[이진의 디지털 브릿지] AI 잘 쓰는 법, 도구보다 사고의 문제다. 이미지제공=생성형AI [대한민국명강사신문=이진]

AI는 더 이상 일부 전문가의 전유물이 아니다. 기획서 작성, 데이터 정리, 보고서 초안까지 AI가 돕지 않는 업무를 찾기 어려운 시대다. 그럼에도 같은 도구를 쓰고도 결과물의 차이는 분명하다. 어떤 보고서는 간결하고 설득력이 있는 반면, 어떤 결과물은 장황하지만 핵심이 없다. 차이는 기술이 아니라 활용 방식에서 발생한다.

최근 국내 기업과 공공기관에서 진행된 조사에 따르면, 생성형 AI를 업무에 활용하는 비율은 빠르게 늘고 있지만 만족도는 일정 수준에서 정체돼 있다. 이유는 명확하다. 기능은 익혔지만, 어떻게 써야 하는지는 충분히 학습하지 않았기 때문이다. 많은 사용자가 AI를 ‘자동 작성기’로 이해한다. 그러나 AI는 스스로 목적을 세우지 않는다. 질문이 모호하면 답도 모호해진다.

보고서 작성 과정에서 이 차이는 더욱 뚜렷해진다. 단순히 “보고서를 작성해 달라”고 요청하면, AI는 일반적인 구조와 표현을 나열한다. 반면 목적, 독자, 분량, 핵심 메시지를 구체적으로 제시하면 결과물은 전혀 달라진다. 이는 AI의 성능 차이가 아니라, 사용자의 사고 정밀도 차이다. AI는 생각을 대신하는 도구가 아니라, 생각을 확장하는 장치에 가깝다.

AI를 잘 쓰는 사람들은 공통된 습관을 가진다. 먼저 문제를 정리하고, 원하는 결과의 기준을 명확히 한다. 이후 단계별로 질문을 쪼개며 AI와 대화한다. 초안은 참고자료로 활용하고, 최종 판단과 수정은 스스로 맡는다. 이 과정에서 보고서는 단순한 문서가 아니라 사고의 기록으로 완성된다.

반대로 AI에 모든 판단을 맡기면 결과는 평균에 머문다. 문장은 매끄럽지만 맥락은 얕고, 정보는 많지만 메시지는 흐릿하다. 이는 AI의 한계이기도 하지만, 사용자 책임이기도 하다. 기술이 발전할수록 인간의 역할은 줄어드는 것이 아니라 오히려 선명해진다. 무엇을 묻고, 무엇을 선택할 것인지는 여전히 사람의 몫이다.

AI 활용 교육이 기능 설명에 머물러서는 안 되는 이유도 여기에 있다. 프롬프트 작성법보다 중요한 것은 사고의 구조화다. 보고서를 통해 무엇을 설득할 것인지, 어떤 결론에 도달해야 하는지를 먼저 정리하지 않으면 AI는 유용한 도구가 되기 어렵다.

AI 시대의 경쟁력은 더 많은 기능을 아는 데서 나오지 않는다. 질문을 정제하고, 결과를 판단하는 능력에서 나온다. 결국 보고서의 품질은 AI가 아니라 사용자의 사고 깊이를 반영한다. 도구는 이미 충분히 강력하다. 이제 남은 과제는 그것을 다루는 우리의 태도다.