도서 소개

지금 현대사회의 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있고, 하루아침에 동전 뒤집듯 트렌드가 바뀐다. 이러한 상황에서 AI가 보고서를 작성할 때 도움이 되는 유용한 도구가 된 건 사실이다. 그러나 AI의 활용에는 장점과 단점이 모두 존재한다는 사실! 무작정, 무턱대고 의존했다가는 엄청난 일이 발생할 수 있다는 걸 꼭 기억하자.

보고서 작성 시, AI를 활용할 때 장점부터 열거하자면 다음과 같다. 첫째, 시간 절약의 측면에서 매우 유용하다. 대량의 데이터를 신속하게 분석하고 요약할 수 있는 AI의 능력 덕분에, 보고서 작성에 소요되는 시간을 크게 단축할 수 있다. 특히 반복적인 데이터 수집 및 정리 작업에서의 효율성을 대폭 높여준다.

둘째, AI는 정보의 트렌드에 기민하게 반응하기 때문에 최신 정보를 담아낼 수 있다. 최신 정보를 기반으로 데이터를 제공하기 때문이다. 당연히 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 자료를 확보할 수 있다. 보고서에 최신 사례나 근거를 담아내는 것만큼 공신력을 높이는 방법도 없을 것이다.

가장 차별점이 아닐까 싶은 세 번째 장점은 AI의 객관성이다. 감정이나 편견 없이 데이터를 처리하는 AI는 보다 객관적인 시각에서 정보를 제공할 수 있어, 주관적인 판단을 최소화할 수 있다. 개인의 의견이나 감정을 배제한 채 팩트를 기반으로 작성해야 하는 보고서의 첫 단추를 어긋나지 않게 해준다는 점에서 가히 칭찬할 만하다.

  출판사 리뷰

‘일의 본질’만큼 중요한 ‘일’은 없다

AI를 둘러싼 담론은 넘쳐나지만, 정작 ‘일을 잘하기 위한 활용법’에 집중한 책은 드물다. ‘AI 캔 두 잇’은 그 공백을 정면으로 파고든다. 이 책은 AI를 단순한 도구로 소개하는 데 그치지 않고, 인간의 사고와 결합될 때 비로소 성과를 만들어내는 ‘협업 파트너’로 재정의한다. 특히 AI 활용의 장점과 한계를 균형 있게 짚어내며, 기술에 대한 맹신이 아니라 ‘일의 본질’로 시선을 되돌린다는 점에서 다른 책들과 차별화된다.

이 책의 가장 큰 특징은 ‘보고서’라는 실무의 핵심 영역을 통해 AI 시대의 역량을 구체화한다는 데 있다. 문제 해결, 기획, 구조화, 글쓰기까지 이어지는 일련의 과정 속에서 무엇을 인간이 해야 하고, 무엇을 AI에 맡겨야 하는지를 명확히 구분한다. 특히 단순한 스킬 나열이 아니라 사고의 흐름 자체를 설계하도록 돕는 구성은, 독자가 스스로 일의 맥락을 이해하고 응용할 수 있게 만든다.

또한 MECE, 로직트리, PREP 등 실무에서 검증된 프레임워크를 AI와 연결해 설명하는 방식 역시 돋보인다. 기존의 경영 이론이 현실과 동떨어진 개념으로 머무르지 않도록, 실제 업무에 바로 적용 가능한 형태로 재해석한 점이 인상적이다. 이는 ‘이론’과 ‘실행’ 사이의 간극을 줄이려는 저자들의 문제의식이 구체적인 도구로 구현된 결과라 할 수 있다.

무엇보다 이 책은 ‘질문하는 능력’과 ‘생각하는 힘’을 AI 시대의 핵심 경쟁력으로 강조한다. 빠르고 편리한 기술에 기대기보다, 스스로 사고하고 판단하는 인간의 역할을 끝까지 놓지 않는다. 결국 ‘AI 캔 두 잇’은 AI를 잘 쓰는 법을 넘어, AI 시대에도 흔들리지 않는 일의 기준을 세우는 책이 될 것이다.

