작가 레베카 힌즈는 일상적인 기업 생활에서 골칫거리로 여겨지는 사무실 회의가 반드시 지루한 시간 낭비일 필요는 없다고 말한다. 실제로 AI 서비스와 도구는 동료들이 더 의미 있고 생산적인 방식으로 연결되도록 도울 수 있다.

레베카 힌즈는 15년 이상 사무실 회의와 협업 방식을 연구해 왔으며, 최근에는 AI가 기업 모임을 개선할 수도 있고 기존 문제를 악화시킬 수도 있다는 점을 확인했다.

리드AI의 의뢰로 진행된 연구에서 힌즈는 AI가 올바르게 구현될 경우 여성과 저연차 직원의 참여를 확대할 수 있다는 사실을 발견했다. 반면, 회의실 참석자가 원격 참석자보다 훨씬 더 많이 발언하는 현상이 나타나며 하이브리드 회의에는 오히려 부정적 영향을 미칠 수 있다는 점도 드러났다. AI는 회의를 훨씬 더 나쁘게 만들 가능성도 있다.

힌즈의 저서 ‘최고의 회의 : 성과를 내는 회의를 설계하는 7가지 원칙’은 이번 달 출간됐다. 힌즈는 최근 Computerworld와의 인터뷰에서 AI가 회의에 미치는 긍정적·부정적 영향을 모두 짚었다.

회의의 문제가 기업 조직에서 여전히 해소되지 않는 이유는 무엇인가?

회의는 기업 건강 상태의 빙산의 일각이다. 새로운 기술과 팬데믹을 거친 경험, 근본적으로 달라진 근무 방식에도 불구하고 회의 자체는 거의 변하지 않았다.

수십 년간의 연구를 통해 회의는 매우 해로운 지위 역학이 발생하는 공간이라는 사실이 확인됐다. 대다수 경우 회의실에서 가장 직급이 높거나 가장 많은 보수를 받는 사람이 시작되기도 전에 회의 결과에 영향을 미친다.

회의는 다른 업무 환경이 진화하는 동안에도 정체된 상태로 남아 있다.

AI는 기업 회의를 어떻게 바꾸는가?

기술은 기업 문화에 이미 존재하는 요소를 증폭시킨다. 회의가 단순한 정보 전달에 그치는 문화라면 AI는 직원에게 더 많은 정보를 일방적으로 전달할 것이다. 문제는 정보 그 자체가 아니라, 관련 정보를 발견하는 과정이다.

회의는 명확한 목적을 가져야 한다. 내려야 할 특정 결정이나 다뤄야 할 특정 논쟁이 있어야 한다. 목적이 명확할수록 적절한 정보를 더 잘 드러낼 수 있다.

회의는 정보 교환을 위해 사용돼서는 안 된다. 정보 공유는 비동기 방식으로 충분히 가능하고 그렇게 이뤄져야 한다.

실제로 유용한 회의는 어떤 회의인가?

유용한 회의에는 세 가지 특징이 있다. 업무가 복잡하거나, 감정적으로 강도가 높거나, 위험성이 큰 경우다. 이런 상황은 공감, 신뢰, 신체 언어가 중요하기 때문에 대면 상호작용이 필요하다. 어려운 변화를 전달할 때는 실시간 회의가 필요하다. 빠른 주고받기가 필요한 모호성이 존재한다면, 그 협업은 실시간성과 자발성이 요구된다.

업무 흐름이 예측 가능하고 각자 맡은 역할만 수행하면 되는 경우라면 회의는 필요하지 않다. 명확한 프로세스 문서와 비동기 업데이트면 충분하다.

경영진은 회의 문제를 해결하기 위해 AI를 어떻게 활용하고 있으며, 그 영향은?

경영진은 기업 구조를 평탄화하라는 엄청난 압박을 받고 있으며, 그 결과 관리 범위가 비대해지고 있다. 이런 압박 속에서 관리자 역할에서 해야 할 일들을 AI에 외주화하려는 시도가 나타난다.

