최근 많은 조직이 생성형 AI의 활용도를 높이려 한다.
이제 단순한 문서 작성이나 일정 정리 같은 생산성 업무를 넘어, AI와 함께 생각하고 전략을 수립하는 시대가 열리고 있다. 경영진의 3분의 2는 “AI가 단순한 어시스턴트가 아니라, 생각의 파트너(Thought Partner)가 될 수 있다”고 믿고 있다.
하지만 여전히 그 잠재력을 실제로 활용하는 리더는 많지 않다.
현재 시점에서, 생성형 AI를 전략적 사고에 활용할 수 있다고 스스로 느끼는 관리자 비율은 30%에 불과하다.
"Co-Thinking: AI와 함께 생각하기."
많은 사람들이 AI를 ‘지시하면 결과를 주는 도구’로 인식한다. 질문을 입력하면 답이 나오고, 템플릿을 요청하면 문서가 완성된다.
하지만 AI는 단순한 ‘자동화 도구’가 아니라,
우리의 사고 과정을 함께 확장하고 정리해주는 ‘생각 파트너’가 될 수 있다.
이른바 Co-Thinking이다.
AI와의 공동 사고(Co-Thinking)는 ‘답을 얻는 대화’가 아니라, ‘함께 더 나은 질문을 만들어가는 대화’이다.
혼자 고민하다 보면 아이디어가 반복되거나, 특정 관점에 편향된 결론을 내리거나, 너무 많은 가능성 속에서 우선순위를 정하지 못하고 맴돌기도 한다. Co-Thinking은 이럴 때 강력하게 작동한다.
예를 들어, AI에게 이렇게 지시할 수도 있다.
“우리 팀이 새 시장 진입 전략을 짜고 있는데, 전문가이자 전략 코치로서 질문을 던져줘. 우리가 놓칠 수 있는 가정이나 대안이 있다면 지적해줘.”
그러면 AI는 단순히 전략을 추천하는 것이 아니라 생각을 자극하는 질문, 논리적 허점을 지적하는 피드백, 다른 시각에서의 접근 제안 등을 해준다. 결과적으로 사용자는 처음에 생각하지 못했던 더 깊고 넓은 사고의 흐름을 얻게 된다.
"Co-Thinking은 ‘역할 놀이’와 같다."
효과적인 Co-Thinking은 역할(Role)을 명확히 정의할 때 더 빛을 발한다.
AI에게 이런 요청을 해보자:
• “고객의 입장에서 내 발표 자료를 평가해줘.”
• “보수적인 CFO로서 이 제안을 반대해봐.”
• “팀원 중 한 명이 이 변화에 불안을 느낀다고 생각하고, 그 입장에서 질문해줘.”
이처럼 AI에게 역할을 부여하면, 인간이 혼자서는 떠올리기 어려운 다양한 시각을 빠르게 검토할 수 있다.
이것은 단순한 브레인스토밍을 넘어서 상황 시뮬레이션과 관점 전환까지 확장되는 사고 도구가 된다.
"Co-Thinking은 단순한 ‘정답’보다 ‘사고의 흐름’을 중시한다."
많은 생성형 AI 사용자는 정확한 답을 얻는 데만 집중한다.
하지만 Co-Thinking의 진짜 가치는 대화의 전개 과정 그 자체에 있다.
• 내가 놓친 조건은 무엇이었는가
• 어떤 질문이 사고를 전환시켰는가
• 내 결론이 AI와의 대화로 인해 어떻게 발전했는가
이러한 사고의 이력을 돌아보는 과정에서 단순한 문제 해결을 넘어, 의사결정 역량과 전략적 사고력이 한 단계 성장한다.
중요한 점은, Co-Thinking은 개인만을 위한 기술이 아니라는 것이다. 팀 전체가 이 방식을 익히고, AI와 함께 사고하는 문화가 정착된다면 조직의 학습 속도와 판단의 깊이가 달라진다.
예를 들어, 회의 전에 팀원들이 “AI와 대화를 통해 이 아이디어를 검토해왔습니다”라고 공유하면 단순한 생각의 나열이 아니라 사전에 사고가 정제된 인사이트 중심의 회의가 가능해진다.
"Co-Thinking 대화를 설계하는 4단계 프레임워크"
이처럼, 생성형 AI와의 대화는 단순한 “무엇을 알려줘”에서 “함께 생각하자”로 진화하고 있다.
