AI로 발표 자료 목차를 만든 뒤 직접 수정해 보니, 전체 흐름을 빠르게 잡는 데는 도움이 됐지만 청중과 발표 목적에 맞지 않는 내용은 과감하게 버려야 했다.
직장인은 회의 보고, 사업 제안, 교육, 업무 공유 등 다양한 상황에서 발표 자료를 만든다. 자료를 만들 때 디자인보다 먼저 해결해야 할 일은 무엇을 어떤 순서로 보여줄지 정하는 것이다. 전달할 내용이 많아도 흐름이 어색하면 청중이 핵심을 놓치기 쉽다.
이번에는 ‘팀 업무 방식 개선 제안’이라는 주제로 15분짜리 발표를 준비하면서 AI에게 목차 초안을 맡겨 봤다. AI가 제안한 흐름에서 어떤 부분을 그대로 활용했는지, 어떤 내용은 수정하거나 삭제했는지 살펴봤다.
AI는 발표의 기본 흐름을 빠르게 만들어 줬다
먼저 AI에게 발표 주제와 상황을 설명했다. 발표 대상은 팀장과 동료였고, 현재 팀에서 반복되는 업무 지연 문제를 설명한 뒤 새로운 업무 관리 방식을 제안하는 것이 목적이었다. 발표 시간은 15분이며, 어려운 설명보다 실제 문제와 해결 방법을 중심으로 구성해 달라고 요청했다.
AI는 현재 상황, 주요 문제, 문제의 원인, 개선 방법, 진행 일정, 기대 효과, 마무리 순서로 목차를 만들었다. 각 항목에 어떤 내용을 넣으면 좋은지도 짧게 덧붙였다.
결과를 확인하는 데는 몇 분도 걸리지 않았다. 혼자 목차를 만들 때는 항목의 순서를 여러 번 바꾸며 고민했지만, AI를 이용하니 처음부터 끝까지 이어지는 기본 구조가 바로 나왔다.
특히 현재 상황에서 문제점으로 넘어가고, 문제의 원인에 맞춰 해결 방법을 제시하는 흐름은 그대로 활용할 수 있었다. 개선안을 먼저 말한 뒤 이유를 설명하는 것보다 청중이 현재 문제에 공감한 다음 해결책을 듣는 편이 자연스럽다고 판단했다.
진행 일정과 기대 효과를 별도의 항목으로 나눈 것도 도움이 됐다. 나는 보통 해결 방법까지만 설명하고 마무리하는 경우가 많았는데, 실제로 언제부터 어떻게 시작할지 보여줘야 제안이 더 현실적으로 느껴질 수 있었다.
AI가 제안한 목차 덕분에 발표 준비를 시작하는 시간도 줄었다. 빈 화면에서 모든 구조를 새로 만들기보다 이미 만들어진 순서를 보면서 필요한 부분을 고칠 수 있었다. 발표에 꼭 들어가야 할 항목을 빠르게 확인하는 용도로는 충분히 유용했다.
하지만 목차가 잘 정리되어 있다고 해서 그대로 발표에 사용할 수 있는 것은 아니었다. 발표 시간과 실제 청중의 관심을 생각하니 일부 항목은 지나치게 자세했고, 서로 비슷한 내용도 반복되고 있었다.
살릴 부분은 흐름이었고, 버릴 부분은 일반적인 설명이었다
AI 초안에서 가장 먼저 살린 부분은 문제와 해결 방법을 연결한 구조였다. 업무가 늦어지는 원인으로 요청 내용이 불분명한 점, 담당자가 명확하지 않은 점, 진행 상황을 중간에 확인하기 어려운 점이 제시됐다.
이후 개선 방법에서는 요청 양식 통일, 담당자 지정, 주간 진행 상황 공유가 각각 연결됐다. 문제 하나에 해결 방법 하나가 대응되기 때문에 발표를 듣는 사람도 내용을 따라가기 쉬웠다.
또한 발표의 마지막을 기대 효과로 마무리한 것도 유지했다. 단순히 새로운 방식을 도입하자는 말보다 업무 누락을 줄이고, 확인에 필요한 시간을 아끼며, 담당자 간 혼선을 줄일 수 있다는 결과를 보여주는 편이 설득력이 있었다.
반면 회사나 팀의 상황과 관계없는 일반적인 내용은 삭제했다. AI는 ‘빠르게 변화하는 업무 환경’과 ‘효율적인 협업의 중요성’을 발표 앞부분에 넣었다. 틀린 내용은 아니지만 어느 회사의 발표에도 사용할 수 있는 표현이었다.
15분이라는 제한된 시간에 이런 설명을 길게 하면 정작 우리 팀의 실제 문제를 보여줄 시간이 줄어든다. 그래서 일반적인 배경 설명은 한 장으로 줄이고, 최근에 발생한 업무 지연 사례를 바로 보여주는 방식으로 바꿨다.
