Geoff Woods speaks at the For All Summit in Las Vegas in 2026.
AI 활용 노력이 왜 성과를 내지 못하고 있을까요? 답은 리더 자신에게 있을 수 있습니다.
직장에서 AI에 대한 논의는 이제 “어떻게 하면 더 많은 직원이 AI를 사용하게 할 수 있을까?”에서
“왜 AI 투자가 기대한 성과로 이어지지 않을까?”로 옮겨가고 있습니다.
Uber와 같은 기업들은 AI 비용이 계속 증가하는 상황에서도 AI 투자와 실제 투자수익률(ROI) 사이에
연결 고리가 부족하다고 보고하고 있습니다. (Uber는 2026년 AI 코딩 예산 전체를 불과 4개월 만에 모두 소진했습니다.)
그렇다면 기업들은 어디에서 잘못하고 있을까요?
4월 열린 Great Place To Work® For All Summit™에서 베스트셀러 『The AI-Driven Leader』의 저자인
Geoff Woods는 간단한 답을 제시했습니다.
리더들이 AI로 통해 잘못된 문제를 해결하려 하고 있기 때문입니다.
리더들이 반드시 피해야 할 AI 활용 실수
Woods는 AI 전략을 실패로 이끄는 6가지 리더십 실수를 소개했습니다.
1. 고위 리더가 직접 AI 활용의 본보기를 보이지 않는다
리더가 직접 AI를 활용하지 않으면 조직 내 AI 도입은 쉽게 정체됩니다.
Great Place To Work의 연구에 따르면, 리더가 AI 활용을 장려하는 방식에 대해 신뢰하는 직원은
그렇지 않은 직원보다 매월 AI를 사용할 가능성이 2.5배 더 높습니다.
“AI에서 ROI를 결정하는 가장 중요한 요소는 기술 자체가 아닙니다.”라고 Woods는 말합니다.
“가장 중요한 것은 CEO가 직접 얼마나 관심을 가지고 관리하는 가입니다.”
2. 직원들과 협력하지 않고 AI 프로세스를 설계한다
Woods는 실제 업무를 수행하는 직원들의 의견이 반영되지 않은 AI 전략은 성공하기 어렵다고 말합니다.
“조직이 어디로 나아갈 것인지에 대해 구성원들과 진정으로 방향을 맞추고,
직원들의 목소리를 끌어내 변화에 공감하도록 만들며, 그들이 변화의 공동 설계자라고 느끼게 하지 못한다면
직원들은 변화에 저항하게 됩니다.”라고 Woods는 설명합니다.
Writer의 보고서에 따르면, 직원의 29%는 회사의 AI 전략을 방해하고 있다고 합니다.
3. AI를 낮은 가치의 업무에만 활용한다
많은 리더들은 AI를 단순히 검색을 대신하거나 이메일을 더 잘 작성하기 위한 도구로 사용합니다.
물론 도움이 되는 활용이지만, 이것이 반드시 큰 비즈니스 가치를 만들어내는 것은 아닙니다.
Woods는 이를 80/20 관점에서 설명합니다.
리더는 비즈니스 가치의 80%를 만들어내는 20%의 핵심 업무가 무엇인지 찾아야 합니다.
Woods는 “이메일을 얼마나 잘 작성하느냐 로 승진하는 사람이 얼마나 될까요?” 라고 질문합니다.
AI는 단순 반복 업무를 조금 더 편리하게 만드는 것을 넘어, 조직의 가장 중요한 문제를 해결하는 데 활용되어야 한다는 의미입니다.
4. 리더가 전략보다 AI 도구 자체에 집중한다
“AI에 관한 책을 쓴 사람으로서 말씀드리지만, 저는 AI 자체에는 관심이 없습니다.”라고 Woods는 말합니다.
리더의 목표는 가능한 한 많은 AI를 사용하는 것이 아닙니다.
“토큰 맥싱(tokenmaxxing)은 단순히 많은 돈을 쓰는 방법일 뿐입니다.”
Woods는 AI는 전략이 아니라 도구라고 강조합니다.
“AI는 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 반대로 목표에서 멀어지게 만들 수도 있습니다.”
목표가 단순히 “AI를 더 많이 사용하는 것”이라면, 해결해야 할 문제가 무엇인지 고민하기보다
망치를 들고 못을 찾아다니는 상황에 빠질 수 있습니다.