그러기 위해서는 즉흥적인 질문 나열이 아닌, 구조화된 사고의 흐름이 필요하다. AI와 고품질의 공동 사고(Co-Thinking)를 이끌어내기 위해, 4단계 프레임워크가 쓰인다.
1단계. AI에게 역할(Role)을 부여한다.
AI는 다재다능한 파트너다. 하지만 역할이 불분명하면 대화는 평범하고 추상적으로 흘러간다.
AI에게 원하는 역할을 명확히 지정하자.
• 전략 코치
• 반대 의견을 제시하는 Devil’s Advocate
• 고객, 팀원, 투자자, 경영진 등의 페르소나
•특정 사고방식(예: Lean, Agile, Design Thinking)의 전문가
활용 문장 예시
“Act as an experienced innovation strategist.”
“Help me explore the problem from a skeptical CFO’s perspective.”
“Take on the role of a team member who’s concerned about this proposal.”
역할이 명확할수록, AI의 사고 스타일과 반응의 질이 달라진다.
2단계. 대화의 맥락과 환경(Setting)을 설정한다.
AI와의 대화는 상황에 따라 달라져야 한다. 따라서 어떤 상황과 목적에서 대화가 이루어지는지를 먼저 정의하자.
질문할 포인트:
• 지금 상황은 어떤 맥락인가?
• 이 대화의 목표는 무엇인가?
• 1:1 개인 대화인가, 팀 회의나 워크숍을 시뮬레이션하는가?
활용 문장 예시
“We’re preparing for a leadership offsite meeting.”
“The goal of this dialogue is to generate three strategic options under tight budget constraints.”
“Imagine this is a project retrospective with cross-functional team members.”
이 설정이 있으면, AI는 더 적절한 수준의 언어와 응답의 톤, 논리적 깊이를 조절할 수 있다.
3단계. 대화 흐름(Dialogue Flow)을 스케치한다.
AI와의 대화를 설계할 때는 ‘누가 언제 무엇을 말할지’를 구상해두는 것이 중요하다. 막연히 질문을 던지기보다는 대화의 구조를 짜는 것이 효과적인 결과를 만든다.
예를 들어 다음과 같이 구성해 볼 수 있다:
• 내가 상황을 설명한다
• AI가 다양한 아이디어/시각을 제시한다
• 내가 우선순위를 말하면
• AI가 옵션별 장단점 분석을 한다
• 내가 고민되는 부분을 털어놓고
• AI가 결정을 돕는 질문을 던진다
이처럼 생각의 흐름을 나누고 순서를 정하면, 대화의 생산성이 크게 향상된다.
4단계. 프롬프트로 정리하고 실행한다.
앞서 정리한 내용을 바탕으로, 실제로 사용할 프롬프트를 작성한다. 프롬프트는 구조화된 대화의 설계서라고 보면 된다.
작성 후 AI에게 이렇게 요청해보자:
“다음과 같은 대화 구조를 프롬프트로 정리해줘:
‘1) 당신은 경영 전략 전문가로서, 2) 우리는 분기별 우선순위 재정비 회의를 준비 중이며, 3) 나는 상황을 설명하고, 당신은 옵션과 판단 기준을 제시한 후, 나의 고민을 들어주고 도와주는 방식으로 진행됩니다.’”
또는, 이렇게 구체적인 문장으로 시작할 수 있다:
“Act as a senior strategist. I will share context about our current challenge. Your role is to help me brainstorm alternative approaches, raise critical questions, and analyze trade-offs. Let’s proceed step by step.”
프롬프트는 한 번으로 끝나지 않는다. 대화 중 AI의 응답을 보며 계속 수정하고, 버전을 개선해나가는 실험 과정이 중요하다.
"Co-Thinking을 잘하는 리더의 공통점: 이렇게 대화한다."
생성형 AI를 업무에 도입하는 것은 이제 더 이상 특별한 일이 아니다.
하지만 AI와 ‘어떻게 대화하느냐’는 리더마다 차이가 크다.
단순히 질문을 던지고 답을 받는 수준을 넘어, AI를 생각 파트너(Thought Partner)로 제대로 활용하는 리더들에겐 공통된 특징이 있다.
그들은 도구를 잘 다루는 것이 아니라, AI와의 대화를 통해 스스로의 사고를 확장하고, 팀과 조직의 전략적 사고 수준을 끌어올린다.
그렇다면 Co-Thinking을 잘하는 리더는 어떻게 대화할까?
첫째, AI를 사람처럼 대한다: 대화의 자세부터 다르다.
효과적인 Co-Thinking은 태도에서 시작된다.
