가장 창의적인 직원들은 AI를 신뢰하지 않습니다. 그들을 돕는 방법은 다음과 같습니다

점수가 Openness가 높은 사람들은 빅 파이브 성격 체계에서 우리 가운데 가장 적응력이 뛰어나고 열린 사고를 지닌 경향이 있습니다. Openness는 새로운 아이디어에 대해 얼마나 호기심이 많고, 상상력이 풍부하며, 수용적인지를 나타냅니다. 이 특성이 높은 사람들은 새로운 도구, 새로운 관점, 새로운 사고방식에 흥미를 느낍니다. 점수가 Openness가 낮은 사람들은 익숙하고 검증된 것을 선호하는 경향이 있는 반면, Openness가 높은 사람들은 대개 새로운 것을 가장 먼저 탐구합니다.

호기심 많고 창의적인 성향을 고려하면, Openness가 높은 사람들은 직장에서 인공지능을 가장 적극적으로 받아들일 것이라고 예상할 수 있습니다. 하지만 Truity의 최근 AI 연구에서는 정반대의 결과가 나왔습니다. 5만 6천 명 이상을 대상으로 AI 사용과 AI에 대한 태도를 조사한 이 연구는 Openness가 높은 사람들이 실제로는 가장 회의적이라는 사실을 발견했습니다.

사람들에게 AI를 신뢰하거나 자신의 업무의 미래로서 열정적으로 받아들이도록 강요할 수는 없습니다. 하지만 Openness가 높은 직원들이 어떤 관점에서 생각하는지 이해할 수는 있으며, 이러한 이해는 대화를 진전시키고 직원들이 자신만의 방식으로 AI를 탐색하도록 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Openness가 높은 사람들은 왜 AI에 회의적일까요?

Openness가 높은 직원들이 직장에서의 AI 도입을 주저하거나 아예 거부하는 이유는 연구진이 'Openness 역설'이라고 부르는 현상에 있습니다. 간단히 말해, 이 직원들을 업무의 다른 모든 영역에서 실험적이고 창의적으로 만드는 비판적 호기심이 바로 AI를 의심하게 만드는 요인입니다. 이들은 원칙적으로 새로운 도구에 저항하는 것이 아닙니다. 오히려 대개 새로운 것을 가장 먼저 시도하는 사람들입니다. 하지만 아이디어에 의문을 제기하고, 깊이 파고들며, 검증하려는 동일한 본능 때문에 AI는 더욱 면밀한 검토를 받게 됩니다. Openness가 높은 직원들은 AI가 자신의 고용 안정성과 자신의 진정성, 자신만의 창의성, 일을 자신의 것으로 느끼게 하는 감각. 창의적인 분야에서 일하는 저를 포함해 Openness가 높은 많은 사람들은 창의적인 분야에서 AI가 인간다운 상상력과 독창성을 얼마나 약화시킬 수 있는지, 그리고 그것이 예술의 미래에 무엇을 의미하는지 우려합니다. 

따라서 더 빠른 생산을 약속하는 새 도구를 기꺼이 받아들이는 대신, Openness가 높은 직원들은 더 어려운 질문을 던집니다. 편리함과 속도를 위해 나는 무엇을 포기하고 있는가?

그런 지적 호기심은 팀원들이 여러분이 시간과 비용을 투자한 AI 도구를 도입하기를 주저할 때 문제가 되는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 그 호기심은 어떻게 활용하느냐에 따라 가장 큰 자산이 될 수도 있습니다. 

Openness가 높은 직원들이 AI에 익숙해지도록 돕는 세 가지 방법

1. 강요하지 말고 실험하도록 장려하세요 

Openness가 높은 사람들은 아직 비판적으로 검토하지 않은 도구를 사용하도록 압박받는 것을 좋아하지 않습니다. 공정하게 말하자면, 빅 파이브 특성과 관계없이 대부분의 직원은 강압적인 관리 방식을 꺼립니다. 심리학의 두 이론도 이를 뒷받침합니다. 심리적 반발 이론은 자유가 위협받는다고 느끼면, 그 자유를 되찾기 위해 오히려 반대 행동을 하고 싶어진다고 봅니다. 자기결정 이론은 사람들이 자율성을 지니고, 유능하다고 느끼며, 다른 사람에게 존중받고 이해받는다고 느낄 때 가장 큰 동기를 얻는다고 봅니다. 두 이론 모두 같은 결론을 가리킵니다. 사람들은 자신의 선택을 통제하고 있다고 느낄 때 가장 적극적으로 참여합니다.

그러므로 AI 사용을 의무화하기보다 발견의 과정으로 만드세요. Openness가 높은 직원과 그 밖에 회의적인 사람들에게 자신의 작업물을 AI 결과물과 비교해 볼 기회를 주세요. 그러면 AI가 어디에서 도움이 되는지, 어디까지 허용할지에 대해 스스로 결론을 내릴 수 있습니다.

