직접 써보지 않은 AI를 이끌 수 있을까

AI 전략을 설명하고 예산을 승인하는 것만으로는 팀이 마주하는 현실을 이해하기 어렵습니다.

리더가 실제 업무에 AI를 써보지 않으면 결과의 오류나 활용의 어려움을 구체적으로 논의하기 어렵습니다.
- 이런 간극이 쌓이면 팀은 우선순위를 신뢰하지 못하고, 문제를 공유하기보다 리더를 우회하게 됩니다.

AI는 사람이 직접 다루는 업무 도구이며, 같은 요청에도 결과가 달라질 수 있습니다.

클라우드나 ERP 전환을 이끌던 방식에 더해, 리더 자신의 사용 경험이 필요합니다.
- 무엇을 믿고, 어디를 검증하고, 언제 사람의 판단을 개입시킬지는 반복해서 써보며 익히게 됩니다.
기능이 빠르게 바뀌는 만큼 정기적인 보고만으로는 실제 가능성과 한계를 따라잡기 어렵습니다.

저자는 AI로 재고 분석 도구를 만들면서 투자와 제안을 평가하는 기준이 달라졌습니다.

실제 데이터를 다루며 AI가 분석을 넓혀주는 영역과 숙련자의 판단이 필요한 지점을 확인했습니다.
- 이 경험은 투자 우선순위, 공급업체 제안 검토, 팀과의 대화를 더 구체적으로 만들었습니다.

이메일 초안이나 회의 요약을 넘어, 자신의 전문성이 걸린 업무에서 AI를 경험할 필요가 있습니다.

전략 보고서, 중요한 분석, 부서 간 이해관계 조정처럼 리더가 직접 책임지는 일에 적용해봅니다.
- 결과를 검토하는 과정에서 AI의 한계뿐 아니라 자신의 판단이 유효한 부분과 수정할 부분도 드러납니다.

AI를 직접 사용한 경험이 리더의 판단과 팀의 신뢰로 어떻게 이어지는지 살펴보는 글입니다.

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