sapiensq 님의 블로그 sapiensq 님의 블로그

정답은 있는데, 통화는 정답지를 주는 걸로는 잘 안 끝납니다. 전국 단위 통계조사는 1년에 한 번, 모든 기관이 참여합니다. 그리고 조사를 주관하는 기관의 누군가는 전화를받아야 합니다. 로그인이 잘 안 되는 단순한 시스템 오류부터, 마감 이틀 전에 숫자를 잘못 넣은 담당자, 세 번째 전화에서 "저번엔 다르게 말씀하셨는데요"라고 말하는 공격적인 전화기 너머 누군가가 있습니다. 조사담당 콜센터는 이 질문들에 대한 답이 이미 있습니다. 지침서가 있고, FAQ가 있습니다. 저희가 받은 파일만 해도 수백 건입니다. 답은 정확하고, 문서로 정리되어 있고, 신규 담당자도 통화 중에 옆 화면에 띄워둘 수 있습니다. 어려운 건 그게 아닙니다. 전화는 FAQ의 형태로 오지 않습니다. 마감은 다가오고, 상대는 화가 ..

혼자서는 연습할 수 없는 대화오늘 밤 나는 앞으로 있을 면담을 머릿속으로 리허설한다. 내일은 요즘 자꾸 처지는 팀원과의 1:1 면담이 있고, 다음 주는 상사와 성과 피드백이 있다. 나는 누워서 대사를 연습한다. 그리고 상대의 대사까지 내가 써 본다. '이렇게 내가 말을 하면, A는 이렇게 방어를 하겠지'. 바로 그래서 혼자서 하는 리허설은 실제로 소용이 없다.혼자 리허설하면 양쪽을 다 내가 쓰게 되고, 상대는 내가 예상한 말을 하고, 내가 예상한 곳에서 멈추고, 내가 필요할 때 누그러진다. 그러나 진짜 대화가 시작되면 — 상대가 공격적으로 나오고, 준비 못 한 말을 던지고, 언성을 높이면 — 연습한 게 전부 증발한다. 할 말을 몰라서가 아니다. 되받아치는 상대를 두고 연습해본 적이 없어서. 그냥 ..

이 시리즈를 우리는 숫자 하나로 열었습니다. 1조 2천억 달러. 미국 기업들이 매년 '오해' 때문에 잃는 돈입니다. 말과 진심 사이, 그것 때문에요. 그건 어쩔 수 없는 삶의 조건처럼 보였습니다. 서로 오해하고, 사과하고, 꼬이거나, 현명한 누군가는 우회하기도 하죠. 그러나, 그건 어쩔 수 없는 것일까요?우리는 왜 서로를 오해하는지 물었고, 그래서, 어쩔 수 없는 표현과 의도 사이에 '역지사지' 할 수 있는 현명함을 실제 모델링을 해 보고자 합니다. Generative AI 페르소나가 맞은편의 '그 특정한 사람'을 — 평균이 아니라 한 명의 인간을 — 어떻게 모델링하는지를 보여드리고 싶어요. 그리고 그 대화를, 회의실을, 위원회를 들어가기 전에 미리 연습할 수 있을 때 무엇이 달라지는지...이것이 sa..

그렇다면 어떻게 다른 사람의 머릿속에 들어갈 수 있을까? 그게 가능한 일일까요? 대부분의 AI는 '평균'을 학습합니다. "직장인은 쓴소리를 들으면 어떻게 반응하나요?"라고 물으면, 통계적 중간값을 내놓죠. 그런 사람은 실제로 존재하지 않는데도요. 하지만 사람은 평균이 아닙니다. 갤럽이 270만 명의 직장인을 분석했더니, 팀의 몰입도 차이 중 70%가 단 한 사람에게서 갈렸습니다. 바로 그 팀의 매니저였죠. 제도도, 연봉도 아니었습니다. 그 방 안의 '특정한 사람'이었습니다.Generative AI 페르소나 Generative AI 페르소나는 바로 그 '특정한 사람'을 모델링합니다. 그 사람이 실제로 말하고, 결정하고, 중요하게 생각하는 방식을 학습한 뒤, 그 사람처럼 사고합니다. "매니저라면 뭐라고 할까..

팀장님이 인사평가에서 이렇게 말하죠 "당신의 프로젝트 관리가 좀 미흡하네요." 그럼, 직원은 이렇게 생각하죠 "이건 좀 심한말인데...나를 비난하는 거겠지". 아마도, 팀장님은 인사평가에서 이렇게 말하는 것이 향후 팀과 개인의 성과를 올리는데 도움이 될 거라고 생각하죠. 이사회에서 CEO가 이렇게 말하죠. "공격적으로 신시장에 진출합시다." CFO는 회장의 선언이 곱게 들리지 않습니다. "무모하군 ㅠㅠ". 아마도, CEO가 말한 희도는 계산된 확장을 위한 동의를 끌어내기 위한 것이었을 겁니다. 협상 테이블에서 우리는 이렇게 말하죠 "저희 측 조건은 합리적입니다." 상대는 이렇게 받아들입니다. " 우리 측을 너무 무시하는 거 아닌가". 우리의 의도는 공정한 협상을 위한 포석이었을 뿐일 수 있죠. 우리는 모..