개원 병원 에서 AI를 '만능 해결사'로 착각하면 왜 반드시 실패할까?

"AI가 모든 걸 해결해 줄 겁니다"… 가장 위험한 착각

요즘 AI에 대한 이야기를 들으면 어떤 생각이 드십니까? 아마도 "AI가 의사를 대체할 것이다", "이제 인간의 전문성은 끝났다"와 같은 자극적인 헤드라인들이 떠오르실 겁니다. 많은 컨설턴트들은 지금 당장 새로운 AI 툴을 배우고, 복잡한 프롬프트 엔지니어링을 마스터해야만 살아남을 수 있다고 불안감을 조장합니다.

하지만 저는 오늘 단언컨대, 이는 문제의 본질을 완전히 잘못 짚은 것입니다. 특히 수십 년간의 임상 경험과 경영 노하우를 쌓아 오신 리더들에게 진짜 위험은 AI 그 자체가 아니라, AI에 대한 '잘못된 기대'입니다.

제가 '생산성 세금'에 허덕이던 시절의 고백

생성형 AI가 처음 등장했을 때, 20년 차 컨설턴트였던 저 역시 흥분을 감추지 못했습니다. 병원 마케팅의 고질적인 문제, 즉 끝없는 자료 조사와 보고서 작성의 고통을 끝내줄 구원투수처럼 보였습니다.

저는 야심 차게 AI에게 지시했습니다. "다음 분기 경쟁 병원 마케팅 전략 분석 보고서 초안 작성." 마법의 버튼을 누르는 심정이었습니다. 하지만 제가 받아 든 결과물은 처참했습니다. 인터넷에서 긁어온 듯한 영혼 없는 문장들, 깊이 없는 뻔한 분석, 저희가 가진 데이터의 맥락과는 전혀 맞지 않는 기계적인 텍스트였습니다.

오히려 이 저품질 결과물을 수정하고 바로잡는 데 더 많은 시간이 걸렸습니다. 이것은 생산성 향상이 아니라, 제 시간까지 갉아먹는 끔찍한 '워크슬롭(Workslop)', 즉 '생산성 세금'일 뿐이었습니다. 저는 AI에 대한 기대를 거의 접으려 했습니다.

문제는 AI라는 도구가 아니었습니다. 도구를 다루는 제 관점과 방식이 완전히 잘못되었던 겁니다. 저는 AI를 모든 것을 해결해 줄 '만능 해결사'로 착각했습니다. 하지만 AI는 신이 아니었습니다. 잠재력은 무한하지만, 맥락을 이해하지 못하고, 경험이 없으며, 비판적 사고를 할 줄 모르는 '열정 넘치는 신입사원'이었습니다. 유능한 리더가 신입사원을 방치하지 않듯, 저 역시 AI를 제대로 '관리'해야 했습니다.

실패에서 얻은 교훈: AI 신입사원 매니지먼트 3단계 프레임워크

저는 이 실패를 통해 얻은 교훈을, 원장님들께서도 자신의 업무에 즉시 적용할 수 있는 체계적인 프레임워크로 정립했습니다. 바로 ‘AI 신입사원 매니지먼트 3단계 프레임워크’입니다.

1단계: 역할 정의 - 신입사원에게 맡길 일, 내가 할 일

가장 먼저 할 일은 AI라는 신입사원에게 어떤 일을 맡길지, 그리고 팀장인 당신은 어떤 일에 집중할지 명확히 구분하는 것입니다.

• AI 신입사원에게: 자료 조사, 데이터 초벌 정리, 보고서 개요 작성, 이메일 초안 작성, 회의록 요약 등 '시간은 많이 걸리지만, 최종 판단이 필요 없는 반복 업무'를 맡기십시오.

• 당신(팀장)은: AI가 벌어준 시간에 병원의 핵심 철학을 정립하고, 새로운 비즈니스 모델을 구상하며, 핵심 인재와 소통하는 등 '당신의 경험과 통찰력만이 할 수 있는 고부가가치 업무'에 집중해야 합니다.

이 역할 정의 없이는 모든 것을 AI에게 맡기려다 실망만 하는 악순환이 반복될 뿐입니다.

2단계: 명확한 지시 - '워크슬롭'을 막는 기술

유능한 관리자가 신입사원을 교육하듯, AI에게 명확하게 지시하고 결과물을 관리해야 합니다. '알아서 잘해줘'라는 식의 지시는 100% 저품질 결과물로 돌아옵니다.

• 업무 지시 전 (브리핑): 중요한 업무를 맡기기 전에, "이 작업을 성공적으로 완료하기 위해 내가 추가로 알려줘야 할 정보나, 네가 먼저 확인할 질문이 있니?"라고 물어보십시오. AI가 스스로 필요한 정보를 요청하게 만들어 처음부터 잘못된 방향으로 가는 것을 막습니다.

• 업무 지시 시 (명확한 구조 요구): "다음 분기 마케팅 전략 보고서는 1)핵심 요약, 2)항목별 분석, 3)실제 적용 방안 순서의 3단 구조로 작성해 줘" 와 같이 명확한 결과물의 구조를 요구하십시오.

