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AI가 보고서를 쓰고 데이터를 정리해도 사람이 할 일은 남습니다. 무엇을 해결하려는지 정하고, AI가 만든 결과가 그 목적에 맞는지 판단하는 일 입니다. 일을 빨리 하는 것과 필요한 일을 하는 것은 다르기 때문입니다.   목차 열심히 했는데 필요 없는 일이었다 AI에 맡기기 전에 먼저 정해야 할 것 AI 시대에 사람에게 남는 역할 AI를 쓰는 조직일수록 리더가 해야 할 일    열심히 했는데 필요 없는 일이었다 예전에 다른 본부에서 데이터 분석에 필요하다며 여러 부서에 자료를 요청한 적이 있었습니다. 받아 본 엑셀은 AF열까지 이어졌습니다. 문제는 양이 아니었습니다. 각 컬럼이 무엇을 뜻하는지 제대로 정의돼 있지 않았습니다. ERP의 어느 데이터를 가져와야 하는지, 완제품 기준인지 구성품 기준인지도 분명하지 않았습니다. 같은 항목을 놓고 부서마다 다른 숫자를 제출할 수 있는 구조였습니다. 이런 상황에서는 엑셀을 빨리 작성하는 것이 해결책이 아니라고 생각했습니다. 관련 부서와 회의를 하면서 먼저 물었습니다. “이 자료로 최종적으로 무엇을 보려고 합니까?” 그리고 최종 분석 보고서를 보여 달라고 요청했습니다. 보고서를 확인하니 이상한 점이 바로 보였습니다. 최종 보고서는 완제품 기준 으로 작성되고 있었는데, 각 부서에 요청한 엑셀에는 구성품 단위의 상세 데이터 가 상당수 들어 있었습니다. 보고서에서 쓰지도 않을 자료를 찾느라 여러 부서가 ERP를 뒤지고 엑셀을 채우고 있었던 것입니다. 누군가 일을 대충해서 생긴 문제가 아니었습니다. 오히려 모두 열심히 하고 있었습니다. 처음에 왜 이 자료가 필요한지를 충분히 확인하지 않은 것이 문제였습니다.   AI에 맡기기 전에 먼저 정해야 할 것 지금 같은 일이 생긴다면 예전보다 훨씬 빨리 처리할 수 있습니다. 생성형 AI에 엑셀 구조를 보여주고 데이터를 정리하게 할 수 있습니다. 함수도 만들 수 있고, ...

같은 업무 문제가 반복된다면 대책이 부족해서가 아니라 해결해야 할 문제를 잘못 정의했을 가능성 부터 확인해야 합니다. 문제를 구체적으로 정의하고 원인·목표·실행방법·KPI를 연결한 뒤 실제 문제가 사라졌는지 검증해야 해결이 끝납니다.   목차 대책을 세워도 같은 문제가 반복되는 이유 업무 문제를 제대로 정의하는 방법 목표·해결방법·KPI를 연결하는 기준 반복되는 문제를 끝까지 해결하는 순서   대책을 세워도 같은 문제가 반복되는 이유 회사생활을 하면서 이상하게 느꼈던 일이 있습니다. 분명 전에 발생했던 문제인데 몇 달이 지나 같은 문제가 생기면 다시 처음부터 대응하는 경우가 적지 않았습니다. 회의를 합니다. 원인을 분석합니다. 대책을 정하고 담당자를 지정합니다. 완료 기한까지 정합니다. 그런데 시간이 지나면 비슷한 문제가 다시 발생합니다. 제가 경험한 주간회의에서도 반복적으로 등장하는 과제가 있었습니다. 같은 원인으로 발생하는 품질 문제 부서 간 협업 지연 좀처럼 개선되지 않는 업무 프로세스 반복되는 고객 불만 문제가 발생하면 시정조치 요구서를 발행하고 담당 부서와 완료 일정을 정했습니다. 하지만 새로운 현안이 생기면 기존 과제의 우선순위가 밀렸고, 완전히 해결되지 않은 상태에서 과제가 종료되기도 했습니다. 문제는 회의를 하지 않은 것도 아니고 대책이 전혀 없었던 것도 아니었습니다. 대책을 실행했다는 사실과 문제가 해결됐다는 사실을 같은 것으로 생각했던 것이 문제였습니다. 교육을 실시했다고 협업 문제가 해결된 것은 아닙니다. 프로세스를 만들었다고 업무 지연이 사라진 것도 아닙니다. 업무 문제 해결의 끝은 대책을 실행한 시점이 아니라 처음 발생했던 문제가 실제로 줄어들었는지 확인한 시점 이어야 합니다.   업무 문제를 제대로 정의하는 방법 이런 악순환을 줄이기 위해 전 부서장을 대상으로 목표 수립과 과제 실행력에 관한 교육을 진행한 ...