면, 문서에는 결론을 위주로 적히고, 과정상의 순서는 제대로 옮겨지지 않기 때문입니다. 그저 각자 자기가 중요하다고 본 쪽으로 일을 진행하고, 그 차이는 실행 막바지에 들어가서야 드러납니다.




우리가 요약이라 불러온 것은

대체로 '축약'에 가까웠었습니다

AI가 요약을 잘한다고 하지만, 축약에 오히려 능숙합니다


'축약'은 짧게 만드는 일입니다. 분량을 줄이는 것이니 기준은 길이입니다.

반면에 '요약'은 중요한 것을 모아 정리하는 일이고, 그러니 기준은 중요도인 것입니다.

그렇다면, 짧게 만든 것과 중요한 것을 남긴 것이 같은 일입니까?

결과는 비슷해 보이지만, 실제로는 전혀 다른 일입니다. 왜냐하면, 요약에는 선행 조건이 하나 붙기 때문입니다. 무엇이 중요한지를 먼저 정해야 하고, 정해지지 않으면 요약의 탈을 쓴 축약이 됩니다. AI는 그 상태에서 할 수 있는 것은 축약뿐이기 때문에, 짧게는 만들 수 있지만 중요한 것을 남겼다고는 말할 수 없습니다.


하지만, 우리는 애초에 이 둘을 구분해서 쓰지 않았고, 일상적으로 AI를 통해 일반화된 기준을 근거로 요약을 합니다. 그리고, 그건 축약이 되는 것입니다. 문제는 보고서를 줄이는 일을 전부 '요약'이라고 부르고, 줄인 사람도 받는 사람도 중요한 것이 남았다고 믿습니다. 여기서부터 오해는 쌓이고, 갈등은 깊어집니다. 그러나, 섣불리 그 오해와 갈등을 찾기 어렵습니다. AI가 제공한 형식미와 아우라에 속을 수밖에 없기 때문입니다.




AI가 잡음을 늘린 것은 맞습니다

그런데 원인도 AI일까요?


AI가 가장 잘하는 일이 축약입니다.

긴 문서를 붙여 넣으면 몇 초 만에 깔끔하게 줄여줍니다. 그래서 전보다 훨씬 자주, 훨씬 많이 줄이게 되었습니다. 그럼, 줄인 것을 토대로 스스로 핵심을 찾아내고, 다시 그 핵심을 토대로 요약을 해야 하지만, 그 과정을 굳이 밟지 않고 AI가 줄여준 대로 이해하게 됩니다. 그럼 그만큼의 시간과 비용을 아꼈거나 일부를 AI에게 전가했습니다. 여기까지는 분명히 좋아진 것입니다.


'AI가 줄인 것은 매끄러워서 요약처럼' 보입니다.

각자가 AI로 정리하니 문서가 다 비슷하게 생겼고, 그렇게 만드는 것도 가능합니다.

AI로 인해 작성에 시간이 줄어드니, 더욱 많은 양을 빠르게 주고받는 것이 가능해졌습니다.


그러나, 누가 그걸 어떤 생각과 의도로 썼는지, 어떤 중요도와 우선순위에 의해 만들어졌는지, 이를 점검하거나 관리할 틈이 거의 사라졌습니다. 그럼, 일을 하면 할수록 차이는 쌓이지만, 그로 인한 불협화음은 수면 아래에 있다가 나중에 크게 나타납니다.

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그런데, 여기서 AI를 범인으로 세우면 안 될 것 같습니다.

왜냐하면, AI를 쓰지 않던 때에도 비슷한 일은 늘 있었기 때문입니다. 보고서는 늘 줄여서 올렸고, 무엇을 남길지는 각자가 골랐습니다. 그런데, AI 도입 이후에는 속도와 양이 압도적으로 달라지며, 서로 간의 의견 차이가 눈에 띄지 않게 되었다는 점뿐입니다.


그래서, 원인은 다른 데 있습니다.

모두가 중요하게 여기는 것을 함께 결정하거나 검증하지 않는 것, 그 행태에 있습니다. 따라서 AI 사용여부와 관계없이 이 문제는 그대로 남습니다. 참고로 AI가 할 수 없는 일이 하나 있는데, 무엇이 중요한지를 대신 골라주는 것입니다. 그건 함께 일하는 사람들만 알고 있습니다. 대신에 그걸 마음속에 각자가 갖고 있는 상태로 빠르게 일이 진행되면, 속도 덕분에 마치 처음에 일이 잘되는 것처럼 느끼는 것입니다.




