AI 시대, 문제 해결 능력을 키우는 법

AI가 답을 준다. 그런데 뭘 물어봐야 할지 모르겠다면?

ChatGPT에게 "좋은 사업 아이디어 알려줘"라고 물으면 뻔한 답이 나온다. "AI 기반 헬스케어 앱", "친환경 배달 서비스" 같은 것들. 누구나 생각할 수 있는 답이다.

문제는 질문이다. 질문이 모호하면 답도 모호하다. AI 시대에 진짜 필요한 건 검색 능력이 아니라 문제를 정의하는 능력이다.

왜 문제 해결 능력인가

AI는 실행을 잘한다. 코드를 짜고, 글을 쓰고, 데이터를 분석한다. 하지만 "무엇을 해결해야 하는가"는 여전히 인간의 몫이다.

회사에서 매출이 떨어졌다. AI에게 "매출 올리는 법"을 물으면 일반적인 마케팅 전략이 쏟아진다. 하지만 진짜 문제가 뭔지 파악하는 건 당신의 일이다.

신규 고객이 안 들어오는 건가?
기존 고객이 이탈하는 건가?
객단가가 떨어진 건가?
경쟁사가 치고 들어온 건가?

문제를 정확히 정의해야 AI도 제대로 된 답을 줄 수 있다. "최근 3개월간 기존 고객 재구매율이 20% 하락했는데, 이유를 분석하고 개선 방안을 제시해줘"라고 물어야 쓸모 있는 답이 나온다.

문제 해결 능력의 핵심 요소

1. 문제 인식

대부분의 사람은 문제가 있다는 것조차 모른다. "원래 그런 거지"라고 넘긴다. 하지만 불편함을 감지하고, 그게 해결 가능한 문제인지 판단하는 게 첫 번째다.

일상에서 "왜?"라고 묻는 습관을 들여라. 왜 이 업무는 매번 시간이 오래 걸릴까? 왜 이 고객은 항상 불만을 제기할까? 왜 이 회의는 결론이 안 날까?

2. 문제 정의

문제를 명확하게 정의하는 것이 해결의 절반이다. "팀 분위기가 안 좋다"는 문제가 아니다. "주간 회의에서 의견 충돌이 잦고, 결정 사항이 실행되지 않는다"가 문제다.

구체적으로, 측정 가능하게, 범위를 한정해서 정의하라.

3. 원인 분석

표면적인 문제 뒤에는 근본 원인이 있다. "왜?"를 다섯 번 반복하는 5 Whys 기법이 여기서 유용하다.

프로젝트가 지연됐다. 왜?
테스트에서 버그가 많이 발견됐다. 왜?
개발 기간에 테스트를 충분히 못 했다. 왜?
요구사항이 중간에 바뀌었다. 왜?
초기 기획 단계에서 이해관계자 의견 수렴이 부족했다.

근본 원인을 찾아야 재발을 막을 수 있다.

4. 해결책 도출

여러 가지 해결책을 떠올리고, 그중 최선을 선택한다. 이때 AI가 도움이 된다. 브레인스토밍 파트너로 활용하라. 다만 최종 판단은 당신이 해야 한다. 실행 가능성, 비용, 리스크를 따져서 결정하라.

5. 실행과 검증

해결책을 실행하고, 효과를 측정한다. 안 되면 다시 원인을 분석하고 다른 방법을 시도한다. 문제 해결은 한 번에 끝나지 않는다. 반복이다.

실천 가이드: 문제 해결 능력 키우기

매일 할 수 있는 훈련

1. 문제 일지 쓰기

하루에 하나씩, 겪은 문제를 기록하라. 문제가 뭐였는지, 어떻게 해결했는지, 더 좋은 방법은 없었는지 적는다. 일주일만 해도 자신의 사고 패턴이 보인다.

2. 뉴스 분석하기

기사를 읽을 때 "이 문제의 근본 원인은 뭘까?"를 생각하라. 기자가 제시한 원인에 동의하는가? 다른 관점은 없는가? 비판적 사고 훈련이다.

3. AI와 대화하며 질문 다듬기

ChatGPT에게 질문을 던지고, 답이 마음에 안 들면 질문을 수정하라. 어떤 질문이 더 좋은 답을 이끌어내는지 실험하라. 프롬프트 엔지니어링이 아니라 문제 정의 훈련이다.

업무에서 적용하기

1. 회의 전에 문제 정의하기

회의에 들어가기 전, "오늘 해결해야 할 문제가 정확히 뭔가?"를 적어라. 문제가 명확하지 않으면 회의는 산으로 간다.

2. 보고서에 문제-원인-해결책 구조 쓰기

상사에게 보고할 때 이 구조를 쓰라. "현재 상황은 이렇고, 원인은 이것이며, 제안하는 해결책은 이겁니다." 당신의 사고력이 드러난다.

3. 실패를 분석하기

일이 안 됐을 때 누구 탓을 하기 전에, 구조적 원인을 찾아라. 시스템 문제인가, 프로세스 문제인가, 커뮤니케이션 문제인가. 이게 진짜 배움이다.

AI 시대, 문제 해결자가 살아남는다

AI가 발전할수록 실행 능력의 가치는 떨어진다. 코딩, 번역, 디자인. AI가 다 한다. 하지만 "무엇을 만들어야 하는가", "무엇이 진짜 문제인가"를 판단하는 능력은 여전히 인간에게 있다.

좋은 질문을 던지는 사람이 좋은 답을 얻는다. AI 도구를 잘 쓰는 것보다, 문제를 잘 정의하는 게 먼저다.

오늘부터 시작하라. 불편함을 감지하고, 문제를 정의하고, 원인을 파고들어라. 그게 AI 시대를 살아가는 진짜 역량이다.

당신은 어떤 문제를 해결하고 싶은가?