  작가 소개

지은이 : 이예지
13년간 기자로 일하면서 두 번의 특종상을 받았다. 열심히 일했고, 열심히 살았던 작가가 가장 잘 할 수 있는 건 ‘생각하기’! 좋은 생각을 바탕으로 아이디어를 쏟아내는 걸 좋아한다. 덕분에 지금은 ‘생각과 글’이라는 주제로 강의하면서 ‘생각 디자이너’로서의 삶을 살고 있다. 좋은 생각은 아름다운 사람을 만들고, 좋은 글은 멋진 인생을 만든다는 좌우명을 품은 채 오늘도 열심히 글 쓰고 있다.

지은이 : 서재이
치열하게 연구하고 현장에서 부딪혀온 작가가 가장 잘할 수 있는 것은 바로 ‘질문하기’! 이론과 실무 사이의 간극을 메우기 위해 끊임없이 탐구한 결과 경영학 박사 학위를 취득했고, 이를 바탕으로 현재는 ‘일 잘하는 방법’에 대해 깊이 있게 연구하고 있다. 날카로운 질문으로 사람과 지식을 연결해 새로운 가치를 창출하는 과정에서 큰 보람을 느끼며, 덕분에 학계와 실무를 아우르는 삶을 살고 있다. 세상의 모든 변화는 결국 ‘질문’에서 시작된다는 굳건한 믿음을 품은 채, 더 나은 내일을 위해 묻고 연결하는 여정을 멈추지 않고 있다.

  목차

AI가 멈췄더니 보고서를 쓸 수가 없네? 7

당신의 AI가 보고서를 쓰지 못하는 이유 15
이게 다 보고서라고? 16
AI가 쓴 보고서가 퇴짜를 맞는 이유 18
당신의 AI는 당신의 상사를 모른다 21
놓치면 안되는 세 번의 기회 26
AI를 활용하기 전 논리적으로 사고하라 28
AI에게 부족한 한 가지 ‘신뢰’ 35

보고서 작성을 위한 문제해결적 사고 43
보고서의 일머리는 문제해결에서 온다 44
- 인간의 문제해결을 위한 방법 47
논리정연한 일머리를 위한 문제도출법 51
- AI로 문제해결하기 58
AI와 경쟁해야 할까, 협업해야 할까? 60
AI가 제대로된 답변을 못하는 이유 63
지금보다 더 논리적인 AI를 위하여 70

보고서는 기획이다 79
AI의 ‘그럴듯함’과 인간의 ‘진짜 새로움’ 82
왜 기획력이 필요한가 83
그렇다면 기획이란 무엇인가? 85
기획자에게 필요한 마인드 88
- 인간의 기획력 91
당신의 기획력을 높이는 네 가지 방법 92
- AI로 기획하기 123
아이디어가 안 떠오를 땐, AI와 ‘함께’ 생각해보세요 123
디자인씽킹을 위한 4D 프레임워크 124
아이디어 발굴 도구, 트리즈와 스캠퍼도 AI랑 하면 쉬워진다 129
TRIZ와 AI의 협업 130
SCAMPER와 AI 협업 132
AI에게 SCAMPER 기법을 학습시키는 프롬프트 예시 133
혼자 떠올리기 힘들 땐, 함께 질문하자 136

읽히는 보고서를 위한 구조화 137
문서 작성 구조화의 기술 138
보고서의 구조화란 무엇인가? 138
- 인간의 구조화 141
보고서의 봉준호 식 사고 141
안전하게 보고하는 미괄식 구조 146
하나도 놓치지 않는 MECE 구조 148
한 눈에 이해되는 로직트리 구조 151
- AI로 읽히는 보고서 작성하기 153
PREP 프레임워크 활용법 153
MECE 프레임워크 활용법 159

보고서의 글빨 165
휴가는 길수록 좋고, 보고서는 짧을수록 좋다 166
- 인간의 글빨 170
글빨을 높이는 제거의 기술 170
단문이 진리다 / 개조식 표현으로 정리하는 기술 172
쓸데없는 사실, 쓸모 있는 정보 176
비즈니스 문해력 177
직장인의 언어들 180
보고서 작성 시 자주 헷갈리는 비즈니스 용어 182
- 보고서 글빨을 높이는 AI 활용법 190
AI에게 표현을 맡기는 법 190
명확한 문장을 위한 프롬프트 활용법 191
AI가 만든 문장을 ‘사람의 문장’으로 다듬는 법 196
AI를 ‘협업 파트너’로 쓰는 단계적 보고서 작성법 197

인공지능이 자연지능을 뛰어넘는 순간이 두려운 당신에게 199

  회원리뷰