사람 문제가 아니라 시스템 문제

2026년 3월, 빅터 키아니(Victor Kiani)는 뉴욕대학교(NYU)에서 직원들이 왜 떠나는지, 무엇이 실제로 그들을 남게 하는지를 다룬 사례 연구를 완성했습니다. 경영진은 직원 이탈을 막기 위해 멘토링 프로그램을 원했습니다. 데이터는 그들이 들을 준비가 되지 않은 무언가를 가리켰고, 그것을 전하는 일에는 그것을 찾아내는 일만큼의 전략이 필요했습니다.

상황

중견기업인 글로벌 그로워스(Global Growers)는 신규 입사자를 위한 멘토링 프로그램을 원했고, 경영진은 그것이 직원 유지율을 높이리라 믿었습니다. 빅터 키아니는 무엇을 권고하기에 앞서 세 집단으로부터 의견을 수집했습니다.

경영진이 제대로 작동하고 있다고 믿은 것:

• 일부 리더는 부서 간 단기 프로젝트를 제공합니다.
• 일부는 직원이 회사의 온라인 학습 프로그램을 각자의 속도로 활용하도록 권장합니다.
• 모든 리더가 분기마다 내부 승진 후보자를 검토합니다. 그러나 적합한 내부 후보자를 찾지는 못했습니다.

경영진이 듣지 못하고 있던 것, 현직 직원들의 말:

• 직원들은 관리자와 경력 개발을 꾸준히 논의하지 못합니다.
• 직원들은 각자 고립된 부서 안에서 일한다고 느낍니다.
• 리더는 콘퍼런스 참석을 지지하지만, 비용은 전부 직원이 직접 부담합니다.

사람들이 실제로 떠난 이유, 퇴직자들의 말:

• 그들은 "성장 기회를 찾지 못했습니다."
• 관리자들은 "인재를 개발하는 것보다 업무를 끝내는 것을 우선했습니다."
• 리더들은 "직원에게 주말 근무를 자주 요구했습니다." 번아웃은 널리 퍼져 있었습니다.

진단

경영진은 새로운 멘토링 프로그램이 직원들의 인식과 유지율을 개선하리라 믿었습니다. 데이터는 더 복잡한 이야기를 하고 있었습니다.

그는 바우어와 에르도간(Bauer & Erdogan)의 조직행동 프레임워크에 근거해 세 가지 구조적 변화를 권고했습니다:

1. 01멘토링 프로그램을 공식화하라: 명확한 기대치, 정기적인 만남, 팀을 넘나드는 멘토 매칭.
2. 02관리자 주도의 경력 대화: 단순한 업무 배정이 아니라 정기적인 성장 논의.
3. 03번아웃을 구조적으로 해결하라: 주말 근무 문화와 성장 지원의 부재가 사람들을 떠나게 하고 있습니다.

과제

권고안은 이미 작성돼 있었습니다. 위험은 전달에 있었습니다. 경영진에게 "당신들이 실패했다"는 말로 들리지 않게, 그들의 개발 시스템이 망가졌다고 어떻게 말할 것인가? 그래서 그는 전달 방식을 통해 한 가지 질문을 검증했습니다. AI는 저항적인 청중을 위해 어려운 메시지를 더 정교하게 다듬을 수 있는가, 아니면 진실을 아무것도 남지 않을 때까지 깎아낼 뿐인가? 키아니는 저자가 아니라 편집자의 자리에 머물렀고, 모든 산출물을 판단하며 모델이 메시지를 지나치게 무르게 만들 때마다 그 결정을 뒤집었습니다.

다듬기: 두 개의 프롬프트, 세 가지 버전

그는 두 개의 프롬프트로 수정을 진행했습니다. 첫 번째 프롬프트는 어조에 최적화되어 메시지를 지나치게 순화했고, 두 번째 프롬프트는 그것을 다시 구체성과 근거 쪽으로 끌어당겼습니다:

1. 01원본 (직설적)"경영진이 멘토링을 독립형 해법으로 취급한다면 성공하지 못할 것입니다." 명확하고 근거에 기반합니다. 그러나 방어적 태도를 유발할 수 있습니다.
2. 02Gemini v1 (지나치게 순화됨)"우리는 멘토링을 더 응집력 있는 개발 프레임워크에 통합할 기회를 가지고 있습니다." 외교적이지만, 날이 무뎌졌습니다.
3. 03Gemini v2 (균형 잡힘)경영진의 의도를 인정하면서도 더 넓은 전략으로 방향을 다시 잡습니다. 근거와 인용은 그대로 유지합니다.

결과

설계 원칙. 세 가지 선택이 비판을 경영진이 실행할 수 있는 제안으로 바꿨습니다:

왜 중요한가

• AI는 기본적으로 지나치게 순화합니다. 그대로 두면 AI는 불편한 진실의 날카로움을 깎아냅니다. 언제 반론해야 하는지를 아는 것이 메시지를 정직하면서도 받아들여질 수 있게 지켜 줍니다. 그것이 전달되는 피드백과 무시되는 피드백을 가르는 차이입니다.
• 반복하라. 첫 초안을 그대로 내보내지 마라. 한 번보다 두 번 다듬는 편이 낫습니다. 두 번째 검토에서 어려운 메시지는 경영진이 실제로 행동에 옮길 수 있는 것이 됩니다.
• AI는 저자가 아니라 수정 파트너입니다. 사고는 인간의 몫으로 남아야 합니다. 모델은 메시지가 어떻게 받아들여질지 시험하기 위한 것이지, 생각 자체를 대신하기 위한 것이 아닙니다.