AI는 일을 대신할 순 있지만, 목적은 대신 정하지 못한다
AI는 일을 대신할 순 있지만, 목적은 대신 정하지 못한다 AI 시대, 실제로 해야 하는 것은 무엇일까? 안녕하세요. 공박사입니다. 회사생활을 하다 보면 이런 메일을 자주 받습니다. "오늘까지 자료 부탁드립니다." 첨부된 엑셀 파일을 열어보면 수십 개의 컬럼이 빼곡하게 나열되어 있습니다. 누군가는 데이터를 찾고, 누군가는 ERP를 뒤지고, 누군가는 엑셀을 정리합니다. 모두가 바쁘게 움직입니다. 하지만 문득 이런 생각이 들었습니다. 우리는 지금 무엇을 위해 이 자료를 만들고 있는 걸까? 하나의 엑셀 파일이 던진 질문 예전에 다른 본부에서 데이터 분석을 위해 전 부서에 자료를 요청한 적이 있었습니다. 엑셀 서식은 AF열까지 이어질 정도로 복잡했습니다. 하지만 더 큰 문제는 따로 있었습니다. 각 컬럼이 무엇을 의미하는지 정의가 없었습니다. 어떤 데이터를 입력해야 하는지, ERP 시스템에서는 어디에서 가져와야 하는지, 제품 기준인지, 구성품 기준인지조차 명확하지 않았습니다. 결국 같은 항목도 부서마다 다르게 해석할 수 있는 상황이었습니다. 먼저 확인한 것은 엑셀이 아니었습니다 긴급하게 관련 부서를 모아 회의를 진행했습니다. 회의에서 가장 먼저 이야기한 것은 엑셀 작성 방법이 아니었습니다. 먼저 확인해야 했던 것은 데이터의 기준이었습니다. 이 컬럼은 무엇을 의미하는가? ERP의 어떤 데이터를 사용해야 하는가? 모든 부서가 동일한 기준으로 이해할 수 있는가? 그리고 한 가지를 추가로 요청했습니다. "최종 분석 보고서를 보여주세요." 자료를 만드는 이유를 알아야 정말 필요한 데이터가 무엇인지 판단할 수 있기 때문입니다. 보고서를 보고 알게 된 사실 최종 보고서를 받아보고 놀랐습니다. 보고서는 완제품 기준 으로 작성되고 있었습니다. 그런데 자료를 요청한 엑셀은 구성품 기준 으로 만들어져 있었습니다. 최종 보고서에는 사용되지도 않는 데이터를 모든 부서가 열심히 수집하고 있었던 것입니다. 필요하지 않은 데이터를 찾느라 시간이 낭비되고, 엑...