중요한 것을 결정하려면,

먼저 네 가지를 나눠야 합니다


'함께 정하자 혹은 하면서 정하자'는 말로 정해지지는 않습니다.

우리 모두가 함께 무엇을 할 것인가에 대한 공통의 명제가 있어야 합니다.


첫째, 우리가 함께 달성해야 하는 '목표'입니다.

무엇을 이루려고 이 일을 하는지입니다. 회사 일을 한 마디로 정리하면, '목표 관리'입니다. 우리가 어떤 목표를 이뤄야 하고, 그걸 위해 어떤 일을 해야 하는지를 직접 시도하면서 해야 할 일과 하지 말아야 할 일 등이 결정되고, 특히 해야 할 일을 어떻게, 어떤 과정을 밟아서 하는 것이 우리에게 적합할지도 함께 결정합니다. 따라서, 모두가 동의 및 공감하는 목표가 없이는 회사가 존재할 수도 성장하기도 어렵습니다.


둘째, 어디에서 어떻게 여기까지 왔는지, 즉 '지나온 길'입니다.

그 목표를 향해 그동안 무엇을 해봤고, 무엇이 됐고 무엇이 안 됐는지입니다. 이를 성공과 실패로 구분해도 좋습니다. 대신에, 그 의미가 무엇인지를 따져야 하고, 그 과정에서 우리가 저지른 실수와 과오, 당장은 어렵지만, 나중에라도 꼭 다시 도전해봐야 할 것 등을 새롭게 구분하면서, 앞으로 해야 할 일 등을 잡아낼 수 있습니다.


셋째, 다음으로 어디로 가야 하는지, '다음 지점'입니다.

이걸 목적(지향 방향)으로 볼 수도 있고, 목표(다음 단계)로도 볼 수 있습니다. 이 둘의 구분을 확실히 하면 좋지만, 그보다는 그쪽으로 가야 할 이유와 명분을 우리가 걸어온 과거의 행보 속에 우리가 타깃을 삼았던 시장과 고객에 따라 유연하게 대응하고 대처할 수 있는 것을 전제로 해야 합니다.


넷째, 거기까지 어떻게 갈 것인지, '방법'입니다.

결정된 다음 지점으로 어떻게 나아갈 것인가, 거기까지 가기 위해 어떤 세부 계획이 있어야 하고, 이를 각자 어떻게 함께 또는 나눠서 할 수 있게 할 것인가에 대해 수시로 상의해서 결정해야 합니다. 그럼, 자연스럽게 '단기(일, 주, 월)에 해야 할 업무'와 '중장기(분기, 반기, 1년 이상)'에 해야 할 과업으로 구분이 됩니다. 물론 결정하는 과정에서 수시로 바꿨을 것이고, 실행 중에도 수시로 바뀝니다. 결정된 것을 결정된 대로 무작정 실행하기에는 어떤 시장이든 늘 변화하기 때문입니다. 그 변화에 따라가려면 목표를 유연하게 대처할 수 있는 것이 매우 중요합니다.

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이 넷이 공유되고, 공식화할 수 있으면 "이게 왜 중요한지"가 설명됩니다.

그럼, 넷 중에 하나가 빠지면 어떻게 될까요? 목표만 알고 나머지를 모르면 그 목표를 각자 해석하게 되고, 지나온 길을 모르면 이미 해본 것을 또 하거나 안 되는 이유를 모른 채 밀어붙이게 되고, 다음 지점을 모르면 이번 주만 보게 되고, 방법을 함께 정하지 않으면 각자 자기 방식으로 가게 됩니다. 빠진 것이 무엇이냐에 따라 틀어지는 모양이 다른 것입니다.


그런데, 보통은 '지나온 길'이 빠집니다.

목표와 다음 지점은 그래도 말합니다. 숫자가 있고 기한이 있으니 말하기 쉽습니다. 그리고, 굳이 말하지 않아도 이심전심으로 인지는 하고 있습니다. 그러나, 어디에서 어떻게 여기까지 왔는지는 거의 꺼내지 않습니다. 그 과정에서 어떤 일들이 있었는지에 대해서는 되뇌지 않습니다. 왜냐하면, 그냥 '지난 일'이라는 관점과 거기에 실패와 포기가 들어 있어서 꺼내기가 불편하기 때문입니다.


문제는 그 자세한 내막을 AI가 모르는 것입니다.