• 지시 후 (피드백 및 개선): 결과물이 만족스럽지 않다면, "방금 내가 내린 지시문을 네가 더 잘 이해할 수 있도록 수정해서 제안해 줘" 라고 요청하십시오. 당신의 '지시 능력' 자체를 개선하는 훌륭한 훈련이 됩니다.

3단계: 최종 책임 - 결과물의 주인 되기

AI는 놀랍도록 유능하지만, '언제든 실수할 수 있는 인턴'이라는 사실을 절대 잊으면 안 됩니다. AI는 복잡한 맥락을 놓치거나, 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 꾸며낼 수 있습니다(환각 현상).

• 모든 결과물은 '초안'이다: AI가 생성한 모든 텍스트, 데이터, 분석은 반드시 '초안'으로 간주하십시오. 유능한 인턴이 작성한 보고서를 그대로 결재 올리지 않듯, AI의 결과물에 당신의 전문적인 시각으로 '화룡점정'을 하는 과정이 필수적입니다.

• 가치와 책임은 당신의 몫: 최종 결과물의 가치, 그리고 그 책임은 온전히 당신의 몫입니다. 당신의 최종적인 가치는 AI가 만든 초안을 비판적으로 검토하고, 전략적 깊이를 더하며, 최종적인 책임을 지는 데서 나옵니다.

이제 선택만이 남았습니다

많은 리더들이 저지르는 가장 치명적인 실수는 AI가 만든 엉성한 초안을 그대로 사용하는 것입니다. 이는 당신의 전문성을 스스로 깎아내리는 행위이자, 동료들에게 '생산성 세금'을 전가하는 무책임한 행동입니다. 당신의 연륜과 경험은 결코 AI가 흉내 낼 수 없는 자산입니다.

원장님, 오늘 당장 당신의 하루 업무를 돌아보십시오. 어떤 반복적인 업무에 발목이 잡혀, 정작 병원의 미래를 위한 깊은 고민과 환자와의 진정한 소통을 놓치고 계십니까?

AI라는 유능하고 지치지 않는 신입사원에게 사소하고 반복적인 업무를 맡기십시오. 그리고 당신은 오직 당신만이 할 수 있는 통찰력과 비전, 그리고 리더십을 보여주는 데 그 아낀 시간을 사용하십시오. 그것이 바로 이 AI 시대에 당신의 가치와 병원의 미래를 더욱 빛나게 할 길입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1: 이 글에서 말하는 '생산성 세금(워크슬폽)'이란 무엇인가요?
A: AI에게 모호하게 지시했을 때 나오는, 인터넷에서 긁어온 듯한 깊이 없고 맥락에 맞지 않는 저품질 결과물을 의미합니다. 결국 이 결과물을 수정하고 바로잡는 데 오히려 더 많은 시간이 소요되어, 생산성을 높이는 대신 리더의 시간을 갉아먹는 '세금'처럼 작용한다는 뜻입니다.

Q2: AI 시대에 리더가 AI를 다루는 관점을 어떻게 바꿔야 하나요?
A2: 모든 것을 해결해 줄 '만능 해결사'로 여기던 관점을 버리고, 잠재력은 뛰어나지만 경험과 맥락 이해가 부족한 '유능한 신입사원'으로 바라봐야 합니다. 즉, AI를 사용하는 기술자(Operator)가 아니라, AI에게 일을 맡기고 결과물을 관리하는 관리자(Manager)의 관점을 가져야 합니다.

Q3: 'AI 신입사원 매니지먼트 3단계 프레임워크'를 간단히 설명해주세요.
A3: 1단계 (역할 정의): AI에게 맡길 반복 업무와 내가 직접 할 핵심 업무를 나눕니다. 2단계 (명확한 지시): 신입사원에게 하듯 구체적이고 명확하게 업무를 지시합니다. 3단계 (최종 책임): AI의 결과물은 초안으로 여기고, 최종 검토와 수정의 책임을 리더가 집니다.

Q4: AI라는 '신입사원'에게는 주로 어떤 업무를 맡겨야 하나요?
A4: '시간은 많이 걸리지만, 최종 판단이 필요 없는 반복 업무'가 가장 적합합니다. 예를 들어, 방대한 자료 조사, 데이터의 초벌 정리, 보고서나 이메일의 개요 및 초안 작성, 회의록 요약 등이 있습니다. 이런 업무를 위임함으로써 리더는 시간을 확보할 수 있습니다.

Q5: AI가 만든 결과물을 그대로 사용하면 왜 위험한가요?
A5: 두 가지 큰 위험이 있습니다. 첫째, AI는 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 꾸며내는 '환각 현상'을 일으킬 수 있어 정보의 신뢰성에 문제가 생길 수 있습니다. 둘째, AI가 만든 엉성한 초안을 그대로 사용하는 것은 수십 년간 쌓아온 리더의 전문성과 연륜을 스스로 깎아내리는 행위이며, 조직 전체의 결과물 품질을 저하 시키는 무책임한 행동이 될 수 있습니다.