생성형 인공지능(AI)은 단순히 현재 업무를 더 잘하거나 더 빠르게 하는 것 이상의 가능성을 갖는다. 사고방식을 전환하는 이른바 ‘마인드셋 변화(Mindshift)’를 통해 새로운 가치를 창출하고 기하급수적인 성과를 이룰 수 있다.
대부분의 사람은 질문을 작성할 때 기존 사고방식에 따라 생각하고 접근한다. 예를 들어 구글에서 검색할 때처럼 ‘내 주변 최고의 태국 음식점’을 찾거나 ‘중급 라이더를 위한 최고의 산악자전거’처럼 특정 기준에 맞춘 결과를 검색하는 식이다. 이런 방식으로 생성형 AI를 사용한다면 업무와 창작 방식에 있어서 새로운 고정관념에 빠질 가능성이 크다. 우리의 사고방식, AI의 가능성에 대한 고정관념, 예측할 수 있는 결과를 넘어서려면 사고의 전환이 필요하다.
인간과 AI의 창의적인 협업은 기존에 생각지 못했던 새로운 결과를 만들어낼 수 있다. 핵심은 선형적 사고에서 벗어나 AI와 더 창의적으로 상호작용하는 것이다. 예를 들어 저녁에 파스타 요리를 만들고 싶지만 재료가 마땅치 않을 때 AI에 집에 있는 식자재를 공유하며 요리와 조리법을 추천받을 수 있다. 결과에 만족하지 않는다면 다시 아이디어를 요청하거나 구체적인 조건을 추가할 수도 있다. ‘특정 열량 이하’나 ‘에어프라이어로 가능한 요리’ 등의 조건을 새롭게 더하는 식이다.
자신과 인지적 편견을 한발 뒤로 물러나게 해야 비로소 AI가 가진 잠재력과 최고의 결과를 끌어낼 수 있다. AI에 대한 고정관념에서 벗어나 예상할 수 있는 결과나 가능성의 범위를 스스로 확장해 보는 연습이 중요하다. 미지의 영역을 탐구하려는 의지와 배우고 잊고 실험할 수 있는 능력이 필요하다. 창의적이고 혁신적인 AI의 잠재력을 십분 활용하려면 질문의 방식을 바꾸고 AI를 단순한 도구가 아닌 협력 파트너로 받아들여야 한다.
다음은 생성형 AI를 활용해 더 폭넓고 혁신적인 결과를 얻기 위해 사고방식을 훈련할 수 있는 몇 가지 방법들이다. 먼저 매일 탐구형 질문을 연습해 볼 수 있다. 하루를 시작하며 사고를 확장할 수 있는 개방형 질문을 설정해 보자. 예를 들어 ‘업계에서 간과하고 있는 트렌드나 기회는 무엇일까?’나 ‘주요 과제에 대한 접근 방식을 완전히 새롭게 정의하려면 어떻게 해야 할까?’ 같은 질문을 시도하는 것이다. ‘만약에’와 ‘어떻게 하면 좋을까’로 질문을 구성하는 시도도 좋다. 단순히 정답을 구하는 질문 대신 가능성을 탐구할 수 있는 개방형 질문을 던져 보자. 생산성을 어떻게 개선할 수 있을지 묻는 대신 ‘만약에 생산성을 기존과 전혀 다른 방식으로 접근한다면 어떤 모습이 될까?’와 같은 질문을 던질 수 있다.
명확한 결론을 염두에 두지 않고 질문을 설정하면 AI가 예상치 못한 답변을 생성할 수 있다. 예를 들어 ‘내가 사안에 접근하는 방식에서 간과하고 있는 점은 무엇일까?’와 같은 질문은 우리가 미처 생각하지 못했던 새로운 통찰을 열어줄 수 있다. 해답이 아니라 탐구를 목적으로 한 질문, 아이디어를 점진적으로 발전시키는 연쇄 질문을 활용하는 것도 좋다. 질문에 비유나 유추를 활용하면 폭넓고 창의적인 답변을 들을 수 있다. 단순히 생산성 개선 비결을 묻는 대신 ‘생산성을 춤에 비유한다면 접근 방식은 무엇이 달라질까?’와 같은 질문을 던지는 것이다. 특히 놀랍거나 혁신적이며 가치 있는 통찰을 제공한 질문은 따로 기록해 두는 것도 중요하다. 이 기록을 주기적으로 검토하면 더 창의적이고 효과적인 질문을 작성할 수 있다.
생성형 AI는 단순한 도구가 아니다. 미처 도달하지 못했던 창의적 통찰을 돕는 촉매제다. 구시대적인 사고를 버리고 더 나은 질문과 대담한 질문을 통해 기하급수적인 가능성을 활성화하도록 우리를 바꾼다. 가정에 도전하고 미지의 영역으로 들어가는 질문을 AI에 던지자. 단순히 창의적인 응답을 얻는 데 그치지 않고 다른 사람이 간과하는 가능성을 볼 수 있을 것이다.
브라이언 솔리스 서비스나우 글로벌혁신책임자
정리=백상경 기자 baek@donga.com