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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
AI에게 해결책을 묻기보다, '무엇이 근본적인 문제인지'를 함께 질문하며 업무 프로세스를 재검토해야 합니다. 나이팅게어의 통계 분석 사례처럼, 문제를 파악하는 방식 자체가 개선의 핵심 동력이 될 수 있습니다. AI와의 대화는 당연하게 여겼던 업무 방식을 되돌아보는 기회를 제공합니다.
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원문 바로가기AI에게 해결책을 묻기 전에, '애초에 무엇이 문제인지'를 함께 생각해 보는 것.
이것이 이 글에서 전하고 싶은 내용입니다.
만약 '이 자료를 빨리 만들려면?'이라고 물으면 AI는 문서나 구성을 제안해 줄 것입니다. 이때 잠시 멈춰서, '이 자료는 누구의 무엇을 위해 필요한가'라고 상담하면, 일 자체를 재검토하는 계기가 됩니다.
AI 활용법에 대한 단서는 19세기 나이팅게ールの 통계에서 찾을 수 있습니다.
나이팅게어는 크림 전쟁에서 부상병 간호에 종사했습니다. 동시에 병사가 무엇 때문에 목숨을 잃었는지 통계로 밝히려고 했습니다.
그녀가 1858년 저작에 게재한 그림은 사인을 질병/부상/기타로 나누어 월별 상황을 보여줍니다. 여기서 두드러지게 나타난 것은 질병으로 인한 사망의 규모였습니다. 사인(死因)을 나누어 보는 것이 위생 환경 개선을 주장할 근거가 된 것입니다. 원서: Wellcome Collection, 통계와 개혁 운동 해설: Science Museum Group Journal
나이팅게어 자신도 처음에는 영양 부족을 주원인으로 생각했다고 합니다. 개선에는 간호사나 위생 위원회 등 여러 사람이 관여하며, 최초의 가정을 재확인하는 과정도 있었습니다. National Army Museum
이 역사를 통해 현대 업무에 적용할 수 있는 점들이 있습니다.
치료를 개선하는 방법을 생각하는 것과, 무엇이 목숨을 앗아가는지 조사하는 것은 보이는 대책이 달라집니다. 문제의 파악 방식이 바뀌면, 힘을 쏟는 곳도 바뀝니다.
여기서는 업무상의 가상 예시입니다.
매주 보고 자료를 만드는 것이 힘들어서 AI에게 이렇게 요청했다고 가정해 봅시다.
보고 자료를 빨리 만들고 싶다. 자동화하는 방법을 알려줘.
AI는 집계나 문서 작성을 자동화하는 방법을 제안할 수 있습니다. 실제로 유용한 경우도 있을 것입니다.
하지만 그 방법을 선택하기 전에, 다음 상담을 해봅니다.
매주 보고 자료를 만드는 것이 힘듭니다. 무엇을 개선해야 할지 정리하고 싶으니, 먼저 저에게 질문해 주세요. 자료의 목적이나 필요한 항목부터 생각하고 싶습니다.
예를 들어, 이런 대화가 오갑니다. (대화도 가상 예시입니다.)
AI: 이 자료를 읽는 사람은 무엇을 판단합니까?
이용자: 작업 지연과 지원이 필요하다는 것입니다.
AI: 그것을 판단하기 위해 지금 작성하고 있는 항목은 모두 필요합니까?
이용자: 그렇게 생각하니, 매주 활동을 전부 자세히 쓰는 것보다 지연의 이유와 필요한 지원이 파악되는 것이 좋을 것 같습니다.
여기서 자료 항목을 줄인다는 개선 후보가 나옵니다. 독자와 필요한 항목을 확인한 후, 남은 집계나 문서 작성을 AI에게 도움받는 방법도 생각해 볼 수 있습니다.
처음의 질문은 '현재 자료를 어떻게 빨리 만들까'였습니다. 대화하는 과정에서 '읽는 사람이 판단하기 위해 어떤 자료가 필요할까'라는 질문이 보이게 됩니다.
AI와의 대화는 당연하다고 여겼던 업무 진행 방식을 재검토하는 계기가 됩니다.
자신의 업무는 익숙해질수록 '원래 이렇게 하는 것이다'라고 느끼기 쉽습니다.
매주 만드는 자료, 늘 사용하는 항목, 예전부터 이어져 온 절차. 그 목적을 설명하려고 하면 의외로 말이 막히기도 합니다.
그럴 때 AI에게 처음부터 완성된 해결책을 요구하기보다, 생각을 정리하는 질문을 받도록 할 수 있습니다.
지금 곤란한 것은 [여기에 상황을 적기]입니다.
해결책을 결정하기 전에, 무엇을 개선해야 할지 정리하고 싶습니다.
먼저, 목적・어려움을 겪는 사람・현황을 확인하는 질문을,
...
AI가 내놓는 다른 시각은 검토의 후보입니다. 보고 자료 예시라면, 실제 독자에게 '어떤 정보를 사용하고 있는지'를 물어 확인합니다. 필요한 작업이나 항목을 AI의 답변만으로 깎아낼 수는 없습니다.
그럼에도 불구하고, 혼자서는 깨닫지 못했던 전제를 대화 속에서 말로 표현할 수 있다는 것에는 의미가 있습니다.
나이팅게어의 통계에서 배울 수 있는 것은 눈앞의 상황을 조사하고 문제 파악 방식을 업데이트하는 자세입니다.
다음으로 AI에게 업무를 맡길 때는, 첫 마디를 이렇게 해보세요.
'어떻게 해결할지 생각하기 전에, 무엇이 문제인지 함께 정리해 줬으면 좋겠다.'
본고는 노구치 유키오(野口悠紀雄) 씨의 AI와 문제 설정에 관한 기사(PRESIDENT Online)를 계기로, 공개 자료와 가상 업무 예시를 통해 고찰한 것입니다. 사료 확인일: 2026년 10월 10일. 업무 예시는 실제 사례나 본인의 컨설팅 실적이 아닙니다.