① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

대학 문화행사위원장을 맡으며 가장 어려웠던 일은 여러 사람의 사정과 행사 운영 조건을 함께 고려하는 것이었습니다. 구성원에게 필요한 역할을 부탁해야 했지만 학업과 다른 활동에서 오는 부담도 존중해야 했습니다. 한정된 예산으로 행사를 준비하면서 어떤 항목을 줄이고 유지할지 설명해야 했고, 행사가 끝난 뒤에는 서로 다른 현장 경험을 다음 운영에 남겨야 했습니다.

자료는 카카오톡, 회의 녹취, 예산표, 개인의 기억에 흩어져 있었습니다. 내용을 모으는 것뿐 아니라, 그 자료를 바탕으로 내린 판단이 타당한지 돌아볼 방법이 필요했습니다. 저는 ChatGPT에 실제 업무 자료와 상황을 설명하고, 선택지와 소통 방식을 검토하기 시작했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

ChatGPT의 대화·파일 분석 기능을 활용했습니다. 제가 말하는 ‘리더십 시뮬레이터’는 별도로 개발한 프로그램이 아니라, 조직의 맥락을 설명하고 선택이나 표현이 어떻게 받아들여질지 검토하는 활용 방식입니다. AI가 사람의 마음을 정확히 예측한다고 생각하지는 않았습니다.

차기 간부가 직책을 맡기 어렵다고 했을 때에는 제가 작성한 답장 초안을 보여줬습니다. AI는 “반드시 맡아야 한다”, “불가피한 결과” 같은 표현이 상대방에게 선택권이 없다는 압박으로 전달될 수 있다고 지적했습니다. 이후 간부진과 논의한 대안과 실제 메시지를 다시 제시하며 소통 방식을 검토했습니다. 제가 책임지고 조율하겠다는 뜻도 조직의 분위기에 맞게 직접 고쳐 전달했습니다. 대안을 논의하고 역할을 조정한 주체는 저와 구성원들이었습니다.

예산 업무에서는 변경 전후의 예산안을 첨부하고, 어떤 항목이 달라졌는지 보여주는 문서를 요청했습니다. 단순히 총액만 제시하는 대신 조정 내용을 설명하는 자료로 정리하려는 목적이었습니다. 이전 기수의 대화 기록에서는 시설·전력 운영 정보를 찾아 올해 준비에서 확인할 사항을 정리했습니다. 이때 교내 동아리의 악기를 무상으로 빌리는 상황을 AI가 유상 대여로 이해해 제가 바로잡았습니다. 검토 대상도 대여비에서 장비 연결과 리허설 지원으로 달라졌습니다.

축제 후에는 위원들의 피드백을 제공하면서 “누락되는 의견 절대 없게” 분류해 달라고 요청했습니다. 참가자 만족도 조사는 내부 피드백과 따로 정리하도록 했습니다. 운영자가 겪은 어려움과 참가자가 느낀 만족은 서로 다른 정보이기 때문입니다. 이를 하나의 회의자료로 모으고, 판단과 미확인 사항은 노션에 기록했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

답장 초안, 예산 변경 설명 문서, 운영 확인 목록, 피드백 회의자료처럼 실제 업무에 사용할 수 있는 결과물이 생겼습니다. 흩어진 내용을 다시 읽는 데서 그치지 않고, 사람들과 확인하고 논의할 항목으로 정리할 수 있었습니다.

제 질문도 구체적으로 바뀌었습니다. “내가 잘 대처했나?”라는 질문에서, 어떤 표현이 압박으로 읽히는지, 어떤 전제가 틀렸는지, 아직 누구의 의견을 듣지 못했는지 살펴보게 됐습니다.

다만 처리 시간을 따로 측정하지 않았으므로 몇 시간을 절약했다고 말할 수는 없습니다. AI가 갈등을 해결했다거나 구성원들의 만족도를 높였다고 단정하지도 않습니다. 확인할 수 있는 변화는 검토할 자료와 질문이 구체화됐고, 일부 문장과 잘못된 전제를 실제로 수정했다는 것입니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

한 번 답변을 받고 끝내지 않고, 실제 소통 이후의 기록을 다시 가져와 검토했습니다. ‘상황과 내 판단 설명 → AI의 검토 → 현장 사실과 대조 → 직접 수정·실행 → 사후 회고’의 과정을 반복한 것입니다. AI가 제안한 내용과 사람이 실제 결정한 내용도 구분하려 했습니다.

그 과정에서 AI의 한계도 드러났습니다. AI는 제가 제공한 설명에 기대어 긍정적인 평가를 하거나, 현장 조건을 잘못 이해하기도 했습니다. 예산에 관한 조언도 그럴듯한 설명만으로 적정 금액이 입증되는 것은 아니었습니다. 따라서 AI의 평가를 다른 구성원의 동의나 객관적인 판단으로 받아들여서는 안 됐습니다.

개인정보를 다루는 방식도 돌아봤습니다. 업무 기록에는 다른 사람의 이름과 사적인 사정이 섞여 있었습니다. 공개용 증빙에서는 해당 내용과 계약 세부정보를 가렸지만, 제출 때 가리는 것만으로 처음 AI에 입력할 때의 정보 보호까지 해결되는 것은 아닙니다. 앞으로는 입력 단계부터 필요한 부분만 발췌하고, 식별정보와 공유 권한을 먼저 확인하려 합니다. 타인의 발언과 공동 작업을 제 성과로 돌리지 않고, AI의 해석을 사실처럼 기록하지 않는 것도 중요한 기준입니다. 이 소개문과 증빙의 정리에도 ChatGPT의 도움을 받았습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

동아리, 학생회, 팀 프로젝트처럼 공동의 일을 결정하는 상황에서 적용할 수 있습니다. 별도의 프로그램을 개발하기보다 한 번의 회의나 하나의 답장부터 시작할 수 있습니다.

먼저 타인의 개인정보와 비공개 내용을 제거한 뒤, 결정해야 할 문제와 확인된 사실, 제약조건, 자신의 판단을 적습니다. 그다음 AI에 다른 관점과 확인이 필요한 질문을 요청합니다. 예를 들어 다음과 같이 질문할 수 있습니다.

“아래 상황에서 내가 놓친 이해관계와 반대 근거를 찾아줘. 확인된 사실과 추측을 구분하고, 상대방의 생각을 단정하지 말아줘. 결정 전에 당사자에게 직접 확인할 질문도 정리해줘.”

이 문장은 경험을 바탕으로 정리한 재현용 예시이며, 당시 입력한 원문은 첨부 캡처에 담았습니다. AI의 답변은 원자료와 당사자의 의견으로 확인한 뒤 사용하고, 실행 후에는 예상과 실제 결과가 어떻게 달랐는지 기록하면 됩니다.

AI는 제가 보여준 기록을 읽지만, 그 결정의 영향을 받는 모든 사람을 만나지는 못합니다. 제가 얻은 가장 큰 도움은 대신 내려진 결론이 아니라, 결정을 내리기 전에 더 확인해야 할 질문들이었습니다.