AI로 완성한 보고서는 훌륭한데, 담당자는 왜 그 결론을 설명하지 못할까

보고서의 문장은 매끄럽고, 시장 분석과 실행 일정도 빈틈없이 이어진다. 그런데 검토자가 특정 고객군을 우선한 이유나 예산 배분의 근거를 물으면 담당자의 설명이 멈춘다. 문서를 다시 읽어 주거나 AI가 제안한 방향이라고 답할 뿐, 다른 선택지를 버린 이유와 조건이 달라졌을 때의 수정 방향은 제시하지 못한다. 이런 상황에서 경영진이 평가해야 할 것은 문서의 완성도와 별개인, 그 결정을 조직 안에서 실행할 준비가 돼 있는가라는 문제이다. 기획부터 내용 구성과 방향 설정까지 AI에 맡기는 행위를 모두 무능력이나 무책임으로 규정하는 것은 성급하다. AI가 제시한 접근법을 충분히 이해하고 검증한 뒤 채택했다면, 출발점이 사람의 머릿속이었는지는 핵심이 아니다. 반대로 사람이 처음부터 작성했더라도 근거가 취약하고 반론에 대응하지 못한다면 좋은 기획이라고 보기 어렵다. 구별해야 할 경계는 작성에 AI가 얼마나 참여했는가보다, 담당자가 결과물을 자신의 판단으로 검토하고 책임질 수 있는가에 있다. 이때 설명 능력은 발표를 유창하게 하는 능력과도 다르다. 담당자가 필요한 자료를 찾아 핵심 수치를 재현하고, 선택의 이유와 남아 있는 불확실성을 밝히며, 전제가 바뀌었을 때 판단을 수정할 수 있다면 말이 다소 느려도 업무를 이해하고 있다고 볼 근거가 있다. 반면 전문용어를 막힘없이 구사하더라도 근거의 출처를 찾지 못하거나 조건 변경에 같은 답을 반복한다면 이해 여부를 추가로 검토할 필요가 있다. 2026년 3월 11일 온라인 게재된 학술지 Organization Science의 연구는 결과물의 인상과 판단의 정확성이 갈라질 수 있음을 보여준다. 연구진은 BCG와 협력해 지식근로자 758명이 참여하는 무작위 실험을 진행했다. AI가 수행할 수 있는 범위 안의 과제에서는 AI 이용자가 평균적으로 더 많은 과제를 더…