실무자들에게 AI 활용은 이제 생활과도 같습니다. 반복적이고 번거로운 업무를 대신 처리해 주는 든든한 조력자로 자리 잡았기 때문이죠. 그렇다면 리더들은 AI를 어떻게 사용하고 있을까요 최근 갤럽의 한 조사에 따르면, 오히려 리더들이 실무자보다 더 적극적으로 AI를 활용하는 것으로 나타났습니다. 회의 준비부터 전략 수립까지, 글로벌 리더들은 다양한 방식으로 AI를 곁에 두고 있는데요. 오늘 베스픽에서는 글로벌 리더들이 AI를 활용하는 대표적인 방식을 네 가지 유형으로 나누어 소개합니다.

가장 흔한 활용 방식은 AI를 개인 비서처럼 쓰는 것입니다. 읽어야 할 메일은 끝이 없고, 정리해야 할 자료는 산더미처럼 쌓이는 게 회사 생활이잖아요. 글로벌 CEO들도 이런 업무 피로를 줄이기 위해 AI를 쓰고 있습니다.

마이크로소프트의 Satya Nadella(사티아 나델라)는 업무용 표준 프롬프트를 만들어 Copilot을 매일 사용한다고 합니다. 회의 전에 “지난 대화와 이력을 기반으로 이번 미팅에서 상대가 신경 쓸 다섯 가지”를 알려달라거나, 프로젝트 상황이 궁금할 때는 “KPI, 리스크, 경쟁사 동향, 예상 질문과 답변까지 한 번에 정리해 달라”고 지시하죠. 제품 출시가 다가오면 “진척 상황과 위험 요소를 묶어 성공 확률을 수치로 제시해 달라”고도 합니다. 또 자신이 업무 시간을 어디에 쓰고 있는지도 AI에게 점검받는다고 해요. 이렇듯 프롬프트를 명확히 전달할수록, AI는 생각의 틀을 잡아주는 든든한 동료가 됩니다.

애플의 Tim Cook(팀 쿡) 역시 AI 덕을 톡톡히 보고 있습니다. 그는 하루에도 수백 통씩 쏟아지는 메일을 정리하기 위해 AI에게 ‘긴 메일 스레드를 세 줄로 요약하고 액션 아이템만 남겨 달라’고 자주 요청한다고 밝혔는데요. 팀 쿡은 이 기능이 “정말 중요하다(so important)”며, 덕분에 자신의 삶이 달라졌다고 합니다. 정보 과잉 시대에 핵심만 빠르게 건져내는 능력이야말로 리더의 체력과 집중력을 지켜주는 습관이죠. 우리도 아침에 메일함을 열기 전, ‘세 줄 요약과 액션 아이템’을 먼저 뽑으면 훨씬 더 하루를 가볍게 시작할 수 있지 않을까요?

한편 JP 모건 체이스의 대표 Jamie Dimon(제이미 다이먼)은 한 인터뷰에서 일론 머스크와의 미팅을 앞두고 준비 시간이 한 시간도 채 남지 않았던 경험을 소개했습니다. 그는 AI에게 “Walter Isaacson(월터 아이작슨)이 쓴 일론 머스크 전기를 두 페이지로 요약해 줘”라고 요청했고 실제로 그 요약본만 들고 미팅에 들어갔는데도 짧은 시간 내에 핵심을 빠르게 파악하고 대화할 수 있었다고 합니다. 이처럼 신속하게 본질을 잡아내는 습관은 미팅에서 경쟁력을 높일 수 있는데요. 우리도 회의 전 AI에게 1~2쪽 브리핑 자료를 정리하게 한다면 미팅의 질이 달라질 수 있습니다.

로봇 스타트업 Simbe Robotics의 CEO Brad Bogolea(브래드 보골레아)는 “거의 매일 ChatGPT를 쓴다”고 말했는데요. 아이디어를 정리하고, 메시지를 다듬고, 전략을 점검할 때 1차 초안을 AI에게 맡긴다고 합니다. 초안은 AI가 잡고, 리더는 그걸 검토하고 리스크를 보완하는 데 시간을 쓰는 거죠. 회의에 앞서 요약본을 제시하고, 생각의 정리가 필요한 순간 초안을 작성해주는 개인비서라면 업무의 질을 높여줄 것이 분명합니다.

새로운 주제를 접할 때 머릿속이 백지가 되는 경험, 모두들 겪어 보셨을 텐데요. 기업 대표들도 예외는 아닙니다. 대신 그들은 AI를 맞춤형 과외 선생님처럼 사용하며, 빠르게 주제를 학습해 나간다고 합니다.

엔비디아의 Jensen Huang(젠슨 황)은 새로운 기술이나 개념을 접하면 AI에게 말합니다. “12살 아이에게 설명하듯 쉽게 풀어줘” 그리고 조금 이해가 된 뒤에는 다시 묻습니다. “이번엔 고급 수준으로 설명해 줘” 같은 주제를 여러 모델에게 질문하는데, 답이 조금씩 다르다 보니 오히려 더 입체적으로 이해할 수 있다고 합니다. AI는 일방적인 설명이 아니라, 사용자의 속도와 수준에 맞춰 학습을 설계해 주는 존재인 셈이죠.