AI를 단순한 검색창처럼 다루는 대신, 함께 일하는 동료나 외부 전문가에게 묻듯이 정중하고 맥락 있게 대화한다.
“우리가 이번 분기에 해결해야 할 과제가 있는데, 전문가 입장에서 의견을 주고받고 싶어.”
“이 아이디어에 대한 우려점이 있을까? 내가 놓친 관점을 알려줘.”
결과 중심이 아닌 사고 중심의 접근이 더 창의적이고 깊이 있는 답변을 이끌어낸다.
둘째, 배경 설명과 목적을 명확히 제시한다.
좋은 대화는 언제나 맥락에서 시작된다.
AI에게 기대하는 역할을 구체적으로 알려주고, 대화의 목적을 명확히 전달한다.
“내가 지금 준비하는 발표는 신규 파트너 대상이야. 대상은 기술에는 익숙하지 않지만, 사업 이해도가 높아. 핵심 메시지를 정리할 수 있도록 도와줘.”
이렇게 맥락을 풍부하게 제공하면 AI는 단순한 요약이 아닌, 상황에 맞춘 전략적 제안을 할 수 있다.
셋째, AI에게 도전하고, 반대로 도전받기를 원한다.
Co-Thinking은 일방적인 전달이 아니라 쌍방향 토론이다.
AI가 준 첫 번째 답변을 그대로 수용하지 않고, 오히려 반문하고, 다른 관점을 요청하며 생각의 폭을 넓힌다.
“이 아이디어에 반대하는 사람의 입장에서 보면 어떤 비판이 나올 수 있을까?”
“이 방식 말고 완전히 다른 접근이 있다면 뭐가 있을까?”
“우리가 놓치고 있는 변수가 있을까?”
이렇게 대화를 이끌면, AI는 새로운 가능성과 숨어 있던 맹점까지 드러내는 조력자가 된다.
넷째, 결과보다 과정에 가치를 둔다.
Co-Thinking의 가치는 단순히 ‘좋은 답’을 얻는 데 있지 않다.
AI와의 대화 과정에서 나 자신이 어떻게 사고했는가, 무엇을 발견했고, 어떤 시야가 넓어졌는가에 더 큰 의미가 있다.
즉,
• 나의 판단 기준이 명확해졌는가
• 기존 가정이 검증되거나 수정되었는가
• 사고의 흐름이 팀에게도 공유될 수 있는가
이러한 질문에 ‘그렇다’고 답할 수 있다면, 당신은 이미 Co-Thinking을 리더십에 통합한 것이다.
다섯째, AI와의 사고를 팀과 공유한다.
혼자 AI와 Co-Thinking을 잘하는 것만으로는 충분하지 않다.
그 사고의 결과와 과정, 배운 점을 팀과 나누고 협업으로 확장하는 리더가 진짜다.
“이 전략 초안은 제가 AI와 대화를 통해 정리해본 겁니다. 논의 전, 함께 검토하고 추가 아이디어를 주시면 좋겠습니다.”
“AI가 제안한 세 가지 시나리오 중 하나를 실험해볼 수 있을까요?”
이러한 공유는 AI가 개인 도구에서 팀의 지적 자산으로 전환되는 순간이다.
"AI는 도구가 아니라 ‘사고 방식’이다."
AI를 통해 나는 더 잘 ‘생각’하고 있는가?
이제 생성형 AI는 단순히 작업을 ‘대신’하는 기술이 아니라, 생각의 방식, 문제 해결의 방식, 그리고 결정의 기준을 다시 정의하게 만드는 존재가 되고 있다.
더 이상 AI에게 정답을 묻는 수준에 머물러선 안된다. AI와 함께 질문하고, 함께 사고하며, 함께 의미를 찾아가는 리더가 되어야 한다.
AI의 진정한 가치는 결과물이 아니라, 그 결과에 이르기까지의 사고 여정에 있다.
Co-Thinking은 단순한 기술 활용법이 아니다.
그것은 리더가 사고하는 방식 자체를 구조화하고 확장하는 새로운 언어다.
그리고 이 언어를 익히는 리더가 앞으로 더 깊이 있는 판단, 더 유연한 전략, 더 공감력 있는 의사결정을 해낼 수 있다.
앞으로의 시대에 리더에게 요구되는 것은 AI와 어떻게 잘 생각할 것인가 이다.
Source: Elisa Farri and Gabriele Rosani (Feb 11, 2025), "How AI Can Help Managers Think Through Problems", HBR Blog (ChatGPT 활용 정리)
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