[블랙스완 실험실] 3. AI 기반 회의 분석

Job 생성기 실험 결과가 흥미롭다. 같은 나인데 입력을 살짝 바꾸니 '사람의 인식 구조를 해킹해 변화의 조건을 설계하고, AI를 도구 삼아 존재의 구조를 다시 짜는 메타 인지 설계자'에서 다음과 같이 달라졌다. 비슷한 점이 있으면서 행동적인 면이 좀 더 부각되었다. 나에 대한 정보에 따라 해석도 변하기 때문에, 아예 일기처럼 정보를 쌓아서 풍부한 맥락을 입력하는 게 좋으려나 싶기도 하다.

Job 생성기의 여러 제안 중 이번엔 'AI 회의 분석가'를 골랐다. 회의 요약이나 화이트보드 ai는 이미 흔하지만, 이것은 회의의 내용을 시각적으로 분석하고 방향을 제시한다는 점에서 다르다. 생각해보니 대부분의 회의 도구들은 '기록'에 머물러 있었다. 정작 필요한 건 '무엇이 잘못되었고 어떻게 고칠 것인가'에 대한 통찰인데 말이다.

validator.ai에 입력해보니, 저 번보다 아주 조금 점수가 올랐다(최고점은 훨씬 더 올라있었다!). 가상 고객의 인터뷰가 꽤나 그럴듯하다.

•고객 1: 중견 기술 기업의 PMO(프로젝트 관리 사무소) 관리자
Q: 회의가 얼마나 자주 길어지거나 의사 결정 없이 끝나는지요?
A: 우리 프로젝트 회의의 최소 30%는 몇몇 목소리가 지배하고 실행 항목(action items)을 놓치기 때문에 교착 상태에 빠지는 것 같습니다
Objection: 개인 정보 보호 및 녹취 정확도에 대해 우려합니다
Interest: 만약 줌(Zoom)과 통합되어 실행 항목을 자동으로 추적하는 데 도움이 된다면, 파일럿 사용을 고려할 것입니다"라고 밝혔습니다

•고객 2: 15인 규모 스타트업의 CEO
Q: 회의가 팀의 속도를 높이는 데 도움이 되는지요?
A: 아니요, 우리는 요점을 반복하고 소수의 의견을 잃는 데 시간을 낭비합니다
Objection : 팀에 추가적인 노력이 필요할지 걱정합니다
Interest: 대부분 자동화되어 통찰력을 제공한다면, 시험해 보고 싶습니다

•고객 3: 기업 액셀러레이터의 HRD(인사 개발) 이사
Q: 리더십 회의의 효과에 대한 데이터를 원하는지요?
A: 확실히 그렇습니다. 특히 리더들의 의사 결정 코칭에 도움이 될 것입니다
Interest: 리더십 개발 지표에 도움이 되는 도구라면 비용을 지불할 의향이 있습니다

경쟁자로는 회의 녹음/전사 서비스를 제시했다. 참고로 reetro.io는 회고 관리 툴인데 흥미로워서 내가 추가했다. 이 서비스들의 기능을 보면, 단지 회의 내용을 충실히 기록만 하는 것이 아니라 연관 프로세스의 행동에 반영하고자 하는 시도들이 보인다.

Otter.ai - (기능) 실시간 음성 인식·전사, 화자 식별, 자동 요약, 액션 아이템 추출, 협업 기능 (특징) 실시간 협업, 자동 요약·액션, 다양한 플랫폼 연동, 필러 단어 제거

Fellow.app - (기능) AI 회의 코파일럿, 협업 아젠다, 실시간 노트, 작업 관리, 회의 기록 라이브러리. (특징) 회의 전-후 전체 관리, 협업·책임 추적, 다양한 템플릿, 외부 툴 연동

Chorus.ai - (기능) 통화 녹음·전사, 대화 분석, 감정·참여도 분석, 세일즈 코칭, CRM 연동 (특징) 영업팀 특화, 대화 인텔리전스, 강력한 CRM 연동, 교육·코칭 기능

reetro.io* - (기능) 온라인 회고 관리, AI 인사이트, 팀 빌딩, 협업 보드, 익명 피드백, 액션 아이템 (특징) AI 기반 회고 분석, 직관적 UI, 팀 빌딩·몰입 기능, 익명성 보장, 무료 플랜

내친김에 Deep Research를 사용해서, 연관 시장을 범주화하고 크기를 가늠해 달라고 했다. 규모를 뽑긴 했지만 전적으로 믿기는 어렵고, 회의/녹음 전사 서비스 또는 회의록/노트 작성 도구, AI 기반 회의보조 도구, 회의 퍼실리테이션 도구 등이 이 직무와 밀접한 것이 되겠다.

위와 같이 상황 파악 후, 3인 회의록으로 아주 기초적인 샘플을 만들어봤다. 회의록을 챗GPT에 업로드한 후 네트워크 분석에 적합한 형태로 데이터 파일을 만들어 달라고 했다. 그런 후 cytoscape 웹 버전에서 시각화했다.

달리, 고흐, 뭉크(참석자 3인의 별칭)를 원으로, 발언 내용(범례 참조)과 방향을 색깔별 화살표로, 빈도를 선의 굵기로 표현했다. 어지럽긴해도 그럴싸하다!

발언 유형이 많고, 색을 내키는 대로 사용해서 회의 패턴이 한 눈에 안 들어온다. 그래서 챗GPT에게 각 화자별 특성을 텍스트와 그림으로 정리해 달라고 했더니, 좀 더 그럴 듯 해졌다!

이 번엔 몇 가지 기준을 제시하고, 회의 참석자들을 5점 만점으로 평가하고 이유도 제시해 달라고 해 보았다. 이유는 맥락이 너무 드러나서 공개하기 곤란하고, 평가 결과만 히트맵 테이블로 공개해본다.

이 작업은 챗GPT, Gemini, Genspark 3개 ai에 요청했는데, 결과가 제 각각이었다. 모두 뭔가 그럴싸한 이유를 제시하긴 하지만 해석에 한계가 있었다.

위의 평가만큼은 아니지만, 대화 분석이나 역할 분석도 ai간에 차이가 있었다. 시간이 없어 예시를 전혀 주지 않았는데 좀 더 상세한 예시를 주고, 여러 ai가 동일한 평가와 근거를 제시할 수 있을때까지 정교화한다면 실전에서도 제법 쓸만할 것 같다.