비슷한 항목도 합쳤다. AI는 ‘현재 상황’과 ‘문제점’, ‘문제의 원인’을 각각 별도의 항목으로 만들었다. 그러나 실제 자료를 넣어 보니 같은 이야기가 반복됐다. 현재 어떤 일이 발생했는지 설명하면 문제점과 원인이 자연스럽게 이어졌기 때문이다.
결국 세 항목을 두 개로 줄였다. 첫 번째는 실제 업무 지연 사례, 두 번째는 지연이 반복되는 이유로 구성했다. 덕분에 발표 자료의 장수가 줄고 흐름도 더 빨라졌다.
실행 가능성이 낮은 제안도 버렸다. AI는 새로운 업무 관리 프로그램 도입을 개선 방법으로 제시했지만, 회사에서 바로 프로그램을 추가하기는 어려웠다. 비용과 사용 교육이 필요했고, 기존에 사용하던 도구와 겹칠 가능성도 있었다.
그래서 별도의 프로그램을 도입하는 대신 현재 사용 중인 업무 도구 안에서 요청 양식과 확인 방법을 바꾸는 방향으로 수정했다. AI가 제시한 해결책은 보기에는 그럴듯했지만, 실제 환경을 모르면 실행하기 어려운 내용이 포함될 수 있었다.
좋은 발표 목차는 AI 초안에 청중의 시선을 더해야 했다
AI 목차를 활용하면서 가장 크게 느낀 점은 발표 자료의 구조와 내용은 서로 다르다는 것이었다. AI는 시작과 중간, 결론이 이어지는 틀을 잘 만들었지만 어떤 내용을 강조해야 청중이 움직이는지는 정확히 알지 못했다.
이번 발표에서 팀장에게 가장 중요한 것은 새로운 방법이 얼마나 멋진지가 아니었다. 현재 문제가 얼마나 자주 발생하고 있는지, 개선 방법을 적용하는 데 추가 비용이 드는지, 팀원들이 실제로 실행할 수 있는지가 더 중요했다.
반면 팀원들은 업무가 늘어나는지, 기존 방식에서 무엇이 달라지는지에 관심이 많았다. 따라서 같은 발표 안에서도 팀장에게 필요한 정보와 팀원이 궁금해할 내용을 함께 넣어야 했다. 이런 차이는 AI가 자동으로 판단하기 어려웠다.
AI에게 목차를 요청할 때 발표 대상과 목적을 구체적으로 설명하니 결과가 더 좋아졌다. 단순히 ‘업무 개선 발표 목차를 만들어 달라’고 하는 것보다, 누가 듣는지, 발표 후 어떤 결정을 받고 싶은지, 발표 시간이 몇 분인지 알려주는 것이 중요했다.
초안을 받은 뒤에는 각 항목에 대해 세 가지를 확인했다. 이 내용이 발표 목적에 꼭 필요한지, 앞뒤 항목과 겹치지 않는지, 제한된 시간 안에 설명할 수 있는지를 살펴봤다. 세 질문 중 하나라도 맞지 않으면 항목을 줄이거나 삭제했다.
발표 목차는 내용이 많다고 좋은 것이 아니었다. 오히려 청중이 발표가 끝난 뒤 기억해야 할 메시지를 하나로 정한 다음, 그 메시지를 이해하는 데 필요한 내용만 남기는 편이 효과적이었다.
이번에는 AI가 제시한 일곱 개의 큰 항목을 최종적으로 다섯 개로 줄였다. 실제 업무 지연 사례, 반복되는 원인, 개선 방법, 실행 계획, 기대 효과 순서로 정리했다. 일반적인 배경 설명과 실행하기 어려운 제안, 반복되는 항목은 제외했다.
목차를 처음부터 직접 만드는 데는 약 25분이 걸렸지만, AI 초안을 만든 뒤 수정하는 데는 약 13분이 필요했다. 시간은 줄었지만 최종 발표의 완성도는 AI의 초안보다 직접 수정한 결과가 훨씬 높았다.
AI는 발표 자료의 목차를 빠르게 시작하는 데 유용했다. 기본적인 흐름을 만들고 빠진 항목을 찾는 데는 도움이 됐지만, 청중이 궁금해하지 않는 일반적인 내용과 현실성이 낮은 제안도 포함되어 있었다.
AI 초안에서 살려야 할 것은 문제에서 해결 방법으로 이어지는 전체 흐름이었다. 버려야 할 것은 어느 발표에나 들어갈 수 있는 설명, 반복되는 항목, 실제로 실행하기 어려운 제안이었다.
AI를 발표 자료를 완성해 주는 도구로 보기보다 여러 가지 목차 후보를 빠르게 제안하는 도구로 활용하는 편이 좋다. 여기에 발표자의 실제 경험과 청중의 관심을 더해야 짧은 시간 안에 핵심이 잘 전달되는 발표 자료를 만들 수 있다.