지난 글에서 AI가 메워주는 것은 넓이이고 깊이는 회사 안에 있다고 했습니다. 작년에 비슷한 걸 하다 접은 이유, 그 방법을 쓸 수 없는 사정, 그 거래처를 바꾸지 못하는 형편. 그 깊이가 전부 '지나온 길'에 있습니다. 어디에도 적혀 있지 않으니 AI가 알 길이 없고, 그래서 이것만은 사람이 사람에게 전해야 합니다.




실무자는 '방법'만 받습니다

왜 하는지는 들은 적이 없습니다


우리가 익히 실무자는 중요한 것을 정하는 자리가 아니라고 알고 있습니다.

그리고, 보고서 맨 위에 "제가 제일 중요하게 본 것은 이것입니다"를 쓰면 그게 틀렸을 때 바카라임이 생기는데, 반면 다 나열해서 올리면 바카라임이 없습니다. 고르지 않는 것이 안전한 것입니다. 그럼, 실무자 입장에서는 고르기보다는 나열하는 선택을 합니다. 자신이 바카라임져야 할 이유가 딱히 없기 때문입니다.


게다가, 네 가지 중에서 위로부터 내려받은 것은 '방법'뿐입니다.

"이거 해주세요"는 왔는데 목표와 지나온 길과 다음 지점은 온 적이 없습니다. 그러니 왜 하는지 모르는 채로 방법(구체적인 결과물)만 받아서 완성할 것을 요구받습니다. 그런데, 그 상태에서 무엇이 중요한지를 고르려면 기준이 하나뿐입니다. 이게 통과될까(아니면, 이 일을 나에게 지시한 사람이 마음에 들까)

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그럼, 실무자 입장에서 일을 받거나 일 관련 대화를 어떤 식으로 해야 할까요?

하나, 먼저 내 일이 어느 목표의 어느 단계인지를 확인받으십시오. 본격적으로 업무에 착수하기 전에 "이 일이 결국 무엇을 위한 것인지 제가 이렇게 이해해도 되겠습니까?"면 됩니다.

두울, '지나온 길'을 물으십시오. "전에 비슷한 것을 해본 적이 있습니까, 그때는 왜 안 됐을까요?" 이것이 실무자가 할 수 있는 가장 값싼 질문인데 대부분 거의 하지 않습니다.

세엣, 방법에 내 생각과 의견을 보태시기 바랍니다. 실제로 하는 사람만 아는 제약이 있고, 그건 위에서는 보이지 않습니다. 대신에 못합니다 보다는, "(어떤 이유로) 안됩니다."라고 반응해야 합니다. 그럼 그 이유가 합당하면, 기존에 하던 일을 조정하거나, 내려받은 업무의 목표 내용과 수준의 조율하며 내 업무의 합리성이 보완 및 보충될 수 있습니다.


그리고, 이때 AI는 이렇게 쓰시면 됩니다.

정리를 맡기기 전에 순서를 내가 먼저 정합니다. AI에게 "뭐가 제일 중요해?"를 묻는 순서가 아닙니다. 내가 임의로 순서를 정한 다음에 "내가 이 순서로 봤는데, 이렇게 보면 빠지는 게 뭘까"를 물으시면 됩니다. 판정을 받는 것이 아니라, '내 판단의 구멍을 찾는 데' 쓰는 것입니다.




팀장은 가장 많이 알고 있습니다

그런데, 그것을 있는 그대로 올리면 변명이 됩니다


팀장 자리는 조금 다르고, 그래서 어렵습니다.

위와 아래가 중요하다고 보는 것이 다르고, 팀장은 그 사이에 있습니다. 대부분 '올려서 통과'시키는 것이 자기 성과이기 때문에, 위가 중요하다고 보는 것을 앞세웁니다. 그럼 철저히 윗사람들의 관점에 자신을 맞추려고 할 것입니다. 그런데, 이때 갈등 상황이 나타납니다. "리더의 시선을 팀장 자신에게 옮겨 다듬는 것 vs 모두가 동의할 수 있는 시선으로 맞추는 것"입니다. 하지만, 이미 마음은 한쪽으로 기울어진 상태입니다. 일을 빨리 되게 하겠다는 생각에, 리더의 시선에 보다 빨리 맞추기 위해 AI를 적극 활용합니다.


그런데, 팀장에게는 또 하나의 패착이 만들어집니다.

