대한민국 조직들의 데이터 관리 방식과 보고 문화가 인공지능(AI) 경쟁력 확보에 심각한 장애물로 작용하고 있다는 지적이 제기된다. AI의 핵심 역량은 방대한 데이터를 학습하여 잠재된 패턴을 찾아내는 것이지만, 현재 한국의 많은 조직에서는 데이터가 파편화되어 있고, 맥락을 이해하기 어려운 요약식 보고가 만연하여 AI 학습에 필요한 온전한 정보를 제공하지 못하고 있다는 분석이다.
AI는 수많은 데이터를 학습함으로써 똑똑해진다. 데이터가 충분하지 않으면 ‘과적합’이라는 함정에 빠져 잘못된 결론을 내릴 수 있다. 예를 들어, 주사위를 세 번 굴려 세 번 모두 6이 나왔다고 해서 ‘이 주사위는 6이 많이 나오는 주사위’라고 성급하게 결론 내리는 것이 과적합이다. 제대로 된 주사위라면 천 번 정도 굴려야 1부터 6까지 비슷한 확률로 수렴하게 된다. 그러나 대한민국 정부의 데이터는 D 드라이브에 저장되어 있어, 컴퓨터 포맷과 함께 수많은 맥락, 암묵지, 과정이 사라질 위험에 처해 있다. 이는 미래에 활용될 인공지능의 발전을 스스로 저해하는 행위로 볼 수 있다.
또한, 보고 문화 또한 AI 발전에 걸림돌이 되고 있다. 상급자에게 보고할 때 1페이지 요약 보고서가 선호되며, 연차가 높은 공무원일수록 이를 능숙하게 작성하는 것을 자랑으로 여긴다. 이러한 보고서는 간결함을 넘어, 필요한 맥락과 상세한 분석을 생략하게 만든다. 이는 ‘음슴체’와 같은 비문체 사용과 함께, 사고의 비약이나 오류를 숨기기 쉬운 환경을 조성한다.
이와 대조적으로, 세계 최고 수준의 AI 기술을 개발하는 실리콘밸리에서는 아마존의 ‘6 페이저(6 Pager)’와 같은 방식을 따른다. 아마존에서는 회의에 참석하는 모든 구성원이 6페이지 분량의 메모를 작성하여 공유하며, 회의 시작 30분 동안 이 메모를 읽는 데 할애한다. 이 메모는 도입부, 목표, 원칙, 사업 현황, 교훈, 전략적 우선순위, 부록 등으로 구성되며, 완전한 문장으로 서술체로 작성된다. 제프 베이조스 창업자는 파워포인트의 불릿 포인트로는 엉성한 사고를 숨기기 쉽지만, 서술 구조를 가진 완전한 문장은 사고의 오류를 숨기기 어렵다고 강조했다. 그는 좋은 4페이지 메모를 작성하는 것이 20페이지 파워포인트를 만드는 것보다 어려운 이유가 더 나은 사고와 중요도에 대한 이해를 강제하기 때문이라고 설명했다.
실리콘밸리에서는 클라우드를 기반으로 위키 엔진을 활용한 게시판을 통해 협업하며, 대부분의 게시판을 공개로 운영한다. 이러한 공개 게시판은 모든 참가자가 논의 과정과 자료를 공유함으로써 ‘맥락’을 이해할 수 있게 한다. 이는 단순히 문서를 공유하는 것을 넘어, ‘맥락’ 자체를 공유하는 시스템이다. 클라우드를 사용하고 게시판을 공개로 두면, 모든 자료와 검토 과정이 조직 내에 축적된다. 이러한 환경은 인공지능이 방대한 데이터를 맥락과 함께 학습하는 데 매우 유리하다. 파편화된 문장만 제공하는 조직과, 모든 맥락과 참고 자료까지 제공하는 조직 간의 인공지능 지능 격차는 상상 이상으로 벌어질 수밖에 없다.
따라서 1페이지 요약을 지양하고, 보고서 작성 시 서술체 사용을 의무화해야 한다. 이는 단순히 보고서 작성 방식의 변화를 넘어, 보고서를 읽는 시간, 전체 업무 시간, 그리고 업무의 효율성을 고려한 총소유비용(TCO) 측면에서도 압도적으로 유리하다. 음슴체는 엉성한 사고를 숨길 수 있지만, 서술체는 더 나은 사고와 중요한 것에 대한 이해를 강제한다. 무엇보다 서술체는 인공지능 학습과 맥락 공유에 백만 배 더 낫다. 대한민국 공무원들은 훨씬 더 뛰어난 인공지능을 사용할 자격이 있으며, 이를 위해서는 데이터 관리와 보고 문화의 근본적인 혁신이 시급하다.
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