그렇기에 직원들이 들고 오는 산출물을 관리자가 잘 검토하고 꼼꼼하게 피드백해야 합니다. AI로 만들어낸 문서가 품질 기준을 충족하는가를 체크해야 하죠. AI가 만들었다니까 바로 수용하는 오류를 범해서는 안 됩니다. 예를 들어, 시장 조사 자료라면 이런 기준을 적용할 수 있을 겁니다.

① 주장의 근거 명시

② 수치·그래프의 팩트 여부

③ 내부에서 사용하는 용어와의 일관성

④ 시사점 또는 제안사항(의사결정 포인트 등) 명시

경영진 역시 해야 할 역할이 있습니다. “AI를 많이 쓰라”고 강조만 하지 말고 관련부서와 함께 산출물의 품질 기준(bar)을 설계하고 전파해야 합니다. 가능하면 문서 유형이나 난이도, 리스크 등급에 따라 품질 기준을 다르게 규정할 수 있겠죠. 예를 들어, 외부에 공개할 문서는 출처, 법적 표현, 브랜드 톤 기준을 최상위 품질 기준으로 놓고, 내부에서 유통되는 문서는 근거, 핵심 메시지, 의사결정 포인트 명료함 등을 품질 기준으로 설정해야 합니다. 여기에 덧붙여, 좋든 사례/나쁜 사례를 함께 묶어 배포하면 현장 적용이 빨라지겠죠.

당연한 말이지만, AI 도구의 역할은 자료 검색과 근거 명시, 빠른 초안 작성에 국한해야 합니다. 최종적인 정확성 추구, 맥락 구성, 의사결정은 여전히 사람의 책임임을 강조하는, 바람직한 ‘AI 활용 문화’를 형성해야겠죠. AI로 만든 문서를 제출할 때 AI를 어떻게 사용했는지 알 수 있도록 프롬프트와 그에 따른 AI의 답변 내용을 첨부케 하는 것도 이런 문화 형성의 작은 실천입니다.

AI를 많이 쓰는 조직이 아니라, AI 산출물의 품질을 준수하는 조직이 생산성과 성과를 높일 수 가 있습니다. 팀에서 많이 사용하는 문서 종류가 있다면 그 문서에 대한 품질 기준을 체크리스트로 만들어 보세요. 워크슬롭이 줄어드는 걸 바로 체감할 수 있을 겁니다.

*참고기사

Niederhoffer, K., Kellerman, G. R., Lee, A., Liebscher, A., Rapuano, K., & Hancock, J. T. (2025, September 22). AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity. Harvard Business Review. https://hbr.org/2025/09/ai-generated-workslop-is-destroying-productivity