AI를 통해 리더와 생각을 맞추는 과정에서 논의는 실종되고, 오히려 그동안 지나온 과정이 충분히 반영되지 못해 엉뚱한 결론이 나오게 됩니다. 아이러니하게도 '조직의 지나온 길'을 가장 많이 알고 있는 사람이 팀장입니다. 작년에 그것을 직접 해봤고, 왜 접었는지도 알고, 어느 거래처가 왜 안 바뀌는지도 압니다. 그러나 그것을 문서에 쓰면 변명처럼 보입니다. 알고 있는 사람이 말하지 못하는 구조가 되는 것입니다.


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그래서, 세 방향의 대화를 해야 합니다.

첫째, 아래로는 목표와 지나온 길과 다음 지점에 대한 팀장의 생각을 풀어주십시오.

지시를 번역해서 단순히 전달 위주로 하는 링커 혹은 커넥터가 아니라 맥락(context)을 함께 전하는 것입니다. 이를 통해 팀원으로부터 의견 수렴도 하고, 팀장의 생각이 팀의 생각이 될 수 있도록 다듬는 과정을 거쳐야 하는 것입니다. 이 과정에서 AI도 동참해서 함께 논의해도 됩니다.


둘째, 위로는 방법의 제약과 지나온 길의 기록을 올리십시오.

리더도 모든 것을 기억하고, 시의적절하게 합리적으로 지시할 수 없습니다. 따라서, 지나간 일이라고 해도 왜 그 방향과 방법이 어려운지, 전에 어떻게 됐는지를 함께 나누며 공감대를 만들어야 합니다. 그 과정에서 다소 자신의 과오가 일부 드러나도 괜찮습니다. 순순히 인정하고, 다음에 더 잘하려는 계기로 삼으면 됩니다.


셋째, 옆으로는 다른 팀과 다음 지점이 겹치는 자리를 미리 확인하십시오.

양 옆의 팀장들에게 일종의 협조를 요청하는 것입니다. 대신에 명확히 무엇을 해달라는 식보다는, 우리가 이렇게 했을 때, 그 팀들에 미칠 수 있는 영향이 우려된다는 말과 함께, 어떻게 하면 좋을지에 대해 고민을 나누는 자리로 가야 할 것입니다. 그럼, 지난 글에서 팀장을 누르던 그 '옆'이 '쓸모 있는 자리'로 바뀝니다.


그리고, AI는 이렇게 쓰시면 됩니다.

문장을 다듬는 데는 쓰셔도 됩니다. 그건 축약이고 AI가 잘합니다. 다만 "이 중에 뭐가 중요해?", "이거 빼도 될까?"에는 쓰지 마십시오. 대신 두 순서를 나란히 놓고 "이 둘이 다르면 실행에서 무엇이 갈릴까"를 그려보는 데 쓰시면 됩니다. 일종의 실현 가능한 시나리오를 함께 만든다고 생각하시면 됩니다. 그럼 그 차이에서 나타는 결과를 미리 볼 수 있게 됩니다.




리더는 '지나온 길'을 말하기가 가장 어렵습니다

지난 실패가 대개 자기 결정이었기 때문입니다


리더 자리는 앞의 실무자, 팀장과 또 다릅니다.

중요한 것을 정해서 내려주는 것(우선순위)이 자기 일이라고 봅니다.

이때 문제는 정해서 내려주면 아래는 그 틀 안에서만 고르고, 그렇다고 정하지 않으면 "방향이 없다"는 말이 돌아옵니다. 어느 쪽도 깔끔하지 않습니다. 이를 돕기 위해 올라온 문서는 이미 여러 번 정리되어 깔끔해 보이지만, 그 미묘한 입장 차이가 보이지 않습니다. 왜냐하면, 리더의 넓은 바카라임 범위로 모두 커버할 수 없고, 그래서 AI로부터 요약을 요청하는데, 그 요약이 오히려 '각자가 가진 입장 차이'를 지운 것입니다. 그럼, 어떻게 해서든지 우선순위의 빠른 결정을 위해 더욱더 AI에게 의지할지 모릅니다.


리더의 또 다른 어려움은 '지나온 길'을 말하는 것입니다.

왜냐하면, 지난 실패는 대개 자기 결정이었기 때문입니다. 작년에 그것을 밀어붙인 사람이 자신이고 접기로 한 것도 자신인데, 그 이야기를 꺼내면 지금 하는 말의 무게가 가벼워질 것 같습니다. 그래서 '중요한 것을 결정하기 전 나눠야 하는 네 가지 중에서 리더가 가장 많이 가지고 있으면서 가장 말하지 않는 것이 하필 이것입니다. 오히려 꺼낼수록 앞으로의 일이 잘 되는데 가장 큰 자양분이 될 수 있는데 말입니다.

