최고의 인재들은 왜 AI에 저항할까요? 대개 기준이 있는데 도구가 그 기준을 충족하지 못하기 때문입니다. 에이전시의 AI 저항을 사람의 문제로 다루면 의무화 지침, 교육의 날, 그리고 저녁 7시에 기계가 만든 작업을 다시 하는 지쳐 버린 시니어가 남습니다. 기준의 문제로 다루면 저항하던 사람들이 AI를 출시할 만한 수준으로 끌어올리는 사람이 됩니다.
품질을 둘러싼 판돈이 이렇게 공개적으로 거론된 적도 드물었습니다. 지난달 Marketing Week에서 BBH 공동 창업자 Sir John Hegarty는 오늘날 마케팅의 상당 부분을 “반복적이고, 진부하고, 지루하다”고 평했습니다. 그는 업계가 스프레드시트는 이해하지만 아이디어는 이해하지 못하는 “좌뇌형 사고자”로 채워졌다고 주장했고, “신제품 출시의 95% 정도가 실패한다”며 데이터가 훨씬 많아졌는데도 이 비율이 20년간 변하지 않았다고 지적했습니다. 이런 시스템에 평범한 AI 결과물을 쏟아부으면, 같은 것이 더 빠르게 더 많이 나올 뿐입니다.
경험 많은 사람들은 왜 AI 도구에 저항합니까?
이번 주 싱가포르 AI 도입 세션에서 강연한 한 에이전시 창업자는 이 문제에 대해 놀랍도록 솔직했습니다. 그는 약 20명 규모의 에이전시를 AI 네이티브로 만들려고 18개월을 쏟았고 도입을 강하게 밀어붙였습니다. 누가 저항하는지 자세히 들여다보니 그들은 기술을 두려워하는 사람들이 아니었습니다. 그들은 형편없는 결과물에 저항하고 있었습니다. 시스템이 질 낮은 작업을 내놓는데도 그것을 쓰도록 강요받고 있었던 것입니다.
이들은 5~6년 차 구성원들이었습니다. 좋은 결과물이 어떤 모습인지 아는 사람들입니다. AI 초안이 기대에 못 미치면 직접 다시 작업해야 했고, 그래서 예전 방식으로 돌아갔습니다. 그의 설명으로는 AI 저항은 흔히 도구가 팀의 기준을 충족하지 못한다는 뜻일 뿐이었습니다. 품질이 무너지면 행동 변화도 실패합니다.
어느 에이전시 대표에게나 유용한 관점의 전환입니다. AI가 쓴 상황 보고서를 보내지 않으려는 어카운트 디렉터, AI가 만든 페르소나 덱을 처음부터 다시 만드는 전략가는 까다롭게 구는 것이 아닙니다. 대가도 감사도 없이 품질 관리를 대신 하고 있는 것입니다.
강요된 AI 도입이 에이전시 번아웃을 더 악화시킵니까?
그럴 수 있습니다. 잘못하면 AI 도입은 일을 두 배로 만듭니다. 지시를 받았으니 도구로 초안을 만들고, 클라이언트가 그대로는 받아들일 수 없으니 손으로 고칩니다. 여기에 '충분히 빠르게 도입하지 못한다'는 죄책감까지 더해지면 시니어 직원이 지쳐 가는 조건이 갖춰집니다.
잘하면 정반대의 결과가 나옵니다. 에이전시가 필수적인 존재로 남는 방법을 다룬 Forbes Agency Council 기고에서 Multiply의 Matt Jayson은 캠페인 설정과 QA를 가장 자동화하기 쉬운 업무로 꼽았습니다. “고성장 클라이언트 한 곳만 해도 눈에 보이지 않는 작업이 주당 20시간은 쉽게 나옵니다.” 이것이 AI가 덜어 줘야 할 허드렛일이며, 타임시트, 상황 보고서, 리사이즈, 예산 추적, 경쟁사 감사도 여기에 속합니다.
차이는 결과물이 두 번째 교대 근무와 같은 재작업 없이 기준을 충족하는지에 있습니다. AI를 도입한 뒤 팀이 더 오래 일한다면 도구는 시간을 절약해 주는 것이 아닙니다. 그 시간을 저녁으로 옮겨 놓을 뿐입니다.
AI에 대한 신뢰는 왜 그렇게 빨리 무너집니까?
신뢰 이론이 명쾌한 설명을 줍니다. 우리는 어떤 사람이나 시스템이 유능하고, 믿을 만하며, 우리의 이익을 위해 움직인다고 믿을 때 신뢰합니다. 이 세 가지는 모두 경험과 대화를 통해 얻어지는 것이며, 선언으로 만들어지지 않습니다. 형편없는 초안을 세 번 연달아 내놓는 도구는 유능하다는 주장을 잃습니다. 팀에 묻지 않고 강요된 도구는 자신들의 편이라는 느낌을 잃습니다.
의무화가 역효과를 내는 이유가 바로 이것입니다. 사용량 대시보드는 누가 로그인했는지만 알려 줍니다. 사람들이 결과물을 신뢰하는지는 알려 주지 못합니다. 그것은 대화만이 알려 줍니다. 전략가 옆에 앉아 무엇을 왜 고쳤는지 물어보는 것입니다.
