인공지능은 우리 삶과 업무에 깊숙이 들어오고 있다. ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini 등 다양한 AI 툴이 등장하면서 누구나 복잡한 작업을 빠르게 처리할 수 있는 시대가 열렸다. 하지만 이런 변화 속에서 역설적으로 강조되는 능력이 있다. 바로 ‘문제 해결력’이다. 정보는 넘쳐나고 도구는 다양하지만, 무엇이 문제인지 정의하고 어떻게 접근할 것인지를 판단하는 능력은 오히려 더 중요해졌다. AI는 도구일 뿐이고, 진짜 역량은 문제를 어떻게 정의하고 풀어나가는지에 달려 있다. 특히 이제는 AI와 협업하면서 문제를 푸는 새로운 방식이 요구된다. 이 글에서는 AI 시대에 꼭 필요한 문제 해결력을 키우는 3가지 실전 연습법을 소개한다. 이 연습법들은 누구나 일상 속에서 실천할 수 있으며, 반복하면 실제 업무나 학습에서 분명한 차이를 만든다.
문제를 정의하는 훈련부터 시작하라
많은 사람들이 문제 해결을 시작할 때 곧바로 해답을 찾으려 한다. 하지만 진짜 중요한 단계는 ‘문제를 정의하는 능력’이다. AI 시대에는 이 능력이 더욱 부각된다. AI는 내가 던진 질문에만 답하기 때문이다. 즉, 질문이 애매하면 출력도 애매하다. 예를 들어 “이 프로젝트 왜 잘 안 될까요?”라는 질문 대신 “이 프로젝트의 일정 지연 원인을 업무 분배, 커뮤니케이션, 외부 변수 측면에서 분석해줘”라고 질문하면 훨씬 구체적이고 실질적인 답을 얻을 수 있다. 이것이 바로 ‘프롬프트 기반 문제 정의 훈련’이다. 연습 방법은 간단하다. 하루에 한 번, 내가 겪은 문제나 고민을 AI에게 설명하는 식으로 기록하고, 그 문제를 최소 두 가지 방식으로 정의해본다. 예를 들어 “시간이 부족해요”라는 문제를 “우선순위가 불명확해서 중요한 일보다 급한 일을 처리하고 있어요” 혹은 “에너지 관리를 못해서 집중력이 떨어진 시간대에 비효율적으로 일하고 있어요”처럼 세분화해서 다시 정의하는 것이다. 이렇게 하면 문제의 본질이 보이기 시작하고, AI에게도 훨씬 정교한 질문을 던질 수 있게 된다. 문제 정의의 또 다른 방법은 ‘다른 시선으로 보기’다. 같은 문제를 다른 사람의 입장에서 바라보거나, 다른 산업에서는 이 문제를 어떻게 다루는지를 상상해보는 것이다. 예컨대 고객 이탈 문제가 생겼을 때, 단순히 마케팅 전략의 문제로만 보지 말고, 고객 서비스, 제품 개선, 사용자 경험이라는 관점에서 다시 정의하면 더 다양한 해법이 떠오른다. 이렇게 질문을 바꾸는 연습은 단순한 기술적 훈련이 아니라 사고의 확장을 만들어낸다.