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그럼, 뜻을 전하거나 통하기 위해 어떤 대화를 해야 할까요?

목표를 말하실 때 숫자만 말씀하지 마십시오.

왜 그 숫자인지를 같이 말해야 팀장과 실무자의 해석이 엇갈리지 않습니다. 참고로 올바른 목표는 Due-date(기한)과 Quality(내용 및 수준)가 함께 있는 것입니다. 이 둘을 합쳐서 설명할 수 있어야 하고, 왜 이것이 우리의 목표인지도 함께 말하면 더욱 큰 힘을 발휘할 수 있습니다.


그리고 '지나온 길'을 먼저 꺼내 주십시오.

"작년에 내가 이걸 밀었고, 이래서 접었다"를 리더가 말하면 아래에서도 그 이야기가 올라옵니다. 지난 글에서 리더가 먼저 모른다고 말해야 한다고 했는데, 여기서는 먼저 지난 실패를 말하는 것입니다. 그 실패를 함께 되돌아보고, 무엇이 부족했고, 모자랐는지를 꺼내놓고 말하며, 이를 이번에는 보충 보완하려면 무엇을 하면 좋을지를 논의하는 것입니다. 그럼, 다음 지점은 함께 정하고, 실행은 아래에 맡길 수 있습니다.


실무에서 주의할 점은 보고받는 자리와 중요한 것을 정하는 자리를 섞지 않는 것입니다.

보고 자리에는 이미 정리된 것이 올라오니 거기서는 순서가 나오지 않습니다. 그리고 문서를 받으시면 이것을 물으십시오. "당신이 제일 중요하다고 본 게 뭡니까." "저와 다르게 본 부분이 어딥니까." 요약을 읽는 것이 아니라 요약한 사람의 기준을 읽기 위한 질문과 대화를 하는 것입니다.


AI는 이렇게 쓰시면 됩니다.

요약을 받는 데 쓰는 것은 괜찮습니다. 다만 그 요약으로 판단하는 것을 경계해야 합니다. 지금 사업에서 가장 막힌 지점이 어디인지 후보를 뽑아보는 데까지는 쓸 만하고, 고르는 것은 함께 일하는 사람과 해야 합니다. 따라서, AI에게 "이 보고서에서 중요한 게 뭔가"는 묻지 않는 편이 낫습니다. 우리 사업을 잘 모르는 상대에게 우선순위를 묻는 일이 되기 때문입니다.




정리하면


리더, 팀장, 실무자의 뜻이 통하지 않은 것은 문서의 완성도, AI가 일부 작성했기 때문이 아닙니다.

무엇이 중요한지를 함께 정한 적이 없는 상황에서 각자 자기 자리에서 골랐기 때문입니다. 그래서 세 번을 다듬어도 나온 것은 요약이 아니라 축약에 가까웠던 것입니다. 그 미묘한 차이는 처음에는 보이지 않습니다. 그러나, 자원을 어디에 먼저 쓸지, 무엇을 포기할지, 어디서 멈출지 등의 실행 과정에서 서로의 의견이 엇갈리기 시작하고, 그때는 지나간 시간만큼의 되돌리는 값이 비쌉니다.


따라서, 일하는 순서를 바꿔야 합니다.

먼저 모여서 위에서 설명했던 '우리 모두가 함께 결정해야 하는 네 가지 명제'를 나누고, 그 과정에서 중요한 의제를 함께 결정하고, 도출된 우선순위가 유효한지를 수시로 점검하면서 일하는 것입니다. 이때 보고서와 회의는 이 부분을 실천하기 위한 자리이자 도구입니다. 뜻이 통하게 만들거나 확인하기 위한 도구인 것입니다.


이때 AI는 쓰셔도 되고 쓰지 않으셔도 됩니다.

줄이고 다듬고 후보를 뽑는 데는 분명히 쓸 만합니다. 다만 고르는 자리에는 두지 마시기 바랍니다. 왜냐하면 '지나온 모든 길'에 AI에게 없기 때문입니다. 그것은 우리끼리만 가지고 있는 것입니다.




그런데, 이런 장면은 우리가 원하는 길로 올라갈 때만 벌어지지 않습니다.

다음 글에서는 내려오는 길(실행 과정)을 보겠습니다.

빠짐없이 적어 보낸 지시가 어째서 아무도 무언가를 더 하지 않게 만드는지에 대한 이야기입니다.

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