클라이언트도 같은 계산을 합니다. 싱가포르 창업자의 요점은 덜 다듬어진 작업물을 고객에게 보낼 수 없다는 것이었습니다. 그것이 신뢰를 잃는 길이기 때문입니다. 저항하는 사람들은 클라이언트와의 관계를 지키고 있습니다.
'좋은 결과물'의 기준은 누가 정해야 합니까?
이미 아는 사람들입니다. 창업자의 해법은 해당 분야 전문가에게 승인자라는 명확한 역할을 주는 것이었습니다. 이들이 좋은 결과물의 기준을 정의하고, 이들의 승인 없이는 아무것도 나가지 않습니다. 모두가 AI의 혜택을 보지만, 모두가 AI를 만들 필요는 없습니다. 기준은 전문가가 세웁니다.
익숙한 저항의 징후를 태도가 아니라 기준에 관한 신호로 읽는 것도 도움이 됩니다.
| 저항의 모습 | 대개 의미하는 것 | 해야 할 일 |
|---|---|---|
| 사람들이 조용히 예전 템플릿으로 돌아갑니다 | 결과물이 이들의 품질 기준에 못 미칩니다 | 편집 내용을 보여 달라고 요청하고, 사람이 아니라 시스템을 고칩니다 |
| 초안을 쓰는 것보다 고치는 데 더 오래 걸립니다 | AI가 일을 덜어 주기는커녕 더하고 있습니다 | 편집 시간을 측정하고, 수용률이 오를 때까지 워크플로를 일시 중단합니다 |
| 아무도 AI 결과물을 클라이언트 앞에 내놓으려 하지 않습니다 | 결론이 어디에서 나왔는지 확인할 수 없습니다 | 모든 AI 주장에 추적 가능한 출처를 요구합니다 |
| 시니어는 빠지고 주니어는 과의존합니다 | 기준이 문서로 정리된 적이 없습니다 | 전문가를 승인자로 세워 좋은 결과물의 기준을 정의하게 합니다 |
| 전체 회의마다 '로봇'에 대한 농담이 나옵니다 | 대화 없이 도구가 의무화되었습니다 | 도구 선정과 테스트에 팀을 참여시킵니다 |
Forbes 패널이 반복해서 강조한 주제도 같은 방향을 가리킵니다. 책임감, 판단력, 그리고 AI가 책임질 수 없는 작업을 직접 책임지는 것이 에이전시를 필수적인 존재로 남게 합니다.
AI 저항자를 승인자로 바꾸려면 어떻게 해야 합니까?
- 가장 목소리가 큰 회의론자를 찾아 그들의 편집 내용을 보여 달라고 하십시오. AI 초안과 실제로 발송된 결과물의 차이가 '좋은 결과물'에 대한 여러분의 명세서입니다.
- 기준을 문서로 남기십시오. 어조, 구성, 출처, 절대 들어가서는 안 되는 것을 정리합니다. 시니어의 머릿속에만 있다면 AI도 신입도 그 기준을 충족할 수 없습니다.
- 전문가를 실질적인 권한을 가진 승인자로 세우십시오. AI가 관여한 모든 것은 클라이언트에게 가기 전에 이들의 승인을 받고, 이들은 기준을 충족하지 못하는 워크플로를 중단시킬 수 있습니다.
- 로그인 횟수가 아니라 편집 시간을 측정하십시오. 고치는 시간이 직접 하는 시간보다 길다면, 확대하기 전에 멈추고 워크플로를 고치십시오.
- 수정 내용을 되먹임하십시오. 승인자의 모든 편집을 더 나은 프롬프트, 템플릿, 예시로 바꿔 다음 초안에서 손볼 부분이 줄어들게 합니다.
- 눈에 보이지 않는 업무부터 시작하십시오. 설정, QA, 리포팅, 모니터링처럼 실수의 비용이 낮고 절약한 시간이 즉시 체감되는 업무입니다.
- 터놓고 이야기하십시오. 2주에 한 번, 30분 동안 무엇이 효과가 있었고 없었는지 나누면 어떤 도입 안내 메일보다 더 큰 신뢰가 쌓입니다.
AI 결과물이 출시해도 될 만큼 신뢰할 수 있으려면 무엇이 필요합니까?
전문가가 확인할 수 있는 근거입니다. 시니어 전략가는 AI의 결론이 어디에서 나왔는지 보고 스스로 판단할 수 있을 때 그것을 받아들입니다. 근거 없이 자신만만한 문단으로 도착한 결론은 거부합니다.
Defy 플랫폼에서 모든 AI 결론이 그 근거가 된 실제 게시물까지 추적되는 이유가 이것입니다. 전략은 설문 조사가 아니라 오디언스와 경쟁사가 실제로 게시하는 것에서 역설계되므로, 승인자는 근거를 직접 열어 보고 스스로 판단할 수 있습니다.
창업자는 인간이 변화에 가장 능숙한 존재는 아니라고 말했습니다. 인간은 AI 전환의 가장 큰 걸림돌이자 가장 큰 추진력입니다. 구성원이 어느 쪽이 될지는 도구가 그들의 기준을 존중하는지에 달려 있습니다.
