대한민국 정부 조직 내에서 인공지능(AI) 발전을 저해하는 근본적인 문제는 데이터 관리의 파편화와 비효율적인 보고서 작성 관행에 있다. AI는 수많은 데이터를 학습하여 잠재된 패턴을 찾아내는 능력을 발휘하는데, 현재 정부의 데이터 관리 방식은 이러한 AI 학습에 필수적인 충분한 데이터 확보를 어렵게 만든다. D 드라이브에 저장되어 쉽게 포맷될 수 있는 데이터는 맥락, 암묵지, 과정 등 중요한 정보들을 함께 소실시키며, 이는 미래 AI 활용 가능성마저 불투명하게 만든다.
뿐만 아니라, 높은 직급의 관계자에게 올라가는 보고서가 1페이지로 압축되고, 문장은 개조식, 즉 ‘음슴체’로 작성되는 관행은 정보의 깊이와 맥락을 파악하는 데 한계를 드러낸다. 자간, 장평까지 완벽하게 조절하는 기술은 자랑거리로 여겨지지만, 이는 오히려 사고의 깊이를 희석시키고 불필요한 정보를 걸러내는 과정을 생략하게 만든다. 이러한 보고 방식은 AI가 패턴을 학습하는 데 필요한 완전한 문장과 풍부한 맥락을 제공하지 못하며, AI의 지능 격차를 심화시키는 요인이 된다.
반면, 실리콘밸리의 선도적인 IT 기업들은 이러한 문제를 해결하기 위한 명확한 솔루션을 제시한다. 아마존의 ‘6 페이저(6 Pager)’ 회의 규칙은 회의 참가자 전원이 30분 동안 6페이지 분량의 완전한 서술체 메모를 읽는 데 할애하며, 이를 통해 깊이 있는 사고와 명확한 정보 공유를 강제한다. 이는 단순히 정보를 요약하는 것을 넘어, 목표, 원칙, 사업 현황, 교훈, 전략 등을 구조화하여 제시함으로써 길을 잃지 않도록 돕는다. 또한, 클라우드 기반의 협업 시스템과 공개 게시판 운영은 모든 참가자가 맥락을 공유하고, 자료가 축적될 수 있는 환경을 조성한다. 이러한 환경은 AI가 학습할 수 있는 풍부한 데이터를 확보하는 데 결정적인 역할을 한다.
이처럼 ‘6 페이저’와 같은 완전 문장 기반의 보고서 작성 방식은 1페이지 요약 방식보다 전체적인 업무 효율성을 높이는 것으로 분석된다. 1페이지 보고서는 잉크값이 비싼 저가형 잉크젯 프린터에 비유될 만큼, 단기적인 편의성만을 강조할 뿐 장기적인 관점에서 정보의 깊이와 AI 학습 효과를 저해한다. 중요한 보고일수록 서술체로 작성하는 것은 ‘엉성한 사고를 숨기기 어렵게’ 만들고, ‘더 나은 사고와 무엇이 더 중요한지에 대한 더 나은 이해를 강제’한다. 이는 곧 AI를 더욱 효과적으로 학습시키고 조직 내 맥락 공유를 백만 배 이상 향상시키는 길이다. 대한민국 공무원들은 훨씬 더 뛰어난 AI를 활용할 자격이 있으며, 이를 위해서는 데이터 관리 방식의 혁신과 보고서 작성 관행의 개선이 시급하다.
About the Author