세계에서 손꼽히는 글로벌 사모펀드 General Atalnatic의 CEO William E. Ford(빌 포드)는 한발 더 나아갑니다. 그는 투자 위원회에 AI ‘Ada’를 보조 멤버로 참여시켰는데요. Ada는 의결권은 없지만, 토론 과정에서 자료를 요약하거나 질문을 던지며 논의를 풍부하게 만들어주는 역할을 합니다. 예를 들어 “이 가정이 틀렸을 때 어떤 리스크가 생길 수 있지?”라는 반론을 제시하거나, “이 결정의 장기적 비용은 무엇인가?” 같은 추가 질문을 합니다. 덕분에 참여자들의 토론은 더 날카로워지고, 의사결정의 빈틈도 줄어듭니다.

이러한 활용법은 실무에도 충분히 활용해 볼 수 있을 듯합니다. 예를 들어 새 프로젝트에 투입됐을 때 AI에게 주요 아이템이나 안건, 주제를 “30분 안에 초급, 중급, 고급 3단계로 설명해 달라”거나, 기획안 혹은 제안서 초안에 대해 “날카로운 반론 다섯 가지를 제시해 달라”고 요청한다면 빠르고 효과적으로 학습할 수 있습니다.

반복 업무를 AI에 맡기고 나면 생기는 시간과 여유는 자연스럽게 더 큰 질문, 더 창의적인 문제로 향하게 됩니다. 구글의 Sundar Pichai(순다르 피차이)는 엔지니어들이 단순 코딩 작업에 시간을 쓰지 않도록 AI가 대신 처리하게 했는데요. 그 결과 개발자들은 문제 해결이나 새로운 서비스 등 창의적인 업무에 더 시간을 쓸 수 있게 되었다고 합니다. 순다르 피차이는 “AI가 팀 전체의 창의성을 끌어올린다”고 강조하며, 기술 도입의 목표는 효율이 아니라 사람의 상상력을 되살리는 것임을 잘 보여주고 있습니다.

오픈 AI의 Sam Altman(샘 알트만)의 관점도 비슷합니다. 그는 이메일이나 문서 요약 같은 지루한 작업을 AI에 맡긴다고 여러 차례 밝혔습니다. 절약한 시간과 에너지를 가지고 혁신적인 아이디어를 만드는 데 몰두하기 위함인데요. 샘 알트만에게 AI는 업무를 대체하는 도구가 아니라 집중의 재분배 장치에 가까운 셈이죠.

여기서 중요한 건, 선택과 판단은 여전히 사람의 몫이라는 점입니다. 구글의 Sergey Brin(세르게이 브린)도 그룹 채팅 요약과 업무 추천을 AI에 맡기지만, ‘추천의 근거는 끝까지 검증한다’는 원칙을 지킨다고 해요. 결국 판단은 사람의 몫이라는 거죠. 실무에서도 기획을 짤 때 ‘서로 상반된 전략 가설 세 가지와 각 장단점’을 AI에게 먼저 받아 보거나, 디자인 초안을 만들 때 ▲예산 ▲타깃 ▲톤 같은 제약 조건을 제시한 뒤 스무 가지 옵션을 달라고 해볼 수 있겠죠. 이처럼 확장된 가능성을 눈앞에 펼쳐두면, 우리는 선택과 판단에 보다 집중할 수 있습니다.

AI는 생산성 도구가 아닌 업의 본질을 다시 설계하는 엔진이 되기도 합니다. 보험 업계의 거물, AIG의 Peter Zaffino(피터 재피노)는 이러한 변화를 누구보다 빠르게 실험했다고 하는데요. 그는 보험 심사 과정을 AI에 접목해 처리 속도를 10배 가까이 높였습니다. 반복 업무를 줄이자 직원들은 더 복잡하고 정교한 케이스에 집중할 수 있었고, 그 과정에서 자연스럽게 업스킬링과 재교육의 기회가 생겼습니다. 즉, AI가 사람을 대체한 것이 아니라, 사람을 더 가치 있는 위치로 옮겨준 셈이죠.

이러한 변화는 제조업에서도 목격되고 있습니다. 포드의 Jim Farley(짐 팔리)는 차량 설계와 엔지니어링에 AI를 적용했습니다. 과거라면 여러 주가 걸리던 시뮬레이션이 이제는 단 몇 시간 안에 가능해졌고, 개발 사이클 전체가 단축되었습니다.

‘이제 일의 흐름을 어디서 어떻게 바꿀까?’, ‘사람과 기계의 역할을 어떻게 새로 나눌 것인가’가 AI 활용의 핵심입니다. 이러한 변화는 리더에게만 해당하는 것은 아닙니다. 실무자에게도 적용됩니다. 업무에서 가장 큰 병목이 무엇인지 떠올려 보면, 반복적으로 검토하는 승인 과정일 수도 있고, 여러 차례 수정하는 보고서일 수도 있습니다. “이걸 AI가 10배 빠르게 한다면 어떤 흐름이 달라질까?”라고 묻는 순간, 업무 자체를 다시 정의할 수 있습니다. 재정의가 곧 혁신의 시작이 되기도 합니다.

이처럼 글로벌 리더들은 AI를 자신만의 방식으로 적극적으로 실험하고 있습니다. 활용법은 저마다 다르지만 공통점은 분명합니다. AI는 더 많은 일을 대신해 주는 기계가 아니라, 우리가 집중할 여유를 되찾아주고 사고의 폭을 넓히며, 업의 본질을 다시 생각하게 만드는 파트너라는 것입니다. 중요한 건 ‘AI가 뭘 할 수 있느냐’가 아닌 ‘우리가 어떤 질문을 던지고 어떤 역할을 맡길 것이냐’입니다. 여러분은 AI에게 어떤 질문을 던지고 싶으신가요? 오늘의 베스픽은 여기서 마무리하겠습니다.