5. AI에 충분한 맥락과 정보를 제공하지 않는다
AI가 기대한 만큼 유용한 답변을 제공하지 못한다면, 문제는 AI가 아니라 제공한 맥락이 부족하기 때문일 수 있습니다.
“충분한 정보를 제공했다고 생각하는 순간에도, 실제로는 충분하지 않다고 생각하셔야 합니다.”라고 Woods는 말합니다.
“더 많은 정보를 입력하세요.”
Woods는 더 나은 프롬프트 작성과 AI 활용을 위해 CRIT™ 프레임워크를 개발했습니다.
그가 제안하는 두 가지 방법은 다음과 같습니다.
AI에게 문제를 이해하기 위한 질문을 먼저 하도록 요청하십시오.
단 세 가지 질문만으로도 AI의 답변 품질을 크게 개선할 수 있습니다.
AI의 음성 입력 기능을 활용하십시오.
“글로 입력할 때 사람은 스스로 내용을 편집하게 됩니다.”라고 Woods는 말합니다.
말로 설명하면 AI에 훨씬 더 풍부한 맥락과 세부 정보를 제공할 수 있습니다.
6. 리더가 AI를 지나치게 신뢰한다
“AI의 가장 큰 위험은 사람들이 자신의 사고 과정을 외주 화하는 것입니다.”라고 Woods는 말합니다.
“우리의 뇌는 근육과 같습니다. 생각하는 일을 AI에 맡기기 시작하면 시간이 지나면서 사고 능력이 약해질 수 있습니다.
AI를 사고의 주체로 만들고, 사람이 단순히 그 파트너가 되는 상황이 될 수 있습니다.”
최고의 AI 활용자는 AI의 답변을 그대로 받아들이지 않습니다.
그들은 답변을 검토하고, 질문하며, 개선합니다. 어떤 부분이 마음에 드는지,
어떤 부분이 부족한지를 AI에게 알려주면서 더 나은 결과를 만들어냅니다.
이러한 과정이 AI를 계속해서 유용한 도구로 유지하고,
동시에 리더가 자신의 가장 중요한 가치인 사고하고 판단하는 능력을 AI에게 넘겨주지 않도록 합니다.
Geoff Woods speaks at the For All Summit in Las Vegas in 2026.
AI 활용 노력이 왜 성과를 내지 못하고 있을까요? 답은 리더 자신에게 있을 수 있습니다.
직장에서 AI에 대한 논의는 이제 “어떻게 하면 더 많은 직원이 AI를 사용하게 할 수 있을까?”에서
“왜 AI 투자가 기대한 성과로 이어지지 않을까?”로 옮겨가고 있습니다.
Uber와 같은 기업들은 AI 비용이 계속 증가하는 상황에서도 AI 투자와 실제 투자수익률(ROI) 사이에
연결 고리가 부족하다고 보고하고 있습니다. (Uber는 2026년 AI 코딩 예산 전체를 불과 4개월 만에 모두 소진했습니다.)
그렇다면 기업들은 어디에서 잘못하고 있을까요?
4월 열린 Great Place To Work® For All Summit™에서 베스트셀러 『The AI-Driven Leader』의 저자인
Geoff Woods는 간단한 답을 제시했습니다.
리더들이 AI로 통해 잘못된 문제를 해결하려 하고 있기 때문입니다.
리더들이 반드시 피해야 할 AI 활용 실수
Woods는 AI 전략을 실패로 이끄는 6가지 리더십 실수를 소개했습니다.
1. 고위 리더가 직접 AI 활용의 본보기를 보이지 않는다
리더가 직접 AI를 활용하지 않으면 조직 내 AI 도입은 쉽게 정체됩니다.
Great Place To Work의 연구에 따르면, 리더가 AI 활용을 장려하는 방식에 대해 신뢰하는 직원은
그렇지 않은 직원보다 매월 AI를 사용할 가능성이 2.5배 더 높습니다.
“AI에서 ROI를 결정하는 가장 중요한 요소는 기술 자체가 아닙니다.”라고 Woods는 말합니다.
“가장 중요한 것은 CEO가 직접 얼마나 관심을 가지고 관리하는 가입니다.”
2. 직원들과 협력하지 않고 AI 프로세스를 설계한다
Woods는 실제 업무를 수행하는 직원들의 의견이 반영되지 않은 AI 전략은 성공하기 어렵다고 말합니다.