AI를 협력자로 삼아 해법을 탐색하라
문제를 정의한 다음에는 해법을 탐색하는 단계다. 이때 중요한 점은 AI를 단순한 자동화 도구로 쓰지 말고 ‘협력자’로 활용하는 것이다. AI는 내가 설정한 방향과 질문에 따라 다양한 시각과 아이디어를 제공한다. 예를 들어 “업무 효율을 높이는 방법 알려줘”라고 하면 평범한 목록이 나오지만, “1인 마케팅 담당자가 반복 업무를 줄이고 콘텐츠 제작 시간을 단축할 수 있는 자동화 프로세스를 제안해줘. 툴 추천과 예상 효과도 포함해서”라고 입력하면 훨씬 구체적인 실행안을 얻을 수 있다. 이 과정에서 핵심은 ‘프롬프트 실험’이다. 한 가지 질문을 여러 방식으로 변형해보면서 AI의 응답을 비교하고, 그중에서 가장 유용한 패턴을 찾아가는 것이다. 이렇게 실험을 반복하다 보면 어떤 질문이 좋은 결과를 도출하는지 감각이 생긴다. 또 하나 유용한 방법은 ‘역할 부여하기’이다. AI에게 특정 역할을 맡기면 사고의 깊이가 달라진다. 예를 들어 “당신은 10년 경력의 브랜드 마케터입니다. 신제품 출시 전략을 세워주세요”라고 하면 단순한 정보보다 실전적인 접근을 얻게 된다. 또는 “프로젝트 PM, 데이터 분석가, 디자이너 역할로 각각 이 문제를 어떻게 바라볼 수 있을지 알려줘”라고 하면 하나의 문제에 대해 다양한 관점의 해법을 한 번에 볼 수 있다. 이처럼 AI를 파트너로 두고 여러 각도에서 문제를 분석하고 해결책을 생성하는 과정 자체가 사고력을 넓히는 훈련이다. 마지막으로, AI가 제시한 답변을 곧바로 실행에 옮기지 말고 반드시 자신만의 필터를 거쳐서 해석하자. AI가 준 아이디어를 메모해두고, 직접 적용해본 뒤 결과를 피드백하는 습관을 들이면 AI와의 상호작용이 단순한 도구 사용을 넘어 실질적인 학습이 된다.
실전 프로젝트에 AI 문제 해결력을 적용하라
문제 해결력은 연습만으로 완성되지 않는다. 결국 중요한 건 실전에 적용하는 것이다. 업무, 학습, 개인 프로젝트 등 어떤 영역이든 AI를 활용해 직접 문제를 해결해보는 경험이 축적돼야 진짜 내 것이 된다. 이를 위한 첫 번째 팁은 ‘작은 문제부터 시작하라’는 것이다. 거창한 과제가 아니라도 좋다. 예를 들어 “매주 블로그 쓰는 게 부담돼요”라는 문제에 대해 “ChatGPT에게 아이디어 브레인스토밍과 개요 작성을 먼저 맡기면 어떨까?”라는 식으로 접근해본다. 실제로 이렇게만 해도 콘텐츠 생산 시간이 절반 이상 줄어든다. 두 번째는 ‘비효율 포착하기’다. 일상에서 반복되는 루틴, 지루한 문서 작업, 의사결정에서 애매한 기준 등을 적어두고, 각 항목에 대해 AI를 활용한 해법을 테스트해보는 것이다. 예컨대 고객 응대 매크로 작성, 회의록 요약, 데이터 정리 자동화 등 수많은 작업이 AI와 함께라면 더 빠르고 정확하게 처리된다. 이때 중요한 점은 AI가 항상 정답을 주지는 않는다는 사실이다. 오히려 AI의 답변을 어떻게 검토하고 조정하느냐가 역량이다. 세 번째는 ‘리뷰 루틴 만들기’다. 일주일에 한 번은 내가 AI를 통해 해결한 문제, 얻은 인사이트, 개선할 점 등을 정리하는 시간을 갖자. 이 리뷰가 쌓이면 나만의 AI 활용 노하우가 생기고, 어떤 문제에 어떤 프롬프트가 잘 먹히는지도 데이터처럼 축적된다. 마지막으로, 다른 사람의 AI 활용 사례를 자주 살펴보는 것도 문제 해결력에 큰 도움이 된다. AI 관련 뉴스레터, 커뮤니티, 세미나 등을 통해 다양한 실전 사례를 접하면 시야가 넓어지고, 내 문제에 적용할 수 있는 아이디어도 풍부해진다. 핵심은 ‘AI는 내 사고력을 확장시키는 촉매제’라는 사실을 잊지 않는 것이다.
AI 시대에는 문제 해결력이 곧 개인 경쟁력이다. 넘쳐나는 정보와 자동화 기술 속에서 진짜 중요한 것은 ‘어떤 문제를, 어떤 방식으로 풀 것인가’를 끊임없이 연습하는 능력이다. 문제를 정확히 정의하고, AI와 협업하며, 실전에서 반복 적용하는 과정을 통해 우리는 AI 시대에 뒤처지지 않는 사고력과 실행력을 갖출 수 있다. 이제는 AI를 두려워하거나 피할 것이 아니라, 나의 사고력과 문제 해결력을 확장하는 가장 강력한 도구로 삼아야 할 때다.