저는 Truity의 빅 파이브 성격 검사에서 Openness 100%를 받았고, 이를 직접 경험한 사람으로서 말씀드릴 수 있습니다. 저는 오랫동안 AI를 피했습니다. 그러다 도구를 배우지 않으면 제 일이 외주로 넘어갈지도 모른다는 걱정에 실험을 시작했습니다. 제 작업의 품질이나 그 뒤에 있는 인간적인 창의성을 훼손하지 않으면서 AI가 어디에서 시간을 절약해 줄 수 있는지 살펴봤습니다. 제 방식대로, 제 기준으로 결론을 내렸기 때문에 제 가치를 훼손하지 않고도 일부 작업에 AI를 도입할 수 있었습니다.

2. 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지에 대한 피드백을 들으세요 

그러한 비판적 사고는 팀을 더 잘 관리하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 모든 업무에 AI를 도입하기보다, Openness가 높은 직원들이 전하는 의견에 귀 기울이세요.

이러한 팀원들은 획일적이거나, 모방적이거나, 생동감이 없는 업무에 유난히 민감합니다. 독창성을 중시하기 때문에 AI가 생성한 결과물이 미묘한 무언가를 놓치거나 진부한 표현에 의존했을 때 알아챌 것입니다. 그러니 자유롭게 의견을 나눌 수 있도록 하세요. 그들이 직접 시도해 본 뒤 질문하세요. 그들의 피드백은 AI를 무조건 어디에나 도입하는 대신, 실제로 어디에서 도움이 되는지 팀 전체가 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 압박 검증에서 그들의 회의적 시각을 활용하세요

리더십이 그것이 옳은 방향이라고 결정하면 모든 업무에 AI를 도입하고 싶어지기 쉽습니다. 하지만 실제 업무 흐름을 기준으로 압박 검증을 거치지 않은 도구는, 실제 비용이나 캠페인의 성패가 걸리기 전까지는 눈에 띄지 않는 방식으로 기대에 못 미칠 수 있습니다. 예를 들어 AI가 시간을 절약하고 팀이 직접 작성한 마케팅 문구보다 더 뛰어난 성과를 낼 것이라고 생각할 수 있지만, 그 가정이 전환율과 품질의 손실로 이어질 수도 있습니다.

Openness가 높은 직원은 미묘한 차이에 더욱 민감하게 주의를 기울이고 현 상태에 의문을 제기하는 경향이 있습니다. 바로 이러한 관점 덕분에, 더 쉽게 수용하는 팀이라면 놓칠 수 있는 도구의 성능 저하 문제를 발견할 수 있습니다. 그 결과, 이들은 더 폭넓게 도입하기 전에 첫 단계 베타 테스터로서 뛰어난 역량을 발휘하는 경우가 많습니다.

이 접근 방식은 Openness가 높은 직원들에게 특히 잘 맞는 경향이 있습니다. 조사 과정 자체가 보상이기 때문입니다. 새 도구를 낱낱이 분석해 한계를 찾아내는 일은 그들이 깊이 몰입해 즐기는 종류의 문제입니다. 그들에게 실험하고 회의적으로 검토할 여지를 주면, 실제로 문제를 다뤄 본 사람에게서 진정한 통찰을 얻을 수 있습니다. 그들의 비판적인 시선은 조직이 잘 맞지 않는 도구에 시간과 비용을 투자하는 일을 피하도록 도울 수 있습니다. 

그들의 저항에서 얻는 것 

AI에 회의적인 사람들을 해결해야 할 문제, 즉 원활한 전사적 도입을 가로막는 존재로 보기 쉽습니다. 하지만 Openness가 높은 직원이 새 도구에 반대할 때 실제로 어떤 일이 일어나는지 살펴보세요. 그들은 고집 때문에 거부하는 것이 아닙니다. 단지 믿으라는 말만으로 받아들이기를 거부하는 것이며, 이는 훨씬 더 유용하게 활용할 수 있는 태도입니다.

그 직원에게 자신의 방식대로 도구를 제대로 검증할 기회를 주고, 결과를 보고할 때 진심으로 귀 기울이세요. 그 도구가 그러한 면밀한 검토를 견뎌 낸다면, 그들은 회의론자에서 지지자로 빠르게 바뀔 수 있으며, 이는 생각보다 훨씬 중요합니다. 동료들은 수년 동안 호기심 많고 창의적인 그 사람이 업무의 독창성과 혁신성을 훼손하는 모든 것을 지적하는 모습을 봐 왔습니다. 바로 그 사람이 AI 소프트웨어가 실제로 사용할 가치가 있다고 말하면, 사람들은 주목합니다.

바로 그것이 여기서 얻는 진정한 보상입니다. 팀에서 가장 신뢰할 만한 목소리가 당신을 위해 그 가치를 설득해 주는 것입니다.