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[IT뉴스]AI로 '보고서 뚝딱'…그런데 임원 질문 한 마디에 말문 막혔다

온카뱅크관리자

2026-09-14 16:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 가트너 "AI 시대엔 질문 설계가 경쟁력" 2029년엔 '질문 아키텍처'가 리더십 역량 프롬프트보다 문제 정의·가정 검증이 핵심 "AI에 생각 맡기면 사람 판단력 떨어질 수도" 
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 사진=게티이미지뱅크
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 30대 직장인 A씨는 상사에게 올릴 보고서를 만들면서 생성형 인공지능(AI)을 적극 활용했다. "핵심만 정리해줘", "임원 보고용으로 바꿔줘", "결론부터 써줘" 등의 여러 차례 주문을 거듭하자 짧은 시간 안에 그럴듯한 보고서가 나왔다.
 하지만 정작 회의에서 임원이 "그래서 우리가 결정해야 할 게 뭐냐"고 묻자 말문이 막혔다. AI에 '어떻게 답할지'는 계속 물었지만 정작 '무엇을 판단해야 하는지'는 충분히 고민하지 않은 탓이다.
 기업의 생성형 AI 활용이 빠르게 늘면서 '프롬프트 잘 쓰는 법'보다 한 단계 앞선 역량이 필요하다는 분석이 나온다. 원하는 답을 뽑아내는 기술보다 어떤 문제를 풀어야 하는지 정하고, 질문에 숨어 있는 가정과 빠진 정보까지 검증하는 능력이 중요해지고 있다는 것이다.
 '프롬프트 잘 쓰기'보다 중요한 질문 설계
 14일 가트너가 발간한 '질문 아키텍처를 통한 AI 의사결정 품질 개선(Improve AI Decision Quality With Question Architecture)' 보고서에 따르면 생성형 AI 시대에는 AI를 얼마나 능숙하게 다루느냐뿐 아니라 '문제를 어떻게 정의하고 어떤 질문을 던지는지'가 의사결정의 질을 좌우할 수 있다.
 가트너가 강조한 개념은 '질문 아키텍처(Question Architecture)'다. 프롬프트를 길거나 정교하게 쓰는 기술과는 차이가 있다. AI에 질문하기에 앞서 무엇을 확인하려는지 목적을 정하고, 현재 판단에 어떤 가정과 제약조건이 깔려 있는지를 먼저 들여다보는 방식이다.
 예컨대 같은 문제를 다른 관점에서 볼 수 없는지, 현재 결론을 뒷받침하는 근거뿐 아니라 뒤집을 수 있는 증거는 무엇인지까지 묻는다. 좋은 프롬프트가 AI가 내놓는 결과물의 품질을 높이는 데 초점을 맞춘다면 질문 아키텍처는 사람의 판단 과정을 개선하는 데 무게를 둔다.
 가트너는 2029년에는 질문 아키텍처를 조직의 리더십 역량으로 체계화한 기업이 AI 도입 자체에 집중한 기업보다 지속적으로 나은 성과를 낼 것으로 전망했다. 기업들이 비슷한 AI 모델을 사용할 수 있게 될수록 어떤 모델을 쓰느냐보다 문제를 어떻게 정의하고 결과를 검증하느냐에서 차이가 벌어질 수 있다는 설명이다.
 질문의 영향은 AI 답변에서도 확인된다. 보고서에 인용된 연구에서는 프롬프트 문구와 함께 제공하는 맥락 정보를 조금 바꾸는 것만으로 AI 답변 정확도가 최대 76%포인트까지 달라진 경우도 있었다.
 그럴듯한 답이 오히려 독 될 수도
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 사진=게티이미지뱅크
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 문제는 AI가 사실과 다른 답을 내놓을 때만 생기는 게 아니다. 답변이 자연스럽고 논리적으로 보일수록 사용자가 내용을 충분히 의심하지 않은 채 받아들일 가능성도 커진다.
 거대언어모델(LLM)은 사용자의 질문 속에 이미 포함된 전제나 판단을 그대로 따라가며 답을 만들 수 있다. 사용자가 원하는 방향이 질문에 들어가 있다면 AI 역시 그 방향의 근거를 모아주는 식이다. 그럴듯한 답변이 오히려 기존 판단에 대한 '잘못된 확신(false certainty)'을 키울 수 있다는 지적이 나오는 이유다.
 가령 "A시장에 진출해야 하는 이유를 정리해달라"고 묻는 순간 'A시장에 진출해야 한다'는 결론이 질문에 먼저 들어간다. AI는 진출에 유리한 근거를 중심으로 답을 구성할 수 있다.
 질문을 바꾸면 검토 대상도 달라진다. "A시장 진출 판단에는 어떤 가정이 깔려 있는가", "진출하지 말아야 할 근거는 무엇인가", "판단에 필요한 정보 가운데 아직 확보하지 못한 것은 무엇인가"를 함께 묻는 식이다. AI가 처음 내놓은 답을 곧바로 결론으로 삼지 않고 반대 논리와 빠진 정보, 다른 해석을 후속 질문으로 확인하는 방식이다. AI에 자신이 내놓은 추천이 왜 틀릴 수 있는지를 다시 설명하도록 할 수도 있다.
 기업이 AI 활용 성과를 평가하는 기준도 달라질 필요가 있다는 게 가트너의 분석이다. 답변의 정확도나 생성 속도, 직원들의 AI 이용률만으로는 실제 의사결정이 좋아졌는지를 알기 어렵기 때문이다.
 중요한 결정을 앞두고 구성원들이 답을 만들기 전에 문제 정의에 시간을 쓰는지, 당연하게 받아들였던 가정과 불확실성을 검토하는지, 하나의 결론에 도달하기 전에 다른 대안을 살펴보는지도 함께 봐야 한다는 설명이다. AI를 많이 쓰는 조직과 AI를 이용해 더 좋은 판단을 내리는 조직은 같지 않을 수 있다는 얘기다.
 AI에 생각 맡기다 사람 판단력 떨어질 수도
 AI에 익숙해질수록 사람이 직접 판단하는 과정이 줄어들 수 있다는 우려도 나온다. 분석과 판단을 AI에 계속 넘기다 보면 구성원이 스스로 정보를 검토하기보다 AI가 만든 결과물을 받아들이는 '인지적 오프로딩(cognitive offloading)'이 나타날 수 있어서다.
 가트너는 AI의 역할을 사람의 업무를 대신하는 데만 맞춰서는 안 된다고 봤다. 사람이 직접 판단할 일을 AI에 넘기기보다 여러 가능성을 살펴보고 자신의 판단에 빠진 부분이 없는지 확인하는 도구로 활용해야 한다는 것이다.
 검색증강생성(RAG), 출처 확인, 사람의 검토, 모델 모니터링 등 기술적 안전장치만으로도 한계가 있다. 애초 질문이 잘못됐거나 검증하지 않은 가정에서 출발했다면 이후 AI가 정확한 자료를 찾아오더라도 판단의 방향 자체가 잘못 설정될 수 있기 때문이다.
 중요한 의사결정이 끝난 뒤에는 처음 문제를 어떻게 정의했는지 되짚어보는 과정도 필요하다. 어떤 가정이 틀렸는지, 당시 놓친 증거는 무엇이었는지를 검토해 다음 판단에 반영해야 한다는 설명이다.
 가트너는 "가장 큰 위험은 AI가 조직을 대신해 생각하는 것이 아니라, 조직이 점차 스스로 생각하길 멈추는 것"이라고 강조했다.
 홍민성 한경닷컴 기자 mshong@hankyung.com
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