“조직이 어디로 나아갈 것인지에 대해 구성원들과 진정으로 방향을 맞추고,
직원들의 목소리를 끌어내 변화에 공감하도록 만들며, 그들이 변화의 공동 설계자라고 느끼게 하지 못한다면
직원들은 변화에 저항하게 됩니다.”라고 Woods는 설명합니다.
Writer의 보고서에 따르면, 직원의 29%는 회사의 AI 전략을 방해하고 있다고 합니다.
3. AI를 낮은 가치의 업무에만 활용한다
많은 리더들은 AI를 단순히 검색을 대신하거나 이메일을 더 잘 작성하기 위한 도구로 사용합니다.
물론 도움이 되는 활용이지만, 이것이 반드시 큰 비즈니스 가치를 만들어내는 것은 아닙니다.
Woods는 이를 80/20 관점에서 설명합니다.
리더는 비즈니스 가치의 80%를 만들어내는 20%의 핵심 업무가 무엇인지 찾아야 합니다.
Woods는 “이메일을 얼마나 잘 작성하느냐 로 승진하는 사람이 얼마나 될까요?” 라고 질문합니다.
AI는 단순 반복 업무를 조금 더 편리하게 만드는 것을 넘어, 조직의 가장 중요한 문제를 해결하는 데 활용되어야 한다는 의미입니다.
4. 리더가 전략보다 AI 도구 자체에 집중한다
“AI에 관한 책을 쓴 사람으로서 말씀드리지만, 저는 AI 자체에는 관심이 없습니다.”라고 Woods는 말합니다.
리더의 목표는 가능한 한 많은 AI를 사용하는 것이 아닙니다.
“토큰 맥싱(tokenmaxxing)은 단순히 많은 돈을 쓰는 방법일 뿐입니다.”
Woods는 AI는 전략이 아니라 도구라고 강조합니다.
“AI는 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 반대로 목표에서 멀어지게 만들 수도 있습니다.”
목표가 단순히 “AI를 더 많이 사용하는 것”이라면, 해결해야 할 문제가 무엇인지 고민하기보다
망치를 들고 못을 찾아다니는 상황에 빠질 수 있습니다.
5. AI에 충분한 맥락과 정보를 제공하지 않는다
AI가 기대한 만큼 유용한 답변을 제공하지 못한다면, 문제는 AI가 아니라 제공한 맥락이 부족하기 때문일 수 있습니다.
“충분한 정보를 제공했다고 생각하는 순간에도, 실제로는 충분하지 않다고 생각하셔야 합니다.”라고 Woods는 말합니다.
“더 많은 정보를 입력하세요.”
Woods는 더 나은 프롬프트 작성과 AI 활용을 위해 CRIT™ 프레임워크를 개발했습니다.
그가 제안하는 두 가지 방법은 다음과 같습니다.
AI에게 문제를 이해하기 위한 질문을 먼저 하도록 요청하십시오.
단 세 가지 질문만으로도 AI의 답변 품질을 크게 개선할 수 있습니다.
AI의 음성 입력 기능을 활용하십시오.
“글로 입력할 때 사람은 스스로 내용을 편집하게 됩니다.”라고 Woods는 말합니다.
말로 설명하면 AI에 훨씬 더 풍부한 맥락과 세부 정보를 제공할 수 있습니다.
6. 리더가 AI를 지나치게 신뢰한다
“AI의 가장 큰 위험은 사람들이 자신의 사고 과정을 외주 화하는 것입니다.”라고 Woods는 말합니다.
“우리의 뇌는 근육과 같습니다. 생각하는 일을 AI에 맡기기 시작하면 시간이 지나면서 사고 능력이 약해질 수 있습니다.
AI를 사고의 주체로 만들고, 사람이 단순히 그 파트너가 되는 상황이 될 수 있습니다.”
최고의 AI 활용자는 AI의 답변을 그대로 받아들이지 않습니다.
그들은 답변을 검토하고, 질문하며, 개선합니다. 어떤 부분이 마음에 드는지,
어떤 부분이 부족한지를 AI에게 알려주면서 더 나은 결과를 만들어냅니다.
이러한 과정이 AI를 계속해서 유용한 도구로 유지하고,
동시에 리더가 자신의 가장 중요한 가치인 사고하고 판단하는 능력을 AI에게 넘겨주지 않도록 합니다.