회의도 그중 하나다. 경영진은 직접 회의에 참석하는 대신 AI가 생성한 요약본을 받는 방식을 사용하고 있다. 이런 접근은 협업의 목적을 근본적으로 훼손한다. 요약본으로는 신뢰를 구축할 수 없고, 취약성을 드러내거나 심리적 안전감을 형성할 수도 없다.

AI가 어떻게 불필요한 조정 회의를 줄일 수 있는가?

프로세스를 먼저 정확히 파악하고 그 일부를 자동화할 수 있다면 AI는 엄청난 잠재력을 가진다. 이론적으로는 조정을 위한 회의는 줄고, 협업을 위한 회의는 늘어나야 한다.

문제는 역사적으로 프로세스에 대한 명확성이 부족했고, 이를 문서화하지도 자동화하지도 않았다는 점이다. 회의는 실제로는 기본적으로 작동해야 할 프로세스를 확인하기 위한 안전장치 역할을 해 왔다.

AI가 휩쓰는 세상에서 맥주를 마시며 아이디어를 나누는 것 같은 인간적 연결의 가치는 무엇인가?

그 가치는 매우 크다. 인간 대 인간의 연결, 관리자와 직원 간의 연결은 수년간 감소해 왔다. 외로움, 직장에서 가장 친한 친구가 있는 직원의 비율 같은 지표도 지속적으로 하락했다.

회의를 제대로 설계한다면, 회의는 그런 인간적 연결의 핵심 공간이 될 수 있다. 매주 15분이라도 진행하는 일대일 점검만큼 지속적으로 큰 영향을 미치는 관리 행위는 없다. 회의 설계를 더 데이터 중심적이고 효율적으로 만드는 목적은, 고효율이 필요하지 않은 회의와 협업을 위해 시간을 확보하는 데 있다.

창의성과 혁신을 촉진하거나 팀 사기와 유대를 강화하는 창의적 세션은 고효율을 추구해서는 안 된다. 핵심은 인간 대 인간의 연결이다. 가장 이상적인 경우 AI는 상호작용과 회의에서 인간다움을 강화하는 역할을 한다.”

기업은 회의를 개선하기 위해 데이터를 어떻게 활용해야 하는가?

먼저 데이터의 목적을 이해해야 한다. 회의가 어떻게 진행되고 있는지, 효과적인 결과로 이어질 가능성이 있는지를 파악할 수 있는 지표가 필요하다. 지표는 많을수록 좋은 것이 아니다. 자신의 참여 방식을 이해하는 데 도움이 되는 올바른 지표가 필요하다.

AI는 회의의 목적을 이해하고, 회의가 진전되도록 돕는 관련 정보를 선별해 제시할 수 있을 만큼 지능적이어야 한다. 이 과정의 상당 부분은 회의 외부에서 이뤄져야 한다. 회의 중에 너무 많은 정보를 쏟아내면 사람들은 인간적인 상호작용에 참여하기 어려워진다.

발언량 추적을 넘어, 기업이 측정해야 할 회의 역학은 무엇인가.

회의는 결과에 매우 부정적인 영향을 미칠 수 있는 지위 역학이 나타나는 공간이다. 상급자가 먼저 말하고, 더 많이 말하고, 분위기를 좌우하는 패턴은 효과적인 협업을 저해한다.

카리스마나 포용적 언어에 대한 새로운 지표는 직관적으로조차 파악하기 어려웠던 통찰을 드러낼 수 있다. 이를 통해 회의 자체와 개인의 참여 방식을 모두 더 효과적으로 재설계할 수 있다.

회의에서 인간의 참여를 AI가 생성한 요약으로 대체할 경우 어떤 위험이 있는가?

협업의 인간적 요소를 자동화할수록 회의의 가치를 만드는 요소인 자발성, 창의성, 취약성, 신뢰 구축을 잃게 된다. 자동화만으로 더 나은 협업에 도달할 수는 없다.

목표는 AI를 활용해 불필요한 회의를 제거함으로써, 실제로 필요한 회의를 더 깊이 인간적인 공간으로 만드는 데 있어야 한다.
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